Warum KI in der Bildung kein Selbstläufer für Effizienz ist

Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Weiterbildung: Produktivität erfordert Kompetenz

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Weiterbildungsbranche führt nicht automatisch zu einer höheren Produktivität. Dies ist ein zentrales Ergebnis der zweiten Sitzung einer Fachgruppe, die der Schweizerische Verband für Weiterbildung (SVEB) im Jahr 2025 ins Leben gerufen hat.

Rund 15 Fachpersonen aus Wissenschaft und Praxis analysieren dort die Potenziale und Risiken der Technologie. Es zeigt sich, dass Effizienzgewinne stark vom Nutzungskontext und der individuellen Kompetenz abhängen.

Differenzierte Sicht auf Effizienz und Produktivität

Obwohl KI-Systeme Routineaufgaben übernehmen und Freiräume für kreative Prozesse schaffen können, bleibt eine pauschale Steigerung der Arbeitsleistung aus.

Die Expertengruppe weist darauf hin, dass die dynamische und oft unübersichtliche Tool-Landschaft einen hohen Anpassungsaufwand erfordert. Häufige Wechsel der Anwendungen sowie schwankende Qualitäten der Modelle binden Ressourcen.

Produktivitätsgewinne lassen sich demnach nur erzielen, wenn die Werkzeuge fachlich und didaktisch sinnvoll integriert werden. Aktuell besteht bei vielen Beschäftigten noch Unsicherheit über den konkreten Einsatz, was einen steigenden Qualifizierungsbedarf verdeutlicht.

Notwendigkeit eines reflektierten Umgangs

Ein kritisches Bewusstsein im Umgang mit technologischen Ergebnissen ist unerlässlich. In der Praxis wird beobachtet, dass Ergebnisse oft ungeprüft übernommen werden, was die Fehleranfälligkeit erhöht.

Da KI zunehmend unbemerkt in Alltagswerkzeuge einzieht, verschwimmen die Grenzen zwischen menschlichen und maschinell generierten Inhalten. Die Fähigkeit, Resultate nachzuvollziehen und fachlich einzuordnen, wird somit zur Schlüsselqualifikation.

Ziel muss es sein, dass Nutzende sicher beurteilen können, in welchen Situationen die KI tatsächlich verlässlicher arbeitet als der Mensch.

Risiken der digitalen Spaltung und strukturelle Folgen

Die technologische Entwicklung birgt die Gefahr, bestehende Ungleichheiten zu verstärken. Personen mit geringen digitalen Kompetenzen drohen den Anschluss zu verlieren.

Um einer sozialen und bildungspolitischen Spaltung entgegenzuwirken, sind umfassende Förderprogramme notwendig. Diese müssen Menschen mit geringem Vorwissen frühzeitig beim Kompetenzaufbau unterstützen. Auf struktureller Ebene zeichnet sich zudem ein Trend zu geschlossenen, spezialisierten Expertensystemen ab, die in professionellen Kontexten oft zuverlässigere Ergebnisse liefern als generische Modelle.

Nachhaltigkeit von Lernprozessen

Trotz der Automatisierung vieler Aufgaben bleibt das fachliche Verständnis die Basis für erfolgreiches Lernen. KI darf nicht als blinde Abkürzung dienen, sondern muss aktiv in Lehr- und Lernformate integriert werden. Die Entwicklung eigener Problemlösefähigkeiten bleibt zentral, da ohne inhaltliches Fundament eine Beurteilung der KI-Outputs unmöglich ist.