Besser als die Mehrheit? Was Bildung im KI-Zeitalter leisten muss

Ein 17-Jähriger in Peking baut in fünf Tagen ein Programm, das er selbst nicht versteht. Ein Berner Bildungsökonom hält den Rat «Mach, was dir Freude macht» für fatal. Schweizer Forscher warnen davor, aus Umfragen zu Einstiegslöhnen voreilige Schlüsse zu ziehen. Zwei neue Studien zeigen zudem, dass Jugendliche mit Chatbots zwar bessere Hausaufgaben abgeben, in Prüfungen aber deutlich schlechter abschneiden. Vier Artikel aus dem Tages-Anzeiger über KI in der Schule und auf dem Arbeitsmarkt kreisen um dieselbe Frage: Was sollen wir und unsere Kinder eigentlich noch lernen?

Das Wichtigste in Kürze

KI und Arbeitsmarkt geraten aktuell gleichzeitig in Bewegung und Berufseinsteiger spüren es zuerst. Die KOF der ETH Zürich zählt in stark KI-exponierten Berufen bis zu 27 Prozent mehr Anmeldungen bei der Arbeitslosenversicherung, das Stanford Digital Economy Lab misst bei den 22- bis 25-Jährigen einen Beschäftigungsrückstand von 19 Prozent (Stand August 2026). Beide Teams betonen, dass ihre Daten Muster zeigen und keine Ursachen beweisen.

Auch zu KI in der Schule gibt es inzwischen belastbare Zahlen: Bei knapp 27’000 Jugendlichen in China wurden die Hausaufgaben mit KI um 18 Prozent besser, die Resultate in Prüfungen ohne Hilfsmittel sanken innert sechs Monaten aber um 20 Prozent (Strömberg, Lei & Wu 2026). In der Türkei schnitten Schülerinnen und Schüler, die mit einem gewöhnlichen Chatbot geübt hatten, in der Mathematikprüfung 17 Prozent schlechter ab, mit einem KI-Tutor, der keine fertigen Lösungen liefert, dagegen nicht (Bastani et al. 2025).

Bildungsökonom Stefan Wolter folgert aus der Lage auf dem Arbeitsmarkt, dass es für das Mittelmass eng wird und Fachwissen, präzise Sprache und kritisches Lesen an Wert gewinnen. China hingegen zieht die harte Variante durch: KI-Grundlagen sind ab der ersten Klasse Pflicht, dafür werden Geisteswissenschaften gestrichen und es gibt KI-Camps für Kinder.

Meine Antwort auf diese Entwicklung wäre: Wer jetzt bei der Sprache und beim Fachwissen kürzt, repariert an der falschen Stelle. Es braucht dreierlei, nämlich Bildung, die das Denken nicht auslagert (die neuen Studien zeigen, was es kostet, wenn sie es doch tut), Arbeitgeber, die weiter ausbilden, sowie eine Gesellschaft, die den Übergang abfedert.

Als ich meine Lehre als Zimmermann begann, hat mir niemand gesagt, dass das wahrscheinlich einmal die zukunftssicherste Entscheidung meines Berufslebens sein würde. Ich hätte es auch nicht geglaubt, denn 2011, als ich meine Lehre abschloss, galt das Handwerk zwar als solide, aber wenig glamourös – wer dagegen «etwas mit Computern» machte, hatte die besseren Aussichten. Heute schreibt die Konjunkturforschungsstelle der ETH, dass handwerkliche Berufe von generativer KI kaum betroffen sind, während sich Programmierer, Webentwickler und Datenbankadministratoren deutlich häufiger arbeitslos melden (Klaeui & Siegenthaler 2025). Mein früherer Werkzeugkasten hat sich also als KI-resistenter erwiesen als mein späterer Laptop.

Ich erzähle das nicht, um Jugendlichen zur Zimmermannslehre zu raten (obwohl ich es niemandem ausreden würde). Ich schreibe diesen Blogartikel unter anderem, um zu zeigen, wie schlecht wir darin sind, vorherzusagen, welche Bildung sich lohnt. Genau diese Unsicherheit durchzieht vier Artikel, die der Tages-Anzeiger zwischen August und Oktober 2026 veröffentlicht hat. Sie handeln von Einstiegslöhnen, von chinesischen KI-Camps für Kinder, von zwei Studien zu Chatbots und Prüfungsnoten und von der Frage, ob das Mittelmass im KI-Zeitalter noch eine Zukunft hat. Ich möchte sie hier zusammenbringen, weil sie je ein Puzzleteil in diesem Thema beleuchten und erst gemeinsam ein Bild ergeben.

KI und Arbeitsmarkt: Was wir wissen und was wir nur vermuten

Beginnen wir mit den Zahlen, denn an ihnen entzünden sich heutzutage die meisten Debatten zum Thema KI und Arbeitsmarkt. Das Stellenportal Jobs.ch meldete im Juni, dass das Angebot für Berufseinsteigerinnen und -einsteiger in der Schweiz verhältnismässig deutlich gesunken sei, vor allem in stark KI-exponierten Berufen wie Informatik, Administration und Marketing (Bolliger 2026). Die KOF kam bereits im Herbst 2025 zu einem ähnlichen Befund: Nach der Einführung generativer KI stiegen die Anmeldungen bei der Arbeitslosenversicherung in stark exponierten Berufen um bis zu 27 Prozent stärker als in wenig exponierten. Hinweise darauf, dass generative KI neue Stellen schafft, fanden die Autoren allerdings keine (Klaeui & Siegenthaler 2025).

In den USA zeichnet das Stanford Digital Economy Lab ein vergleichbares Bild: Bei den 22- bis 25-Jährigen in KI-exponierten Berufen liegt die Beschäftigung inzwischen 19 Prozent hinter jener Gleichaltriger in weniger exponierten Tätigkeiten, ein Jahr zuvor waren es noch 15 Prozent. Aufschlussreich ist die Unterscheidung, die das Forschungsteam trifft: Betroffen sind vor allem Tätigkeiten, die auf kodifiziertem, also aufgeschriebenem Wissen beruhen. Erfahrene Arbeitskräfte mit viel implizitem Erfahrungswissen haben dagegen sogar zugelegt (Brynjolfsson, Chandar & Chen 2026).

Auch wenn ich längst nicht mehr auf der Baustelle arbeite, weiss ich sehr gut, welchen Wert implizites Wissen hat: Ich habe einmal meinem Vater bei einem kleinen Umbau geholfen und wollte ihm erklären, wie sich ein Fassadenbrett wahrscheinlich verziehen wird und warum wir es so und nicht anders montieren. Dieses Wissen kann ich aufzeichnen, umschreiben und versuchen in Worte zu fassen. Ich hätte auch einem multimodalen KI-Modell ein Foto von genau diesem einen Brett geben können und KI hätte es für meinen Vater verständlich erklären können.

Das ist eine Leistung, die KI heute bereits bieten kann. Was KI aber nicht kann, ist die Haftung für einen Baufehler zu übernehmen. Auch wenn ein Fassadenbrett zu ersetzen weder aufwändig noch kostspielig ist – es geht mir hier ums Prinzip: KI steht nicht neben «Lehrlingen» auf dem Gerüst und leitet bei der Arbeit an. KI kann menschliche Erfahrung weder produzieren noch simulieren.

Hinzu kommen die Löhne: Laut einer Umfrage des ifo-Instituts unter über 3000 deutschen Unternehmen, die selbst KI nutzen, erwartet rund die Hälfte, dass Berufseinsteiger mit Hochschulabschluss in den nächsten fünf Jahren weniger verdienen werden. Gleichzeitig rechnet über ein Viertel damit, dass erfahrene Arbeitnehmende mit guter Ausbildung mehr verdienen.

Hier wird es interessant, denn ETH-Professor Michael Siegenthaler, Mitautor der KOF-Studie, mahnt zur Vorsicht. Die Unternehmen wurden nicht gefragt, ob sie selbst die Löhne senken, sondern ob sie das für Deutschland generell erwarten. «Bei solchen Fragen sagen Unternehmer manchmal einfach nach, was sie in den Medien gelesen haben», sagt er. Saubere Schätzungen zu Lohnsenkungen gebe es noch nicht und es sei ebenso denkbar, dass die Einstiegslöhne steigen, weil die verbleibenden Aufgaben anspruchsvoller werden, wenn KI die einfachen übernimmt. Auch die Stanford-Forschenden betonen, dass ihre Daten beschreibende Muster zeigen und keine kausalen Schätzungen sind.

Ich halte diese Zurückhaltung für das Wertvollste an der ganzen Debatte, denn sie zwingt uns, zwischen Befund und Erzählung zu unterscheiden. Der Befund lautet, dass Einstiegsstellen in bestimmten Berufen unter Druck geraten. Die Erzählung lautet, dass eine «KI-Job-Apokalypse» bevorsteht. Das Erste ist belegt, das Zweite ist bisher eine reine angstmachende Behauptung, die niemandem hilft.

Das Ende des Mittelmasses?

Stefan Wolter, Leiter der Forschungsstelle für Bildungsökonomie der Universität Bern und Direktor der Schweizerischen Koordinationsstelle für Bildungsforschung, liefert im Interview mit Alexandra Kedves die schärfste Deutung dieser Entwicklung. Er beschreibt zwei gleichzeitige Trends: Einerseits gibt es in fast allen Branchen mittelschwere Tätigkeiten wie Programmierung, Buchhaltungsprozesse oder juristische Recherchen, für die man bisher ein mehrjähriges Training brauchte und die Leute ohne Vorkenntnisse nun mit einem geeigneten KI-Werkzeug gleich gut erledigen. Andererseits können die wirklich Guten mit KI einen beachtlichen Mehrwert erzielen.

Ein Staranwalt erzählt ihm zum Beispiel, dass Klienten inzwischen mit einem 50-seitigen, KI-generierten Vertragsentwurf erscheinen. Die Praktikanten erkennen weder dessen Verbesserungspotenzial noch seine Fallstricke, das gelingt nur dem Senior Partner mit 20 Jahren Erfahrung. Der braucht also weniger Praktikanten, gewinnt Zeit und übernimmt mehr Mandate, die dann anderen, weniger guten Anwälten fehlen.

Wolter verweist auf den Ökonomen Sherwin Rosen, der 1981 die «Economics of Superstars» beschrieb: Wenn Technologie Leistung skalierbar macht, zieht eine kleine Spitzengruppe einen überproportionalen Teil der Nachfrage auf sich (Rosen 1981, S. 845). Was Schallplatten und CDs für Madonna waren, wird KI nun für Beratung, Recht und viele Büroberufe. Wolters Fazit ist unmissverständlich: «Für das Mittelmass wird es eng».

Die Empfehlung an Jugendliche, ihrem Traum zu folgen und zu tun, was ihnen Freude bereitet, hält er entsprechend für fatal. Freude allein reiche nicht, man solle sich etwas suchen, bei dem man vergleichsweise besser ist als die Mehrheit.

An dieser Stelle muss ich ihm zumindest teilweise widersprechen: Den Kern teile ich, denn wer seine eigenen Stärken realistisch einschätzt, erspart sich viel Frust und auch Wolter kann mit eigenen Studien belegen, dass eine unpassende Berufswahl zu mehr Lehrabbrüchen führt. Als allgemeine Bildungsmaxime taugt der Satz aber nur begrenzt, aus dem schlichten Grund: Die Mehrheit kann nicht besser sein als die Mehrheit. Wenn wir einer ganzen Generation sagen, sie solle sich einen Platz oberhalb des Durchschnitts suchen, versprechen wir etwas, das rechnerisch für die meisten nicht aufgehen kann.

Wolter weiss das selbst und er sagt es auch: Es werde nicht für jeden eine Topposition geben, aber in einer grösseren Stadt hätten mehrere sehr gute Köche Platz. Es geht weniger um den Vergleich mit allen anderen als darum, in einem Feld wirklich gut zu werden, in dem man tatsächlich gebraucht wird.

Meine Frage an dieser Stelle ist: Haben wir den Mut und sagen den «weniger guten» Schülern und allen im Mittelmass, dass es nicht für alle einen Platz ganz oben gibt, wie Wolter selbst einräumt? Wie wir wissen, hat Bildungsniveau auch viel mit der eigenen Biografie, Familienkonstellationen und sozialem Umfeld zu tun. Dazu passt ein Befund, auf den ich weiter unten noch eingehe: Jugendliche mit schlechteren Noten nutzen KI häufiger und trauen ihr mehr zu. Ob KI ihre Noten drückt oder ob sie gerade wegen ihrer schulischen Mühe beim Chatbot Hilfe suchen, ist offen, aber beides wäre aus meiner Sicht ein Grund, sie damit nicht allein zu lassen.

Ich halte es deshalb für unverantwortlich, wenn wir die Jugendlichen und jungen Erwachsenen mit diesen Themen alleine lassen, mit den Schultern zucken und sagen: «Tja, du hättest dich eben mehr anstrengen sollen in der Schule. Hättest eben einen anderen Job wählen sollen.» Was ist, wenn Jugendliche diese Wahl gar nicht haben, weil sie schon viel früher «aussortiert» wurden und in ein Jobprofil gedrückt wurden, das zehn Jahre später durch KI eliminiert wird?

«Das hat die KI gemacht»

Wie es aussieht, wenn eine Gesellschaft sich mit voller Wucht auf KI stürzt, beschreiben Lea Sahay und Gregor Scheu aus Peking. Xi Jinping hat KI im Juli 2026 zur historischen Chance erklärt, die China nicht verpassen dürfe. Bis 2030 soll KI in neun von zehn technischen Geräten stecken. Seit Herbst 2025 müssen Pekings Schulen ab der ersten Klasse jährlich mindestens acht Stunden KI-Grundlagen unterrichten und parallel dazu wurde geregelt, dass KI-Texte nicht als Hausaufgabe abgegeben werden dürfen (Sahay & Scheu 2026).

Um diese staatliche Offensive herum ist innert Monaten ein Markt für KI-Camps entstanden. Manche Anbieter versprechen, Kinder könnten nach sechs Tagen ein eigenes Start-up gründen. Im Camp, das die beiden Korrespondenten besucht haben, präsentiert ein 17-Jähriger stolz sein erstes Programm. Es ist ein Crawler, der Bezahldienste für Musik umgeht, indem er Titel aus schlecht geschützten Quellen herunterlädt. Fünf Tage hat er mit der KI verhandelt, bis es funktionierte. Als ihn ein Dozent fragt, wie das Programm eigentlich funktioniere, zuckt er mit den Schultern und sagt: «Das hat die KI gemacht».

Dieser Satz ist für mich der Schlüssel zu allen vier Artikeln. Der Jugendliche hat etwas gebaut, das er weder versteht noch rechtlich einordnen kann (eine Dozentin mit Jurastudium muss ihn erst darauf hinweisen, dass es auch in China Urheberrechte gibt). Sein Vater, nach eigener Aussage Investor, weiss ebenfalls nicht, was ein Crawler ist, fragt aber sofort, ob sich weitere Plattformen anbinden liessen. Genau das meint Wolter, wenn er warnt, dass das Denken nicht ausgelagert werden dürfe. Wer ohne Fachwissen mit KI arbeitet, bekommt zwar ein Resultat, aber kein Urteil darüber.

Gleichzeitig zeigt der Artikel die Kehrseite des Tempos: Dieses Jahr drängen 12,7 Millionen Hochschulabsolventen auf den chinesischen Arbeitsmarkt, die Jugendarbeitslosigkeit liegt trotz angepasster Berechnung bei knapp 15 Prozent. Rund 12’000 Studiengänge, fast ein Drittel des Angebots, wurden 2025 abgeschafft oder für Neueinschreibungen geschlossen, darunter Geisteswissenschaften, Marketing und Fremdsprachen, weil sie als ersetzbar gelten. Chinesische Gerichte haben inzwischen faktisch untersagt, Stellen zu streichen und durch KI zu ersetzen. Zudem sind Minderjährigen romantische Beziehungen zu KI-Programmen verboten worden, weil die Jugend sonst den Umgang mit echten Menschen verlerne.

Mich beschäftigt vor allem die Streichung der Geisteswissenschaften. Denn wenn Wolter recht hat, dass präzise Sprache, kritisches Lesen und die Fähigkeit, die richtigen Fragen zu stellen, im Umgang mit KI an Wert gewinnen, dann streicht China gerade jene Fächer, die diese Fähigkeiten am gründlichsten trainieren. Das Schlusswort des Vaters im chinesischen KI-Camp fasst die Haltung zusammen: Es gehe vor allem ums Schritthalten. Ich finde es zumindest fragwürdig, Bildung auf Schritthalten zu reduzieren, ohne zu fragen, wohin der Weg eigentlich führen soll.

Ob der 17-Jährige aus dem Camp ein Einzelfall ist, lässt sich inzwischen übrigens prüfen, denn ausgerechnet an chinesischen Schulen haben Forschende gemessen, was passiert, wenn Jugendliche ihre Hausaufgaben an KI-Tools abtreten.

Bessere Hausaufgaben, schlechtere Prüfungen: Was Studien zu KI in der Schule zeigen

Was Stefan Wolter als Warnung formuliert, haben Forschende inzwischen gemessen. Marc Brupbacher und Dariush Mehdiaraghi stellen im Tages-Anzeiger zwei Studien vor, die unabhängig voneinander zum gleichen Ergebnis kommen: Mit KI werden die Hausaufgaben besser und die Prüfungen schlechter (Brupbacher & Mehdiaraghi 2026).

Knapp 27’000 Jugendliche in China

David Strömberg von der Universität Stockholm sowie Victor Lei und Yanhui Wu von der Universität Hongkong haben über 30 Monate die Schuldaten von 26’811 Schülerinnen und Schülern der 7. bis 12. Klasse ausgewertet. Nachdem die Jugendlichen begonnen hatten, generative KI zu nutzen, wurden ihre Hausaufgaben im Schnitt 18 Prozent besser und sie brauchten dafür statt 64 nur noch 45 Minuten. In den monatlichen Prüfungen ohne Hilfsmittel lagen dieselben Jugendlichen nach sechs Monaten aber 20 Prozent tiefer und bei den Aufnahmeprüfungen für die nächste Schulstufe zeigte sich nach rund zwei Jahren ein Rückstand von 18 beziehungsweise 24 Prozent (Strömberg, Lei & Wu 2026).

Aufschlussreich ist, wen es trifft: Die Forschenden erkennen das Auslagern an einer auffälligen Kombination aus sehr kurzer Bearbeitungszeit und hoher Punktzahl. Wer KI nutzte, aber weiterhin ähnlich viel Zeit in die Hausaufgaben steckte, verlor kaum etwas. Am stärksten traf es dagegen jüngere Schülerinnen und Schüler, Knaben und – was mich sehr überrascht hat – gerade die Leistungsstarken. Das Problem ist also anscheinend nicht das Werkzeug, sondern die Abkürzung.

Knapp 1000 Jugendliche in der Türkei

Ein Team um Hamsa Bastani von der Wharton School der University of Pennsylvania hat an einem Gymnasium in der Türkei ein Feldexperiment mit knapp 1000 Schülerinnen und Schülern im Fach Mathematik durchgeführt. Die erste Gruppe übte mit einem gewöhnlichen Chatbot auf Basis von GPT-4, eine zweite mit einem KI-Tutor, der nur Hinweise gab und fertige Lösungen verweigerte. Die Kontrollgruppe lernte ohne digitale Hilfsmittel, nur mit Lehrbuch und eigenen Unterlagen. In den Übungen lagen beide KI-Gruppen klar vorne, die Chatbot-Gruppe um 48 Prozent und die Tutor-Gruppe sogar um 127 Prozent. In der Prüfung ohne KI schnitt die Chatbot-Gruppe aber 17 Prozent schlechter ab als die Kontrollgruppe und die Tutor-Gruppe lag mit ihr etwa gleichauf (Bastani et al. 2025).

Die Chat-Protokolle zeigen, warum: Viele fragten den Chatbot schlicht nach der Lösung und schrieben sie ab. Dazu kommt ein Befund, der mich mehr beschäftigt als die Note selbst, denn die Jugendlichen glaubten, sie hätten mit KI mehr gelernt, obwohl sie schlechter abschnitten. Dass KI unsere Selbsteinschätzung verzerrt, hat mein Kollege Dominik Frey bereits für Erwachsene beschrieben. Bei Jugendlichen, die gerade erst lernen, sich selbst einzuschätzen, wiegt das meines Erachtens noch schwerer.

Was die Schweizer Forschung dazu sagt

Dominik Petko, Professor am Institut für Erziehungswissenschaft der Universität Zürich, überraschen die Resultate wenig. Dass Lernende, die sich gedanklich nicht fordern, schlechter lernen, sei schon vor der breiten Verwendung von KI bekannt gewesen. Das Auslagern von Denkarbeit an Medien, das sogenannte «Cognitive Offloading», helfe nur, solange es unnötige Belastung wegnehme. Übernehme es dagegen die Anstrengung selbst, schade es. Das gelte übrigens auch für Lehrpersonen, die zu schnell fixfertige Lösungen liefern (Brupbacher & Mehdiaraghi 2026).

Eine Befragung der Universität Zürich unter über 2000 Jugendlichen an Gymnasien, Fachmittel- und Berufsfachschulen zeigt, wie gespalten die Jugendlichen selbst sind: 48 Prozent glauben, mit KI besser zu lernen, 38 Prozent befürchten eine deutliche Verschlechterung. Die Optimisten sind häufiger männlich, nutzen KI öfter und haben tendenziell schlechtere Noten. Petko warnt davor, daraus eine Ursache abzuleiten, denn ebenso gut könnten Jugendliche mit schulischen Schwierigkeiten einfach häufiger beim Chatbot Rat suchen (Brupbacher & Mehdiaraghi 2026).

Ich lese diese Studien nicht als Argument für ein KI-Verbot im Schulzimmer, sondern als Bauplan. Der Unterschied zwischen minus 17 Prozent und keinem Verlust lag in der Türkei nicht bei der Technologie, denn beide Gruppen nutzten dasselbe Sprachmodell, sondern bei den Leitplanken. Im Handwerk ist das übrigens nie anders gewesen: Ein Lehrling, dem der Vorarbeiter jedes Mass anzeichnet und jeden Schnitt vorgibt, sieht bis zur Lehrabschlussprüfung tadellos aus und steht dort dann allein an der Werkbank. Was der 17-Jährige im Pekinger Camp mit «Das hat die KI gemacht» zusammenfasst, zeigen die Daten von knapp 27’000 Jugendlichen im Grossen: Ein Resultat ohne eigene Anstrengung hinterlässt kein Wissen, das in der Prüfungssituation noch da ist.

KI in der Schule: Was gehört heute in den Lehrplan?

Wolters Antwort auf diese Frage ist überraschend konservativ – gerade das macht sie aber aus meiner Sicht stark. KI sei in vielem schon besser als der Mensch, aber darum gehe es nicht. Es gehe um die Fähigkeiten, die man brauche, um produktiv mit ihr umzugehen. Dabei hätten gewisse sprachliche Grundfähigkeiten extrem an Wert gewonnen.

Zum Beispiel bei Logik, Satzbau und Wortwahl: Wer sich unpräzise ausdrückt, bekommt von einem LLM häufiger eine halluzinierte Antwort und wer nicht kritisch lesen kann, bemerkt es nicht einmal. Wolter kritisiert eine Schulkultur des «Anything goes», in der ungefähr passende Wörter gelten gelassen werden, weil die Lehrperson ja versteht, was gemeint war. Bei KI ist gerade das eben nicht der Fall. Wolter fordert deshalb, dass KI in der Schule unter Anleitung eingesetzt wird und dass unkontrollierte KI-Hausaufgaben keinen Sinn mehr ergeben. Die Daten aus China geben ihm darin recht, denn dort sind es gerade die im Eiltempo erledigten Hausaufgaben, die sich in der Prüfung rächen. Zudem sieht er die pädagogischen Hochschulen in der Pflicht, den Umgang mit KI zu vermitteln.

Seine Übung mit Studierenden würde ich sofort in jeden Workshop übernehmen. Zu Semesterbeginn stellt er eine schwierige Aufgabe, die mit ChatGPT gelöst werden darf. Ohne Fachwissen erhalten die Studierenden eine verplauderte, teils unbrauchbare Antwort und erst mit Fachkenntnissen wird daraus etwas Wertvolles. Das deckt sich mit dem, was ich in meinen eigenen Schulungen mit Kirchgemeinden, Vereinen und KMU erlebe. Die besten Ergebnisse erzielen selten die technisch Versierten, sondern jene, die ihr eigenes Fachgebiet am besten kennen und deshalb merken, wenn KI danebenliegt.

Was «unter Anleitung» konkret heissen kann, zeigt das Experiment aus der Türkei: Der KI-Tutor, der Hinweise statt Lösungen gab, hat dem Lernen nicht geschadet, der frei zugängliche Chatbot allerdings schon (Bastani et al. 2025). Anleitung lässt sich also auch in ein Werkzeug einbauen. Nur ist sie bei den Chatbots, die Jugendliche heute auf dem Handy haben, nicht die Standardeinstellung und deshalb bleibt das vorerst die Aufgabe von Lehrpersonen.

Als Theologe denke ich dabei an Zürich im Jahr 1525. Huldrych Zwingli richtete damals am Grossmünster die sogenannte Prophezei ein, eine tägliche Bibelauslegung, bei der Gelehrte den Text in den Ursprachen Hebräisch, Griechisch und Latein lasen, verglichen und für die Gemeinde übersetzten. Die Reformation war in ihrem Kern eine Bildungsbewegung: zurück zu den Quellen, genau lesen, selbst urteilen, statt sich auf die Auslegung anderer zu verlassen. Zwingli hatte schon 1523 ein kleines Lehrbüchlein zur Erziehung junger Menschen verfasst, in dem Sprachen, Denken und Charakter zusammengehören. Ich glaube, wir sollten uns das gerade für das 21. Jahrhundert wieder neu entdecken und umsetzen.

Ich will das nicht überstrapazieren, sehe aber eine Parallele zu heute: Damals ging es darum, dass Menschen nicht blind einer autoritativen Auslegung folgen, die sie selbst nicht prüfen können. Heute stehen wir vor einer neuen Autorität, die in makellosem Deutsch antwortet und trotzdem irren kann. Die Antwort ist dieselbe wie vor 500 Jahren: Wir brauchen Menschen, die präzise lesen, Quellen prüfen, sich ein eigenes Urteil zutrauen und dieses Urteil auch kommunizieren. Oder besser gesagt: Menschen, die nicht sagen müssen, «das hat die KI gemacht». Denn das ist kein Urteil, höchstens eine Ausrede.

Die ethische Rechnung

Nun bleibt die Frage, wer die Kosten dieses Übergangs trägt. Der Luzerner Ethikprofessor Peter G. Kirchschläger warnt vor einem «perfekten Sturm». Viele Unternehmen würden sich mit einer KI-Qualität zufriedengeben, die nicht an jene eines Menschen heranreicht, solange sie damit Geld sparen. Betroffen seien nicht nur Einsteiger, sondern alle Arbeitnehmenden. Sinkende Löhne bedeuten sinkende Steuereinnahmen und so könnte langfristig höhere Arbeitslosigkeit auf einen Staat treffen, der immer weniger Mittel hat, sie aufzufangen. Kirchschläger plädiert deshalb für Anpassungen am Wirtschaftssystem.

Auf der anderen Seite ertönen laute Stimmen aus dem Silicon Valley: Anthropic-Chef Dario Amodei prophezeite, KI werde innert ein bis fünf Jahren die Hälfte aller Einstiegsjobs überflüssig machen. Kritiker warfen ihm und anderen Tech-Chefs vor, mit solchen Aussagen vor allem Investitionen in ihre eigenen Produkte ankurbeln zu wollen.

Ich arbeite selbst täglich mit Werkzeugen dieser Anbieter und halte beide Lesarten für plausibel: Wer vor den Folgen seiner eigenen Technologie warnt, kann besorgt sein und gleichzeitig vom Eindruck ihrer (scheinbaren) Übermacht profitieren.

Wolter selbst bleibt langfristig zuversichtlich. Er erinnert daran, dass man mit dem Aufkommen des Personal Computers das Ende des KV (Kaufmann/Kauffrau) befürchtete und dieses heute noch immer der grösste Lehrberuf ist, wenn auch mit einem völlig anderen Profil als noch 1995. Neue Berufe würden entstehen, von denen wir noch nichts ahnen. Aber, so fügt er an, die Übergangsphase könne lang und düster sein. Wer sechs Jahre Ökonomie oder Jura studiert hat und plötzlich andere Fähigkeiten braucht, müsse von Politik und Bildungsinstitutionen aufgefangen werden.

Für mich liegt die ethische Kernfrage genau in diesem Übergang. Eine «Superstar-Ökonomie», in der wenige alles gewinnen, ist nicht nur eine Frage, die KI und Arbeitsmarkt betrifft, sondern eine Frage der Würde. Aus christlicher Perspektive hängt der Wert eines Menschen nicht davon ab, ob er besser ist als die Mehrheit. Wie das theologisch weiterzudenken ist, habe ich an anderer Stelle beschrieben. Eine Gesellschaft, die das ernst nimmt, darf sich nicht damit begnügen, Jugendlichen zu raten, sich gefälligst an die Spitze zu kämpfen. Sie muss auch Strukturen schaffen, in denen solide, verlässliche Arbeit weiterhin ihren Platz und ihren gerechten Lohn findet, selbst wenn sie nicht oder wenig spektakulär ist.

Reformieren statt reparieren: drei Aufgaben für KI in der Schule und auf dem Arbeitsmarkt

Was heisst das nun konkret für Schulen, Kirchen, Vereine und Unternehmen in der Schweiz? Ich sehe im Moment drei Aufgaben, die wir gemeinsam zu bewältigen haben:

Die erste betrifft die Bildung: Sprache, Logik und Fachwissen verlieren durch KI nicht an Bedeutung, sie gewinnen hinzu. Wer jetzt Deutschstunden, Fremdsprachen oder Geisteswissenschaften zugunsten reiner Tool-Kompetenz kürzt, repariert an der falschen Stelle. KI gehört meiner Meinung nach ganz klar in den Unterricht, aber als Werkzeug unter Anleitung und niemals als Ersatz für das eigene Denken. Dazu gehört auch die Frage, was Schulen eigentlich bewerten, denn wenn Hausaufgaben mit KI besser und Prüfungen schlechter werden, misst eine gute Note auf eine Hausaufgabe womöglich nicht mehr, was ein Kind kann, sondern was sein Chatbot kann.

Die zweite betrifft die Arbeitgeber: Wenn Einstiegsstellen wegfallen, fehlen in zehn Jahren die erfahrenen Fachleute, die heute die KI-Outputs prüfen. Der Senior Partner aus Wolters Beispiel war bestimmt auch einmal Praktikant. Wer keine jungen Menschen mehr ausbildet, weil KI deren Aufgaben billiger erledigt, sägt am Ast, auf dem das eigene Qualitätsversprechen sitzt. Handwerksbetriebe wissen das seit Generationen – vielleicht ist das der Grund, warum sie laut der KOF-Auswertung des Schweizer Stellenmarkts so gut dastehen.

Die dritte betrifft uns alle als Gesellschaft: Kirchschlägers Warnung verdient eine ernsthafte politische Debatte – bevor der Sturm aufzieht und nicht erst wenn alles, woran wir uns bisher festhalten konnten, weggefegt ist. Dazu gehört die Frage, wie wir Umschulungen finanzieren und Menschen auffangen, deren Ausbildung an Wert verliert. Ebenso müssen wir klären, wie wir verhindern, dass sich die Gewinne der Produktivitätssteigerung bei einigen Wenigen konzentrieren.

Reformieren heisst arbeiten. Wer im eigenen Betrieb, in der Schulleitung oder im Vorstand herausfinden will, welche Aufgaben KI tatsächlich übernimmt und welche Menschen behalten, tut das am besten an konkreten Fällen. Genau dafür gibt es das Swiss AI Lab.

Und eine Frage an alle, die Kinder in der Schule haben oder selbst unterrichten: Wisst ihr, ob ein Kind die Hausaufgaben gemacht hat oder ein Chatbot? Und wie wichtig ist euch diese Unterscheidung noch?

Häufige Fragen zu KI in der Schule

Machen Chatbots Schülerinnen und Schüler schlechter?

Nicht der Chatbot an sich, sondern wie er genutzt wird. In einer Studie mit knapp 27’000 Jugendlichen in China wurden die Hausaufgaben mit KI 18 Prozent besser, die Prüfungen ohne Hilfsmittel aber 20 Prozent schlechter (Strömberg, Lei & Wu 2026). Kaum Verluste hatten jene, die trotz KI gleich viel Zeit ins Lernen investierten.

Gibt es einen sinnvollen Einsatz von KI in der Schule?

Ja, unter Anleitung. In einem Experiment mit knapp 1000 Jugendlichen in der Türkei schadete ein KI-Tutor, der nur Hinweise gibt und keine fertigen Lösungen liefert, dem Lernen nicht. Die Gruppe mit einem gewöhnlichen Chatbot schnitt in der Prüfung dagegen 17 Prozent schlechter ab (Bastani et al. 2025).

Was sollen Jugendliche im KI-Zeitalter lernen?

Gemäss Bildungsökonom Stefan Wolter (Universität Bern) gewinnen präzise Sprache, Logik, kritisches Lesen und Fachwissen an Wert, weil nur, wer etwas versteht, eine KI-Antwort auch beurteilen kann. KI gehört in den Unterricht, aber als Werkzeug und nicht als Ersatz für das eigene Denken (Kedves 2026).