Head of AI

Die Rekrutierung eines/einer Head of AI zu steuern bedeutet zuallererst, die Rolle genau zu kennen. Sie wird hier sehr allgemein zusammengefasst und muss an Ihren konkreten Kontext angepasst werden.
(Berichtet an den Chief Data Officer oder den Chief Data Scientist)

Der/die Head of AI ist die wissenschaftlich-technische Führungskraft, die auf fortgeschrittene KI-Technologien spezialisiert ist (Deep Learning, NLP, Computer Vision, generative KI), um strukturierte und unstrukturierte Daten zu analysieren und zu verarbeiten, insbesondere Bilder, Texte, Töne, Dokumentenkorpora, Videos und multimodale Daten. Die Hauptaufgabe besteht darin, die Entwicklung und Industrialisierung der anspruchsvollsten KI-Algorithmen voranzutreiben, um Insights zu gewinnen, Prozesse zu automatisieren und aus diesen komplexen Daten Wert zu schaffen. Die Person leitet ein Team aus KI-Experten, ML Engineers und Forschern im Bereich generative KI und arbeitet dabei eng, agil und in der Matrix mit den Produktteams zusammen, die die Autorität über die Backlogs der Teammitglieder haben.

Aufgaben und Verantwortlichkeiten

1. Strategie und Roadmap für fortgeschrittene KI definieren

  • Eine spezialisierte Vision für die Verarbeitung multimodaler Daten durch KI erarbeiten.
  • Fortgeschrittene Use Cases priorisieren (Bilderkennung, Textverarbeitung, Audioanalyse usw.).
  • Technische Standards für Modelle definieren, die unstrukturierte Daten verarbeiten.
  • Mit der Geschäftsleitung zusammenarbeiten, um die Initiativen auf die Geschäftsziele auszurichten.

2. Hochmoderne KI-Lösungen für komplexe Daten entwickeln

  • Die Entwicklung spezialisierter Modelle begleiten (Computer Vision, fortgeschrittenes NLP, Signalverarbeitung, multimodale Modelle).
  • Die technische Exzellenz der Lösungen und ihre Industrialisierung über MLOps gewährleisten.
  • Mit den Produktteams zusammenarbeiten, um die Lösungen in die Fachprodukte zu integrieren.
  • Mechanismen zur kontinuierlichen Bewertung der Modellperformance integrieren.

3. Agil und in der Matrix mit den Produktteams zusammenarbeiten

  • Eng mit den Product Ownern zusammenarbeiten, die die Autorität über die Backlogs der KI-Experten haben.
  • Technische Expertise einbringen, um die Produktanforderungen zu präzisieren.
  • An den agilen Ritualen teilnehmen, um die algorithmischen Entwicklungen abzustimmen.
  • Sicherstellen, dass technische Rahmenbedingungen in der Planung berücksichtigt werden.

4. Ethik und Compliance der KI-Lösungen gewährleisten

  • Strenge ethische Standards für fortgeschrittene KI-Modelle definieren.
  • Die Einhaltung der Vorschriften (DSGVO, KI-Gesetze) sicherstellen.
  • Spezifische Risiken bewerten und mindern (Bias, Sicherheit, Erklärbarkeit).
  • Prozesse dokumentieren, um Nachvollziehbarkeit und Compliance zu gewährleisten.

5. Das Team der KI-Experten führen und weiterentwickeln

  • Spezialisten für Deep Learning, NLP und Computer Vision rekrutieren.
  • Das Team nach technischen Fachgebieten strukturieren.
  • Die Teammitglieder zu den neuesten Fortschritten in der KI als Mentor begleiten.
  • Eine Innovationskultur im Bereich fortgeschrittener KI fördern.

6. Innovieren und Entwicklungen in der KI antizipieren

  • Fortschritte in Deep Learning und GenAI beobachten.
  • PoCs zu den neuesten Technologien steuern (LLMs, Diffusion Models).
  • Mit akademischen und industriellen Partnern zusammenarbeiten.
  • Das Unternehmen bei KI-Fachveranstaltungen vertreten.

Beispiele für konkrete Umsetzungen

  • Entwicklung eines Computer-Vision-Modells zur Analyse medizinischer Bilder, das die Erkennung von Pathologien um 35 % verbesserte.
  • Implementierung eines fortgeschrittenen NLP-Systems zur Informationsextraktion aus Dokumentenkorpora, das die Suchzeiten um 60 % verkürzte.
  • Aufbau einer Plattform zur Audioverarbeitung für die automatische Analyse von Sprachaufnahmen, die die Qualität der Transkriptionen um 40 % verbesserte.
  • Optimierung eines multimodalen Modells, das Text und Bilder für Produktempfehlungen kombiniert und die Conversions um 25 % steigerte.
  • Einführung eines Systems zur Berichtsgenerierung aus strukturierten und unstrukturierten Daten, das die Produktionszeiten um 50 % verkürzte.