KI-Kompetenzen im Informatikstudium

Über 90 Prozent der Studierenden in Deutschland nutzen KI-Werkzeuge für ihr Studium. Die bundesweite Längsschnittstudie der Hochschule Darmstadt dokumentiert einen Sprung von 63,2 Prozent im Jahr 2023 auf 91,6 Prozent im Winter 2024/25.

Für Verantwortliche in Engineering-Teams ist das höchst relevant. Die Absolventinnen und Absolventen, die sie in den nächsten Monaten einstellen, haben ihr Informatik- oder MINT-Studium mit einem Werkzeugkasten absolviert, den es in dieser Form vor drei Jahren noch nicht gab. Die spannende Frage lautet: Was haben die Studierenden damit gelernt?

Warum das in sicherheitskritischen Projekten besonders zählt

In regulierten Branchen ist Code, den niemand vollständig durchdringt, ein Nachweisproblem. Wer Software nach IEC 62304 oder ISO 26262 entwickelt, muss begründen können, warum eine Implementierung so aussieht, wie sie aussieht. KI-Werkzeuge für Codegenerierung, Test und Dokumentation gelten in solchen Umgebungen als Computerized Systems und brauchen eine eigene Validierung, etwa nach GAMP 5. Mit dem EU AI Act kommt die Pflicht hinzu, ausreichende KI-Kompetenz in der Organisation sicherzustellen.

Der Engpass verschiebt sich damit vom Schreiben zum Prüfen. Wenn ein Berufseinsteiger an einem Nachmittag mehr Code erzeugt, als ein erfahrener Kollege in einer Woche reviewen kann, wird Review-Kapazität zur eigentlichen Ressource. Und Review setzt Verständnis voraus.

Diese Verschiebung schlägt bereits auf den Arbeitsmarkt durch. Das Stanford Digital Economy Lab findet in Gehaltsabrechnungsdaten einen relativen Beschäftigungsrückgang von 13 Prozent bei 22- bis 25-Jährigen in stark KI-exponierten Berufen, bei jungen Softwareentwicklern rund 20 Prozent gegenüber dem Höchststand Ende 2022. Die Beschäftigung erfahrener Fachkräfte blieb im selben Zeitraum stabil. Ob die Ursache tatsächlich in der KI liegt oder im Zinsumfeld, ist wissenschaftlich umstritten. Die Richtung des Signals passt jedoch zu dem, was der World Economic Forum Future of Jobs Report 2025 prognostiziert: 39 Prozent der heute zentralen Kompetenzen verändern sich bis 2030.

Orchestrierung wird zum Lernziel

Manche Hochschulen gestalten diesen Wandel bereits aktiv. Prof. Dr. Christoph Neumann von der OTH Amberg-Weiden, mit der sepp.med eng zusammenarbeitet, nutzt seit mehreren Jahren promptbasierte Übungen in Grundlagenkursen, studienbegleitende Aufgaben zu Prompt Engineering und Vibe Coding sowie KI-gestützte Projektarbeiten in Webentwicklung, Cloud Computing und Big Data. Sein Bewertungsmodell macht den produktiven KI-Einsatz zum Lernziel statt zum Regelverstoß. Seine These: Entscheidend ist nicht mehr das reine Ausführen von Aufgaben, sondern die Fähigkeit, KI-Systeme gezielt zu orchestrieren.

Diese Richtung deckt sich mit der institutionellen Linie. Der Wissenschaftsrat empfiehlt seit Juli 2026 unter der Leitidee der intellektuellen Souveränität einen doppelten Weg: KI-Kompetenzen systematisch aufbauen und zugleich KI-freie Räume im Curriculum verankern, in denen eigenständiges Denken geübt wird. Auch in der Entwicklerszene reift der Ansatz. Andrej Karpathy, der den Begriff „Vibe Coding“ 2025 geprägt hat, beschreibt inzwischen „Agentic Engineering“ als Nachfolger: Arbeiten mit KI-Agenten, aber mit deutlich mehr Kontrolle und Prüfung.

Quellen

• Brynjolfsson, E., Chandar, B., & Chen, R. (2025). Canaries in the coal mine? Six facts about the recent employment effects of artificial intelligence [Working Paper]. Stanford Digital Economy Lab.
• OECD. (2026). OECD Digital Education Outlook 2026. OECD Publishing.
• Stifterverband. (2025, 4. September). KI-Monitor 2025: Deutsche Hochschulen im Wandel [Pressemitteilung].
• von Garrel, J., & Mayer, J. (2025). Künstliche Intelligenz im Studium: Eine quantitative Längsschnittstudie zur Nutzung KI-basierter Tools durch Studierende. Hochschule Darmstadt.
• Wissenschaftsrat. (2026). Intellektuelle Souveränität: Empfehlungen für die Hochschulbildung in Zeiten von generativer KI (Drs. 3319-26).
• World Economic Forum. (2025). Future of Jobs Report 2025.