Die Bezeichnung ist neu, die Tätigkeit weniger. Sie beschreibt den Teil, der in Vorführungen fehlt: alles nach dem funktionierenden Prototyp.
Die Abgrenzung
| Rolle | Schwerpunkt | Typische Frage |
|---|---|---|
| Data Science | Modelle entwickeln und bewerten | Welches Verfahren löst die Aufgabe? |
| KI Engineering | Modelle betriebsfähig machen und halten | Läuft es morgen noch, und was kostet es? |
| Softwareentwicklung | Anwendung und Oberfläche | Wie bedient man das? |
Was die Arbeit tatsächlich ausmacht
- Modelle über Schnittstellen anbinden und austauschbar halten
- Dokumentensuche aufbauen und aktuell halten
- Anweisungen versionieren und mit Testfällen absichern
- Antwortqualität und Kosten laufend überwachen
- Grenzen einbauen und Umgehungsversuche abfangen
- Protokollieren, damit sich Vorfälle aufklären lassen
Die Überwachung. Modelle werden von ihren Anbietern aktualisiert, und was gestern funktionierte, kann heute anders ausfallen. Für Anwendungen mit Kundenkontakt gehört eine regelmäßige Stichprobe in den Vertrag, mit benanntem Turnus und benannter Zuständigkeit.
Woran sich Substanz erkennen lässt
Das Feld hat keine Zugangsregeln – niemand muss etwas nachweisen, um sich so zu nennen. Was bleibt, ist das, was öffentlich einsehbar ist: Fachbeiträge mit Autorenangabe und Datum, frei zugängliche Werkzeuge, dokumentierte Vorgehensweisen.
Nicht dazu zählen Angaben zu Projektzahlen, Zufriedenheitsquoten und Erfahrungsjahren auf der eigenen Startseite. Das sind Selbstauskünfte – üblich in der Branche, aber kein Nachweis.