Seit Anfang des Jahres sind wir im Cultural Policy Lab verstärkt in der Weiterbildung zum Einsatz künstlicher Intelligenz in der Wissensarbeit aktiv. In diesem Zusammenhang haben wir immer wieder das Gespräch mit jungen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern gesucht, insbesondere mit Promovierenden. Dabei begegnet uns regelmäßig ein zentrales Problem: Die Regeln zum Einsatz von KI sind uneinheitlich und teilweise kaum praktikabel. Anforderungen unterscheiden sich zwischen Hochschulen, Fachbereichen, Förderinstitutionen und einzelnen Betreuungspersonen. Hinzu kommen Dokumentationspflichten, die insbesondere bei mehrjährigen Forschungsvorhaben wie einer Promotion nur schwer zumutbar und sinnvoll umzusetzen sind. Nachwuchswissenschaftler:innen stehen dadurch vor der Frage, wie sie ihre KI-Nutzung über lange Zeiträume nachvollziehbar festhalten sollen, ohne dass Dokumentation selbst zu einer unverhältnismäßigen Zusatzbelastung wird. Nicht Regellosigkeit ist das Hauptproblem, sondern ein Flickenteppich aus widersprüchlichen und teilweise unzumutbaren Vorgaben.
Dieses Muster begegnet uns nicht nur bei Promovierenden. Es zeigt sich auf jeder Ebene akademischer Arbeit, von der Antragstellung bei europäischen Förderinstitutionen bis zur Prüfung im Bachelorstudium.
Bei der Antragstellung haben wir uns bereits im Frühjahr in einer europäischen Debatte zu Wort gemeldet. In einem Beitrag von Research Professional News kritisierte unser Kollege Christian Steinau die geplanten Einschränkungen bei Bewerbungen um Förderungen des European Research Council. Seine zentrale Aussage lautete: Wenn Institutionen auf die durch KI ermöglichte Skalierung vor allem mit Verboten, Wartezeiten und Beschränkungen reagieren, behandeln sie ein strukturelles Problem so, als sei es ein individuelles Problem der Antragstellenden (Research Professional News, 2026). Institutionen müssen ihre Verfahren weiterentwickeln, anstatt allein den Zugang zu begrenzen.
Genau hier zeigt sich, wie unterschiedlich Institutionen auf dieselbe Herausforderung reagieren können. Während der ERC vor allem mit Einschränkung und Verzögerung antwortet, wählt Bayern den entgegengesetzten Weg.
Bayern verbietet KI-Verbot
Vor diesem Hintergrund ist der bayerische Entwurf zur Änderung des Hochschulinnovationsgesetzes ein wichtiges Signal (Bayerische Staatsregierung, 2026). Er zeigt, dass die Politik die mit KI verbundenen Veränderungen nicht allein den einzelnen Lehrenden, Prüfungsausschüssen und Studierenden überlassen will. Sie fordert nachvollziehbare und verbindliche Regeln.
In der öffentlichen Diskussion wird die Initiative häufig als „Verbot des Verbots“ von KI bezeichnet. Diese Formel erzeugt Aufmerksamkeit, bildet den Inhalt des Entwurfs aber nur unzureichend ab. Bei genauerer Betrachtung ist die Regelung deutlich differenzierter. Sie sieht keine schrankenlose Freigabe von KI vor. Vielmehr sollen Hochschulen festlegen, unter welchen Bedingungen KI-Systeme als Hilfsmittel eingesetzt werden dürfen, wie ihre Nutzung dokumentiert werden muss und welche eigenständigen Leistungen weiterhin von den Studierenden erwartet werden.
Auch Ausnahmen bleiben möglich. Dort, wo eine bestimmte persönliche Fähigkeit selbst Gegenstand der Prüfung ist, kann die Nutzung von KI eingeschränkt werden. Der Entwurf versucht damit, unterschiedliche Interessen gegeneinander abzuwägen: die Realität einer kaum kontrollierbaren KI-Nutzung, die Anforderungen der Chancengleichheit, die Eigenständigkeit wissenschaftlicher Leistungen und die Verantwortung der Hochschulen für die Qualität ihrer Abschlüsse.
Dieses Vorgehen ist grundsätzlich zu begrüßen. Pauschale Verbote vermitteln zwar den Eindruck von Kontrolle, lösen das eigentliche Problem aber häufig nicht. Insbesondere bei unbeaufsichtigten schriftlichen Arbeiten lassen sie sich kaum verlässlich durchsetzen. Dadurch kann eine paradoxe Situation entstehen: Studierende, die sich an die Regeln halten, verzichten auf verfügbare Hilfsmittel, während eine verdeckte Nutzung nur schwer nachgewiesen werden kann. Das ist weder transparent noch gerecht.
Damit ist allerdings nur ein Teil des eingangs beschriebenen Flickenteppichs beseitigt. Das grundsätzliche Verbot fällt bayernweit einheitlich, doch wie genau Kennzeichnungspflichten und neue Prüfungsformate im Detail aussehen, bleibt weiterhin den einzelnen Hochschulen überlassen. Die Uneinheitlichkeit, die Promovierende und Studierende schon heute erleben, könnte sich damit von der Frage des Ob auf die Frage des Wie verlagern, wenn ihr nicht bayernweite oder bundesweite Mindeststandards für die Dokumentation folgen.
Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht, ob KI in Studium und Wissenschaft grundsätzlich genutzt werden darf. Entscheidend ist, für welche Aufgaben sie eingesetzt wird, welche Kompetenzen weiterhin selbstständig erbracht werden müssen und wie der Arbeitsprozess nachvollziehbar bleibt.
Raum und Zugang zu KI
Besondere Bedeutung hat dabei der Zugang zu leistungsfähigen KI-Werkzeugen. Auch unsere gemeinsam mit IW Consult entwickelte Studie zur Smart Creativity verweist auf diesen Punkt. Wenn der Umgang mit KI zu einer relevanten Bildungs- und Berufskompetenz wird, darf der Zugang zu leistungsfähigen Systemen nicht vom persönlichen Geldbeutel abhängen. Andernfalls entsteht eine neue Form der Bildungsungleichheit: Zugang zu maschineller Intelligenz wird zu einem käuflichen Vorteil.
Hochschulen und andere Bildungseinrichtungen sollten daher Werkzeuge bereitstellen, die allen Lernenden zu vergleichbaren Bedingungen zur Verfügung stehen. Das kann zunächst der zentrale Einkauf von Lizenzen für leistungsfähige KI-Systeme sein, als Übergangslösung, bis europäische Alternativen in vergleichbarer Qualität verfügbar sind. Mittelfristig gehört dazu auch die Entwicklung eigener Modelle und Anwendungen sowie, bei geeigneter Infrastruktur, der Einsatz lokaler LLMs, die Hochschulen selbst betreiben und kontrollieren können. Dazu gehören ebenso Schulungen, Beratung und klare Regeln für die Dokumentation. Chancengerechtigkeit bedeutet künftig nicht nur, dass alle dieselbe Prüfungsaufgabe erhalten. Sie bedeutet auch, dass alle einen vergleichbaren Zugang zu den Werkzeugen haben, deren Nutzung vorausgesetzt oder erlaubt wird.
Gleichzeitig wäre es ein Fehler, Bildung auf die möglichst effiziente Bedienung von KI-Systemen zu reduzieren. Gerade weil KI immer mehr Aufgaben übernehmen kann, gewinnen menschliche Urteilsfähigkeit, Verantwortungsbewusstsein und Persönlichkeitsentwicklung an Bedeutung. Menschen müssen Ergebnisse einordnen, Annahmen hinterfragen, Widersprüche erkennen und Entscheidungen vertreten können. Ebenso wichtig bleiben zwischenmenschliche Beziehungen, Kommunikationsfähigkeit, Empathie, Konfliktfähigkeit und andere soziale Kompetenzen.
Kürzlich hat der Wissenschaftsrat Empfehlungen zum Umgang mit KI in der Hochschulbildung veröffentlicht. Die Empfehlungen zielen darauf ab, KI-Kompetenzen an Hochschulen systematisch aufzubauen, ohne eigenständiges Denken zu vernachlässigen. Prüfungsformate und Lernkulturen sollen weiterentwickelt, Hochschulen als soziale Lernorte gestärkt und die Wirksamkeit von KI-Anwendungen wissenschaftlich begleitet werden. Hierfür bräuchte es auch verlässliche Infrastrukturen, rechtliche Klarheit und nachhaltige Finanzierungskonzepte (Wissenschaftsrat, 2026).
Bildung muss daher Räume schaffen, in denen nicht nur mit KI gearbeitet, sondern über ihre Voraussetzungen und Folgen nachgedacht wird. Welche Entscheidungen dürfen wir an Systeme delegieren? Wer trägt die Verantwortung für fehlerhafte Ergebnisse? Welche Perspektiven und Interessen sind in Trainingsdaten und technischen Infrastrukturen enthalten? Was geschieht mit wissenschaftlicher Kreativität, wenn sich Recherche-, Schreib- und Bewertungsprozesse grundlegend verändern?
Auch eine studentische Angelegenheit
Genau diese Fragen müssen Studierende im Alltag längst beantworten, ohne dass sie danach gefragt werden. Trotzdem fehlt in den Medienberichten zum Verbot des KI-Verbots an Hochschulen bislang meist eine Stimme: die der Studierenden. Dabei könnte gerade diese Gruppe entscheidende Argumente in die Diskussion einbringen, da sie seit mehreren Jahren offen zugänglichen Chatbots mit stetig leistungsfähigeren Modellen ausgesetzt ist, während die hochschulpolitischen Regelungen unklar blieben und das Lehrpersonal zum Thema KI selbst oft wenig aufgeklärt war. Auch hier wäre eine ambivalente Meinung zu erwarten.
Dass Studierende KI für ihre unbeaufsichtigten Arbeiten nutzen, ist ein offenes Geheimnis. Unter Studierenden ist es kein Tabu, diese Nutzung zuzugeben, doch man rühmt sich auch nicht damit. Eine Trendstudie der EURO-FH (2025) zeigte etwa, dass sich 2024 deutlich weniger Studierende der eigenen Hochschule für ein KI-Verbot aussprachen als noch im Jahr zuvor (2023: 39,1 Prozent, 2024: 9,3 Prozent). Wie Studierende KI in ihrem Studium tatsächlich verwenden, bleibt dagegen eine Black Box. Das hängt unter anderem davon ab, wie gut sie zum Thema KI informiert sind, wie leistungsfähig die von ihnen genutzten Modelle sind und in welchen Bereichen KI tatsächlich zum Einsatz kommt: als Tutorin, als Redakteurin, als Rechercheinstrument oder vielleicht als alles zugleich.
Was diese Regelung in der Praxis bedeutet, lässt sich einfach zusammenfassen: Durfte man KI bislang oft nicht nutzen, darf man sie nun nicht mehr verschweigen. Sie zwingt die Hochschulen damit, lange vernachlässigte Regelungen zum Umgang mit KI im Studium endlich auszuhandeln, darunter auch die Frage, wo KI noch als Assistenz und wo sie bereits als Plagiat gilt. Zugleich zwingt sie das Lehrpersonal der Universitäten, sich zum Thema KI weiterzubilden, um diese Unterscheidung besser bewerten zu können, gegebenenfalls auch unter Einsatz von KI selbst, etwa um Prozesse zu beschleunigen: beim Auffinden offensichtlicher Plagiate, Zitationsfehler, halluzinierter Inhalte oder erfundener Quellen.
Für Studierende könnte diese Regelung klare Vorteile bringen. Unklare und uneinheitliche Prüfungsregelungen würden damit beseitigt. Studierende wüssten, unter welchen Rahmenbedingungen sie mit KI im Studium und in Prüfungen arbeiten dürfen. Sie wären zudem besser für den Arbeitsmarkt gerüstet: Sie brächten die nötigen Kompetenzen bereits mit, um ohne größere Weiterbildung in die KI-Prozesse von Unternehmen und Institutionen einzusteigen, und verfügten über Fähigkeiten, die sich sonst nur durch aufwendige Weiterbildung erwerben ließen.
Gleichzeitig bleibt sie auch eine Frage des Privilegs, und bestehende Probleme könnten sich dabei sogar verschärfen. Wenn künftige Regelungen Studierenden das Bearbeiten von Prüfungsleistungen mit KI erlauben, hängt das Ergebnis auch von der Leistungsstärke und dem Funktionsumfang der jeweils genutzten Modelle ab. Studierende, die sich keinen Zugang zu leistungsstärkeren Modellen leisten können, hätten dadurch einen deutlichen Nachteil gegenüber jenen, die sich diesen Zugang kaufen und sich die Arbeit etwa durch agentische KI-Nutzung erheblich erleichtern können.
Der Erfolg einer solchen Regelung hängt somit stark von mehreren Bedingungen ab: den prüfungsrechtlichen Regelungen, der Weiterbildung des Lehrpersonals sowie dem Zugang zu KI-Modellen. Uneinheitliche oder weiterhin unklare Regelungen schaffen kein Fundament für eine gelungene Nutzung von KI im Studium, ein unaufgeklärtes Lehrpersonal kann Studierende nicht zu einem kritischen Umgang mit KI anleiten, und die Kopplung von Leistungsstärke an den studentischen Geldbeutel verschärft die bestehende Ungleichheit weiter.
Unser Fazit
Als Cultural Policy Lab unterstützen wir diesen Transformationsprozess konkret: durch die Weiterbildung von Lehrpersonal im Umgang mit KI, durch Beratung bei Zugangs- und Lizenzmodellen, wie sie Hochschulen für einen chancengerechten Zugang zu KI-Werkzeugen benötigen, und durch die Evaluation bestehender KI-Projekte und ihrer tatsächlichen Wirkung. Unser Ziel ist nicht eine möglichst umfassende Automatisierung von Bildung und Wissensarbeit. Es geht um Strukturen, in denen technologische Möglichkeiten, fachliche Qualität, gesellschaftliche Verantwortung und menschliche Entwicklung zusammengedacht werden.
Eine solche Auseinandersetzung lässt sich jedoch nicht dauerhaft als zusätzliche Aufgabe ‚on top‘ organisieren. Lehrende und Lernende sind bereits heute stark belastet. Es braucht deshalb Projektzusammenhänge und neue Lern- und Prüfungsformate, in denen fachliche Arbeit, der reflektierte Einsatz von KI und die Entwicklung menschlicher Kompetenzen miteinander verbunden werden.
Gleichzeitig besteht die entscheidende Aufgabe nicht darin, KI aus Hochschulen fernzuhalten. Sie besteht darin, Menschen dazu zu befähigen, KI kompetent, gerecht und verantwortlich einzusetzen, und zugleich diejenigen Fähigkeiten zu stärken, die sich nicht an eine Maschine delegieren lassen.
Die KI-Debatte ist zu komplex für die einfachen Lager, in die sie immer wieder gedrängt wird: hier der Untergang des kritischen Denkens, dort die Verheißung, künftig nahezu alles mit KI lösen zu können. Auch in unseren Diskussionen erleben wir immer wieder, wie schnell selbst inhaltlich fundierte Gespräche zur Projektionsfläche für bereits feststehende Positionen werden — ein Muster, das weder den Chancen noch den Risiken der Technologie gerecht wird. Unsere tägliche Arbeit zeigt: Es gibt einen differenzierteren und produktiveren Weg. Das Cultural Policy Lab steht deshalb für einen pragmatischen Kurs, gerade in Kultur sowie Kultur- und Geisteswissenschaften. Die Zukunft liegt weder in der Verweigerung noch in der bedingungslosen Automatisierung, sondern in Datensouveränität, menschlicher Urteilsfähigkeit und einem technologischen Zusammenspiel, bei dem die Maschine dem Menschen dient und nicht umgekehrt. Nicht mehr KI um jeden Preis, sondern bessere Entscheidungen darüber, wo, wie und zu wessen Bedingungen wir sie einsetzen.
Quellen
- Bayerische Staatsregierung (2026): Entwurf eines Gesetzes zur Änderung des Bayerischen Hochschulinnovationsgesetzes.
- Research Professional News (2026): Beitrag zur KI-Regulierung bei Anträgen an den European Research Council, mit einem Statement von Christian Steinau.
- Wissenschaftsrat (2026): Intellektuelle Souveränität. Empfehlungen für die Hochschulbildung in Zeiten von generativer KI (Drs. 3319-26).
- EURO-FH (2025): Trendstudie zur Nutzung und Bewertung von KI im Studium.
- Cultural Policy Lab & IW Consult: Smart Creativity – KI & Kreativwirtschaft.