Ein Feldexperiment mit 673 IT-Auszubildenden zeigt: Mit KI-Unterstützung bearbeiten angehende Fachkräfte auch Aufgaben erfolgreicher, die über ihren Lehrplan hinausgehen. Bei diesen Aufgaben stieg der erreichte Punkteanteil um 26 bis 31 Prozentpunkte; das unmittelbar getestete Verständnis verschlechterte sich nicht signifikant. Gleichzeitig berichten nur 16 Prozent der Teilnehmenden, den Umgang mit KI in der Berufsschule zu lernen. Für die betriebliche Ausbildung rücken damit strukturierte KI-Schulungen, überprüfbare Arbeitsergebnisse und der eigenständige Kompetenzerwerb in den Fokus. Ob die kurzfristigen Ergebnisse auch langfristigen Lernerfolg bedeuten, bleibt offen. [1][2]

Management Summary

Aufgabenspektrum statt bloßer Beschleunigung: Das randomisierte Feldexperiment an zwölf Berufsschulen belegt höhere Leistungen auch bei IT-Aufgaben außerhalb des Ausbildungslehrplans. Dort betrug der Zuwachs 26 bis 31 Prozentpunkte. [1][2]
KI-Kompetenz gehört auf die Ausbildungsagenda: Größere Effekte zeigten sich bei Teilnehmenden mit höherer KI-Kompetenz. Nur 16 Prozent berichteten von entsprechender Vermittlung in der Berufsschule. Die Befunde sprechen für gezielte Lernangebote, belegen aber nicht die Wirkung eines bestimmten Schulungsprogramms. [1][2]
Ergebnisqualität und Lernen getrennt betrachten: Das unmittelbar gemessene Aufgabenverständnis nahm nicht signifikant ab. Dauerhafter Wissenserhalt und eigenständiger Transfer sind damit noch nicht nachgewiesen. [2]
Governance in die Einführung integrieren: Die EU-Kommission erläutert Maßnahmen zur Entwicklung von KI-Kompetenz; das BSI empfiehlt eine anwendungsbezogene Risikoanalyse vor der Integration generativer KI. Schulung und technische Freigabe sollten deshalb gemeinsam geplant werden. [3][4]
Pilotieren, prüfen, erst dann ausweiten: Redaktionelle Empfehlung: Beginnen Sie mit abgegrenzten Übungsaufgaben und erfassen Sie Ergebnisqualität, Prüfaufwand sowie Verständnis ohne Hilfsmittel. Die Studie ist kein Nachweis dafür, dass Ausbildungsabschlüsse oder umfassende Fachqualifikationen entbehrlich werden. [1][2]

Illustration Absmeier foto ki designer

Bild: KI-generiertes Symbolbild zur IT-Ausbildung. Code, Netzwerkmodule und Lupe veranschaulichen das Zusammenspiel von Aufgabenbearbeitung, Lernen und Überprüfung; die Darstellung dokumentiert nicht das Feldexperiment.

Mit generativer künstlicher Intelligenz (KI) können Auszubildende Aufgaben lösen, die eigentlich auf Hochschulniveau liegen. Das zeigt eine neue Studie des ifo Instituts mit dem Bundesinstitut für Berufsbildung (BIBB), der Technischen Universität München (TUM) und der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) [1]. Die Forschenden testeten in einem Feldexperiment angehende IT-Fachkräfte an zwölf Berufsschulen in sechs Bundesländern. Mit ChatGPT holten die Azubis bei Aufgaben auf Hochschul-Niveau rund 70 Prozent der möglichen Punkte, ohne KI rund 41 Prozent.

»KI unterstützt junge Fachkräfte dabei, ein breiteres Aufgabenspektrum zu bearbeiten“, sagt ifo-Forscherin Christina Langer. „Das gilt auch für Aufgaben, die über den normalen Lehrplan hinausgehen und normalerweise studierte Software- und Netzwerkingenieure erledigen.«

Auch bei Aufgaben auf dem Niveau der Abschlussprüfung der Berufsausbildung half die KI. Hier steigerten die Azubis ihren Anteil an den möglichen Punkten von rund 22 auf rund 66 Prozent. „Viele Azubis ohne KI versuchten die schwersten Aufgaben gar nicht erst. KI hilft gerade dort am meisten, wo die Azubis allein nicht weiterkommen“, sagt Mitautor Philipp Lergetporer von der Technischen Universität München, Heilbronn Campus.

Besonders gut schnitten Azubis ab, die ihre KI-Kompetenzen beim Arbeiten und Lernen höher einschätzen. Diese Fähigkeit bringen sie sich bisher meist selbst bei. Zwar nutzen 84 Prozent der befragten Azubis KI bereits in der Berufsschule. Doch nur 16 Prozent von ihnen geben an, in der Berufsschule zu lernen, wie sie richtig damit umgehen.

Das eigene Verständnis der Azubis litt nicht durch den Einsatz von KI. Direkt nach jeder Aufgabe beantworteten alle Teilnehmenden Fragen zum Inhalt ohne Hilfsmittel. Die Gruppe mit KI schnitt dabei nirgends schlechter ab, oft sogar besser. „Die Auszubildenden lösen mit KI mehr Aufgaben, ohne dass sich unmittelbar danach signifikante Nachteile beim Verständnis zeigen. Ob die Leistungssteigerungen tatsächlich ohne Einbußen beim Verständnis einhergehen und das Gelernte langfristig erhalten bleibt, muss weitere Forschung klären“, sagt Mitautorin Hanna Brosch von der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg.

Die Forschenden führten von Oktober 2025 bis Januar 2026 ein Feldexperiment im regulären Unterricht an den Berufsschulen durch. Teilnehmende waren 673 angehende Fachinformatikerinnen und Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung und Systemintegration im letzten Ausbildungsjahr. Ein Kartenlos teilte sie zufällig in zwei Gruppen. Eine Gruppe arbeitete mit ChatGPT Pro und Internet, die andere ohne Internet, wie derzeit in Prüfungen üblich. Alle bearbeiteten vier Aufgaben: einen Vortest, eine Aufgabe auf Prüfungsniveau und zwei Aufgaben auf dem Hochschulniveau von Software- und Netzwerkingenieuren.

[1] Aufsatz: »Generative KI erweitert das Aufgabenspektrum von Auszubildenden«, von Hanna Brosch, Christina Langer, Philipp Lergetporer, Sandra Müller, Harald Pfeifer und Nele Tschöpe, ifo Schnelldienst digital 21/2026: https://www.ifo.de/publikationen/2026/aufsatz-zeitschrift/generative-ki-erweitert-das-aufgabenspektrum-von-auszubildenden

Aufsatz (auf Englisch): »Generative AI Expands the Tasks Apprentices Can Perform«, von Hanna Brosch, Christina Langer, Philipp Lergetporer, Sandra Mueller, Harald Pfeifer und Nele Tschoepe, in: EconPol Forum 4/2026: https://www.ifo.de/en/publications/2026/article-journal/generative-ai-expands-tasks-apprentices-can-perform

Studie: (auf Englisch): »Task Expansion with Generative AI: Experimental Evidence on Middle-Skilled, Early-Career Workers«, von Hanna Brosch, Christina Langer, Philipp Lergetporer, Sandra Mueller, Harald Pfeifer und Nele Tschoepe, CESifo Working Paper No. 13045: https://www.ifo.de/en/cesifo/publications/2026/working-paper/task-expansion-generative-ai-experimental-evidence-middle-skilled

Praxistipps für Ausbildungsbetriebe und IT-Verantwortliche

Die folgenden Tipps sind redaktionelle Handlungsempfehlungen auf Grundlage der Studienergebnisse und der ergänzenden Behördenquellen. Sie sind keine im Feldexperiment geprüften Implementierungsmaßnahmen.

Mit einem klar begrenzten Lernpilot starten. Wählen Sie etwa eine Programmierübung und eine Netzwerkplanungsaufgabe aus. Legen Sie vorab Lernziel, erlaubte Hilfsmittel und ein einheitliches Bewertungsraster fest. Extrapolieren Sie die Studienwerte nicht unmittelbar auf betriebliche Produktivität. [1][2]
KI-Kompetenz praktisch vermitteln. Planen Sie Übungen zum Formulieren klarer Aufgaben, zum Prüfen von Antworten und zum Dokumentieren der Nutzung. Berücksichtigen Sie Vorwissen und Einsatzkontext, wie es die EU-Kommission bei Maßnahmen zur KI-Kompetenz erläutert. [3]
Verständnis ohne Werkzeug abfragen. Lassen Sie Lösungswege erklären und anschließend eine abgewandelte Aufgabe ohne KI bearbeiten. Ergänzen Sie eine spätere Wiederholung, um kurzfristige Aufgabenleistung und längerfristigen Wissenserhalt getrennt zu erfassen. [2]
Freigegebene Werkzeuge und Datenregeln festlegen. Prüfen Sie vor dem Einsatz, wie Anbieter Eingaben verarbeiten und welche Einstellungen verfügbar sind. Nutzen Sie für Übungen synthetische Daten; geben Sie keine Passwörter, Kundendaten oder vertraulichen Projektinformationen in nicht freigegebene Dienste ein. [4][5]
Ergebnisse anhand unabhängiger Kriterien prüfen. Verlangen Sie bei Code Testfälle und nachvollziehbare Dokumentation, bei Netzwerkaufgaben begründete Annahmen und einen Abgleich mit Fachunterlagen. Legen Sie Review und Freigabe fest, bevor ein Übungsergebnis in eine reale Umgebung übernommen wird. [4]
Basiskompetenzen weiter trainieren. Wechseln Sie Phasen mit KI-Unterstützung und eigenständige Bearbeitung ab. Halten Sie fest, welche Fachkenntnisse ohne Hilfsmittel beherrscht werden sollen; aus dem Experiment lässt sich keine Entbehrlichkeit beruflicher Grundlagen ableiten. [1][2]
Qualität statt Nutzungsmenge messen. Erfassen Sie auf Aufgaben- und Prozessebene Punkte beziehungsweise bestandene Testfälle, Bearbeitungszeit, Korrekturbedarf und Betreuungsaufwand. Dokumentieren Sie zusätzlich das Verständnis ohne KI. [1][2]
Ausbau an überprüfbare Bedingungen knüpfen. Legen Sie Verantwortliche, Review-Zeitpunkte und Abbruchkriterien fest, beispielsweise bei ungeklärter Datenverarbeitung oder nicht prüfbaren Ergebnissen. Beziehen Sie Ausbildung, IT-Sicherheit und Datenschutz in die Entscheidung ein. [3][4][5]

FAQ: KI in der IT-Ausbildung

1. Was hat die Studie konkret untersucht?

Die Forschenden untersuchten in einem Feldexperiment mit 673 IT-Auszubildenden im letzten Ausbildungsjahr an zwölf deutschen Berufsschulen, ob KI-Zugang die Bearbeitung berufsspezifischer Aufgaben verbessert. Eine zufällig ausgewählte Gruppe erhielt KI-Zugang. Die Aufgaben lagen sowohl innerhalb des Ausbildungslehrplans als auch bewusst außerhalb seiner Inhalte. Damit prüfte die Studie nicht nur bessere Leistungen bei bekannten Tätigkeiten, sondern auch die Erweiterung des bearbeitbaren Aufgabenspektrums. [1][2]

2. Wie groß waren die Leistungsgewinne?

Die Studienzusammenfassungen berichten höhere Leistungen bei allen untersuchten Aufgabentypen. Bei Aufgaben außerhalb des Lehrplans betrug der Zuwachs 26 bis 31 Prozentpunkte, ohne längere Bearbeitungszeit. Prozentpunkte bezeichnen hier den Unterschied im erreichten Punkteanteil; sie sind nicht mit einer relativen Steigerung um 26 bis 31 Prozent gleichzusetzen. Die Werte beziehen sich auf die experimentellen Aufgaben, nicht auf eine gemessene Umsatz- oder Produktivitätssteigerung im Unternehmen. [1][2]

3. Bedeutet »Hochschulniveau«, dass KI eine akademische Ausbildung ersetzt?

Nein, ein solcher Nachweis wurde nicht erbracht. Die Untersuchung zeigt bessere Ergebnisse bei ausgewählten Aufgaben jenseits des Ausbildungslehrplans. Sie untersucht weder eine vollständige akademische Qualifikation noch die dauerhafte, eigenverantwortliche Bewältigung des gesamten Aufgabenspektrums einer Software- oder Netzwerkfachkraft. Für die redaktionelle Einordnung ist deshalb zwischen einer anspruchsvollen Einzellösung und umfassender beruflicher Kompetenz zu unterscheiden. [1][2]

4. Hat die KI-Unterstützung das Verständnis beeinträchtigt?

Bei den unmittelbar erhobenen Verständnismaßen fand die Studie keine signifikante Verschlechterung. Die englische Studienzusammenfassung betont zugleich, dass die Auswirkungen auf dauerhaftes Lernen noch geklärt werden müssen. Redaktionelle Empfehlung: Ergänzen Sie die Prüfung eines KI-gestützten Ergebnisses um Erklärungen ohne Hilfsmittel und spätere Transferaufgaben, statt allein das fertige Ergebnis als Lernnachweis zu verwenden. [2]

5. Welche Rolle spielt die KI-Kompetenz?

Die Effekte waren im Allgemeinen größer bei Auszubildenden mit überdurchschnittlicher KI-Kompetenz. Zugleich berichteten nur 16 Prozent der Teilnehmenden, diese Fähigkeiten in der Berufsschule zu lernen. Das ist ein Zusammenhang innerhalb der Untersuchung und kein experimenteller Nachweis, dass ein bestimmter KI-Kurs die beobachteten Leistungsgewinne verursacht. Die EU-Kommission beschreibt KI-Kompetenz als Fähigkeiten, Wissen und Verständnis für einen informierten Umgang einschließlich Chancen und Risiken. [1][2][3]

6. Welche Anforderungen zur KI-Kompetenz nennt die EU-Kommission?

Nach der recherchierten FAQ der EU-Kommission müssen Anbieter und Betreiber von KI-Systemen Maßnahmen ergreifen, die die Entwicklung von KI-Kompetenz ihres Personals und weiterer Personen unterstützen, die in ihrem Auftrag mit diesen Systemen arbeiten. Dabei sind unter anderem technische Kenntnisse, Erfahrung, Ausbildung und Nutzungskontext zu berücksichtigen. Redaktionelle Empfehlung: Dokumentieren Sie Schulungsinhalte und Zielgruppen und stimmen Sie die konkrete Umsetzung mit den zuständigen Compliance-Verantwortlichen ab. [3]

7. Welche Inhalte sollte ein betrieblicher KI-Lernbaustein umfassen?

Redaktionelle Empfehlung: Verbinden Sie fachliche Übungsaufgaben mit klarer Aufgabenformulierung, Ergebnisprüfung, Quellenabgleich, Datenregeln und Dokumentation des Werkzeugeinsatzes. Lassen Sie anschließend die Lösung ohne KI erklären. Grundlage dieser Empfehlung sind der Zusammenhang zwischen KI-Kompetenz und Leistungszuwachs in der Studie, die kontextbezogenen Kompetenzmaßnahmen der EU-Kommission und die Sicherheitsorientierung des BSI. Ein konkretes Kursformat wurde in der Studie nicht auf seine Wirksamkeit geprüft. [1][2][3][4]

8. Wie sollten Betriebe mit vertraulichen Daten umgehen?

Das BSI empfiehlt, die Verarbeitung von Eingaben durch den jeweiligen Anbieter zu prüfen und verfügbare Privatsphäre-Einstellungen zu berücksichtigen. Redaktionelle Empfehlung für Ausbildungsaufgaben: Nutzen Sie synthetische Beispieldaten und ausdrücklich freigegebene Dienste. Legen Sie fest, welche Informationen eingegeben werden dürfen und wer über Ausnahmen entscheidet. Die Bereitstellung eines KI-Zugangs allein ersetzt keine Prüfung der Datenverarbeitung und der Risiken des konkreten Anwendungsfalls. [4][5]

9. Lassen sich die Ergebnisse auf andere Berufe und Betriebe übertragen?

Die Untersuchung liefert direkte Evidenz für die getesteten IT-Aufgaben und die teilnehmenden Auszubildenden. Andere Ausbildungsberufe, reale Produktionsprozesse oder längerfristige betriebliche Ergebnisse wurden damit nicht gleichermaßen untersucht. Eine Übertragung derselben Leistungsgewinne auf ein bestimmtes Unternehmen ist durch die Studienergebnisse nicht belegt. Redaktionelle Empfehlung: Prüfen Sie die Übertragbarkeit in einem abgegrenzten Pilot mit eigenen Aufgaben und vorab festgelegten Qualitäts- und Lernkriterien. [1][2]

10. Wie lässt sich ein Pilot sinnvoll auswerten?

Redaktionelle Empfehlung: Vergleichen Sie abgegrenzte Aufgaben anhand desselben Bewertungsrasters und dokumentieren Sie zugelassene Werkzeuge sowie Bearbeitungsbedingungen. Erfassen Sie Ergebnisqualität, Zeit und Korrekturaufwand; ergänzen Sie Verständnisfragen ohne KI und eine spätere Transferaufgabe. Werten Sie Aufgaben und Prozesse aus, nicht die vermeintliche Eignung einzelner Personen. Orientieren Sie die Auswertung an der Trennung von Aufgabenleistung und Verständnis im Experiment und berücksichtigen Sie die Grenzen einer betrieblichen Pilotmessung. [1][2]

Quellen zu den redaktionellen Ergänzungen

Recherche: 30. Oktober 2026. [1] bezeichnet auch in den Ergänzungen den bereits im Original genannten deutschen ifo-Aufsatz; [2] bis [5] ergänzen den Quellenbestand. Die Bezugszeichen in Vorspann, Summary, Tipps und FAQ verweisen auf die folgenden URLs.

[1] ifo Institut: »Generative KI erweitert das Aufgabenspektrum von Auszubildenden«, ifo Schnelldienst digital 21/2026, 29. Oktober 2026. https://www.ifo.de/publikationen/2026/aufsatz-zeitschrift/generative-ki-erweitert-das-aufgabenspektrum-von-auszubildenden

[2] Brosch et al.: »Generative AI Expands the Tasks Apprentices Can Perform«, EconPol Forum 4/2026. https://www.ifo.de/DocDL/econpol-forum-4-2026-brosch-etal-generative-Ai-expands-tasks.pdf

[3] Europäische Kommission: »AI Literacy – Questions & Answers«. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/faqs/ai-literacy-questions-answers

[4] Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik: »Generative KI-Modelle: Chancen und Risiken für Industrie und Behörden«, Veröffentlichung vom 21. Januar 2025. https://www.bsi.bund.de/SharedDocs/Downloads/DE/BSI/KI/Generative_KI-Modelle.html

[5] Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik: »Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz sicher nutzen« – Transparenz-Checkliste. https://www.bsi.bund.de/DE/Themen/Verbraucherinnen-und-Verbraucher/Informationen-und-Empfehlungen/Technologien_sicher_gestalten/Kuenstliche-Intelligenz/KI-Transparenz/ki-transparenz.html

Management Summary, Tipps, FAQ und Bilder wurden mit Hilfe von KI erstellt

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