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?
Der OECD Digital Education Outlook 2026 beschreibt einen Befund, der aufhorchen lässt. Studierende mit Zugang zu allgemeinen KI-Werkzeugen liefern bessere Arbeitsergebnisse als ihre Kommilitonen ohne diesen Zugang. Der Vorsprung verschwindet jedoch, sobald in Prüfungen ohne KI gearbeitet wird, und kehrt sich teilweise sogar um. Die OECD nennt das die „Illusion des Lernens“.
Für die Personalauswahl hat das eine praktische Konsequenz: Ein lauffähiges Projekt und ein sauber dokumentiertes Repository sagen heute weniger über die tatsächlichen Fähigkeiten aus als noch vor wenigen Jahren. Aussagekräftiger ist die Frage, wie ein Kandidat vorgegangen ist. Welche Entscheidungen hat er getroffen? Woran hat er erkannt, dass ein KI-Vorschlag nicht tragfähig ist? Genau diese Verschiebung von der Produkt- zur Prozessbewertung vollziehen derzeit auch die Hochschulen.
Der Handlungsdruck ist dort deutlich messbar. Laut dem KI-Monitor 2025 befassen sich 97 Prozent der befragten Hochschulen mit den Auswirkungen von KI auf Prüfungen. Ihre Prüfungsordnungen angepasst haben allerdings erst 43 Prozent. Zwischen Erkenntnis und Umsetzung liegt also noch eine erhebliche Strecke.
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.
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.
Ein einzelner Prompt-Workshop schafft dabei noch keine Review-Kompetenz. Er ist der Einstieg, auf dem strukturierte Praxis aufbauen kann. Genau nach diesem Prinzip arbeiten wir im KI-unterstützten Softwaretest mit einem Human-in-the-Loop-Ansatz: KI übernimmt Routine, erfahrene Tester validieren kritische Fälle, und der Review bleibt auditfähig dokumentiert. Für KI-Werkzeuge und KI-Komponenten selbst greift die Qualitätssicherung für KI-Systeme. Wer sein Team fit machen will, findet in der sepp.med Akademie passende Seminare.
Wie die nächste Generation von Entwicklerinnen und Entwicklern ausgebildet wird, entscheidet mit darüber, wie gut Ihre Projekte in fünf Jahren laufen. Professor Neumann gibt beim Afterwork Exchange am 24.09.2026 ab 17:00 Uhr bei sepp.med in Röttenbach Einblick in seine Lehrpraxis.
Ergänzt wird sein Impuls durch drei weitere Perspektiven: neue Rollen in Engineering-Teams bei Siemens Healthineers, Live-Vibe-Coding zum Mitverfolgen und AI Governance im Unternehmensbetrieb. Danach bleibt Zeit für Austausch beim Get-Together. Die Teilnahme ist kostenfrei.
Nein. Bewerten Sie den Umgang damit. Aussagekräftig ist, ob jemand KI-Ergebnisse gezielt prüft, Fehler erkennt und Entscheidungen begründen kann.
Ja, mit Validierung. In regulierten Umgebungen gelten solche Werkzeuge als Computerized Systems und brauchen Risikobewertung, Nutzungsrichtlinien und dokumentierte Nachweise.
Die Aufgaben verschieben sich. Routineanteile sinken, Prüf- und Abstimmungsanteile steigen. Juniorstellen bleiben der Weg, auf dem Erfahrung überhaupt erst entsteht.
Grundlagen wie Prompt Engineering sind in Tagen vermittelbar. Belastbare Bewertungskompetenz für KI-generierte Artefakte entsteht über begleitete Praxis in echten Projekten.
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