Vor einer Woche hat ein Freund seinem Sohn (17, gerade in der Berufswahl) gesagt: «Denk gut nach, ob du studierst. In fünf Jahren macht das alles die KI.» Der Sohn hat mich angerufen, weil er verunsichert ist. Ich habe versprochen, dass ich in Ruhe darüber schreibe.
Die Frage ist berechtigt. Wenn jeder mit ChatGPT komplexe Differentialgleichungen lösen, chemische Reaktionen simulieren, Physik-Prüfungen bestehen und juristische Gutachten schreiben kann — wozu dann noch Jahre in Bachelor, Master und Doktorat investieren? Ist das ganze Prüfungssystem mit Klausuren und Notendurchschnitten überhaupt noch zeitgemäss? Wird der Hochschulabschluss zum Papiertiger?
Meine kurze Antwort: Ja, das System ist im Umbruch. Aber die Antwort ist nicht «Studium abschaffen», sondern «Studium radikal neu denken». Und die Berufsbildung, gerade das Schweizer duale System, könnte in dieser Umwälzung stärker rauskommen als die klassische Universität.
Was gerade passiert: Die Zahlen
Fangen wir mit der Realität an, nicht mit der Meinung. Die aktuelle CHE-Studie 2026 zeigt: 47 Prozent der Studierenden nutzen KI-Tools täglich im Studium, weitere 34 Prozent mindestens wöchentlich, nur noch 2,4 Prozent nie[1]. Ein Jahr zuvor waren es 25 Prozent bei der täglichen Nutzung. Verdoppelung in zwölf Monaten.
Wofür wird KI eingesetzt? Recherche, Überblick zu neuen Themen, Brainstorming, digitaler Lernpartner, teils Textgenerierung. Und die Grenze zwischen «Hilfsmittel» und «Autorschaft» ist längst verwischt. Klausuren, die zu Hause geschrieben werden, sind praktisch nicht mehr KI-frei. Und die Universitäten wissen es.
Der Grund, warum das Prüfungssystem in Schieflage gerät, ist nicht Böswilligkeit der Studierenden. Es ist strukturell: Wenn ein Werkzeug in Sekunden liefert, wozu ein Mensch Wochen braucht, entwertet sich die Prüfungsleistung als solche. Nicht das Wissen. Aber die klassische Form, es zu messen.
Das echte Problem: Cognitive Debt
Was viele in der KI-Debatte übersehen: Die spannende Studie kommt nicht von einer KI-Firma, sondern vom MIT Media Lab. Die Kosmyna-Studie 2025 hat mit EEG-Messungen bei 54 Probanden untersucht, was im Gehirn beim Essayschreiben passiert[2], abhängig davon, ob sie nur den eigenen Kopf, eine Suchmaschine oder ein Sprachmodell nutzten.
Das Ergebnis: Die «Brain-only»-Gruppe zeigte die stärksten, verteiltesten neuronalen Netzwerke. Suchmaschinen-Nutzer eine mittlere Aktivierung. LLM-Nutzer die schwächste Konnektivität — und die geringste Fähigkeit, ihre eigenen Texte zu zitieren. Sie hatten die Texte geschrieben. Und konnten sie zwei Wochen später kaum mehr rekonstruieren.
Die Autoren nennen das «Cognitive Debt». Wir bauen kognitive Schulden auf, wenn wir konsequent den Denkprozess an eine Maschine auslagern. Wichtig zur Ehrlichkeit: Die Studie hat eine kleine Stichprobe (N=54) und wartet auf Replikation. Aber die Richtung stimmt mit dem überein, was Lehrende an Universitäten seit zwei Jahren beobachten: Wer den Weg zur Lösung auslagert, kennt die Lösung nicht wirklich.
Und genau da liegt die Antwort auf die Ausgangsfrage. Die Frage ist nicht, ob KI Wissen zugänglich macht. Sie macht es zugänglich. Die Frage ist, wer das Wissen bewohnt.
Das Novice-Practitioner-Gap
Wer glaubt, mit KI werden alle gleich gut, unterschätzt das Werkzeug. Der AI Proficiency Report 2026 von Section hat Mitarbeitende in hunderten von Firmen bewertet[3] und in vier Kategorien einsortiert: Novices, Experimenters, Practitioners, Experts.
Nur 5,5 Prozent erreichen Practitioner- oder Expert-Level. 73,5 Prozent sind «Experimenters», die für Einzelaufgaben herumspielen, aber keinen wiederholbaren Workflow haben. 20,9 Prozent sind Novices, die KI kaum einsetzen. Weniger als 10 Prozent können korrekt definieren, was ein KI-Agent überhaupt ist. Nur 3,8 Prozent können Anweisungen für eine einfache KI-Automatisierung schreiben.
Übersetzt: KI ist ein Werkzeug, und Werkzeuge sind unterschiedlich schwer zu bedienen. Ein Meissel liegt in jeder Hand anders. Ein Sprachmodell auch. Wer nie gelernt hat, was eine Ableitung ist, wird nie erkennen, ob die KI-Antwort auf eine Differentialgleichung stimmt oder halluziniert. Wer nie ein Molekül verstanden hat, wird chemische Halluzinationen nicht sehen.
Warum ein Studium jetzt wichtiger wird, nicht weniger wichtig
Meine These, nach 25 Jahren als Digitalagentur-Chef: Ein Hochschulstudium wird 2026 nicht überflüssig. Es wird radikal wichtiger. Aber nicht so, wie es früher wichtig war.
Früher lieferte ein Studium zwei Dinge: Wissen und Zertifikat. Das Wissen selbst kann heute jeder in Minuten abrufen. Das Zertifikat bleibt als Filter für Arbeitgeber. Aber der eigentliche Wert eines Studiums verschiebt sich auf einen dritten Punkt: Die Fähigkeit, tief zu denken. Also die Fähigkeit zu erkennen, ob die Antwort einer KI trägt. Ob eine mathematische Beweisführung sauber ist. Ob eine Studie methodisch stimmt. Ob ein Argument logisch schlüssig ist.
Diese Fähigkeit entsteht nur durch Selbermachen. Nicht durch Zusehen. Ein Physik-Studierender, der jede Prüfungsaufgabe mit KI löst, hat am Ende Physik-Wissen aus Zweiter Hand. Er wird die einfache Frage lösen. Er wird die neue, ungelöste Frage nicht lösen. Denn die kann die KI eben auch nicht — weil sie in keinem Trainingsdatensatz vorkommt.
Was das für die Universitäten heisst
Universitäten müssen radikal umbauen. Konkret sehe ich vier Verschiebungen:
- Weg von Klausuren, hin zu mündlichen Prüfungen. Ein 20-minütiges Fachgespräch mit einer Professorin lässt sich nicht auslagern. ETH Zürich, EPFL und einzelne Fachhochschulen bauen bereits um. Das kostet Zeit und Personal, aber es ist der einzige Weg.
- Weg von einzelnen Fächern, hin zu Kombinationen. Wer nur Mathematik oder nur Betriebswirtschaft studiert, wird von KI eher ersetzt als jemand, der zwei bis drei Disziplinen wirklich verbindet: Mathematik plus Ethik, Medizin plus Datenwissenschaft, Recht plus Softwareentwicklung.
- Weg von Einzelarbeit, hin zu Projektarbeit. Was zählt, ist nicht mehr, ob ein Studierender einen Essay allein schreiben kann. Es zählt, was ein Team über drei Monate zusammen aufbaut. Prozess und Verantwortung werden zur Prüfungsleistung.
- Weg von Auswendiglernen, hin zu Meta-Fähigkeiten. Kritisches Prüfen, Quellenbewertung, methodisches Zweifeln, Kontext verstehen. Genau die Fähigkeiten, die KI nicht hat und die für den Umgang mit KI existenziell werden.
Diese Umstellung findet statt, aber langsam. Und der Widerstand kommt weniger von den Studierenden als von einem Prüfungsapparat, der auf Klausuren mit tausenden Teilnehmern optimiert ist.
Das Schweizer duale System als heimlicher Gewinner
Etwas, das in dieser Debatte selten thematisiert wird: Das Schweizer Berufsbildungs-System könnte in der KI-Ära besser dastehen als das rein universitäre Modell anderer Länder.
Warum? Ein Elektriker, ein Sanitärinstallateur, eine Coiffeuse, eine Pflegefachfrau, ein Zimmermann — sie alle können nicht durch eine KI ersetzt werden. Die Arbeit passiert körperlich, in physischer Realität, mit Kundeninteraktion. Und die Ausbildung findet zu 80 Prozent in der Praxis statt, mit Kunden, im echten Betrieb. Da lässt sich nichts auslagern.
Gleichzeitig lernen diese Fachkräfte parallel Theorie in der Berufsschule. Sie kommen aus der Ausbildung mit einem Mix aus Hand-Wissen und Kopf-Wissen, den kein Bachelor-Absolvent hat. Und die Weiterbildung zum Meister, zum Techniker HF, zum Fachhochschul-Ingenieur ist offen. Das duale System wird durch KI nicht entwertet — es wird aufgewertet, weil es genau die Fähigkeiten trainiert, die KI nicht kann.
Für ein KMU heisst das konkret: Wer heute überlegt, ob er in Lernende investieren soll oder lieber wartet, «bis KI mehr kann», investiert falsch. Genau diese jungen Menschen, die jetzt eine Lehre beginnen, sind in fünf Jahren wertvoller als ein Studienabgangänger, der nur mit KI gelernt hat.
Was das für einen 17-jährigen heute heisst
Ich habe dem Sohn meines Freundes am Ende folgenden Satz gesagt: «Wenn du studieren gehst, mach es richtig. Nicht mit KI durch die Prüfungen kommen, sondern mit KI dein Denken schärfen. Rechne noch selbst durch. Prüfe die KI, nicht umgekehrt. Und wenn dir das zu abstrakt ist, mach eine Lehre, mach den Meister, mach die höhere Fachschule. In der Schweiz führt jeder Weg zum Ziel, wenn er ehrlich gegangen wird.»
Das gilt auch für einen 40-jährigen KMU-Chef, der seine Nachfolge plant, oder für eine Personalverantwortliche, die überlegt, welchen Ausbildungs-Hintergrund sie bei Neueinstellungen bevorzugt. Die alte Hierarchie «Uni-Absolvent oben, Berufsbildung unten» stimmt so nicht mehr. Was zählt, ist die Fähigkeit, mit KI zu denken, ohne sich von ihr denken zu lassen.
Was das Prüfungssystem in fünf Jahren sein wird
Meine Prognose: Klausuren als anonyme Massenprüfungen werden weitgehend verschwinden oder auf Wissens-Basics reduziert sein. Was zunimmt: mündliche Prüfungen, praktische Projektarbeiten, Portfolios über Jahre, Vor-Ort-Assessments, Peer-Reviews, offene Fragestellungen ohne bekannte Lösung. Der Doktortitel wird sich noch stärker auf die Fähigkeit konzentrieren, eine wirklich neue Frage zu stellen und zu bearbeiten. Dazu kann KI kaum etwas beitragen.
Und die Meisterprüfung, das eidgenössische Diplom, die höhere Berufsprüfung wird interessanterweise weitgehend so bleiben, wie sie ist. Weil sie schon immer praxisorientiert war, mit Vor-Ort-Prüfungen, echten Aufträgen, mündlichen Fachgesprächen. Was jetzt bei Universitäten als radikale Reform diskutiert wird, ist bei Schweizer Handwerksberufen seit Jahrzehnten Standard.
Ein persönliches Fazit
Die Frage «Braucht es das Hochschulstudium noch?» ist die falsche Frage. Die richtige Frage ist: «Welches Studium und welche Berufsbildung bereitet auf eine Welt vor, in der KI alle Standard-Aufgaben übernimmt?»
Antwort: Ein Studium, das nicht mit KI durch Klausuren durchgemogelt wird. Sondern eines, das das Denken selbst schult. Und eine Berufsbildung, die praktisch bleibt und trotzdem theoretisch tief geht.
Die Bildung wird nicht kleiner. Sie wird anders. Und wer in fünf Jahren die interessanten Positionen besetzt, wird nicht der sein, der mit KI am schnellsten Antworten liefert. Sondern der, der mit KI die besten Fragen stellt und die Antworten kritisch prüft.
Quellen
[1] CHE Centrum für Hochschulentwicklung, Studie 2026: Rund die Hälfte der Studierenden nutzt KI täglich (47 Prozent täglich, 34 Prozent wöchentlich, nur 2.4 Prozent nie; Verdoppelung der täglichen Nutzung im Jahresvergleich). https://www.che.de/2026/rund-die-haelfte-der-studierenden-nutzt-ki-taeglich/
[2] MIT Media Lab, Kosmyna et al. 2025: Your Brain on ChatGPT — Accumulation of Cognitive Debt (EEG-Studie mit 54 Probanden, LLM-Nutzer zeigen schwächste neuronale Konnektivität und geringste Fähigkeit, eigene Texte zu zitieren; Replikation im grösseren Rahmen steht aus). https://www.media.mit.edu/publications/your-brain-on-chatgpt/
[3] Enterprise DNA / Section AI Proficiency Report 2026 (5.5 Prozent Practitioner- oder Expert-Level, 73.5 Prozent Experimenters, 20.9 Prozent Novices; weniger als 10 Prozent können einen KI-Agenten korrekt definieren, nur 3.8 Prozent können einfache Automatisierungen bauen). https://enterprisedna.co/resources/news/section-ai-proficiency-report-agent-readiness-gap-july-2026/
