Spätestens seit dem Aufkommen von ChatGPT Ende 2022 wurde künstliche Intelligenz zum Pflichtprogramm für Deutschlands Wirtschaft. Junge Firmen wie Aleph Alpha und DeepL ließen sich mit Milliarden bewerten, große Tech-Unternehmen experimentierten mit Projektteams. Die Suche nach Mitarbeitern, die sich mit Machine Learning auskennen, ist Stepstone zufolge im Vergleich von 2019 zu 2023 um 46 Prozent gestiegen. Das Problem dabei: Schon vorher war der Fachkräftemangel bei IT-Experten hoch, eine Spezialisierung auf künstliche Intelligenz erschwert die Suche noch einmal. Große Firmen winken daher mitunter mit guten Gehältern.
Diversen Umfragen und Studien zufolge verdienen KI-Fachkräfte in Deutschland ein Bruttojahresgehalt von durchschnittlich 52.000 bis 120.000 Euro. Die Höhe hängt ab vom Jobprofil und der Berufserfahrung. Das meiste Geld bekommen Machine-Learning-Experten. Die Programmierer erstellen Algorithmen und maschinelle Lösungen zur Datenverarbeitung, sie sind wichtigster Bestandteil. Das Einstiegsgehalt von Machine-Learning-Entwicklern liegt bei etwa 60.000 Euro, laut einer OECD-Studie verdienen hierzulande die meisten zwischen 75.000 und 93.000 Euro.
Auch fachübergreifende Experten gesucht
Data Scientists sind die zweitwichtigsten Personen. Dahinter verbergen sich meistens Mathematiker, die große Datenmengen analysieren und interpretieren, damit die Modelle weiter trainiert werden können. Das Median-Gehalt liegt laut einer Stepstone-Umfrage bei 67.000 Euro im Jahr – die eine Hälfte verdient also mehr, die andere weniger. Junior-Angestellte steigen demnach bei knapp 55.000 Euro ein, Senior-Positionen werden mit 87.000 Euro vergütet. Beim Berliner Start-up Empion etwa, ein KI-basiertes Headhunting-Programm, bekommen Data Scientists in Senior-Positionen laut Unternehmen rund 90.000 Euro.
Schneller schlau: So lernen Maschinen das Denken
Mit Kameras, Mikrofonen und Sensoren erkunden die Maschinen ihre Umwelt. Sie speichern Bilder, Töne, Sprache, Lichtverhältnisse, Wetterbedingungen, erkennen Menschen und hören Anweisungen. Alles Voraussetzungen, um etwa ein Auto autonom zu steuern.
Neuronale Netze, eine Art Nachbau des menschlichen Gehirns, analysieren und bewerten die Informationen. Sie greifen dabei auf einen internen Wissensspeicher zurück, der Milliarden Daten enthält, etwa über Personen, Orte, Produkte, und der immer weiter aufgefüllt wird. Die Software ist darauf trainiert, selbstständig Muster und Zusammenhänge bis hin zu subtilsten Merkmalen zu erkennen und so der Welt um sie herum einen Sinn zuzuordnen. Der Autopilot eines selbstfahrenden Autos würde aus dem Auftauchen lauter gelber Streifen und orangefarbener Hütchen zum Beispiel schließen, dass der Wagen sich einer Baustelle nähert.
Ist das System zu einer abschließenden Bewertung gekommen, leitet es daraus Handlungen, Entscheidungen und Empfehlungen ab – es bremst etwa das Auto ab. Beim sogenannten Deep Learning, der fortschrittlichsten Anwendung künstlicher Intelligenz, fließen die Erfahrungen aus den eigenen Reaktionen zurück ins System. Es lernt zum Beispiel, dass es zu abrupt gebremst hat und wird dies beim nächsten Mal anpassen.
Das Start-up von Gründerin Annika Mutius beschäftigt eigenen Angaben zufolge noch Cloud-Architekten für 70.000 bis 90.000 Euro Bruttogehalt. Diese Spezialisten entwickeln Clouds für große Datenmengen, überwachen Schnittstellen und andere Techniken, damit das KI-Modell skalierbar ist. KI-Datentechniker, die große Datenbanken erstellen, sowie Deep Learning Engineers, die die KI trainieren, verdienen bei Empion etwa 60.000 bis 80.000 Euro. Product Owner steuern die Projekte und erhalten laut Medianwert von Stepstone 63.500 Euro im Jahr.
Es sind allerdings nicht nur Programmierer gefragt, sondern auch Fachexperten mit Interesse für künstliche Intelligenz. Interdisziplinäre Rollen wie Juristen, die ein wenig Ahnung vom Programmieren haben. Oder Buchhalter mit einer Neigung zu IT.
In den USA verdienen KI-Fachkräfte fast das doppelte, zeigt eine Auswertung der OECD. „Dort jagen sich die Konzerne die guten Leute mit astronomischen Gehältern gegenseitig ab“, fasste auch Aleph-Alpha-Gründer Jonas Andrulis das Phänomen kürzlich in einem „FAZ“-Interview zusammen. Das Gehaltsgefüge von Entwicklern gleicht in Deutschland einer Kurve und flacht ab 93.000 Euro Jahresgehalt wieder ab. Im Gehaltssegment darüber gibt es nur noch wenige Angestellte. In den USA sieht es hingegen ganz anders aus. Dort steigen die Verdienste linear an, knapp die Hälfte der Machine-Learning-Entwickler verdient mehr als 150.000 Euro.
Tech-Unternehmen erhalten in den USA mehr Wagniskapital, um ihr Produkt zu skalieren. Daher sind sie auch im Stande, bessere Gehälter zu zahlen. Ein Grund, weshalb viele deutsche KI-Experten in die Vereinigten Staaten abwandern oder aus dem Homeoffice für eine US-Firma arbeiten würden, heißt es aus der Branche. Die Entwicklung ist in den USA viel weiter fortgeschritten. Laut des jüngsten AI Index Reports der Universität Stanford haben Projektteams in den USA bislang 61 Machine-Learning-Modelle entwickelt, in Deutschland sind es erst fünf.
Für Programmierer bedeute ein Job in den USA außerdem, einer von vielen Experten im Team zu sein, heißt es von Branchenkennern. Der Austausch mit anderen KI-Spezialisten sei dort größer als hierzulande. Ein Pluspunkt für die Arbeitsatmosphäre und Weiterbildungsmöglichkeiten. Die Bundesregierung will daher Deutschland als Standort für künstliche Intelligenz stärken und im internationalen Wettkampf mitziehen.
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