Die neue Studie der ETH Zürich trifft einen Nerv, der 2026 kaum zu überhören ist: Wenn KI heute in der Lage ist, aus Sprache funktionierenden Code zu generieren – wozu noch Informatik studieren? Die kurze Antwort: gerade deshalb.
Vibe Coding verschiebt das Problem – es löst es nicht
Tools wie Claude Code oder Cursor suggerieren eine neue Zugänglichkeit. Software entsteht nicht mehr aus Syntax, sondern aus Beschreibung. Der Code wird zur Zwischenebene, die viele nicht mehr sehen müssen.
Doch die ETH-Studie zeigt klar: Die Qualität der Ergebnisse hängt weiterhin stark von den Informatikkenntnissen der Nutzenden ab.
Das ist kein Widerspruch, sondern fast zwangsläufig. Wer nicht versteht, wie Zustände, Abhängigkeiten oder Fehlerfälle in Software entstehen, kann sie auch nicht sinnvoll beschreiben. Die KI wird dann zum Verstärker – aber nicht von Kompetenz, sondern von Unschärfe.
Vibe Coding ersetzt kein Denken in Systemen. Es externalisiert nur Teile davon.
Sprache wird zur neuen Schnittstelle – aber nicht zur Abkürzung
Ein zweiter Befund der Studie ist fast noch interessanter: Schreibkompetenz korreliert mit besseren Ergebnissen. Programmieren wird damit partiell zu einer sprachlichen Disziplin. Präzision verschiebt sich von Code zu Beschreibung. Aber auch hier gilt: Sprache ohne Modellverständnis bleibt oberflächlich.
Die Kombination aus beidem – strukturiertes Denken und präzise Kommunikation – wird zum eigentlichen Skillset.
Die Illusion der Automatisierung
Parallel zeigt eine weitere Untersuchung aus dem ETH-Umfeld:
KI-Systeme «verbessern» in vielen Fällen sogar bereits korrekten Code – und verschlechtern ihn damit. Das ist mehr als ein technisches Detail. Es ist ein Hinweis auf die Grenze der aktuellen Systeme: Sie sind probabilistisch überzeugend, aber nicht verlässlich im klassischen Sinne.
Damit entsteht eine paradoxe Situation: Je einfacher es wird, Software zu erzeugen, desto wichtiger wird die Fähigkeit, sie zu überprüfen.
Und was bedeutet das für ein Informatikstudium?
Wenn man die Ergebnisse nüchtern liest, ergibt sich ein ziemlich klares Bild:
Ein Informatikstudium verliert nicht an Relevanz – es verändert nur seinen Kontext. Früher ging es stark darum, wie man etwas implementiert.
Heute verschiebt sich der Schwerpunkt auf:
- Wie Systeme funktionieren
- Wie man sie strukturiert denkt
- Wie man Ergebnisse validiert
Das sind genau die Bereiche, die durch KI nicht verschwinden, sondern wichtiger werden.
Die unbequeme Perspektive
Natürlich lohnt sich auch ein kritischer Blick auf die Quelle selbst. Die ETH Zürich bildet Informatikerinnen und Informatiker aus. Eine Studie, die die Relevanz von Informatikkenntnissen bestätigt, ist nicht frei von institutionellem Kontext.
Aber selbst wenn man diesen Bias einkalkuliert, bleibt die Kernlogik stabil:
Die Studie beschreibt keine Verteidigung eines Berufsbildes – sondern eine Verschiebung von Anforderungen.
Fazit
Lohnt es sich 2026 noch, Informatik zu studieren? Ja – aber aus einem anderen Grund als noch vor zehn Jahren. Nicht, weil man ohne Studium keinen Code mehr schreiben kann. Sondern weil man ohne Verständnis nicht mehr beurteilen kann, was der Code eigentlich tut.
Oder anders formuliert: Die Einstiegshürde sinkt. Die Verantwortung steigt.
Credits
- Beitragsbild von Josip Ivanković
- Was muss man können, um erfolgreich mit KI zu programmieren?
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