8 Skills, die ein KI-Team braucht · Recruiting-Profil
Ein produktives KI-Team im Mittelstand braucht acht Skill-Profile: Data Engineer, ML/AI Engineer, Prompt Engineer, Product Owner KI, AI-Officer (Governance), MLOps, Data Analyst und Change Manager. Nicht acht Personen, die Skills können je nach Größe gebündelt werden.
Skills sind nicht Rollen, nicht Köpfe. In einem 50-Personen-Unternehmen werden mehrere Skills von einer Person abgedeckt, in einem 5.000-Personen-Konzern besetzt jede Rolle ein Team. Diese 8 Skill-Profile sind das Minimum für stabilen KI-Betrieb.
Data Engineer
Baut Daten-Pipelines, ETL/ELT, Data Warehouse. Tools: SQL, Python, dbt, Airflow, Snowflake/BigQuery. Gehaltsband DACH 2026: 65-95k. Sourcing: Quereinsteiger aus BI-Bereich oft günstiger als „echte" Data Engineers.
ML/AI Engineer
Entwickelt Modelle, integriert APIs (OpenAI, Anthropic, Bedrock). Python, PyTorch oder TensorFlow, LangChain. Gehaltsband: 75-120k. Engpass-Profil. Universitäten in DE bilden nicht genug aus.
Prompt Engineer / KI-Anwender
Neuere Rolle. Übersetzt Fachprobleme in Prompts, evaluiert Outputs systematisch. Meist Fachexperten mit hoher Sprachkompetenz, kein Informatik-Studium nötig. Häufig intern entwickelbar in 3-6 Monaten.
Product Owner KI
Schnittstelle Fachbereich ↔ Technik. Backlog, Stakeholder-Management, Priorisierung. Erfahrung aus klassischem Product-Management plus KI-Verständnis. Häufig aus IT-Business-Analyse rekrutierbar.
AI-Officer / Governance
Verantwortet KI-Richtlinie, Risikoregister, EU-AI-Act-Compliance. Oft im Compliance- oder Datenschutz-Bereich angesiedelt. Ein AI-Officer ist nicht vorgeschrieben. Für die menschliche Aufsicht über Hochrisiko-KI müssen geeignete Personen mit der erforderlichen Kompetenz, Schulung und Befugnis eingesetzt werden (Art. 26 Abs. 2 EU AI Act).
MLOps / Plattform-Engineer
Bringt Modelle produktiv und hält sie am Leben: CI/CD, Monitoring, Drift-Detection, Retraining-Pipelines. Brücke zwischen DevOps und Data Science. In kleinen Teams oft mit Data Engineer kombiniert.
Data Analyst
Auswertung, Reporting, Erfolgsmessung der KI-Use-Cases. SQL, Power BI oder Tableau, Statistik-Grundlagen. Häufig die Brücke ins Fachgeschäft, und intern aus Controlling- oder Marketing-Teams rekrutierbar.
Change Manager
Bringt Mitarbeitende durch die KI-Transformation. Kommunikation, Schulungsplanung, Stakeholder-Arbeit. Klassische OE-/HR-Skills. Wer das nicht hat, scheitert spätestens bei Rollout der dritten KI.
Fazit
Minimalkonstellation für 100-Personen-Unternehmen: 1 ML/AI Engineer mit Data-Skills, 1 Product Owner KI, 1 AI-Officer (oft 50 % vom Compliance-Officer), externe MLOps-Unterstützung. Den vollen Lehrgang dazu liefert Manager für angewandte KI-Transformation (IHK).
FAQs
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Manager für angewandte KI-Transformation (IHK)
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