Session-Dokumentation • Input • Deutsch

Mind the Gap: Welche Future Skills der Wirtschaft fehlen

Cover-Bild für Mind the Gap: Welche Future Skills der Wirtschaft fehlen

Hinweis: Die Inhalte auf dieser Seite wurden teilweise von KI generiert und können Fehler enthalten.

Wortwolke

KI-generierter Inhalt

Zitate

KI-generierter Inhalt

„Das Interessante ist jetzt [...] dass aus Sicht der Entscheider*innen, also der Führungskräfte vor allem der Schwerpunkt auf solchen sehr fachspezifischen Kompetenzen liegt.“

„Wir haben jetzt hier mal die Top fünf Future Skills rausgesucht [...] AI Literacy [...] da haben dreißig Komma neun Prozent gesagt, die fehlt in hohem Maß oder sehr hohem Maße.“

„Auf Platz eins landet er in Praxisbezug und praktisch Erfahrungen im Studium stärken, wo wir uns auch total anschließen können.“

Zusammenfassung

KI-generierter Inhalt

Kontext

Die Session beleuchtet die Diskrepanz zwischen den Kompetenzanforderungen der Wirtschaft und der aktuellen Hochschulausbildung in Deutschland. Vor dem Hintergrund der technologischen Transformation, der KI-Revolution und des Fachkräftemangels stellt sich die Frage, welche Future Skills in Unternehmen besonders fehlen. Die Referent:innen präsentieren exklusive Ergebnisse einer Unternehmensbefragung auf Basis des aktualisierten Future-Skills-Frameworks 2030 des Stifterverbands. Ziel ist es, Handlungsempfehlungen für Hochschulen abzuleiten, um Absolvent:innen besser auf die Anforderungen der Arbeitswelt vorzubereiten.


Kernaussagen

1. Signifikante Kompetenzlücke bei KI- und technologischen Future Skills

  • Die Studie des Stifterverbands identifiziert eine deutliche Lücke („Gap“) in deutschen Unternehmen, insbesondere bei KI-Kompetenzen (AI Literacy) mit 30,9 % der Befragten, die einen hohen oder sehr hohen Mangel angeben.
  • Weitere stark nachgefragte Kompetenzen:
    • Engineering Autonomous Systems (28,9 %)
    • Data Science und Analytics (28,8 %)
    • Change Management im Kontext von KI (27,9 %)
  • Diese Kompetenzen sind Teil der „technologischen Spitzenkompetenzen“ im Future-Skills-Framework 2030, die vorrangig für Expert:innen relevant sind.

2. Grundlegende Future Skills weniger kritisch eingeschätzt

  • Kompetenzen wie Data Literacy, ethische Kompetenz und Diversitätskompetenz werden von den Unternehmen als weniger fehlend eingestuft (unter 15 %).
  • Mögliche Erklärungen:
    • Diese Fähigkeiten sind bereits in vielen Unternehmen vorhanden oder werden als weniger unmittelbar wettbewerbsrelevant wahrgenommen.
    • Die Befragung fokussierte sich auf die Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen, was die Priorisierung technischer Skills erklären könnte.
  • Hinweis: Die Interpretation ist vorläufig – ein Mangel an diesen Kompetenzen könnte auch bedeuten, dass sie bereits ausreichend vorhanden sind.

3. Positives Bild der Hochschulabsolvent:innen, aber Verbesserungspotenzial

  • 50 % der Unternehmen bewerten die Ausstattung von Absolvent:innen mit Future Skills als gut oder sehr gut.
  • 30 % sind unentschieden, während 18 % die Ausstattung als schlecht und 3 % als sehr schlecht einschätzen.
  • Vergleich zu früheren Studien: Die aktuelle Bewertung fällt positiver aus, was auf Fortschritte in der Hochschulbildung hindeutet.

4. Forderungen der Wirtschaft an Hochschulen

  • Stärkung des Praxisbezugs: Unternehmen wünschen sich mehr praktische Erfahrungen im Studium (z. B. durch Projekte, Praktika).
  • Gezielte Kurse und Module zu Future Skills: Integration von Schulungen zu Themen wie KI, Data Science oder Change Management.
  • Strategische Verankerung in der Fachlehre: Future Skills sollten nicht isoliert, sondern in bestehende Lehrpläne integriert werden, um den Transfer in die Berufspraxis zu erleichtern.
    • Vorteile: Höhere Motivation der Studierenden, direkter Anwendungsbezug.
    • Herausforderungen: Überlastete Lehrpläne, Notwendigkeit der Qualifizierung von Lehrenden.

5. Struktur des Future-Skills-Frameworks 2030

  • Das Framework umfasst 30 Future Skills, unterteilt in eine Pyramide mit vier Ebenen:
    1. Allgemeine Zukunftskompetenzen (z. B. Selbstorganisation, Kritikfähigkeit) – relevant für alle.
    2. Digitale Zukunftskompetenzen (z. B. Data Literacy) – Basis für die digitale Teilhabe.
    3. Gemeinschaftsorientierte Zukunftskompetenzen (z. B. Dialogkompetenz, Diversitätskompetenz) – für soziale Interaktion.
    4. Transformative Zukunftskompetenzen (z. B. Change Management) – für Anpassungsfähigkeit.
    5. Technologische Zukunftskompetenzen (z. B. AI Literacy, Engineering Autonomous Systems) – für Expert:innen.
  • Erstmals enthält das Framework Definitionen für alle 30 Kompetenzen, was die Anwendbarkeit erhöht.

Fazit

Die Studie zeigt, dass technologische Future Skills – insbesondere im Bereich KI – in der Wirtschaft am dringendsten benötigt werden. Während grundlegende Kompetenzen wie Data Literacy oder ethische Kompetenz weniger kritisch eingeschätzt werden, besteht Handlungsbedarf bei der Vermittlung von Spitzenkompetenzen und der Verknüpfung von Theorie und Praxis in der Hochschulbildung.

Handlungsempfehlungen:

  1. Hochschulen sollten Future Skills strategisch in die Fachlehre integrieren, statt sie als isolierte Zusatzangebote zu behandeln.
  2. Unternehmen können durch Kooperationen mit Hochschulen (z. B. Praxisprojekte, Gastvorträge) den Transfer fördern.
  3. Politik und Bildungsinstitutionen sollten die Qualifizierung von Lehrenden in Future Skills vorantreiben, um nachhaltige Curricula zu ermöglichen.

Ausblick:

  • Die finale Veröffentlichung der Studie ist für Anfang September 2023 geplant.
  • Das Community Symposium des Stifterverbands (3.–4. Dezember 2023 in Osnabrück) bietet eine Plattform für den Austausch zur strategischen Verankerung von Future Skills an Hochschulen.

Fragen & Antworten

KI-generierter Inhalt
Wie ist die Kompetenz 'AI Literacy' definiert?

AI Literacy umfasst das Verständnis von KI und deren Anwendung, die produktive Nutzung von KI-Systemen sowie die Fähigkeit, Chancen und Risiken kritisch zu hinterfragen, um souverän in einer KI-beeinflussten Welt zu handeln.

Sollten Future Skills eher in die Fachlehre integriert werden, statt in separaten Pflichtmodulen unterrichtet zu werden?

Die Integration in die Fachlehre ermöglicht einen besseren Transfer in die Praxis und steigert die Motivation der Studierenden durch den direkten Fachbezug, ist jedoch aufgrund überlasteter Lehrpläne und der notwendigen Einbindung der Lehrenden aufwendiger als zentrale Angebote.

Liegt es an der Motivation und den Prioritäten der befragten Entscheider, dass Dialog- und Ethikkompetenz als weniger fehlend beurteilt wurden, und würden Personen im Bildungssektor dies anders sehen?

Es ist eine Hypothese, dass die Befragten primär die unmittelbare Wettbewerbsfähigkeit im Blick hatten. Es wird vermutet, dass Bildungseinrichtungen diese Kompetenzen anders gewichten und als wichtiger einstufen würden.

Glossar

KI-generierter Inhalt
BegriffDefinition
Future-Skills-Framework 2030Ein vom Stifterverband entwickeltes Modell, das 30 Zukunftskompetenzen in einer Pyramidenstruktur aus fünf verschiedenen Ebenen definiert.
AI LiteracyDie Kompetenz, KI-Systeme produktiv zu nutzen, deren Funktionsweise zu verstehen sowie Chancen und Risiken kritisch zu hinterfragen.
Engineering Autonomous SystemsEine technologische Spitzenkompetenz, die sich mit der Entwicklung und Steuerung autonomer Systeme befasst.
Data LiteracyDie grundlegende Fähigkeit, Daten zu lesen, zu verstehen, zu analysieren und kritisch zu bewerten.
Transformative ZukunftskompetenzenFähigkeiten wie Change Management, die die Anpassungsfähigkeit an tiefgreifende Veränderungen ermöglichen.
Gemeinschaftsorientierte ZukunftskompetenzenKompetenzen wie Dialog- und Diversitätskompetenz, die für die soziale Interaktion und Zusammenarbeit essenziell sind.
Technologische ZukunftskompetenzenHochspezialisierte Fachkompetenzen in Schlüsseltechnologien, die primär für Expert:innen relevant sind.
GapDie Diskrepanz zwischen den in der wirtschaftlichen Praxis benötigten Kompetenzprofilen und der tatsächlichen Ausstattung von Hochschulabsolvent:innen.

Diagramm

KI-generierter Inhalt
100%
mindmap
  root)Mind the Gap: Future Skills in der Wirtschaft(
    ["Kompetenzlücke bei KI & Technologie"]
      ["AI Literacy (30,9% Mangel)"]
      ["Engineering Autonomous Systems (28,9%)"]
      ["Data Science & Analytics (28,8%)"]
    ["Grundlegende Future Skills"]
      ["Data Literacy (geringer Mangel)"]
      ["Ethische & Diversitätskompetenz"]
    ["Bewertung von Absolvent:innen"]
      ["50% gut/sehr gut ausgestattet"]
      ["18% schlecht/3% sehr schlecht"]
    ["Forderungen an Hochschulen"]
      ["Mehr Praxisbezug (Projekte, Praktika)"]
      ["Integration in Fachlehre"]
    ["Future-Skills-Framework 2030"]
      ["4 Ebenen (Allgemein bis Technologisch)"]
      ["30 definierte Kompetenzen"]
    ["Handlungsempfehlungen"]
      ["Strategische Lehrplan-Integration"]
      ["Unternehmenskooperationen"]