Unterschätzen wir den KI- bedingten Weiterbildungsbedarf?

Generative KI hat die digitale Transformation weiter beschleunigt. Laut WEF Future of Jobs Report 2025 werden sich bis 2030 rund 40 Prozent der heute relevanten Berufskompetenzen verändern. In unseren letzten beiden Kolumnen haben wir aufgezeigt, dass auch Diplomierte und Studierende der Höheren Fachschulen in der Schweiz diesen Wandel spüren. Doch wie reagieren sie darauf? Brauchen sie durch generative KI mehr oder weniger Weiterbildung und in welchen Bereichen ist diese notwendig?

Von Lena Dändliker¹, Filippo Pusterla¹,² und Thomas Bolli³

Weiterbildungsbedarf wird tiefer eingeschätzt als in der Vergangenheit

Anhand der ODEC-Salärerhebungen 2021, 2023 und 2025 können wir untersuchen, wie sich der Weiterbildungsbedarf von Diplomierten und Studierenden der Höheren Fachschulen (HF) im Zuge der Digitalisierung verändert hat. Abbildung 1 zeigt ein deutliches Muster: Während sich zwischen 2021 und 2023 kaum etwas veränderte, ist der Anteil der Personen, die angeben, aufgrund der Digitalisierung zusätzliche Weiterbildungen zu benötigen, zwischen 2023 und 2025 insgesamt von 67 auf 60 Prozent gesunken. Der Rückgang betrifft alle betrachteten Gruppen von Personen.

Auffällig ist zudem, dass sich die Schere zwischen den Gruppen geöffnet hat. Der Rückgang war am geringsten bei Personen, die bereits 2023 einen relativ hohen Weiterbildungsbedarf angaben: Männer, ältere Personen, Mitarbeitende in grösseren Unternehmen sowie Personen in Kaderfunktionen. Im Gegensatz dazu war bei Frauen, jüngeren Personen, Beschäftigten in kleineren Unternehmen sowie Personen ohne Kaderfunktion der Ausgangspunkt bereits tiefer und der Rückgang etwas stärker.

In welchen Bereichen sind Weiterbildungen nötig, und wie hat sich dies verändert?

Abbildung 2 zeigt den digitalisierungsbedingten Weiterbildungsbedarf bei HF-Diplomierten und -Studierenden in bestimmten Bereichen für die Jahre 2023 und 2025. Der Weiterbildungsbedarf war in beiden Jahren am höchsten für Software, insbesondere im Bereich Prozessoptimierung. Weiterbildungen im Bereich branchenspezifischer Kenntnisse (z.B. Fachwissen in der Gesundheit) sind zwar nach wie vor gefragt, wurden über die Zeit aber weniger beliebt und von den Bereichen Datenanalyse und IT-Sicherheit überholt. Ebenfalls gesunken sind Weiterbildungswünsche im Programmieren, in Sprachen und für Kaderkurse. Persönlichkeitsbildung, wie zum Beispiel kommunikative Fähigkeiten, bleibt konstant gefragt.

Wie lässt sich der Rückgang im Weiterbildungsbedarf erklären?

Im Folgenden beleuchten wir zwei mögliche Erklärungen, die vermutlich beide zum Rückgang im Weiterbildungsbedarf beitragen.

Erklärung 1: Der Weiterbildungsbedarf wird unterschätzt.
Es ist möglich, dass der digitalisierungsbedingte Weiterbildungsbedarf seit dem Aufstieg generativer KI unterschätzt wird. In diesem Fall erwarten wir: Wer generative KI intensiver nutzt, erkennt sowohl ihr Potenzial als auch ihre Komplexität und sieht deshalb auch eher die Notwendigkeit, die eigenen Kompetenzen weiterzuentwickeln. Dies bestätigt sich in den Daten: Personen, die generative KI oft nutzen, geben häufiger Weiterbildungsbedarf an als jene mit geringerer Nutzung. So liegt bei täglicher Nutzung der Anteil bei 65 Prozent, während er bei Nichtnutzung nur bei 52 Prozent liegt.

Die zuvor erwähnte sich öffnende Schere (Abbildung1) unterstützt diese Erklärung zumindest teilweise: Männer nutzen generative KI häufiger als Frauen und erachten deshalb zusätzliche Kompetenzen möglicherweise als notwendiger. In grösseren Unternehmen stehen tendenziell mehr Ressourcen zur Verfügung als in kleineren Betrieben, beispielsweise für interne Schulungen. Personen in Kaderfunktionen sind durch ihre Tätigkeit, wie zum Beispiel in der Finanzplanung oder Strategie, stärker exponiert und erkennen den Anpassungsbedarf möglicherweise früher. Bei Jüngeren hingegen ist das Muster überraschender. Sie nutzen generative KI häufiger als Ältere, geben aber dennoch weniger Weiterbildungsbedarf an. Eine mögliche These ist: Jüngere überschätzen tendenziell ihre eigenen Kompetenzen.

Erklärung 2: Ein Teil des Weiterbildungsbedarfs wird tatsächlich von generativer KI abgedeckt.
Der Rückgang könnte aber auch daher zustande kommen, dass generative KI bestimmte Aufgaben besonders gut übernehmen kann und Weiterbildungen deshalb tatsächlich weniger nötig werden. Eine solche Erklärung würde sich durch eine Verschiebung innerhalb spezifischer Weiterbildungsbereiche ablesen lassen. Passend zu dieser Erklärung ist der Rückgang beim Bedarf nach Kursen in den Bereichen Programmieren, Sprachen und branchenspezifischen Kenntnissen. Das mag wenig überraschen: Generative KI hilft beim Schreiben von Codes und für viele Arbeitskräfte übernimmt sie mittlerweile Programmieraufgaben. Auch im Bereich Übersetzungen leistet generative KI überdurchschnittliche Leistungen und sie ist ein guter Lieferant für branchenspezifisches Wissen. Etwas überraschender ist der Rückgang bei Kaderkursen, da zu erwarten wäre, dass die Kommunikationsaspekte der Führung nicht so leicht durch generative KI ersetzbar sind. Eine alternative Begründung wäre, dass der Rückgang vor allem administrative und planerische Aufgaben betrifft, wie beispielsweise Budgetierung, die generative KI zunehmend unterstützen oder übernehmen kann. Diese Vermutung wird durch die konstante Nachfrage nach Persönlichkeitsbildung unterstützt und weist darauf hin, dass generative KI das Menschliche in der Arbeit nicht so leicht ersetzen kann.

Im Gegensatz dazu ist die Nachfrage nach Kursen in Datenanalyse und IT-Sicherheit gestiegen. Bei der Datenanalyse vermuten wir: Generative KI kann Daten gut aufbereiten. Die anspruchsvolle Interpretation der Ergebnisse erfordert aber nach wie vor menschliches Urteilsvermögen und wird dadurch noch wichtiger. Zudem steigen mit wachsender Leistungsfähigkeit der KI-Tools auch die Sicherheitsrisiken.

Fazit und Ausblick

Unsere Auswertungen zeichnen ein vielschichtiges Bild. Der beobachtete Rückgang des digitalisierungsbedingten Weiterbildungsbedarfs könnte zwei unterschiedliche Entwicklungen reflektieren: Erstens könnte generative KI einen Teil des Weiterbildungsbedarfes überflüssig machen, wie zum Beispiel der sinkende Bedarf an Programmier- und Sprachkursen nahelegt. Zweitens könnte der Bedarf unterschätzt werden, wofür der positive Zusammenhang zwischen KI-Nutzungsintensität und wahrgenommenem Weiterbildungsbedarf spricht. Weiterbildungen in den Bereichen Software und Branchenkenntnisse bleiben bei HF-Diplomierten und -Studierenden stark nachgefragt. Gleichzeitig gewinnen Datenanalyse und IT-Sicherheit an Bedeutung. Auch der Bedarf an Persönlichkeitsentwicklung und Kaderkursen bleibt hoch. Das zeigt, dass Soft Skills auch zukünftig ein zentrales Thema in der Weiterbildung sind.

Besondere Aufmerksamkeit verdient zudem die sich öffnende Schere: Jene Gruppen, die den stärksten Rückgang verzeichnen, sind möglicherweise auch jene, die am meisten von Weiterbildung profitieren könnten. Wenn Frauen, Jüngere sowie Personen in kleineren Unternehmen oder ohne Kaderfunktion ihren Weiterbildungsbedarf tatsächlich stärker unterschätzen als andere, könnte sich die Ungleichheit in der digitalisierungsbedingten Kompetenzentwicklung verschärfen– eine Frage, der wir in Zukunft mehr Beachtung schenken sollten.

 ¹ Professur für Bildungssysteme, ETH Zürich
 ² Eidgenössische Hochschule für Berufsbildung
 ³ School of Management and Law, ZHAW

Referenzen
World Economic Forum (2025). Future of Jobs Report 2025. Geneva: World Economic Forum. https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2025/