Die Deutsche Telekom Stiftung hat mit dem mmb Institut und dem DFKI die zweite Ausgabe ihres Trendmonitors KI in der Bildung veröffentlicht. Der Bericht befragt Schulen, aber die Muster, die er zeigt, sind nicht auf Klassenzimmer beschränkt. Wer beruflich mit KI-Weiterbildung zu tun hat, findet darin drei Dinge, die sich eins zu eins übertragen lassen: wo die Risiken heute liegen, welche Kompetenzen wirklich gefragt sind, und wie andere Bildungssysteme das Problem strukturell angehen.
Für die berufliche Weiterbildung ist das mehr als eine Randnotiz. Wer heute Kurse und Trainings zu KI entwickelt, hat mit denselben Verschiebungen zu tun, die der Trendmonitor für Schulen dokumentiert: Werkzeugwissen veraltet schnell, während reflexive Kompetenz an Bedeutung gewinnt. Was sich daraus konkret für die KI-Weiterbildung ableiten lässt, steht in den fünf Lehren weiter unten.
Was sich zwischen 2025 und 2026 verschoben hat
Der auffälligste Wechsel betrifft die Risikoeinschätzung. 2025 lagen zwei Sorgen gleichauf vorn: dass Lehrkräfte KI-erstellte Leistungen nicht mehr sicher erkennen und dass ungeprüfte oder verzerrte Inhalte in den Unterricht gelangen. 2026 steht an erster Stelle die Abhängigkeit von marktführenden KI-Anbietern, verbunden mit der Frage digitaler Souveränität. Das Thema hat innerhalb eines Jahres deutlich an Gewicht gewonnen, vermutlich getrieben von der politischen Debatte um europäische Unabhängigkeit.
Auf Platz zwei folgt Deskilling und Skill Skipping, also die Sorge, dass Grundkompetenzen wie Recherche, Textproduktion oder kritisches Denken verloren gehen, weil KI sie übernimmt, bevor sie überhaupt erlernt wurden. Eine befragte Lehrerin beschreibt das Problem so: Kompetenz lässt sich leicht vortäuschen, aber sobald einfachste Aufgaben ohne KI nicht mehr gelingen, wird es sichtbar. Besonders deutlich zeigt sich das bei Sprache. Large Language Models werden häufig gar nicht als Lernbegleiter genutzt, sondern ihr Stil wird einfach übernommen.
Neu abgefragt wurde 2026 zudem das Risiko psychischer Probleme durch allgemeinen KI-Einsatz, etwa durch eine zu starke Bindung an Chatbots. Noch schätzen die Befragten dieses Risiko als eher gering ein, aber die Aufnahme in den Fragebogen allein zeigt, dass das Thema auf dem Radar ist.
Der wichtigste Befund: Werkzeugwissen verliert, Reflexionsfähigkeit gewinnt
Der Trendmonitor fragt nicht nur nach aktuellem, sondern auch nach künftigem Bedarf, geschätzt für die nächsten fünf Jahre. Und hier liegt der eigentlich interessante Punkt für jeden, der KI-Weiterbildung konzipiert: Die Förderung reiner Anwendungskompetenz bei Schülerinnen und Schülern, also des Wissens, wie man ein bestimmtes Tool bedient, rutscht in der Bedarfsrangliste vom zweiten Platz im Vorjahr auf den letzten. Für die nächsten fünf Jahre stufen die Fachleute sie als noch deutlich weniger dringend ein. Gleichzeitig bleibt die Förderung reflexiver KI-Kompetenz, also die Fähigkeit, KI-generierte Inhalte kritisch zu hinterfragen und ihre Entstehung zu verstehen, heute wie in der Fünf-Jahres-Prognose an der Spitze der Prioritäten.
Ein Bildungswissenschaftler im Bericht vergleicht das mit dem kurzlebigen Berufsbild des Prompt Engineers, das vor zwei Jahren als Zukunftsjob galt und heute kaum noch eine Rolle spielt. Werkzeugwissen veraltet schnell. Ein Grundverständnis dafür, wie die Technologie tatsächlich funktioniert, veraltet nicht.
Für die schulische Bildung heißt das: erst das fachliche Fundament sichern, dann KI einsetzen. 2026 wurde deshalb erstmals auch der Bedarf an fachlicher Grundkompetenzförderung ohne KI-Einsatz separat abgefragt, und er liegt bereits auf einem der vorderen Plätze.
Der Blick nach China: Infrastruktur statt Insellösung
Zum ersten Mal wirft der Trendmonitor auch einen Blick über Deutschland hinaus, mit einem eigenen Kapitel zu China. Der Kontrast ist aufschlussreich. Während Deutschland KI in Schulen bislang vor allem als einzelne App oder einzelnes Tool behandelt, das je nach Schule und Bundesland unterschiedlich eingesetzt wird, hat China im April 2026 einen Aktionsplan verabschiedet, der KI-Kompetenz zur verpflichtenden Fachkompetenz für Lehrkräfte erklärt und eine zentrale, landesweite Bildungsinfrastruktur aufbaut, inklusive einheitlicher technischer Standards und Datenprotokolle.
Die im Bericht zitierten Studien liefern dazu konkrete Zahlen: In ländlichen chinesischen Schulen verbesserten sich die Lernergebnisse durch KI-gestützten Unterricht um 15,69 Prozent, gegenüber 10,27 Prozent in städtischen Schulen. Der Effekt war dort am größten, wo der Mangel an qualifizierten Lehrkräften am größten war. Gleichzeitig sank die Vorbereitungszeit der Lehrkräfte in der Stadt Quanzhou um 65 Prozent durch automatisch generierte, differenzierte Lehrmaterialien.
Der Trendmonitor zieht daraus keine unkritische Empfehlung, China zu kopieren. Deutschlands Stärke liegt in der prozessorientierten, ethisch reflektierten Herangehensweise, die ein Interviewpartner im China-Kapitel „Philosophie der Langsamkeit“ nennt. Aber drei Lehren werden explizit formuliert: KI als systemische Infrastruktur begreifen statt als punktuelles Software-Tool, verbindliche Standards statt unverbindlicher Empfehlungen, und mehr Pragmatismus bei großflächigen, datengestützten Pilotprojekten, gerade um strukturschwache Regionen gezielt zu stärken.
Fünf Lehren für die KI-Weiterbildung
Die Grafik fasst zusammen, was aus den Trendmonitoren 2025 und 2026 für die Schule hängen bleibt.
Für die berufliche Weiterbildung lassen sich daraus fünf eigene Lehren ableiten. Die Schule ist nicht das Unternehmen, aber die strukturellen Probleme sind auffallend ähnlich.
Erstens: Grundlagen zuerst, KI danach. Was für Schülerinnen und Schüler gilt, gilt für Berufstätige genauso. Ein Kurs, der Teilnehmenden erlaubt, fachliche Grundlagen komplett durch KI zu ersetzen, produziert dieselbe Deskilling-Gefahr, die der Trendmonitor für Schulen beschreibt, nur mit höheren Einsätzen, weil am Ende echte Arbeitsergebnisse und echte Verantwortung stehen.
Zweitens: Reflexionsfähigkeit statt Tool-Tutorial. Wenn selbst die Fachleute im Bildungsbereich erwarten, dass reines Anwendungswissen in fünf Jahren kaum noch zählt, ist das ein starkes Argument gegen KI-Weiterbildung, die sich auf die Bedienung eines einzelnen Tools konzentriert. Wertvoller ist, was bleibt, wenn das Tool längst ein anderes ist: die Fähigkeit, KI-Ergebnisse zu prüfen, Halluzinationen zu erkennen und einzuschätzen, wann ein KI-Output überhaupt vertrauenswürdig ist.
Drittens: KI als Tutor, nicht als Antwortmaschine. Eine im Bericht mehrfach genannte Empfehlung lautet, KI-Systeme didaktisch so einzusetzen, dass sie im Sinne des sokratischen Dialogs Rückfragen stellen, statt fertige Lösungen zu liefern. Für die Kursgestaltung in der beruflichen Weiterbildung ist das ein direkt nutzbares Prinzip: Übungen so aufbauen, dass die KI zum Nachdenken anregt, statt das Denken abzunehmen.
Viertens: KI-Kompetenz gehört ins Curriculum, nicht in die Eigeninitiative. Der Trendmonitor fordert für Lehrkräfte verbindliche, in allen Ausbildungsphasen verankerte KI-Qualifizierung, statt sie dem persönlichen Interesse Einzelner zu überlassen. Dasselbe Argument lässt sich für Unternehmen führen: KI-Weiterbildung als festen Bestandteil der Personalentwicklung zu verankern, statt sie einzelnen motivierten Mitarbeitenden zu überlassen, ist genau der Schritt von der Insellösung zur Infrastruktur, den der China-Vergleich beschreibt, nur auf Organisationsebene übersetzt.
Fünftens: KI-Agenten kommen, und kaum jemand ist vorbereitet. Autonome KI-Agenten landen in der Risikobewertung der befragten Fachleute nur auf dem drittletzten Platz. Woran das liegt, lässt der Bericht offen: Vielleicht sind Agenten noch kaum bekannt oder im Einsatz, vielleicht werden ihre Risiken schlicht noch nicht gesehen. Für die KI-Weiterbildung ist das ein Hinweis, jetzt vorzugreifen: Agentenkompetenz, also der reflektierte Umgang mit KI-Systemen, die selbstständig Aufgaben ausführen und Entscheidungen vorbereiten, wird in absehbarer Zeit ein eigenes Thema. Wer hier früh Orientierung bietet, positioniert sich vor der breiten Nachfrage.
Fazit
Der Trendmonitor 2026 zeigt ein Bildungssystem, das gerade lernt, dass KI-Kompetenz mehr ist als Werkzeugwissen. Genau diese Erkenntnis ist der eigentliche Mehrwert für die KI-Weiterbildung, weit über den Schulkontext hinaus. Wer Kurse und Trainings entwickelt, die auf reflexive Kompetenz statt auf schnelle Tool-Tricks setzen, baut auf einem Fundament, das in fünf Jahren noch trägt, ganz unabhängig davon, welches KI-Modell dann gerade aktuell ist.
Quelle: Deutsche Telekom Stiftung, mmb Institut GmbH und DFKI Labor Berlin: Trendmonitor KI in der Bildung 2026 und Trendmonitor KI in der Bildung 2025. www.telekom-stiftung.de/trendmonitor-ki