Ihre überzeugende Argumentation zeigt, warum wir im KI-Zeitalter nicht weniger, sondern mehr Fachwissen benötigen. In ihrer Analyse deckt sie außerdem problematische Denkfehler in der aktuellen Bildungsdebatte auf. Zentrale Argumente des Beitrags: 📚 Verengter Wissensbegriff: Aktuell wird Wissen oft fälschlicherweise nur als auswendig gelerntes Faktenwissen verstanden. Dabei umfasst echtes Fachwissen viel mehr. Es reicht von prozeduralem Wissen bis hin zu verkörpertem, intuitivem Verstehen. 🧠 Kritisches Denken ist domänenspezifisch: Die Expertiseforschung zeigt eindeutig, dass kritisches Denken nicht als generische „Zukunftskompetenz” funktioniert, sondern tiefes fachspezifisches Wissen als Fundament braucht. ⚠️ Paradox der KI-Integration: Je mehr wir KI einsetzen, desto wichtiger wird menschliche Expertise. Denn nur, wer über fundiertes Fachwissen verfügt, kann KI-generierte Inhalte wirklich kritisch bewerten und validieren. 🚨 Risiko des „Deskilling“: Ein übermäßiges Vertrauen in KI kann zwar zu einer kognitiven Entlastung führen, reduziert aber gleichzeitig unsere Bereitschaft zum kritischen Denken. 🎯 Meine Ergänzung: Ich bin überzeugt, dass wir Fachwissen nicht nur zur Prüfung von KI-Ergebnissen benötigen. Um verschiedene KIs zu orchestrieren und mit ihnen einen profunden Fachdialog zu führen, ist tiefes Domänenwissen unverzichtbar. Die Qualität der Ausgaben von KI ist abhängig von der Qualität der Eingaben, da sich KI auf das Niveau der nutzenden Person einstellt. Nur mit fundiertem Fachwissen können präzise Fragen gestellt, komplexe Zusammenhänge erklärt und hochwertige, nuancierte Ergebnisse erzielt werden. Was bedeutet das für uns? Anstatt die Wissensvermittlung zu reduzieren, müssen wir sie stärken. Der Aufbau von tiefem, vernetztem Fachwissen ist entscheidend, um Lernende zu einem kritischen und erfolgreichen Umgang mit KI zu befähigen. Es geht nicht um ein Entweder-Oder. Die so oft geforderten „Future Skills” wachsen vielmehr erst auf dem fruchtbaren Boden von solidem Fachwissen.| 22 Kommentare auf LinkedIn

Dieser LinkedIn Learning-Kurs hilft Ihnen dabei, die besten Einsatzmöglichkeiten mit KI zu erkunden, um Infinite Learning und Infinite Development zu etablieren. Durch den Kurs führt Sie Jan Foelsing, Autor des Buchs »New Work braucht New Learning«, Tech-Experte und Tool-Nerd, der Unternehmen und Teams auf dem Weg zu einer wirksameren Lernkultur, New Learning und vor allem dem sinnvollen Einsatz von KI begleitet.

Berufswahl im Zeitalter der lernenden Maschinen – Offener Brief an meine Nichte (Abi-Jahrgang 2025) Liebe Anna, als du mich fragtest, ob „Informatik, Medienwissenschaft oder Politik“ noch zukunftssicher sind, merkte ich, wie löchrig die alte Landkarte der Arbeit geworden ist. Code wird von KI vervollständigt, Diagnosen von Algorithmen unterstützt, Routineverträge von Bots geprüft. Laut Weltwirtschaftsforum wird bis 2030 fast jede zweite Kompetenz umgeschrieben. Was also studieren? Meine Empfehlung: Drei Felder, die weniger vom Titel als vom Skill-Mix leben. Warum? Weil sie Eigenschaften bieten, die KI kaum kopieren kann: direkten Menschenkontakt, interdisziplinäres Denken und sinnliche Materialerfahrung. Sie bilden zusammen einen „Human Moat“ – einen Schutzwall gegen reine Automatisierung. 1 | HEALTH & HUMAN SERVICES – BERUFE MIT EMPATHIE-FAKTOR Das ist erwartbar: Pflege, Sozialarbeit, Therapie oder Pädagogik bleiben knapp, weil Demografie und Krisen Resilienz verlangen. Typische Rollen: Pflegefachfrau+, Physician Assistant, Tele-Coach Mental Health. Schlüssel-Skills: evidenzbasierte Pflege, interkulturelle Kommunikation, Basiswissen Medizinrecht und Datenschutz. 2 | TWIN-TRANSITION CAREERS – KLIMA × TECHNOLOGIE Smarte Mash-Ups: Unternehmen brauchen Talente, die CO₂-Reduktion mit Datenkompetenz verbinden. Typische Rollen: Nachhaltigkeits-Data-Analyst, Circular-Economy-Ingenieurin, KI-Policy-Analyst, Energy-Systems-Modeler. Schlüssel-Skills: Life-Cycle-Assessment, Python/R, EU-Regulatorik (CSRD, AI Act), Systemdenken. 3 | CRAFT & EXPERIENCE DESIGN – WERT DES EINZIGARTIGEN Je perfekter Massenware KI-optimiert ist, desto höher steigt der Wert des Nicht-Skalierbaren. Typische Rollen: Produktdesigner*in für Bio-Materialien, Restaurator, Schreinerin mit CNC-Know-how, UX-Designer für phygitale Erlebnisse. Schlüssel-Skills: Materialkunde, CAD/CAM & 3-D-Druck, Storytelling, Customer-Journey-Mapping. Das ist natürlich nur ein Ausschnitt. Aber ich denke, die Muster dahinter sind klar, um es selbst weiterzudenken. WAS VERSCHWINDET? Alles, was rein repetitiv ist: Standard-Reporting, einfache Software-Tests, seitenlange Vertragsprüfungen. Die Maschine erledigt es schneller und billiger – doch jemand muss die Systeme entwerfen, mit Daten füttern und ethisch beaufsichtigen. MEIN RAT IN DREI SÄTZEN >> Suche kein Joblabel, sondern ein Problem, das dich elektrisiert. << Kombiniere digitale Grundfitness, empathische Kommunikation und moralischen Kompass. Dann arbeitest du nicht gegen Maschinen, sondern mit ihnen – und kannst dir jederzeit einen neuen Beruf erfinden. Vielleicht startest du als Pflege-Informatikerin, wirst später KI-Ethikerin und eröffnest irgendwann eine Bäckerei, in der Roboter den Teig kneten, während du den Sauerteig fütterst und Kund:innen berätst. Zukunftssicherheit entsteht nicht aus einem Studium, sondern aus lebenslanger Lernlust. Die Welt bleibt turbulent, doch wer Richtung Sinn steuert, hat immer Rückenwind. Dein Onkel Stefan | 59 Kommentare auf LinkedIn

Andrej Karpathy's keynote on June 17, 2025 at AI Startup School in San Francisco. Slides provided by Andrej: https://drive.google.com/file/d/1a0h1mkwfmV2Plek...

𝐖𝐚𝐬 𝐢𝐬𝐭 𝐣𝐞𝐭𝐳𝐭 𝐞𝐢𝐠𝐞𝐧𝐭𝐥𝐢𝐜𝐡 𝐀𝐈 𝐋𝐢𝐭𝐞𝐫𝐚𝐜𝐲? Ich dachte mir, ich starte eine kleine Serie mit wissenschaftlichen Veröffentlichungen… | 15 comments on LinkedIn

Eine neue Studie analysiert das Potenzial der generativen KI als Universaltechnologie. Laut der Studie könnte KI die Produktivität steigern, das Wachstum beschleunigen und die Arbeitsmärkte schneller verändern als bisherige Basistechnologien.

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