IT-Weiterbildung und KI 2026: Was sich verändert hat und was jetzt kommt

Diese Reihenfolge ist wichtig. Jede Person kann KI-Software herunterladen und fast sofort damit arbeiten. Zu lernen, wie man Ergebnisse bewertet, Informationen schützt und KI in Arbeitsabläufe einbindet, braucht jedoch deutlich mehr Zeit.

Vier im Jahr 2026 veröffentlichte Studien beschreiben aus verschiedenen Blickwinkeln dieselbe Lage. Der Einsatz von KI nimmt zu, doch strukturiertes Lernen hält nicht Schritt. Alle zeigen einen klaren Punkt: IT-Weiterbildung sollte Werkzeuge mit praktischen Aufgaben und menschlicher Erfahrung verbinden.

KI-Nutzung wuchs schneller als betriebliche Schulungen

Das deutlichste Beispiel liefert die TÜV Weiterbildungsstudie 2026. In der Befragung von 500 deutschen Unternehmen mit mindestens 20 Beschäftigten gaben 56 % an, generative KI bei der Arbeit einzusetzen. Nur 27 % hatten ihre Beschäftigten im Umgang damit geschult.

Bei kleineren Unternehmen war die Lücke größer. Während 49 % der Unternehmen mit mindestens 250 Beschäftigten KI-Schulungen angeboten hatten, lag der Anteil bei Unternehmen mit 20 bis 49 Beschäftigten nur bei 21 %.

Eine weltweite Studie zeigt aus Sicht der Beschäftigten ein ähnliches Bild. Für die PwC Global Workforce Hopes and Fears Survey 2026 wurden 49.364 Beschäftigte in 48 Ländern und Regionen befragt. 64 % hatten im vergangenen Jahr KI bei der Arbeit eingesetzt. Die tägliche Nutzung generativer KI stieg von 14 % auf 22 %.

Gleichzeitig gaben nur 51 % an, Zugang zu Lern- und Entwicklungsangeboten zu haben. Ein Jahr zuvor waren es noch 59 %.

Die Zahlen stammen aus verschiedenen Gruppen und dürfen daher nicht als ein gemeinsamer Datensatz betrachtet werden. Dennoch zeigen sie dasselbe Problem: Der Zugang zu KI kann viel schneller wachsen als die Unterstützung, die für einen guten Umgang damit nötig ist.

Ein KI-Tool zu kennen heißt nicht, es gut einzusetzen

Nutzung lässt sich leicht mit Kompetenz verwechseln. Jemand kann wissen, wie man einen Prompt formuliert, aber nicht erkennen, wann Ergebnisse falsch sind, sensible Informationen offengelegt werden oder eine schlechte technische Entscheidung entsteht.

Die Weiterbildungsstudie 2026 der Bitkom Akademie zeigt zwei Seiten dieses Themas. 73 % von 1.275 Beschäftigten in Deutschland gaben an, KI bei der Arbeit eingesetzt zu haben. Außerdem möchten 79 % ihre KI-Kompetenz ausbauen.

Die Studie fragte auch Beschäftigte, die KI beim Lernen genutzt hatten, nach ihren Erfahrungen. 50 % waren unsicher, ob die Antworten richtig waren. 56 % mussten zusätzliche Quellen heranziehen. Insgesamt 71 % stimmten zu, dass KI dazu verleiten kann, Probleme zu lösen, statt selbst die nötigen Kompetenzen aufzubauen.

Das bedeutet nicht, dass KI kein gutes Lernmittel ist. Es bedeutet, dass Geschwindigkeit mangelndes Verständnis verdecken kann. Eine schnelle Antwort kann bei einer Aufgabe helfen. Sie hilft aber nicht automatisch dabei, die Antwort zu erklären, zu prüfen oder dieselbe Logik auf eine neue Lage zu übertragen.

Laut PwC zeigt sich ein ähnliches Problem bei regelmäßigen Nutzern. Für 31 % war die Genauigkeit das größte Hindernis bei der KI-Nutzung. Menschen, die diese Technologien einsetzen, können sich ihrer Grenzen stärker bewusst werden, nicht weniger.

Gute KI-Weiterbildung darf daher nicht nur fragen: „Kannst du das Tool bedienen?“ Sie muss auch fragen:

• Kannst du das Ergebnis prüfen?
• Kannst du erklären, warum es geeignet ist?
• Weißt du, welche Daten nicht in das Tool gehören?
• Kannst du Risiken, Verzerrungen oder fehlenden Kontext erkennen?
• Weißt du, wann ein Mensch die endgültige Entscheidung treffen muss?

Technische Kompetenz und menschliches Urteilsvermögen gehören jetzt in dieselbe Lerneinheit

Der Global Skills Report 2026 von Coursera und Udemy basiert auf einem Teil der Lerndaten von mehr als 300 Millionen Lernenden. Die Einschreibungen in KI-Kurse stiegen gegenüber dem Vorjahr um 67 %. Bei generativer KI betrug der Anstieg 132 %.

Das Wachstum betraf jedoch nicht nur technische Themen. Die Einschreibungen für kritisches Denken stiegen um 107 %, für komplexe Problemlösung um 126 %. Lernende beschäftigten sich mit KI-Themen gemeinsam mit Urteilsvermögen, dem Prüfen von Ideen und der Kommunikation mit anderen Menschen.

Für die IT ist das wichtig, denn KI-gestützte Arbeit findet in Teams und Systemen statt. Ein Entwickler kann zum Beispiel mit KI Code erstellen. Trotzdem muss jemand Sicherheit, Leistung, Wartbarkeit und die Einbindung in das bestehende System prüfen. Ebenso kann ein Architekt mit KI verschiedene Möglichkeiten vergleichen, doch das Team muss sich auf Standards und Verantwortlichkeiten einigen.

Ein weiteres interessantes Ergebnis der Bitkom-Studie ist, dass Beschäftigte Kommunikationsfähigkeit und Selbstorganisation für ihre berufliche Entwicklung als sehr wichtig bewerten. Beide wurden von 93 % der Befragten genannt. Fachliche Expertise folgt mit 91 %.

Es ist keine Entweder-oder-Entscheidung zwischen technischen und menschlichen Kompetenzen. IT-Fachkräfte brauchen beides für dieselbe Arbeit.

Menschen möchten weiterhin von Menschen lernen

KI kann jederzeit eine Erklärung, ein Beispiel oder eine erste Antwort geben. Damit ist sie ein nützliches Lernmittel. Dennoch zeigte die Bitkom-Befragung, dass 84 % der Beschäftigten für ihre nächste Weiterbildung einen menschlichen Trainer wählen würden, wenn sie frei entscheiden könnten.

Der Grund liegt auf der Hand. Ein Trainer kann nachfragen, warum eine bestimmte Entscheidung getroffen wurde. Er kann erkennen, wenn die Teilnehmenden einen Begriff verstehen, ihn aber nicht anwenden können. Er kann den Projektkontext ergänzen, eine schwierigere Frage stellen und zeigen, warum eine scheinbar richtige Antwort in der Praxis nicht funktioniert.

Die Rolle des Trainers könnte sich mit der weiteren Entwicklung der KI verändern. Weniger Zeit wird für das Wiederholen von Grundlagen benötigt. Mehr Zeit kann in Praxis, Überarbeitung, Feedback und Diskussion fließen.

Dabei geht es nicht um einen Kampf zwischen Mensch und Tool. Die richtige Frage lautet, welche Aufgabe beide übernehmen sollten, um den Lernenden zu helfen.

Das Problem liegt oft im System rund um das Lernen

Beschäftigte brauchen nicht nur Zugang zu Kursen. Sie brauchen auch Zeit, Unterstützung und einen Grund, das Gelernte anzuwenden.

Laut Bitkom bezeichneten 82 % der Unternehmensleitungen Weiterbildung als einen wichtigen Treiber für Veränderungen im Unternehmen. Gleichzeitig hatten nur 51 % Weiterbildung in der Unternehmens- oder Personalstrategie verankert. Aus Sicht der Beschäftigten gaben nur 24 % an, dass ihr Arbeitgeber Arbeitszeitregelungen für Weiterbildung berücksichtigt. Nur 21 % sagten, dass ihre Führungskraft das Thema Weiterbildung von sich aus anspricht.

Auch die TÜV-Studie weist auf ein ähnliches Problem hin. Zwar bewerteten 87 % der Unternehmen Weiterbildung als wichtig, doch nur 29 % hatten eine schriftlich festgehaltene Weiterbildungsstrategie. Die meisten Unternehmen stellten ihren Beschäftigten ein bis fünf Weiterbildungstage pro Jahr zur Verfügung.

Laut PwC bewerteten Beschäftigte ihre eigene Fähigkeit, neue Kompetenzen aufzubauen, besser als ihren Zugang zu Lern-und Entwicklungsangeboten. Motivation kann daher nicht das einzige Problem sein. Beschäftigte können lernbereit sein und trotzdem zu wenig Zeit oder Orientierung haben.

Unternehmen können KI-Lernen nicht als Zusatzaufgabe behandeln, die nach den normalen Pflichten erledigt wird. Wenn eine Kompetenz für die Arbeit wichtig ist, muss das Lernen einen festen Platz in der Arbeit erhalten.

Ein Fünf-Fragen-Check für KI-Weiterbildungen

Die vier Berichte helfen uns, einen einfachen Check für Unternehmen zu erstellen, die KI-Weiterbildungen planen.

Dieser Check hilft Unternehmen auch dabei, einen häufigen Fehler zu vermeiden: einen einzigen allgemeinen KI-Kurs für jede Rolle einzukaufen. Ein Grundlagenkurs kann gemeinsame Begriffe und Regeln vermitteln. Er kann jedoch nicht jede danach folgende Aufgabe abdecken.

Wie IT-Weiterbildung im Jahr 2027 aussehen könnte

Diese Studien liefern keine einzelne Vorhersage für die Zukunft. Sie stützen jedoch mindestens fünf nachvollziehbare Erwartungen.

1. Grundwissen über KI wird für alle IT-Fachkräfte nötig

Die Möglichkeiten und Grenzen von KI zu verstehen, wird auch für Personen wichtig, die selbst keine KI-Tools entwickeln. Dazu gehört auch Grundwissen über Daten, Genauigkeit, Sicherheit und Verantwortung.

2. Trainings werden auf jede Rolle zugeschnitten

Softwaretester, Entwickler, Architekten und IT-Manager können dasselbe KI-Tool auf völlig unterschiedliche Weise einsetzen. Ein Trainingsprogramm muss daher die Aufgaben und Verantwortlichkeiten jeder Rolle berücksichtigen.

3. Praktische Erfahrung wird fester Teil der Bewertung

Ein Zertifikat zeigt, dass eine Person einen bestimmten Lernweg abgeschlossen hat. Die praktische Anwendung einer Kompetenz zeigt sich jedoch durch ein Projekt, eine getroffene Entscheidung, einen durchgeführten Test oder eine erstellte Architektur.

4. Menschliches Urteilsvermögen wird gemeinsam mit technischen KI-Kompetenzen vermittelt

Belege zu bewerten, die richtigen Fragen zu stellen, Zielkonflikte zu erkennen und zu wissen, wann man stoppen muss, sind keine getrennten Themen. Sie gehören zu einem guten Umgang mit KI.

5. KI verschafft Trainern mehr Zeit für Coaching

KI unterstützt Lernende beim Üben von Inhalten und beim Stellen von Fragen. Der menschliche Trainer kann sich stärker auf Kontext, falsche Annahmen, schwierige Probleme und die Gründe hinter Entscheidungen konzentrieren.

Was das für Softwarearchitekten bedeutet

Softwarearchitekten haben zwei unterschiedliche Lernbedarfe rund um KI.

Der erste ist der breitere Bedarf an Wissen über Architekturentwurf, Qualitätsziele, Dokumentation, Bewertung und Kommunikation. Die tecnovy-Seite zu iSAQB-Trainings und CPSA-Zertifizierungen führt die Foundation- und Advanced-Programme zu diesen Themen auf.

Der zweite Bedarf ist ein gezielter Lernweg, der davon abhängt, wie KI in der eigenen Arbeit vorkommt.

Wenn ein KI-Modell in den Softwareentwurf eingebunden wird, geht es um Datenflüsse, Model Serving, Monitoring, Sicherheit, Kosten, RAG und rechtliche Risiken. Das iSAQB SWARC4AI Training zur Softwarearchitektur von KI-Systemen behandelt diese Fragen.

Wenn Coding Agents zur Veränderung von Software eingesetzt werden, stellen sich andere Fragen. Es muss geklärt werden, welches Architekturwissen die Agents erhalten, wie Entscheidungen getroffen werden, welche Leitplanken gelten und wo die menschliche Verantwortung liegt. Das iSAQB AGENTA Training zu agentischem Software Engineering behandelt dieses Problem.

Der Unterschied ist einfach:

• SWARC4AI: Wie entwerfen und betreiben wir ein System, das KI enthält?

• AGENTA: Wie nutzen wir Coding Agents, ohne Architekturregeln und menschliche Verantwortung zu verlieren?

Beide Bedarfe gehören zu einer breiteren Praxis der Softwarearchitektur. Keiner von beiden lässt sich auf das Erlernen eines einzelnen Tools reduzieren.

Die Fragen, die wir in unser Webinar mitnehmen

Die Berichte liefern Fakten, lassen aber auch wichtige Fragen offen:

• Hat KI verändert, was IT-Fachkräfte lernen müssen, oder vor allem, wie sie lernen?
• Wo muss die menschliche Prüfung Teil der Arbeit bleiben?
• Wer sollte in einem stark ausgelasteten Unternehmen Zeit für Lernen schaffen?
• Wie kann Weiterbildung von allgemeinen KI-Themen zu echter rollenbezogener Arbeit wechseln?
• Was sollte im Jahr 2027 als Nachweis für KI-Kompetenz gelten?

Diese Fragen nutzten wir in unserem Live-Gespräch mit Clara über IT-Weiterbildung und KI.

KI beseitigt nicht den Bedarf an IT-Weiterbildung. Sie erhöht den Anspruch. Zu wissen, wie man ein Tool öffnet und einen Prompt schreibt, ist nur der Ausgangspunkt. Menschen müssen auch Ergebnisse prüfen, Risiken verstehen, ihre Entscheidungen erklären und wissen, wann weiterhin ein Mensch entscheiden muss.

Das ist jetzt die Aufgabe von Trainingsteams, Führungskräften und IT-Fachkräften.

Quellen

1. TÜV-Verband, Weiterbildungsstudie 2026, veröffentlicht am 28. April 2026. Repräsentative Forsa-Befragung unter 500 deutschen Unternehmen mit mindestens 20 Beschäftigten.
2. Bitkom Akademie, Weiterbildungsstudie 2026, veröffentlicht am 17. September 2026. Online-Befragungen unter 1.275 Beschäftigten und 84 Unternehmensleitungen in Deutschland. Der Bericht weist darauf hin, dass diese Befragungen nicht repräsentativ sind.
3. Coursera und Udemy, Global Skills Report 2026, veröffentlicht am 28. September 2026. Der Bericht nutzt einen Teil der Lerndaten von mehr als 300 Millionen Lernenden. Er weist darauf hin, dass Lernaktivität weder die Anwendung von Kompetenzen noch Ergebnisse bei der Arbeit belegt.
4. PwC, Global Workforce Hopes and Fears Survey 2026, veröffentlicht am 29. September 2026. Befragung von 49.364 Beschäftigten in 48 Ländern und Regionen.