Künstliche Intelligenz 9 In IMDs Multi-LLM-Tool arbeiten Lehrende und Studierende mit synthetischen Daten und echten Problemen. Sie geben denselben Prompt in verschiedene Modelle ein, etwa OpenAI, Claude oder Deepseek, und vergleichen die Antworten. So konnten die Studierenden etwa in einem Labor für Supply-Chain-Management prüfen, welches GenAI-System komplexe mathematische Berechnungen am präzisesten löst und wo jeweils die Grenzen liegen. Ein weiteres Beispiel: Ein Dozent für Leadership baute mit dem Tool ein 2x2-Szenario – auf der einen Achse die Komplexität von Entscheidung, auf der anderen die Vertrautheit im Team. Es zeigte sich: Bei einfachen Geschäftsfragen in eingespielten Teams hilft KI wenig. Bei schwierigen Entscheidungen und neuen Teams bringt sie viel mehr. Upskilling für Lehrkräfte gefragt Das Problem bei KI-Anwendung im Unterricht: „Die Studierenden sind oft fitter im KI-Umgang als die Lehrkräfte“, hat Tim Brüggemann beobachtet. Dem KI-Kompass der VPH zufolge bewegen sich viele Lehrende in Bezug auf ihre KI-Kompetenzen im Mittelfeld. Ähnliche Ergebnisse lieferte der Bericht „See the Future“, wonach 6 Prozent des Lehrpersonals eine hohe KI-Expertise mitbringen, nur minimal mehr als die Studierenden vor Studienbeginn (4 Prozent). Über die Hälfte der Lehrenden hätte gerne mehr Schulungen zu bewährten Anwendungsfeldern, Zeit zum Experimentieren und Zugang zu KI-Tools. „Die Lehrkräfte wollen verstehen, wie sie KI im Unterricht, bei der Aufgabengestaltung oder in Prüfungen einsetzen können. Richtlinien allein genügen nicht“, so Crisp. Die Vorbildfunktion der Lehrkräfte sei nicht zu unterschätzen. Wenn sie KI im Unterricht verantwortungsvoll nutzen, sei das ein Verhaltensanker für Studierende. Die Mitarbeitenden im Umgang mit KI-Tools regelmäßig weiterzubilden, ist in Europa kein Nice-to-have, sondern gehört laut EU AI Act zu den Pflichten der Hochschulen. Das beinhaltet, ihre Kompetenzen zu diagnostizieren, um den Hebel an der richtigen Stelle anzusetzen. An der Akad dürfen die Lehrenden deshalb die hauseigenen Tools nur nutzen, wenn sie eine Schulung absolviert haben. „Am Anfang haben Lehrkräfte KI vor allem für die Erstellung von Unterrichtsmaterialien eingesetzt“, so Andrew Crisp. Beispielsweise, um Fallstudien schneller zu entwickeln, Lernpfade zu personalisieren oder große Mengen an Studierenden-Essays nach gemeinsamen Themen zu durchforsten. Bereits Anfang 2025 sahen Private Hochschulen laut VPH-KI-Kompass in KI zudem schon Potenzial für individuelle Förderung von Studierenden – etwa durch KI-basierte Tutorensysteme, der Analyse von Lernständen, Echtzeit-Feedback oder eine automatisierte Lehrplanerstellung. Dieses Anwendungsfeld nimmt nun an Fahrt auf. So kündigte etwa die Hamburg School of Business Administration (HSBA) kürzlich an, dass allen Studierenden und Mitarbeitenden ab Sommersemester 2026 ein persönlicher, KI-gestützter Coach zur Seite steht, mit der Lösung Pinkpro der Edtech-Firma Pinktum. Damit sollen sie persönliche Kompetenzen und Future Skills weiterentwickeln können – etwa Fähigkeiten in Selbstorganisation, Resilienz, Kommunikation und Entscheidungsfindung. Parallel will die HSBA digitale Trainings und KI-Impulse in den Lehrplan integrieren. Auch die IMD ermöglicht es Studierenden, durch KI-basierte Tools Fragen zu aufgezeichneten Vorlesungen zu stellen und so den Lernstoff individuell nachzubereiten. Das stemmt sie mit internen Ressourcen aus dem eigenen Innovationsteam, das eine detaillierte Analyse von Lernfortschritten ermöglicht. Die Business School betrachtet mithilfe von KI über das gesamte Curriculum hinweg zehn Querschnittskompetenzen wie Problemlösung, Storytelling oder kritisches Denken, anhand von Tausenden von Datenpunkten aus Video-Pitches und schriftlichen Arbeiten. Die Studierenden erhalten viermal jährlich personalisierte Berichte über ihre Kompetenzentwicklung und tauschen sich mit dem Dean darüber aus. KI-gestützte Lernbegleitung kann laut Prof. Tim Brüggemann eine adaptive individuelle Lernreise ermöglichen. Sie ist allerdings kein Selbstläufer, warnt er. Die Schulung von Lehrenden und Lernenden sollte am Anfang stehen. Sonst beißt sich die Katze in den Schwanz: „Wenn Menschen nicht wissen, wie sie die KI bedienen sollen, können sie sich nicht viel aus diesen Systemen herausholen.“ KI im Backoffice Das gilt auch für das Kundenmanagement und mögliche Effizienzgewinne in der Organisation von Business Schools. Theoretisch tun sich Möglichkeiten im gesamten Student Life Cycle auf – von der Studienorientierung über Bewerbung und Zulassung bis zu Content-, Prüfungs- und Netzwerkmanagement. Laut dem Bericht „See the Future“ sind die Business Schools beim KI-Upskilling von Beschäftigten in Führungs- und Fachdienstleistungspositionen weiter als bei Lehrkräften: 67 Prozent haben bereits ein KI-Training von ihrer Hochschule erhalten. Dennoch wünschen sich 62 Prozent weitere Schulungen, vor allem zur Anwendung von KI-Tools. Doch wenn Hochschulen explizit jemand im KI-Management einstellen, wie etwa die Akad University, geht der Lernbedarf darüber hinaus. Laut EU AI Act müssen Weiterbildungsinstitutionen unter anderem ein Transparenzregister führen. Das heißt, sie „ Die Studierenden sind oft fitter im Umgang mit KI als die Lehrkräfte.“ Tim Brüggemann, Rektor der Akad University
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