Die offiziellen KI-Tools der Hochschulen sind tot. Sie waren nie lebendig.

Zwischen Anspruch und Wirklichkeit klafft in den deutschen Hochschulen eine mächtige Lücke. Das erlebe ich jede Woche in meinen KI-Workshops. Dort sehe ich die Realität der Hochschulen sehr genau.

Die "imaginierte Realität", d.h. die Illusion des Fortschritts, sehe ich dagegen, wenn ich den "großen Tieren" im KI-Game zuhöre: Professoren, KI-Beauftragten, Digitalisierungs-Vorreitern... you name it.

In ihren Panels und Beiträgen erzählen sie von digitaler Souveränität made in Germany, von Hochschulen, die HAWKI oder die Dienste der Academic Cloud lizenziert haben.

In der Praxis sehe ich nichts davon. Fast kein Student oder Dozent nutzt diese Dienste. Ich frage das in all meinen Workshops ab.

Bei KI lügen sich die Hochschulen selbst in die Taschen. Kaum jemand nutzt ihre Systeme, stattdessen blüht die Schatten-KI. Allen voran: ChatGPT.

Warum niemand offen über das Scheitern spricht

Die Hochschulleitungen und KI-Beauftragten tun dagegen so, als sei man auf einem guten Weg. Niemand traut sich offiziell zu sagen, was hinter vorgehaltener Hand längst Konsens ist. Sie reden erst dann Klartext, wenn ich sie dazu herausfordere. Wenn ich ihnen die Aussagen der Studierenden und Dozenten präsentiere. Wenn ich ihnen die Abrufdaten der Tools ihrer Hochschule zeige und ihnen die Studien präsentiere, die klar machen, dass ChatGPT und Co ihren Platz an der Sonne im großen Feld der Schatten-KIs genießen.

Dann heißt es: "Ja, wir wissen das, aber..."

Kein "Aber". Die offiziellen KI-Tools der Hochschulen sind tot. Sie waren nie lebendig. Und sie werden sich auch nicht mehr durchsetzen, so sehr ich die Arbeit der Entwickler schätze. Diese Systeme können bei Bekanntheit, Bedienkomfort und Funktionsumfang mit ChatGPT und Co einfach nicht mithalten. Fast alle Studis und Dozenten haben sich an die Big Player gewöhnt, sie wechseln nicht mehr. Das Ding ist durch.

Es ist eine traurige Ironie der Geschichte: Unter der Haube läuft bei Hawki und Co. oft dasselbe Modell wie bei ChatGPT. Studis und Dozenten meiden also nicht "das schlechtere Modell", sondern die datenschutzfreundlichere Verpackung desselben Modells. Reine Gewohnheit.

Dozenten suchen Orientierung ohne Vorgaben

Zugleich aber fragen mich die Dozenten in meinen Workshops, wie sie ihren Studis KI beibringen sollen und anhand welcher Tools.

"Die von der Hochschule nutzt niemand", sagen sie. Und fragen mich, ob sie ChatGPT oder Claude empfehlen sollen. Sie selbst wissen es nicht. Niemand hat ihnen was dazu gesagt. Und sie stecken auch nicht, wie wir, in einer LinkedIn-Blase, wo man sich Tools, Agenten und Skills selber baut.

Nein, die meisten Dozenten fangen mit echter KI-Bildung erst an.

Sie wollen Orientierung. Sie wollen Tools, mit denen sie ihre Studenten erreichen. Und solche, die sie selbst nutzen können.

Deshalb meine Frage: Was nutzt und empfehlt ihr? Wie geht ihr an eurer Hochschule mit ChatGPT und Claude um, d.h. faktisch, nicht auf dem Papier?

Die Nutzungszahlen aus Hamburg

Bild: Hawki-Daten der Uni Hamburg ( Link). Die Uni Hamburg hat 43.000 Studis und 15.000 Mitarbeiter.

Heißt: Im Schnitt loggen sich 1-2% der Studis ein. Mitarbeiter etwas mehr.

Gründe? Darüber wäre zu diskutieren. Offen. Nicht hinter vorgehaltener Hand.