Lohnt sich ein Studium noch, wenn KI so viele Jobs verändert?
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KI trifft nicht nur Routinejobs. Viele stark exponierte Tätigkeiten liegen in gut bezahlten Wissensberufen, für die Menschen jahrelang studieren. Gleichzeitig sind tertiäre Abschlüsse in der Schweiz weiterhin mit tieferer Erwerbslosigkeit und höheren Einkommen verbunden. Für Eltern folgt daraus weder «unbedingt studieren» noch «lieber eine Lehre». Die bessere Frage lautet: Welche Optionen kauft ein Bildungsweg – und welche schliesst er?
Ein Studium war nie eine Garantie.
Aber für viele Familien fühlte es sich lange ein bisschen so an.
Gute Matura. Gute Universität. Guter Abschluss. Dann ein Beruf, in
dem Denken knapp ist und deshalb gut bezahlt wird.
KI macht genau diese Erzählung unruhig.
Denn plötzlich kann Software Dinge, die sehr nach Akademikerarbeit
aussehen: Texte entwerfen, Daten analysieren, programmieren, juristische
Dokumente durchsuchen, Präsentationen bauen, Recherchen
zusammenfassen.
Dann liegt eine Frage nahe:
Warum noch vier oder fünf Jahre studieren, wenn KI einen Teil dieser Arbeit in Sekunden erledigt?
Die Gegenfrage klingt ebenso plausibel:
Wenn sich Arbeit schneller verändert, braucht mein Kind dann nicht gerade mehr Bildung, um flexibel zu bleiben?
Beide Fragen treffen etwas Reales.
Aber beide sind zu grob.
Denn «Studium» ist keine einzelne Investition. Und «KI-Risiko» ist
keine Eigenschaft, die man einem Beruf einfach ankleben kann.
Für Eltern wird deshalb eine andere Frage wichtiger:
Welcher Bildungsweg lässt meinem Kind auch dann noch gute Möglichkeiten, wenn unsere heutige Vorstellung vom späteren Beruf falsch ist?
Das ist die eigentliche Option-Value-Frage.
Hochschulabschlüsse stehen in der Schweiz weiterhin mit starken Arbeitsmarktergebnissen in Verbindung
Beginnen wir mit dem Teil der Geschichte, den die KI-Debatte leicht
verdeckt.
Menschen mit tertiärer Ausbildung haben in der Schweiz im
Durchschnitt weiterhin eine starke Arbeitsmarktposition.
Die OECD weist für 2024 bei den 25- bis 34-Jährigen eine
Erwerbslosenquote von 4,0 Prozent für Personen mit Tertiärabschluss aus.
Bei Personen mit Abschluss auf Sekundarstufe II oder postsekundärer
nichttertiärer Stufe waren es 4,9 Prozent; ohne Abschluss auf
Sekundarstufe II 11,5 Prozent.[1]
Auch beim Einkommen besteht weiterhin ein deutlicher Zusammenhang.
Erwerbstätige mit Tertiärabschluss verdienen in den Schweizer OECD-Daten
im Durchschnitt mehr als Personen mit Abschluss auf Sekundarstufe II.[1]
Das ist wichtig.
Aber es beweist nicht, dass ein Studium für jedes Kind eine Rendite
von X Prozent erzeugt.
Menschen, die studieren, unterscheiden sich bereits vorher. Fächer
unterscheiden sich. Berufe unterscheiden sich. Erfahrung, Arbeitszeit
und Karrierewege unterscheiden sich.
Die Daten sagen deshalb etwas Engeres:
Ein Tertiärabschluss ist in der Schweiz heute keineswegs ein
wertlos gewordenes Signal.
KI hat diesen Befund bisher nicht aufgehoben.
Aber «ein Studium» gibt es ökonomisch gar nicht
Schon bevor wir über KI sprechen, zerfällt die Kategorie Studium in
sehr unterschiedliche Realitäten.
Das Bundesamt für Statistik hat den Abschlussjahrgang 2022 ein Jahr
später untersucht.
Bei Masterabsolventinnen und -absolventen universitärer Hochschulen
lag die Erwerbslosenquote insgesamt bei 3,9 Prozent. Bei
FH-Bachelorabsolventinnen und -absolventen waren es 3,4 Prozent, bei
Absolventinnen und Absolventen pädagogischer Hochschulen 0,8 Prozent.[2]
Spannender sind jedoch die Unterschiede innerhalb
dieser Gruppen.
Bei UH-Masterabsolventen reichte die Erwerbslosenquote von 1,4
Prozent in Medizin und Pharmazie und 2,1 Prozent in technischen
Wissenschaften bis zu 11,2 Prozent in der Gruppe «Interdisziplinäre und
andere».[2]
Auch die standardisierten Erwerbseinkommen unterscheiden sich
deutlich. Ein Jahr nach Abschluss lagen die Werte in den BFS-Daten
beispielsweise bei rund 89’300 Franken für Medizin und Pharmazie und
87’100 Franken für Wirtschaftswissenschaften. In den
Rechtswissenschaften waren es 65’000 Franken – unter anderem, weil viele
Absolventen zu diesem Zeitpunkt ein Anwaltspraktikum absolvieren. Bei
FH-Absolventen lagen Technik und IT bei 85’800 Franken, Design bei
54’700 Franken.[2]
Das sind keine Ranglisten für Jugendliche.
Sie zeigen etwas Wichtigeres:
Der Satz «Ein Studium lohnt sich» ist fast so unpräzise wie
der Satz «Aktien lohnen sich».
Welche Ausbildung? In welchem Fach? Zu welchem Preis? Mit welchem
Ziel? Mit welchem Einstieg? Mit welchen Alternativen?
Erst dann wird die Frage sinnvoll.
KI trifft ausgerechnet viele Tätigkeiten, für die wir bisher lange ausgebildet haben
Die alte Automatisierungsgeschichte lautete oft: Maschinen übernehmen
repetitive körperliche Arbeit oder einfache Bürotätigkeiten; höhere
Bildung schützt.
Bei generativer KI ist das schwieriger.
Aktuelle Expositionsmasse der ILO und der OECD zeigen hohe technische
Überlappung gerade mit Tätigkeiten in Business, Finanzen, Informatik,
Mathematik, Bildung und anderen wissensintensiven Berufen.[3][4]
Das bedeutet nicht, dass diese Berufe verschwinden.
Exposition ist nicht Jobverlust.
Ein System kann einen Teil einer Arbeit sehr gut können und trotzdem
die Nachfrage nach Menschen erhöhen, wenn Produktivität, Qualität oder
Nachfrage steigen. Firmen müssen Technologie ausserdem tatsächlich
einführen, Prozesse verändern und Verantwortung neu verteilen.
Aber eine Konsequenz folgt schon heute:
«Studieren» ist kein vernünftiger Schutzmechanismus gegen
KI-Exposition.
Manche der am stärksten exponierten Tätigkeiten sind gerade jene, für
die Menschen studieren.
Ein neues US-Signal zeigt, wo die eigentliche Verwundbarkeit liegen könnte
Im September 2026 erschien eine besonders interessante – und
besonders frische – Studie des Center for Economic Studies beim US
Census Bureau.[5]
Die Autoren analysieren administrative Daten zu Bachelorabsolventen
aus mehr als 350 Institutionen. Sie ordnen Studienfächer danach, wie
stark die später typischen Tätigkeiten gegenüber KI exponiert sind, und
vergleichen die Entwicklung vor und nach der breiten Verfügbarkeit von
ChatGPT.
In ihrem Design sank bei Absolventen aus dem obersten Zehntel der
KI-exponierten Studienfächer die Wahrscheinlichkeit, direkt nach dem
Abschluss beschäftigt zu sein, relativ um fünf Prozentpunkte. Die
Einkommen im ersten vollen Quartal lagen 13 Prozent tiefer. Nach zwei
Jahren war der Einkommensunterschied kleiner, aber noch sichtbar.[5]
Besonders stark exponiert waren Fächer rund um Informatik,
Informationssysteme und Softwareentwicklung.[5]
Das klingt wie ein Beweis gegen das Studium.
Ist es nicht.
Die Arbeit ist ein Working Paper, erst im September
2026 erschienen und nicht nach dem Review-Prozess regulärer
Census-Publikationen begutachtet. Sie deckt einen Teil des
US-Hochschulsystems ab, nicht die Schweiz. Und auch die Autoren
schreiben ausdrücklich, dass technische Exposition nicht mechanisch in
Einführung oder Substitution übersetzt werden darf.[5]
Trotzdem ist das Signal wichtig.
Nicht weil es zeigt, dass Informatik «eine schlechte Wahl» geworden
ist.
Sondern weil es eine alte Annahme zerstört:
Ein anspruchsvoller Hochschulabschluss schützt nicht automatisch vor einer schwierigen ersten Arbeitsmarktphase.
Das verbindet diesen Artikel direkt mit der Frage der
Einstiegsjobs.
Ein Bildungsweg kann langfristig wertvoll sein und gleichzeitig an
seinem Übergang in den ersten Beruf ein neues Nadelöhr entwickeln.
Der Wert eines Studiums steckt nicht nur in den ersten Aufgaben danach
Hier liegt eine zweite Denkfalle.
Wenn KI Aufgaben automatisieren kann, die ein Absolvent im ersten Job
macht, folgt daraus nicht automatisch, dass das Studium wertlos geworden
ist.
Ein Studium kann mehrere Dinge gleichzeitig kaufen:
Zugang. Für bestimmte Berufe und weitere
Ausbildungsstufen ist ein formaler Abschluss Voraussetzung.
Tiefe. Mathematik, Naturwissenschaften, Medizin,
Recht oder Ingenieurwissenschaften bestehen nicht nur aus dem Output,
den KI später unterstützt. Sie bauen Modelle, Begriffe und Fachwissen
auf, die nötig sind, um Ergebnisse zu verstehen und zu beurteilen.
Signal. Ein Abschluss sagt Arbeitgebern etwas über
absolvierte Anforderungen – auch wenn dieses Signal je nach Fach
unterschiedlich stark ist.
Netzwerk und Institutionen. Hochschulen verbinden
Studierende mit Forschenden, Unternehmen, Praktika, Peers und
Rekrutierungswegen.
Optionen. Ein Abschluss kann Zugänge zu Berufen,
Masterprogrammen, Forschung oder internationalen Laufbahnen eröffnen,
die ohne ihn schwieriger oder unmöglich wären.
Keine dieser Funktionen ist automatisch wertvoll genug, um jedes
Studium zu rechtfertigen.
Aber keine verschwindet bloss deshalb, weil ChatGPT gute Texte
schreibt.
In der Schweiz ist die Alternative zum Studium nicht «keine Bildung»
Das ist vielleicht der wichtigste Unterschied zu vielen
internationalen Debatten.
Die Schweiz hat nicht nur den Weg Gymnasium → Universität.
Die Berufsmaturität verbindet ein eidgenössisches Fähigkeitszeugnis
mit dem Zugang zu einem fachlich passenden Fachhochschulstudium.[6]
Wer eine Berufs- oder Fachmaturität besitzt, kann über die
Ergänzungsprüfung Passerelle Zugang zu universitären und pädagogischen
Hochschulen erhalten.[7]
Nach einem EFZ stehen zudem Wege in die höhere Berufsbildung offen –
über höhere Fachschulen, eidgenössische Fachausweise und Diplome.[8]
Diese Durchlässigkeit verändert die Entscheidung fundamental.
Ein 15- oder 16-jähriger Mensch entscheidet in der Schweiz oft
nicht ein für alle Mal zwischen Arbeit und Bildung.
Er kann einen Weg wählen, der früh praktische Kompetenz und Einkommen
aufbaut und spätere Bildungsoptionen offenhält.
Umgekehrt kann jemand nach der gymnasialen Maturität an einer FH
praxisnah studieren oder über ein Praktikum Zugang erhalten.
Die Übergänge kosten Zeit und Aufwand. Sie sind nicht
frictionless.
Aber sie existieren.
Unter Unsicherheit ist das wertvoll.
Genau deshalb ist «Lehre oder Studium?» die falsche Binärfrage
Auch die aktuellen Schweizer Arbeitsmarktdaten zeigen, dass mehrere
tertiäre Wege funktionieren.
Eine BFS-Übersicht zum Eintritt in den Arbeitsmarkt zeigt für den
Abschlussjahrgang 2022 hohe Erwerbstätigenquoten ein Jahr nach
verschiedenen tertiären Abschlüssen – sowohl bei UH-Mastern als auch bei
höherer Berufsbildung und höheren Fachschulen.[9]
Die Werte darf man nicht wie eine Rangliste lesen. Manche Gruppen
studieren weiter, Fächer und Altersstrukturen unterscheiden sich, und
die Wege starten zu unterschiedlichen Zeitpunkten im Erwerbsleben.
Aber sie machen etwas sichtbar:
Die Schweiz bietet mehrere ernsthafte Wege in anspruchsvolle
Arbeit.
Das ist im KI-Zeitalter eher ein Vorteil als ein Problem.
Denn niemand weiss heute zuverlässig, welcher konkrete Beruf 2035 den
besten Markt haben wird.
Ein System mit mehreren Übergängen ist robuster als eines, in dem
eine einzige Entscheidung mit 16 Jahren den Rest der Laufbahn
festlegt.
Was kostet ein Studium wirklich?
Auch hier hilft es, zwei Dinge nicht zu verwechseln.
Die direkten Studiengebühren an öffentlichen Schweizer Universitäten
sind für Bildungsinländer vergleichsweise moderat. Für das Studienjahr
2026/27 liegen die auf swissuniversities ausgewiesenen Semestergebühren
je nach universitärer Hochschule ungefähr zwischen 435 und 2’000
Franken; bei Fachhochschulen bewegen sich viele Angebote ebenfalls im
hohen dreistelligen bis niedrigen vierstelligen Bereich.[10]
Aber Gebühren sind nicht die wichtigsten Kosten eines
Vollzeitstudiums.
Zeit ist es.
Während mehrerer Jahre entstehen Lebenshaltungskosten.
Vollzeiterwerbseinkommen wird aufgeschoben. Und wenn ein Studium
abgebrochen oder in eine Richtung geführt wird, die kaum zum eigenen
Profil passt, kann der Verlust grösser sein als die
Semesterrechnung.
Deshalb ist «Die Uni ist in der Schweiz günstig» als
Investitionsargument unvollständig.
Die richtige Rechnung enthält mindestens:
- direkte Kosten;
- Zeit bis zu einem arbeitsmarktfähigen Abschluss;
- Wahrscheinlichkeit, den Weg erfolgreich und motiviert zu beenden;
- Qualität des Berufseinstiegs;
- spätere Wechselmöglichkeiten;
- und den Wert der Fähigkeiten und Zugangsrechte, die tatsächlich entstehen.
Vielleicht wird ein gutes Studium durch KI sogar wertvoller
Das ist eine plausible Gegenhypothese – aber noch keine gesicherte
Tatsache.
Wenn KI Routineoutput billig macht, könnte tiefes Verständnis relativ
wichtiger werden.
Nicht weil ein Mensch schneller rechnen oder schreiben muss als die
Maschine.
Sondern weil jemand entscheiden muss:
Ist das Modell passend?
Ist die Antwort plausibel?
Welche Annahme fehlt?
Was ist rechtlich, medizinisch oder technisch vertretbar?
Was tun wir, wenn die Daten ausserhalb des bekannten Bereichs
liegen?
Wer trägt Verantwortung?
Das wäre die Welt, in der Hochschulbildung nicht weniger, sondern
anders wertvoll wird: weniger als Produktionslizenz für
Texte und Tabellen, mehr als Aufbau von Fachmodellen, Urteil und Zugang
zu komplexen Institutionen.
Aber auch hier gilt die Gegenprobe.
Ein Studiengang, der hauptsächlich Aufgaben trainiert, die
Studierende sofort an KI delegieren können, ohne unabhängiges
Verständnis aufzubauen, verdient diesen Wert nicht automatisch.
Ein Abschluss kann prestigeträchtig sein und trotzdem ein schlechter
Lernpfad.
Und vielleicht wird ein guter Berufsweg ebenfalls wertvoller
Auch das ist plausibel.
Wer früh in realen Arbeitsprozessen lernt, sammelt Kontext,
Kundenkontakt, Materialverständnis, Verantwortung und Feedback – Dinge,
die sich nicht vollständig aus einem Lehrbuch beziehen lassen.
Mit Berufsmaturität, FH und höherer Berufsbildung kann dieser Weg
gleichzeitig weitere Bildungsoptionen offenhalten.[6][8]
Aber daraus folgt nicht, dass «die Lehre der Gewinner der KI-Zeit»
ist.
Robotik und KI verändern auch technische, handwerkliche und
industrielle Tätigkeiten. Manche Berufe werden produktiver, andere
Aufgaben werden automatisiert, neue Anforderungen entstehen.
Diese Frage gehört deshalb in den eigenen Artikel über die Lehre.
Für #87 reicht der wichtigere Punkt:
Ein Bildungsweg ist dann robust, wenn er nicht nur auf einen
heutigen Job optimiert, sondern spätere Bewegung
ermöglicht.
Für Eltern: Kauft keine Etikette. Kauft Optionen.
«Universität», «FH», «HF» und «Lehre» sind Etiketten.
Sie sagen etwas – aber nicht genug.
Bevor ihr euch fragt, welcher Weg mehr Prestige hat oder heute das
höhere Einstiegsgehalt verspricht, stellt sieben andere Fragen.
1. Was kann mein Kind danach wirklich?
Nicht: Welches Diplom hängt an der Wand?
Sondern: Welche fachlichen Modelle, praktischen Fähigkeiten und
Urteilsfähigkeiten besitzt es, die vorher nicht da waren?
2. Welche Türen öffnet der Abschluss?
Gibt es Berufe, Lizenzen, Masterprogramme oder Funktionen, die ohne
diesen Abschluss nicht zugänglich wären?
Ein formaler Zugang kann in einer unsicheren Welt echten Optionswert
haben.
3. Wie sieht die erste Sprosse nach dem Abschluss aus?
Ein hervorragendes Curriculum nützt weniger, wenn der Einstieg in den
Beruf zum Nadelöhr wird.
Gibt es Praktika, klinische Jahre, Lehrbetriebe, Traineeprogramme,
Juniorrollen oder andere Wege, in denen aus Wissen Erfahrung wird?
4. Wie durchlässig ist der Weg?
Kann mein Kind später aufsteigen, wechseln oder studieren?
Oder wird ein Richtungswechsel teuer und langsam?
5. Was kostet der Weg wirklich?
Nicht nur Semestergebühren.
Auch Zeit, Lebenshaltung, entgangenes Einkommen und das Risiko eines
Fehlstarts.
6. Welche Beziehung hat der Zielbereich zu KI?
Übernimmt KI einen grossen Teil des Outputs?
Hilft sie Fachleuten, bessere Arbeit zu leisten?
Bleiben Urteil, Verantwortung, physische Ausführung oder menschliche
Interaktion zentral?
Und vor allem: Wie sicher wissen wir das überhaupt?
7. Was bleibt, wenn Plan A nicht funktioniert?
Das ist die wichtigste Frage unter Unsicherheit.
Wenn der gewünschte Beruf in fünf Jahren weniger attraktiv ist:
Welche Fähigkeiten, Zugänge und Wechselmöglichkeiten bleiben trotzdem
wertvoll?
Diese sieben Fragen sind eine Orientierungshilfe,
keine wissenschaftlich validierte Skala.
Sie sollen keine Punktzahl produzieren.
Sie sollen verhindern, dass eine Familie eine irreversible
Entscheidung aufgrund eines Schlagworts trifft.
Also: Lohnt sich ein Studium noch?
Für manche Ziele ist ein Studium unverzichtbar.
Für andere kann eine Lehre mit Berufsmaturität, eine FH oder die
höhere Berufsbildung den besseren Lern- und Optionspfad bieten.
Und bei manchen Studiengängen muss die Frage heute härter gestellt
werden als noch vor wenigen Jahren: Was genau lernt mein Kind dort – und
wie sieht der Berufseinstieg aus, wenn KI einen Teil der bisherigen
Juniorarbeit übernimmt?
Die aktuellen Schweizer Daten geben keinen Grund, das Studium
abzuschreiben.
Die neue KI-Evidenz gibt aber ebenso wenig Grund, einen
Hochschulabschluss weiterhin als Versicherung gegen technologischen
Wandel zu betrachten.
Die robustere Familienstrategie ist deshalb nicht:
«Studieren oder nicht studieren?»
Sondern:
Welcher Weg baut echte Kompetenz auf, öffnet wertvolle Türen und lässt meinem Kind genug Möglichkeiten, wenn die Zukunft anders kommt als geplant?
Das ist weniger beruhigend als eine Liste der «besten
Abschlüsse».
Aber sehr wahrscheinlich die bessere Entscheidung.
Eltern-Check: Wie viel Option Value hat dieser Bildungsweg?
Diese Fragen sind eine Orientierungshilfe, keine
wissenschaftlich validierte Skala.
- Kompetenz: Was kann mein Kind danach unabhängig besser als vorher?
- Zugang: Welche wertvollen Türen öffnet der Abschluss wirklich?
- Einstieg: Gibt es einen glaubwürdigen Weg von Ausbildung zu anspruchsvoller Arbeit?
- Durchlässigkeit: Wie leicht kann mein Kind später weiterlernen oder die Richtung wechseln?
- Kosten: Was kosten Zeit, Geld und entgangenes Einkommen zusammen?
- KI-Beziehung: Wird die Technologie eher Ersatz, Werkzeug oder Lernpartner – und wie unsicher ist diese Einschätzung?
- Fallback: Welche brauchbaren Optionen bleiben, wenn Plan A scheitert?
Ein Weg mit einem starken Plan A und mehreren guten Plan Bs ist unter
Unsicherheit oft interessanter als ein Weg, der nur dann funktioniert,
wenn unsere heutige Prognose exakt stimmt.
Quellen
[1] OECD. (2025). Education at a glance 2025: Switzerland. Country note. https://www.oecd.org/en/publications/education-at-a-glance-2025_1a3543e2-en/switzerland_e7c7fc03-en.html
[2] Bundesamt für Statistik. (2024). Die berufliche Situation von Hochschulabsolventinnen und -absolventen des Abschlussjahrgangs 2022 im Jahr 2023 [Medienmitteilung]. https://dam-api.bfs.admin.ch/hub/api/dam/assets/32172110/master
[3] Merola, R., Ernst, E., Samaan, D., del Rio-Chanona, M., & Teutloff, O. (2026). Workers’ exposure to AI: What indicators tell us – and what they don’t [Research brief]. International Labour Organization. DOI: 10.54394/00033279.
[4] OECD. (2026). The OECD AI exposure measure: Mapping the OECD AI Capability Indicators to occupations (OECD Artificial Intelligence Papers No. 59). DOI: 10.1787/f3da0f0a-en.
[5] Orr, C., Tucker, L. C., & Warren, L. (2026). Graduating into disruption: Labor market outcomes for AI-exposed college majors (CES Working Paper No. 26-56). U.S. Census Bureau, Center for Economic Studies. https://www.census.gov/library/working-papers/2026/adrm/CES-WP-26-56.html
[6] Staatssekretariat für Bildung, Forschung und Innovation. (n.d.). Berufsmaturität. https://www.sbfi.admin.ch/de/berufsmaturitaet
[7] Staatssekretariat für Bildung, Forschung und Innovation. (n.d.). Ergänzungsprüfung Passerelle. https://www.sbfi.admin.ch/de/ergaenzungspruefung-passerelle
[8] Staatssekretariat für Bildung, Forschung und Innovation. (n.d.). Ausbildungsstrukturen – Durchlässigkeit. https://www.sbfi.admin.ch/sbfi/de/home/bildung/bwb/bgb/berufsentwicklung/aspekte/ausbildungsstrukturen.html
[9] Bundesamt für Statistik. (2025). Eintritt in den Arbeitsmarkt [Infografik; BFS – eHBB, EHA und LABB]. https://dam-api.bfs.admin.ch/hub/api/dam/assets/36264320/master
[10] swissuniversities. (2026). Studiengebühren der universitären Hochschulen und Fachhochschulen, Studienjahr 2026–27. https://www.swissuniversities.ch/themen/studium-lehre/informationen-zum-studium/studiengebuehren/studiengebuehren-uh