Heute, am 1. Oktober 2026, schaut die RWTH Aachen auf eine Frage, die viele Studierende umtreibt: Lohnt sich ein Ingenieurstudium im Zeitalter künstlicher Intelligenz noch? Das Career Center der RWTH Aachen befragte dafür Unternehmen aus dem RWTH Career Club zu den Auswirkungen von KI auf den Berufseinstieg von Ingenieurinnen und Ingenieuren.

Repräsentativ ist die Umfrage nicht. Sie soll vielmehr ein Stimmungsbild liefern – und das fällt weniger dramatisch aus, als manche Schlagzeile vermuten lässt. Die befragten Unternehmen erwarten, dass KI die Arbeit verändert, sie aber nicht vollständig abschafft. Häufig geht es um einzelne Routineaufgaben, die künftig von Systemen übernommen werden könnten.

Wenn Routine verschwindet

Dazu zählen etwa das Zusammentragen von Daten, das Erstellen von Dokumentationen, das Aufbereiten von Informationen und erste Analysen. Auch in Softwareentwicklung und IT, Marketing und Vertrieb sowie Forschung und Entwicklung rechnen die Unternehmen mit Veränderungen. Was bislang Stunden oder Tage dauerte, lässt sich mit generativer KI teilweise deutlich schneller erledigen.

Generative KI kann Spezifikationen, Richtlinien, Datenblätter und andere Textdokumente in Sekundenschnelle auswerten. Künftig könnten auch technische Zeichnungen dazukommen. Für Ergebnisse von Ingenieurtätigkeiten – etwa Software – erstellt sie außerdem rasch Dokumentationen. Die Auswertungen sind überwiegend korrekt, aber nicht immer vollständig fehlerfrei. Genau darin sehen die Befragten das größte unmittelbare Potenzial. Mittelfristig soll die Qualität von Expertenniveau erreicht werden; vollständige Perfektion wird derzeit nicht erwartet.

Für Berufseinsteigerinnen und Berufseinsteiger hat das einen Haken: Wenn KI Routinearbeiten übernimmt, fallen teilweise Aufgaben weg, an denen Jungingenieurinnen und Jungingenieure bisher praktische Erfahrungen sammelten. Der erste Kontakt mit echten Daten, Dokumentationen oder Analysen könnte also anders aussehen als noch vor wenigen Jahren.

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Was Unternehmen von jungen Ingenieurinnen und Ingenieuren erwarten

Gesucht werden laut Umfrage nicht in erster Linie Menschen mit möglichst umfangreichem KI-Wissen. Gefragt sind vielmehr Personen, die KI fachgerecht anwenden können. Dazu gehören die Bereitschaft, sich mit neuen Technologien auseinanderzusetzen, Offenheit für Veränderungen und Verantwortungsbewusstsein – außerdem die Fähigkeit, KI sinnvoll einzusetzen und ihre Ergebnisse kritisch zu hinterfragen.

Die bloße Bedienung von ChatGPT gilt dabei noch nicht als KI-Kompetenz. Wer automatisch erzeugte Texte prüft, mögliche fachliche Fehler in plausibel wirkenden Antworten erkennt, die Belastbarkeit von Informationen beurteilt und entscheidet, was weiter kontrolliert werden muss, ist schon näher dran. Am Ende geht es darum, Konsequenzen für reale Entscheidungen ableiten zu können. Das klingt weniger nach Zauberei und mehr nach sauberem Hinsehen.

Eine Mehrheit der befragten Unternehmen meint deshalb, dass Fachwissen durch KI wichtiger wird. Ergebnisse müssen fachlich eingeordnet werden – und dafür braucht es nicht weniger Kenntnisse, sondern mehr fachlich fundierte Urteilskraft. Ein System kann eine Antwort liefern; ob sie für ein Bauteil, eine Software oder eine konkrete Entscheidung taugt, steht auf einem anderen Blatt.

Das Studium als Trainingsplatz

Wichtige Fähigkeiten für die Zukunft sind laut Beitrag, Fachwissen aufzubauen, neue Technologien auszuprobieren, Fragen zu stellen, Ergebnisse anzuzweifeln und Verantwortung zu übernehmen. Diese Dinge sollten bereits im Studium trainiert werden. Nicht erst am ersten Arbeitstag, wenn der Kalender voll ist und jemand nebenbei eine KI-Ausgabe abnicken soll.

Der Beitrag stammt von Anja Robert, Koordinatorin des Career Centers der RWTH Aachen University. Die Umfrage macht dabei keine Vorhersage für jeden einzelnen Betrieb. Sie zeigt aber, wohin der Wind weht: KI kann vieles beschleunigen, doch die fachliche Prüfung bleibt bei den Menschen – gerade dort, wo eine scheinbar plausible Antwort echte Folgen hat.

Und so wird der Berufseinstieg vermutlich nicht einfach nur leichter oder schwieriger. Er wird stellenweise schneller, an manchen Stellen anspruchsvoller und für Studierende vielleicht auch ein wenig ungewohnt. Zwischen Datenblättern, technischen Zeichnungen und automatisch erstellten Dokumentationen bleibt jedenfalls genug zu tun: ausprobieren, nachfragen, misstrauisch werden – und dann entscheiden.