Was macht ein KI-Entwickler?

Schlagzeilen aus dem Sommer 2025: „Alphabet: Google wirbt KI-Experten für 2,4 Milliarden Dollar ab“ (handelsblatt.com, 14.07.2025) oder „Meta: Suche KI-Entwickler, biete 200 Millionen Dollar“ (sueddeutsche.de, 17.07.2025). Die ganz Großen im Silicon Valley werben einander die Top-Talente ab und greifen dafür tief in die Tasche.

Spätestens seit der Veröffentlichung von OpenAIs generativem Sprachmodell ChatGPT ist das Thema Künstliche Intelligenz (KI) oder Artificial Intelligence (AI) nicht mehr wegzudenken aus den Schlagzeilen. Heute können Maschinen nicht nur Programme schreiben, die effizienter sind als die ihrer eigenen Entwickler:innen, sondern sie komponieren auch Musikstücke und erschaffen Kunstwerke. Gerade weil KI schon längst im Alltag der Menschen angekommen ist, bieten sich hier für Dich spannende Einsatzfelder bei Deiner Berufswahl als KI-Entwicklerin oder AI-Developer.

Wir verraten Dir, welche Aufgaben auf Dich zukommen, welche Spezialisierungen sich lohnen und was Du als KI-Entwickler:in verdienen kannst.

Das Jahr 2023 wird wahrscheinlich als das Jahr der KI-Revolution in die Geschichte eingehen: Nachdem OpenAI Ende 2022 ChatGPT veröffentlicht hat, ist die KI-Nutzung im Folgejahr regelrecht explodiert. Code, Hausaufgaben, Geburtstagsgrüße – alles nur noch einen kurzen Chat-Dialog entfernt.

Die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz reicht aber natürlich schon deutlich weiter zurück. Die Anfänge der Forschung lassen sich in den 1950ern verorten und wurden seitdem immer wieder aufgegriffen. Seit 2010 nimmt die Entwicklung dann weltweit immer mehr Fahrt auf. KI wird inzwischen in fast jeder Branche angewendet, vom Entertainment beim Streaming bis zum Transport mit Uber. Heute können wir mit DALL-E oder Midjourney Bilder und von Pictory.ai Videos erstellen und schneiden lassen. ChatGPT schreibt uns Code und verwandelt von Hand skizzierte Layoutentwürfe in HTML und CSS. Vor allem im Daily Business nimmt KI wie z.B. GitHubs Copilot jetzt schon vielen Devs Routinearbeit ab und sorgt für erstaunlich sauberen Code. In Zukunft werden KI in immer mehr Berufen zum Einsatz kommen. Laut Bitkom plant jedes sechste Unternehmen in Zukunft Künstliche Intelligenz einzusetzen. Das kann nicht ohne Einfluss auf die Anzahl der Arbeitsplätze und das "Wie" der Arbeit bleiben. Die Investmentbank Goldman Sachs schätzt, dass

• bis zu zwei Drittel aller Arbeitsstellen einen gewissen Grad an Automatisierung durch KI erfahren
• und jeder vierte Job durch generative KI ersetzt werde.

Das Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung geht davon aus, dass durch KI ungefähr so viele Jobs verschwinden werden, wie neue dazu kommen. Der amerikanische Autor Martin Ford meint: "Fast jeder Job, in dem jemand vor einem Bildschirm sitzt und Informationen verarbeitet, ist bedroht." Davon sind auch kreative Berufe wie Grafikdesigner oder Texterin nicht mehr ausgeschlossen.

Es steigt aber die Nachfrage nach qualifizierten KI-Entwickler:innen, denn die Unternehmen benötigen für die neu entstehenden Jobs jede Menge Spezialist:innen. Ein kleines Paradoxon, denn das Berufsfeld ist noch recht jung und Spezialwissen durch jahrelange Berufserfahrung ist entsprechend selten.

Außerdem typisch für junge Berufsfelder: Job-Bezeichnungen und die zugehörigen Job-Profile entwickeln sich noch ziemlich dynamisch. Im Bereich der KI-Entwicklerin bzw. des AI Developers musst Du Stellenbeschreibungen deshalb genau lesen. Hier sind nämlich vor allem zwei Richtungen zu unterscheiden: Geht es bei der Stelle um die Entwicklung von KI oder handelt es sich mehr um eine Position als Softwareentwickler:in mit KI-Fokus?

AI-Developer oder KI-Softwareentwickler:in

Die Erstellung eines ganzen KI-Modells kann zu Deinen Aufgaben als AI-Developer gehören – das ist aber nicht die Regel. Häufig trifft die Bezeichnung „KI-Softwareentwickler:in“ mehr zu: Du nutzt KI-Modelle und integrierst sie in die Infrastruktur Deines Unternehmens. Dazu konzipierst, entwickelst und optimierst Du Softwarelösungen, die auf KI basieren, sodass sie zu den spezifischen Anforderungen des Umfelds passen. Modellintegration, Code, Test, Deployment von KI-Anwendungen sind Deine Aufgabenschwerpunkte.

AI-Developer vs. AI-Engineer

Wenn Du wirklich Lust hast, KI-Modelle selbst zu entwerfen, zu trainieren und zu optimieren, bist du schnell im Bereich Data Science oder beim Job des Machine Learning Engineer. Die Grenzen zwischen den Jobtiteln sind in der Praxis oft unscharf, aber: Das Training und die Entwicklung eigener Modelle liegen meist bei ML Engineers oder Data Scientists.

Als AI Developer bist Du in der Praxis meistens ein Softwareentwickler oder eine Softwareentwicklerin mit Schwerpunkt auf KI-Integration. Dein Job ist es, vorhandene Modelle – etwa GPT oder BERT – in Apps, Plattformen oder Workflows einzubauen und dafür passende Schnittstellen, Backend-Strukturen oder APIs zu entwickeln.

Im deutschsprachigen Raum werden die Begriffe AI Developer und AI Engineer gerne synonym als „KI-Entwickler:in“ verwendet. Das bedeutet: In manchen Stellenanzeigen umfasst die Rolle nicht nur die Integration, sondern auch die Entwicklung von KI auf Modell- oder Infrastruktur-Ebene – die Aufgaben reichen also von API-Anbindung bis hin zu eigenem Modelltraining.

Vorab: KI wird in vielen verschiedenen Anwendungsfeldern in den unterschiedlichsten Branchen genutzt. Ständig kommen neue Anwendungsfelder hinzu.

Das selbstfahrende Auto (Self-Driving Car) ist sicherlich eines der bekannteren Beispiele und ist neben der E-Mobilität ein Megatrend in der Automobilindustrie. Die erste Version, die dem selbstfahrenden Auto am nähesten kommt, machte sich in Deutschland bereits 1995 auf den Weg über die deutsche Autobahn. Der aktuelle Hype ist also mehr ein Revival. Predictive Maintenance ist ein weniger bekanntes Anwendungsgebiet – KI wird dabei in Form von Predictive Analytics genutzt, um vorherzusagen, wann z.B. bestimmte Wartungsarbeiten notwendig werden. In der herstellenden Industrie entstehen so durch proaktive Wartungsplanung hohe Kostenersparnisse. Aber auch die Finanzbranche bedient sich Predictive Analytics, um beispielsweise Kursschwankungen besser vorausberechnen zu können. Künstliche Intelligenz verbessert die Diagnostik in der Medizin, Therapien für Patient:innen und unterstützt chirurgische Eingriffe. KI überwindet mit Übersetzungsprogrammen Sprachbarrieren und verbessert so ganz generell die Qualität der Unternehmenskommunikation über die Landesgrenzen bzw. Sprachgrenzen hinaus.

KI wird intensiv in der Logistik und im Transport eingesetzt, um die kürzesten Routen für Züge zu bestimmen. Lieferdienste nutzen KI, um den schnellsten Weg zu ihrem Ziel – ohne Stau – zu ermitteln. Sogenannte Smart Cities – erste Modellstädte werden weltweit schon erprobt – bedienen sich Künstlicher Intelligenz, um energieeffizienter zu werden, die Kriminalitätsraten zu senken und hohes Verkehrsaufkommen in den Griff zu kriegen. Durch KI in der Robotik soll es möglich werden, gefährliche und risikoreiche, aber auch repetitive Jobs nicht mehr von Menschen, sondern von Maschinen ausführen zu lassen oder etwa massive Engpässe in bestimmten Berufen wie bei der Pflege, abmildern zu können.

Heute sind Jobs in der KI-Entwicklung nicht mehr nur in den Innovation Hubs der Großkonzerne zu finden, sondern auch mittelständische Unternehmen und Startups bedienen sich der neuen Technologie. Ständig kommen neue Anwendungsgebiete in komplett digitalisierten, aber auch "analogen" Branchen hinzu – von Produktion und Transport über Energie und Landwirtschaft bis hin zum Finanz- und Versicherungssektor.

Du hast schon mitbekommen: Als KI-Entwickler:in bist Du irgendwo zwischen Softwareentwicklung und der Welt der KI, samt generativer KI und maschinellem Lernen unterwegs. Du beherrschst also nicht nur das Erstellen von sauberem Code, sondern verstehst auch komplexe Modelle und kannst sie trainieren und implementieren.

Einige weitere wichtige Skills, die Dir früher oder später begegnen werden:

• Kommunikation: Gerade, wenn Du im Bereich KI-Consulting oder an der Schnittstelle zwischen Team, Kund:innen und Produkt arbeitest, musst Du Themen wie Deep Learning oder Sorting-Algorithmen so erklären, dass auch Nicht-Techies mitkommen.
• Mathe & Statistik: Lineare Algebra, Infinitesimalrechnung, Stochastik und Statistik treiben Dir nicht die Schweißperlen auf die Stirn. Sie helfen Dir, Modelle zu verstehen. Denn wenn Du wirklich tief einsteigen willst, läuft es darauf hinaus – egal ob in KI-Robotik, KI-Einsatz in der Medizin oder bei Empfehlungssystemen im E‑Commerce.
• Maschinelles Lernen: Erste Erfahrungen mit Machine Learning, Deep Learning und generativen Modellen (z. B. GPT) sind heute fast Standard.

Dazu kommen Tools und Frameworks, die Du kennen solltest:

• Programmiersprachen: Python, Java, R, C++
• Frameworks & Libraries: TensorFlow, Keras, PyTorch, Theano
• Big Data Tools: Hadoop, Spark
• Datenanalyse & Statistik: SAS, Pandas, NumPy
• KI-Tools: APIs wie OpenAI, Hugging Face, Azure Cognitive Services

Wie eigentlich in allen Bereichen gilt für Dich als IT-Einsteiger:in aber natürlich: Man wird nicht als Spezialist:in geboren. Besonders in einem so rasant wachsenden Bereich wie der KI, musst Du am Ball bleiben, Dich kontinuierlich weiterbilden und neue Entwicklungen im Blick behalten.

KI ist heute schon ein extrem breites Feld und verschiedene Jobbezeichnungen nicht immer ganz leicht voneinander zu unterscheiden. Für eine grobe Übersicht haben wir besonders geläufige hier einmal gesammelt:

Wie in jedem Berufsfeld ist Dein Gehalt stark von verschiedenen Faktoren wie der Branche, dem Standort und der Größe des Unternehmens, in dem Du arbeitest, abhängig.

Und auch die Abgrenzungsthematik zwischen Softwareentwicklung mit KI-Fokus und KI-Entwicklung macht hier eine konkrete Angabe schwierig. Die Ablösesummen, die Meta und Google medienwirksam den Top-Developern im Silicon Valley zahlen, sind trotz hoher Relevanz des Themas natürlich die Ausnahme. Als grobe Richtlinie lässt sich sagen: Dein jährliches Brutto-Einstiegsgehalt als KI-Entwickler:in startet im Durchschnitt bei 49.300 €, kann sich je nach Spezialisierung und Aufgabengebiet schon innerhalb der ersten drei Jahre in Richtung 60.000 € bewegen. Der aktuelle durchschnittliche Jahresbruttoverdienst liegt bei Seniors bei ca. 80.000 €.