Künstliche Intelligenz (KI) wird bei der Schweizer Grossbank UBS zu einem Einstellungskriterium für bestimmte Nachwuchsstellen. Damit betrifft KI-Kompetenz nicht mehr nur technische Berufe, sondern auch Studierende, Berufseinsteigerinnen und Berufseinsteiger sowie Beschäftigte in klassischen Wissensberufen. Gleichzeitig zeigen Erfahrungen aus Unternehmen und Schulen, dass häufige Nutzung allein noch keine sinnvolle oder verantwortungsvolle Nutzung ist.
Was KI-Kompetenz heute bedeutet
KI-Kompetenz bedeutet zunächst, ein Werkzeug passend zu einer Aufgabe einsetzen und sein Ergebnis kritisch prüfen zu können. Dazu gehört, eine brauchbare Anfrage zu formulieren, die Antwort mit verlässlichen Informationen abzugleichen und zu erkennen, wann menschliches Fachwissen nötig bleibt. Wer lediglich möglichst viele Texte, Bilder oder Analysen erzeugt, beweist damit noch keine Kompetenz.
Die neue Anforderung der UBS macht diese Verschiebung sichtbar. Wer 2027 als Absolventin, Absolvent oder Praktikant in Global Banking und Markets beginnt, soll im Bewerbungsgespräch zeigen, wie sich mit KI Ergebnisse und Effizienz verbessern lassen. Laut Bericht soll die Vorgabe neben einem guten Studienabschluss gelten und auch auf weitere ausgeschriebene Stellen ausgeweitet werden.
UBS betont zugleich, dass KI-Kompetenz akademische und soziale Fähigkeiten ergänzen, aber nicht ersetzen soll. Das ist eine entscheidende Einschränkung: In einer Kundenpräsentation kann KI etwa Informationen strukturieren oder einen Entwurf erstellen. Ob die Finanzanalyse plausibel ist und wie sie gegenüber Kundinnen und Kunden eingeordnet wird, bleibt eine fachliche und soziale Aufgabe.
Auch die spanische Bank Santander sucht laut den vorliegenden Unterlagen für gewisse Ausbildungsprogramme nach fortgeschrittenen KI-Nutzerinnen und -Nutzern. Damit zeichnet sich zumindest im Bankwesen ein Muster ab: Der Umgang mit KI wandert vom freiwilligen Zusatzwissen in reguläre Anforderungsprofile. Wie genau Unternehmen diese Kompetenz verlässlich messen, bleibt allerdings offen.
Wo KI-Wissen bereits vorausgesetzt wird
Banken automatisieren zunehmend Routinearbeiten, die bisher oft Nachwuchskräfte erledigten. Genannt werden Finanzanalysen, Recherche und Kundenpräsentationen. UBS testet ausserdem Avatare von Analystinnen und Analysten für Präsentationen, also digitale Darstellungen, die eine Person gegenüber Kundinnen und Kunden repräsentieren können.
Für Bewerberinnen und Bewerber verändert das die Ausgangslage. Ein gutes Studium reicht bei den genannten UBS-Stellen künftig nicht mehr allein; du sollst zusätzlich erklären können, wie KI deine Arbeit verbessert. Dabei dürfte ein konkretes Beispiel mehr aussagen als eine Liste bekannter Werkzeuge: etwa wie du bei einer Recherche einen ersten Überblick erzeugst, Quellen prüfst und fehlerhafte Aussagen aussortierst.
Der Rat des US-Unternehmers Mark Cuban weist in eine ähnliche, aber breitere Richtung. Laut einem Bericht über seine Empfehlungen für Jobsuchende sollten Bewerberinnen und Bewerber nicht nur auf grosse Konzerne setzen, sondern auch kleinere Unternehmen berücksichtigen, bei denen er bessere Chancen sieht. Die Quelle liefert allerdings keine konkreten Anforderungen dieser Firmen an KI-Kenntnisse; die Empfehlung ist daher eine persönliche Einschätzung und kein Beleg für einen allgemeinen Einstellungstrend.
Die Entwicklung betrifft zudem längst nicht nur Bewerbungen. In der Informations- und Kommunikationstechnologie (ICT) gehört KI für viele Beschäftigte bereits zum Alltag. Eine Schweizer Befragung von 492 Personen aus der ICT-Branche zeigt, dass die Werkzeuge vor allem bei Entwicklungs-, Wissens-, Text- und Datenaufgaben eingesetzt werden.
Wie KI Arbeitsplätze verändert
Die Schweizer ICT-Umfrage zeichnet ein gemischtes Bild. Laut der Erhebung von Syndicom und Ecoplan berichten 52 Prozent von höherer Produktivität, während 46 Prozent eine höhere Arbeitsintensität wahrnehmen. 44 Prozent sind häufig unsicher, ob KI-Ergebnisse Fehler enthalten.
Produktivitätsgewinn und Entlastung sind somit nicht dasselbe. Wenn ein Textentwurf schneller entsteht, kann die eingesparte Zeit durch zusätzliche Aufgaben, engere Fristen oder umfangreichere Kontrollen wieder verschwinden. 68 Prozent der Befragten denken öfter darüber nach, wie sich KI auf ihren Beruf auswirkt, wobei diese Gedanken laut Quelle positiv oder negativ sein können.
Bemerkenswert ist auch, wie die Beschäftigten ihre Kenntnisse erwerben: 87 Prozent haben sich ihre KI-Fähigkeiten durch Ausprobieren bei der Arbeit angeeignet. Viele wünschen sich jedoch Workshops oder Kurse des Arbeitgebers sowie transparentere Informationen zu Chancen, Risiken und rechtlichen oder ethischen Leitplanken. Unternehmensstrategien sind demnach sichtbarer als konkrete Anpassungen von Arbeitsprozessen und Weiterbildung.
Wie tief der Wandel reichen kann, zeigt ein drastisches Beispiel aus Nairobi. Dort brach nach dem Start von ChatGPT im Jahr 2022 das Geschäftsmodell ein, Studienarbeiten für ausländische Studierende zu verfassen. Auf dem Höhepunkt arbeiteten laut Forschenden mindestens 40’000 Menschen in Nairobi in dieser ohnehin problematischen Branche; ein langjähriger Autor verlangte später 40 bis 70 US-Dollar pro Text.
Der Bericht über die Auftragsarbeit in Kenia nennt auch Rückgänge bei Transkription, Datenannotation und Inhaltsmoderation. Datenannotation bedeutet, Informationen so zu markieren, dass sie zum Trainieren von KI-Systemen verwendet werden können. Übrig blieb unter anderem die Arbeit sogenannter «Humanizer», die KI-Texte überarbeiten, damit sie Plagiatsprüfungen umgehen; auch das ist kein besonders stabiles oder überzeugendes Berufsmodell.
Für den europäischen Bankensektor erwarten Analysten von Morgan Stanley laut UBS-Bericht den Wegfall von mehr als 200’000 Stellen innerhalb von fünf Jahren. Das ist eine Prognose, keine feststehende Entwicklung. Zugleich warnt JPMorgans Europa-Chef davor, dass Nachwuchskräfte durch Automatisierung die fachlichen Grundlagen verlieren könnten.
Wie Schulen auf den neuen Standard reagieren
Schulen stehen damit vor einem Dilemma. Sie sollen auf eine Arbeitswelt vorbereiten, in der KI-Kenntnisse verlangt werden, dürfen aber eigenständiges Denken, Schreiben und Schlussfolgern nicht vorschnell an Software auslagern. New York City reagiert deshalb deutlich restriktiver als die genannten Arbeitgeber.
Ab dem neuen Schuljahr dürfen rund 600’000 Schülerinnen und Schüler an öffentlichen Schulen bis zur achten Klasse keine KI-Werkzeuge verwenden. Nach den Regeln des New Yorker Bildungsdepartements sind individuelle Bildschirme bis zur dritten Klasse untersagt und sogenannte Companion-Chatbots, also als persönliche Begleiter gestaltete Dialogsysteme, in allen Klassenstufen verboten. Für die Mittelstufe empfiehlt die Behörde höchstens 45 Minuten Bildschirmzeit täglich.
Lehrpersonen dürfen KI weiterhin zur Unterrichtsvorbereitung nutzen, nicht aber zur Benotung. Elterngruppen halten selbst diese Vorgaben nicht für streng genug und verlangen ein vollständiges zweijähriges Moratorium für KI im Unterricht. Eine Arbeitsgruppe aus Lehrpersonen, politischen Verantwortlichen, Fachleuten und Gewerkschaftsvertretungen soll bis April 2027 eine Grundlage für die künftige Politik erarbeiten.
Dieser Ansatz widerspricht der Vorstellung, dass möglichst früher und häufiger Kontakt automatisch zu besserer KI-Kompetenz führt. Er setzt zunächst auf grundlegende Fähigkeiten und eine altersabhängige Einführung. Für die Schweiz liefern die Quellen keine vergleichbare landesweite Schulregel, doch der Konflikt ist auch hier relevant: Berufliche Anforderungen steigen, während Bildung klären muss, wann KI beim Lernen hilft und wann sie den Lernprozess ersetzt.
Pro und Kontra der KI-Kompetenz als Standard
Pro:
- Berufliche Anschlussfähigkeit – Wenn Banken und andere Arbeitgeber KI-Wissen verlangen, kann nachvollziehbare Praxiserfahrung den Einstieg erleichtern.
- Zeitgewinn – In der Schweizer ICT-Befragung reduziert KI bei bestimmten Entwicklungs-, Wissens-, Text- und Datenaufgaben häufig den nötigen Zeitaufwand.
- Bessere Einordnung – Wer Ergebnisse prüfen und Grenzen erkennen kann, ist weniger abhängig von scheinbar überzeugenden, aber möglicherweise fehlerhaften Antworten.
- Breitere Einsatzmöglichkeiten – KI-Kompetenz kann Recherche, Analyse und Präsentationsvorbereitung unterstützen, ohne Fach- und Sozialkompetenz vollständig zu ersetzen.
Kontra:
- Mehr Arbeitsdruck – Fast die Hälfte der befragten ICT-Beschäftigten nimmt eine höhere Arbeitsintensität wahr, obwohl viele produktiver arbeiten.
- Fehler und Unsicherheit – 44 Prozent sind häufig unsicher, ob die erzeugten Ergebnisse fehlerhaft sind.
- Verlust von Grundlagen – Wenn Nachwuchskräfte oder Schülerinnen und Schüler Aufgaben zu früh auslagern, können fachliche und kognitive Fähigkeiten zu kurz kommen.
- Falsche Anreize – Eine reine Messung der Nutzungsmenge kann Beschäftigte dazu bringen, KI auch dort einzusetzen, wo sie keinen Mehrwert schafft.
Das Beispiel Meta zeigt den letzten Punkt besonders deutlich. Das Unternehmen berücksichtigt KI-Dashboards und Token-Zähler nicht mehr in der Leistungsbewertung von Ingenieurinnen und Ingenieuren. Tokens sind Verarbeitungseinheiten, in die ein KI-System Eingaben und Ausgaben zerlegt.
Die frühere Bewertung nach Nutzungsmenge hatte laut einem internen Meta-Memo zum «Tokenmaxxing» geführt: Beschäftigte verbrauchten grosse Mengen, um in internen Ranglisten besser abzuschneiden. Nun sollen Qualität, Geschwindigkeit und Komplexität der Arbeit zählen. Gleichzeitig testet Meta einen KI-Agenten, also Software, die Aufgaben am Computer selbstständig ausführen soll; manche Beschäftigte zögern aus Datenschutzgründen, dafür private Konten zu verbinden.
Was das für dich heisst
Als Einsteigerin oder Einsteiger solltest du nicht versuchen, möglichst viele Werkzeuge gleichzeitig zu beherrschen. Ein sinnvoller erster Schritt ist eine klar begrenzte Aufgabe, deren Ergebnis du selbst beurteilen kannst, etwa die Gliederung einer Präsentation oder eine erste Zusammenfassung vorhandener Unterlagen. So lernst du nicht nur die Bedienung, sondern auch, an welchen Stellen Fehler, Auslassungen und unklare Aussagen auftreten.
Schritt 1: Einen überprüfbaren Anwendungsfall wählen
- Wähle eine wiederkehrende Text-, Recherche- oder Datenaufgabe aus deinem Alltag.
- Formuliere vorab, welches Ergebnis du erwartest und woran du seine Qualität erkennst.
- Vergleiche die KI-Ausgabe mit den ursprünglichen Unterlagen und korrigiere Fehler selbst.
Als fortgeschrittene Anwenderin oder fortgeschrittener Anwender holst du mehr heraus, wenn du nicht die Zahl der Anfragen, sondern die Qualität des gesamten Arbeitsablaufs misst. Dokumentiere, wo Zeit gespart wird, wo zusätzliche Kontrolle nötig ist und welche Informationen nicht in ein Werkzeug gehören. Gerade im beruflichen Umfeld sollten Datenschutzbedenken und interne Regeln nicht erst auftauchen, nachdem ein privates Konto verbunden oder vertrauliches Material eingegeben wurde.
Schritt 2: Kompetenz konkret belegen
- Beschreibe bei einer Bewerbung die Aufgabe, deinen Prüfprozess und das erreichte Ergebnis.
- Nenne auch eine Grenze oder einen Fehler, den du erkannt und korrigiert hast.
- Trenne klar zwischen dem Beitrag des Werkzeugs und deiner eigenen fachlichen Entscheidung.
KI-Kompetenz entwickelt sich zu einem beruflichen Standard, aber nicht zu einem Ersatz für Bildung, Erfahrung und Urteilskraft. Die Beispiele von UBS, Meta, der Schweizer ICT-Branche, Nairobi und New York zeigen sowohl höhere Effizienz als auch Arbeitsdruck, Verdrängung und den möglichen Verlust von Grundlagen. Offen bleibt vor allem, ob Arbeitgeber und Schulen Kompetenz an der Qualität des Umgangs messen oder lediglich die Nutzung der Werkzeuge zählen.
Quellen
- Schweizer Grossbank UBS macht KI-Kompetenz zur Einstellungsbedingung – Unbekannt, 2026-09-07
- KI belastet Arbeitnehmende in der ICT-Branche – Unbekannt, 2026-09-08
- Wie KI eine ganze Branche in Nairobi auslöschte – Unbekannt, 2026-09-07
- New York City verbannt KI-Tools aus öffentlichen Schulen bis zur achten Klasse – Unbekannt, 2026-09-07
- Schluss mit Tokenmaxxing: Meta bewertet Ingenieure nicht mehr nach KI-Nutzung – Unbekannt, 2026-09-08
- Kleine Unternehmen und KI: Diese Vorteile können Jobsuchende laut Mark Cuban jetzt ausnutzen – Unbekannt, 2026-09-07
Bild: cottonbro studio via Pexels