Die 10 KI-Skills, mit denen Sie auf dem heutigen Arbeitsmarkt erfolgreich sind

Das Zeitalter der künstlichen Intelligenz (KI) hat die Arbeitswelt erreicht. Unsere Forschungsergebnisse zeigen: 84 % der CIOs sind überzeugt, dass KI für ihr Unternehmen genauso bedeutsam sein wird wie das Internet.

Dennoch gibt es weiterhin Herausforderungen: 95 % der Führungskräfte sehen die Integration in mehrfacher Hinsicht als Hürde für eine effektive KI-Implementierung. Infrastruktur und Cybersicherheit werden zwar als größte Hindernisse genannt, doch an dritter Stelle steht für Unternehmen das Problem, Menschen mit den nötigen Skills zu finden, um KI einzuführen.

Das Ergebnis ist ein wachsender Bedarf an KI-Skills , die Unternehmen helfen, das Beste aus ihren Technologieinvestitionen für die Zukunft herauszuholen. In diesem Artikel stellen wir die zehn wichtigsten technischen und nichttechnischen Skills vor, die Arbeitgeber im Jahr 2025 suchen, und zeigen, wie Sie diese entwickeln können.

KI-Skills helfen allen dabei, KI-Tools zu verstehen, zu entwickeln, anzuwenden und mit ihnen zu interagieren. Ob Engineering und Entwicklung, Produktmanagement oder Operations-Leitung: Alle brauchen sowohl Wissen als auch praktische Erfahrung, um digitale Arbeitskräfte optimal zu nutzen. So sollten Sie beispielsweise verstehen, wie agentische KI für autonome Systeme eingesetzt wird, und gleichzeitig praktische Erfahrung mit KI-Agenten wie Agentforce sammeln, um die Möglichkeiten und Grenzen dieser Technologie einschätzen zu können.

Die erste Generation von KI-Skills konzentrierte sich darauf, innerhalb intelligenter Frameworks zu entwickeln und zu iterieren. KI-Lösungen wurden nach und nach zugänglicher für den Alltag und das Geschäftsleben, bis sie heute aus der digitalen Belegschaft nicht mehr wegzudenken sind. Der Bedarf an KI-Kompetenz wächst nicht nur in spezialisierten Bereichen wie Data Science , sondern auch in allgemeinen Geschäftsbereichen, darunter Marketing, Vertrieb, Commerce, Kundenservice und viele mehr.

KI-Skills aufzubauen bedeutet heute, tiefer zu verstehen, wie KI-Tools „denken“: Welche Daten nutzen sie, um Schlussfolgerungen zu ziehen, und wie treffen sie bestimmte Entscheidungen? Für manche Rollen bedeutet das, die Grundlagen von KI zu verbessern, für andere geht es darum, bestehende Tools weiterzuentwickeln und zu verfeinern. Unabhängig von der Rolle wird schon bald jeder Job ein KI-Job sein.

Deshalb lassen sich KI-Skills in zwei übergeordnete Kategorien einteilen: technische Fähigkeiten und nichttechnische KI-Kompetenz.

• Technische KI-Skills sind solche, die für die Entwicklung und Pflege von KI-Systemen erforderlich sind. Dazu gehören unter anderem das Erstellen von Algorithmen, das Einrichten und Betreiben von Testumgebungen sowie die Implementierung von Tools in Unternehmensnetzwerken. Einige dieser Fähigkeiten setzen Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder Java voraus.
• Nichttechnische KI-Kompetenz ist das, was Sie brauchen, um effektiv mit KI zu arbeiten. Im Mittelpunkt steht hier der kompetente Umgang mit KI. Das ist heute für nahezu jede Art von Tätigkeit wichtig und wird in Zukunft noch unverzichtbarer werden. Ein Beispiel für nichttechnische KI-Kompetenz ist Prompt Engineering: Sie schreiben keinen Code für komplexe KI-Architekturen, aber Sie erweitern die Fähigkeiten der KI, indem Sie die richtigen Fragen und Formulierungen wählen, um präzisere Antworten zu erhalten.

Sie müssen nicht alles über KI wissen, um wertvolle Skills aufzubauen. Bestimmte Grundlagen sind jedoch essenziell, wie etwa das Verständnis davon, wie KI „lernt“, und der ethische Umgang damit. Der KI-Einsatz wächst in Unternehmen und Branchen rasant – von KI-Chatbots bis hin zu digitalen Arbeitskräften. Entsprechend werden KI-bezogene Stellen sowohl technische als auch nichttechnische KI-Skills erfordern.

Das sind die zehn wichtigsten KI-Skills, auf die es 2025 ankommt:

Viele KI-bezogene Stellen erfordern technische Fähigkeiten. Hier sind fünf davon:

Maschinelles Lernen umfasst die Entwicklung und das Testen von Algorithmen, die KI-Tools zugrunde liegen. Zu den wichtigsten Fähigkeiten im Bereich ML gehören die Erstellung von Lernmodellen und die Beherrschung verschiedener Trainingsformate wie überwachtes Lernen, nicht überwachtes Lernen und Reinforcement Learning.

Bei diesem Kompetenzbereich geht es darum, welche Quellen Ihre KI-Tools nutzen, welche Entscheidungsmodelle sie anwenden, welche Ergebnisse sie liefern und wie genau diese sind. Das ist ein zentrales Thema für die Zukunft von Unternehmen: Unsere Forschung zeigt, dass 92 % der Analytics- und IT-Führungskräfte den Bedarf an vertrauenswürdigen Daten als so hoch wie nie einschätzen. Datenfachleute spielen eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung präziser und zuverlässiger KI-Modelle, die die KI-Transparenz verbessern können.

Die Entwicklung von KI-Tools erfordert fundierte Kenntnisse in Programmiersprachen. Java und Python sind nach wie vor am weitesten verbreitet, aber manche Tools werden in C++, Julia oder Scala entwickelt. Zu den KI-Programmierkenntnissen gehört auch die Fähigkeit, Open-Source-Lösungen für Natural Language Processing (NLP) und große Sprachmodelle (LLMs) zu nutzen und zu integrieren sowie diese Modelle als Ausgangspunkt für die Entwicklung proprietärer Tools heranzuziehen.

Statistische Auswertungen und mathematische Modellierungen sind entscheidende Bestandteile effektiver KI. KI-Ergebnisse sind zwar das eigentliche Ziel, doch Unternehmen müssen wissen, wie oft Tools die richtigen Schlüsse ziehen und welche Faktoren zu diesen Schlüssen geführt haben.

Von ihrer Konzeption her sind keine zwei KI-Modelle identisch. Ihre Zwecke, ihre Programmierung und ihre Ausführungspfade sind stets unterschiedlich. Das bringt sowohl Chancen als auch Herausforderungen mit sich. Da das Feld weit offen ist, können Unternehmen KI-Tools für nahezu jeden Zweck entwickeln – sofern das Modell mithalten kann. Skills in der KI-Modellierung konzentrieren sich auf das Erstellen, Testen und Überarbeiten von KI-Modellen, um geschäftliche Anforderungen zu erfüllen.

Manche KI-Jobs setzen technisches Fachwissen voraus. Darüber hinaus gibt es jedoch viele weitere KI-Skills, die auch Mitarbeitende ohne technischen Hintergrund beherrschen sollten, um ihre Tools optimal zu nutzen. Hier sind fünf davon:

KI-Tools kann grundsätzlich jede Person nutzen. Doch es braucht Zeit und Übung, um Ergebnisse wirklich zu optimieren und zu verfeinern. Wer sich mit mehreren Tools vertraut macht, wird zu einer vielseitigen Fachkraft, da Unternehmen KI zunehmend in ihre Abläufe integrieren. Mittlerweile verfügt nahezu jedes Tool im geschäftlichen Umfeld über eine KI-Komponente, etwa in den Bereichen Recherche, Analyse, Kundenservice, Texterstellung, Design und mehr.

KI glänzt bei Inhalten, hat aber oft Schwierigkeiten mit dem Kontext. Klare, präzise und eindeutige Prompts helfen dabei, die besten und genauesten Antworten von der KI zu erhalten. Prompt Engineering ist die Praxis, KI-Anfragen so zu verfeinern, dass Sie schneller bessere Antworten erhalten.

Da sich KI-Standards und -Regulierungen weiterentwickeln, rücken KI-Ethik und verantwortungsvoller Einsatz immer stärker in den Mittelpunkt. Unternehmen benötigen Fachkräfte, die dabei helfen, das Risiko von Verzerrungen zu begrenzen, die Genauigkeit von Datenquellen sicherzustellen und dem Datenschutz Priorität einzuräumen.

KI bleibt im Kern eine menschliche Erfahrung. Die Tools orientieren sich an menschlicher Entscheidungsfindung, weshalb menschliches Urteilsvermögen unerlässlich ist, um das Verhalten von KI zu verstehen. Das macht Kompetenzen im kritischen Denken unverzichtbar – und damit Mitarbeitende, die KI-Praktiken hinterfragen und nachvollziehen können, warum die KI bestimmte Entscheidungen trifft.

KI-Tools können dazu beitragen, Datensilos aufzubrechen und wichtige Aufgaben zu automatisieren. KI-Agenten profitieren beispielsweise von Robotic Process Automation (RPA), die die Erfassung und Analyse von Daten aus cloudbasierten und Legacy-Datenquellen ermöglicht. Mitarbeitende, die die verschiedenen KI-Funktionen zusammenführen können, sind heute gefragt.

Skills, die Unternehmen bei der Entwicklung von KI-Strategien unterstützen, sind sehr gefragt. Aber wie beginnen Sie mit dem Aufbau Ihrer KI-Skills? Je nach Lernstil und persönlichen Präferenzen stehen verschiedene Wege offen.

• Kurse und Zertifizierungen: Diese Formate ermöglichen es, neue Kompetenzen im eigenen Tempo aufzubauen und die bevorzugte Lernplattform frei zu wählen. Mit Salesforce steht die kostenlose Trailhead -Lernplattform zur Verfügung, die Module zu KI-Agenten, Analysen, Entwicklung, Ethik und vielem mehr bietet, damit Sie die KI-Skills erwerben, die Sie für Ihren Erfolg benötigen – in einer Geschäftswelt im Wandel. Wer sich als zertifizierte Fachkraft für die Implementierung von Agentforce im eigenen Unternehmen qualifizieren möchte, kann den Titel Agentblazer Specialist erlangen.
• Praxiserfahrung sammeln: Praktisches Ausprobieren ist eine hervorragende Methode, um die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten von KI kennenzulernen. Das kann so einfach sein wie das Erkunden gängiger KI-Tools und -Apps, um ein besseres Verständnis für generative KI zu entwickeln, oder das Experimentieren damit, wie KI-Automatisierung Ihren aktuellen Workflow verbessern kann. So bekommen Sie ein Gefühl dafür, wo KI-Tools ihre Stärken und Schwächen haben und wie alltägliche Eingaben die Ergebnisse beeinflussen.
• Weiterbildung am Arbeitsplatz: Da viele Unternehmen KI im großen Maßstab einsetzen, bietet sich oft die Möglichkeit, direkt im Job dazuzulernen. Es ist für Unternehmen häufig kosteneffizienter, bestehende Mitarbeitende in den für ihre Rolle relevanten KI-Skills weiterzubilden, als eine völlig neue Fachkraft für eine spezialisierte Stelle einzustellen. Das zahlt sich für alle aus: Sie gewinnen KI-Erfahrung, die Ihre berufliche Entwicklung voranbringt, und das Unternehmen kann mit geringem Risiko damit beginnen, KI in den Arbeitsalltag zu integrieren.
• KI-Communities beitreten: Die Trailblazer Community von Salesforce ist ein Ort für alle – von erfahrenen Profis bis zu Neueinsteigern –, um sich online und bei persönlichen Meetups rund um das Thema KI auszutauschen. Weitere beliebte Online-Gruppen sind die OpenAI Community , die sich auf GPT-Modelle und KI-Integrationen konzentriert, sowie Hugging Face , das Zugang zu Tausenden von NLP-Modellen bietet. Darüber hinaus gibt es Global AI , Data Science Beginners und Machine Hack sowie zahlreiche KI-Diskussionsforen, die Ihnen jederzeit offenstehen.
• Auf dem Laufenden bleiben: Da digitale Arbeitskräfte weiter an Bedeutung gewinnen, ist es wichtig, die KI-Entwicklungen im Blick zu behalten. Wer aktuelle Nachrichten, politische Entwicklungen und Branchenankündigungen verfolgt, stellt sicher, dass die eigenen KI-Skills den realen Anforderungen entsprechen.

Die zunehmende Verbreitung von KI wird die Nachfrage nach technischen und praktischen KI-Skills branchenübergreifend weiter antreiben. Vom Aufbau besserer Modelle über die Entwicklung wirkungsvollerer Prompts bis hin zur Sicherstellung eines ethischen Einsatzes: Die Möglichkeiten, die Entwicklung und den Einsatz von KI in der eigenen Branche aktiv mitzugestalten, sind vielfältig. KI-Lernangebote sind zudem zugänglicher denn je, dank kostengünstiger und kostenloser Online-Ressourcen sowie praktischer Tools, die alle ausprobieren können.

Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, um zu lernen und Ihre KI-Skills zu verbessern . Der Einstieg mit Trailhead ist einfach und kostenlos. Denn wer das technische und praktische Wissen mitbringt, um KI-Tools zu entwickeln, zu verwalten und zu verbessern, ist bestens aufgestellt, um die nächste Innovationswelle anzuführen.