Die Schweizer Grossbank UBS will Kenntnisse im Umgang mit Künstlicher Intelligenz (KI), also Software für Aufgaben wie Textanalyse und Recherche, zu einem Einstellungskriterium machen. Damit erreicht eine Entwicklung den Arbeitsmarkt, die Schulen und Hochschulen bereits beschäftigt: Du sollst KI nutzen können, darfst dabei aber weder das eigene Denken noch grundlegende Fähigkeiten auslagern. Aktuelle Berichte über Bewerbungen, Hausarbeiten und KI-Nachhilfe zeigen, wie widersprüchlich dieser neue Standard noch ist.
Was bedeutet KI-Kompetenz im Beruf?
Wer 2027 bei UBS als Absolventin, Absolvent oder Praktikant in den Bereichen Global Banking und Markets beginnen will, soll zeigen können, wie sich mit KI Ergebnisse und Effizienz verbessern lassen. Laut der Meldung über die neuen UBS-Anforderungen sollen entsprechende Fragen in Bewerbungsgesprächen gestellt werden. Die Vorgabe ergänzt einen guten Studienabschluss und soll auch bei weiteren neu ausgeschriebenen Stellen gelten.
Das ist mehr als die Erwartung, den Namen eines verbreiteten Chatbots zu kennen. Banken automatisieren zunehmend Aufgaben, die bisher häufig bei Berufseinsteigern lagen, darunter Finanzanalysen, Recherche und Kundenpräsentationen. UBS betont zugleich, dass KI-Kompetenz akademische und soziale Fähigkeiten ergänze, aber nicht ersetze. Auch Santander sucht laut Unterlagen für einige Trainee-Programme nach fortgeschrittenen KI-Nutzern.
Für Bewerberinnen und Bewerber entsteht dadurch eine doppelte Anforderung. Du musst ein Werkzeug sinnvoll einsetzen und gleichzeitig beurteilen können, ob sein Ergebnis fachlich belastbar ist. Wer eine Analyse schneller erstellen kann, aber ihre Grundlagen nicht versteht, erfüllt nur die bequemere Hälfte der Aufgabe. Dazu passt die Warnung des Europa-Chefs von JPMorgan, wonach Junior-Mitarbeitende ihre Grundlagen nicht verlieren dürfen.
Der Schweiz-Bezug ist unmittelbar: Mit UBS macht ein grosses Schweizer Unternehmen KI-Können ausdrücklich zum Teil der Personalauswahl. Aus der Meldung lässt sich jedoch nicht ableiten, dass dies bereits für den gesamten Schweizer Arbeitsmarkt gilt. Sie zeigt vielmehr, wie sich Erwartungen in einem Bereich verschieben, in dem Recherche, Analyse und Präsentation zum Berufsalltag gehören.
Wie verändert KI Bewerbungen und Hausarbeiten?
Im Bewerbungsprozess kann KI dabei helfen, Lebensläufe und Anschreiben zu überarbeiten. Gleichzeitig setzen auch Unternehmen die Technik ein: Laut einer Randstad-Umfrage nutzen 33 Prozent der Unternehmen, die KI im Recruiting verwenden, sie zur Analyse von Bewerbungsunterlagen; weitere 31 Prozent unterstützen damit die Vorauswahl. KI-Kompetenz betrifft daher beide Seiten des Schreibtischs.
Manche Bewerberinnen und Bewerber versuchen, automatisierte Prüfungen mit versteckten Anweisungen im Lebenslauf zu beeinflussen. Diese sogenannte Prompt Injection, also das Einschleusen von Befehlen in Inhalte für ein KI-System, soll die Software zu einer günstigeren Bewertung bewegen. Ein Bericht über solche versteckten Lebenslauf-Befehle beschreibt einen Fall, bei dem eine Screening-Software eine Anomalie in einer Bewerbung für eine Stelle im Bereich Recht und Compliance meldete.
Der Hintergrund ist ein angespannter Einstieg in den Arbeitsmarkt. Eine Analyse von mehr als vier Millionen Stellenanzeigen zwischen Januar 2020 und April 2025 stellte einen deutlichen Rückgang ausgeschriebener Einstiegspositionen fest. Akademikerinnen und Akademiker unter 30 gaben in einer begleitenden Umfrage an, durchschnittlich 40 Bewerbungen für eine Einladung zum Gespräch zu verschicken und rund sieben Stunden pro Bewerbung aufzuwenden. Diese Belastung erklärt den Wunsch nach Automatisierung, rechtfertigt aber keine Manipulation.
Auch an Hochschulen ist die Wahl des Werkzeugs längst Teil der Aufgabe. In einem Blindtest mit 6’851 anonymen Stimmen vom August 2026 bevorzugten Studierende bei Schreibaufgaben Gemini von Google in 39,6 Prozent der Fälle. Claude kam auf 31,8 Prozent, ChatGPT auf 29,2 Prozent. Der Vergleich von Gemini, Claude und ChatGPT misst allerdings, welche Antworten den Teilnehmenden am besten gefielen, nicht ob eine vollständige Hausarbeit fachlich korrekt oder regelkonform war.
Das konkrete Praxisbeispiel ist damit weniger eindeutig, als eine Rangliste vermuten lässt: Beim Entwurf eines Essays kann ein Modell eine klar strukturierte Antwort liefern, während du weiterhin Argumente, Belege und die eigene Stimme verantwortest. Der Test deutet darauf hin, dass ausgewogene Texte bevorzugt wurden, die vollständig, strukturiert und klar wirkten. Er belegt nicht, dass das erstplatzierte Werkzeug jede Fachrichtung oder jede Aufgabe besser beherrscht.
Was zeigen Schulen über sinnvolle Grenzen?
New York City zieht für jüngere Schülerinnen und Schüler eine deutlich strengere Grenze. Rund 600’000 Kinder und Jugendliche an öffentlichen Schulen dürfen bis zur achten Klasse ab dem neuen Schuljahr keine KI-Werkzeuge verwenden. Zudem sind individuelle Bildschirme bis zur dritten Klasse sowie sogenannte Companion-Chatbots, also digitale Gesprächsbegleiter, in allen Klassenstufen untersagt.
Lehrpersonen dürfen KI weiterhin zur Vorbereitung des Unterrichts verwenden, jedoch nicht zur Benotung. Für die Mittelstufe empfiehlt die Behörde höchstens 45 Minuten Bildschirmzeit am Tag. Eine Arbeitsgruppe aus Lehrpersonen, Politik, Fachleuten und Gewerkschaftsvertretungen soll bis April 2027 einen Bericht als Grundlage der weiteren Schulpolitik erstellen.
Die New Yorker Einschränkungen für öffentliche Schulen stehen nicht nur für Technik-Skepsis. Dahinter steckt die Sorge, Kinder könnten logisches Schlussfolgern an Software abgeben, bevor sie es selbst ausreichend entwickelt haben. Elterngruppen gehen noch weiter und fordern ein vollständiges zweijähriges Moratorium für KI im Unterricht.
Eine zweijährige Untersuchung an 18 Mittelschulen im US-Bundesstaat Tennessee liefert dazu ein differenziertes Bild. Ausgewählte Schülerinnen und Schüler erhielten Zugang zu Khanmigo, einem KI-Tutor der Khan Academy, der sie bei Mathematikaufgaben anleiten sollte, statt direkte Lösungen auszugeben. Die Leistungen verbesserten sich pro Schulhalbjahr um 1,3 Perzentilränge, also Positionen innerhalb einer Vergleichsgruppe; über ein Schuljahr entsprach dies 0,06 bis 0,08 Standardabweichungen, einem statistischen Mass für den Abstand vom Durchschnitt.
Bei durchgehend aktiver Nutzung lag der Effekt bei 0,14 Standardabweichungen. Laut den Forschenden ähnelten diese Zuwächse allerdings den Ergebnissen, die durch gewöhnliches Üben mit der Khan Academy ohne KI erzielt werden. Obwohl 96 Prozent Khanmigo mindestens einmal ausprobierten, nutzten viele den Tutor selten zum Lernen, schickten themenfremde Nachrichten oder versuchten, direkte Antworten zu erhalten. Der Bericht über die Langzeitstudie zur KI-Nachhilfe spricht deshalb für menschliche Begleitung statt für die blosse Bereitstellung eines Werkzeugs.
Pro und Kontra von KI als Grundkompetenz
Pro:
- Berufliche Relevanz – Unternehmen wie UBS prüfen KI-Kenntnisse, weil Analyse, Recherche und Präsentationen bereits teilweise automatisiert werden.
- Praktische Unterstützung – KI kann Bewerbungsunterlagen überarbeiten, Schreibaufgaben strukturieren und Lerninhalte wiederholt erklären.
- Effizientere Vorbereitung – Lehrpersonen dürfen KI in New York weiterhin für die Unterrichtsvorbereitung einsetzen, obwohl die Nutzung durch jüngere Lernende eingeschränkt ist.
- Bewusste Werkzeugwahl – Der Blindtest mit Studierenden zeigt, dass Modelle bei derselben Schreibaufgabe unterschiedlich wahrgenommen werden.
Kontra:
- Verlust von Grundlagen – Wer Analyse, Schlussfolgerung oder Schreiben vollständig auslagert, kann fachliche und akademische Fähigkeiten verlernen oder gar nicht erst entwickeln.
- Begrenzte Lernwirkung – Der untersuchte KI-Tutor erzielte nur kleine Verbesserungen, die laut Forschenden auch durch Üben ohne KI erreichbar waren.
- Manipulationsrisiko – Versteckte Befehle in Bewerbungsunterlagen können automatische Auswahlsysteme beeinflussen und faire Verfahren untergraben.
- Unklare Bewertungsmassstäbe – Beliebte oder gut formulierte Antworten sind nicht automatisch korrekt, eigenständig erarbeitet oder mit den Regeln einer Hochschule vereinbar.
Was heisst das für deine Praxis?
Als Einsteigerin oder Einsteiger solltest du mit einer klar begrenzten Aufgabe beginnen. Lass dir beispielsweise eine eigene Textstruktur prüfen oder einen mathematischen Lösungsweg schrittweise erklären, statt sofort eine fertige Bewerbung oder Hausarbeit anzufordern. Vergleiche das Ergebnis anschliessend mit deinem Ausgangstext, deinen Unterlagen oder deinem eigenen Rechenweg.
Für Fortgeschrittene liegt der zusätzliche Nutzen weniger in längeren Befehlen als in systematischen Vergleichen. Du kannst dieselbe Aufgabe mit verschiedenen Formulierungen oder Werkzeugen bearbeiten, Unterschiede markieren und begründen, welche Antwort fachlich und sprachlich besser passt. Der Hochschul-Blindtest zeigt, dass der bekannte Markenname kein zuverlässiger Ersatz für diese Prüfung ist.
Im Bewerbungsgespräch dürfte es zudem überzeugender sein, einen konkreten Arbeitsablauf zu erklären, als nur mehrere Produktnamen aufzuzählen. Das UBS-Beispiel legt nahe, dass es um bessere Ergebnisse und Effizienz geht, während akademische und soziale Fähigkeiten bestehen bleiben. Ein nachvollziehbares Beispiel wäre die KI-gestützte Vorbereitung einer Recherche, deren Aussagen du anschliessend selbst prüfst und für eine Präsentation auswählst.
In Schule und Ausbildung gehört zur Kompetenz auch, ein Werkzeug bewusst nicht einzusetzen. Die New Yorker Regeln und die Khanmigo-Studie setzen unterschiedliche Akzente, führen aber zum gleichen pädagogischen Problem: Zugang allein erzeugt weder Lerndisziplin noch Verständnis. Für die Schweiz liefern die Quellen keine vergleichbare landesweite Schulregel, weshalb sich das New Yorker Modell nicht einfach übertragen lässt.
KI-Kompetenz entwickelt sich vom Zusatzwissen zu einer erwarteten Arbeits- und Lernfähigkeit, bleibt aber ohne Fachwissen, Urteilskraft und transparente Regeln unvollständig. Die Beispiele reichen von sinnvoller Recherchehilfe bis zur Manipulation automatisierter Bewerbungsverfahren. Das offene Risiko besteht darin, dass Institutionen den Umgang mit KI schneller verlangen, als sie faire Bewertungsmassstäbe und wirksame pädagogische Grenzen festlegen.
Quellen
- Schweizer Grossbank UBS macht KI-Kompetenz zur Einstellungsbedingung – Unbekannt, 2026-09-07
- New York City verbannt KI-Tools aus öffentlichen Schulen bis zur achten Klasse – Unbekannt, 2026-09-07
- Langzeitstudie zeigt: KI-Nachhilfe funktioniert nur mit menschlicher Betreuung – Unbekannt, 2026-09-06
- Beste KI fürs Studium: Warum Gemini bei Hausarbeiten besser als Claude oder ChatGPT ist – Unbekannt, 2026-09-05
- Versteckte Befehle im Lebenslauf: Wie Bewerber per Prompt-Injection aus der Masse herausstechen wollen – Unbekannt, 2026-09-06
Bild: Mikhail Nilov via Pexels