Ohne Lernende: Wer wird urteilen können?

Stellen wir uns ein kleines Treuhandbüro in Sitten vor. Ein Dossier trifft ein, mit Rechnungen, Auszügen und einer Buchung, die nicht aufgeht. Der Lernende sucht. Er gleicht zwei Beträge ab, verwechselt die Periode, beginnt von vorne. Seine Berufsbildnerin setzt sich neben ihn. Sie zeigt ihm, worauf er hätte achten müssen, und fragt ihn dann, warum er es nicht gesehen hat. Das Dossier kommt langsam voran. Jemand lernt einen Beruf.

In einer anderen Fassung dieser Szene hat ein Werkzeug die Belege bereits abgeglichen und die Korrektur vorgeschlagen. Die Berufsbildnerin prüft, gibt frei und wendet sich dem nächsten Kunden zu. Das Dossier ist schneller erledigt. Um zu erfahren, was der Lernende dabei gelernt hat, müsste man ihm nun eine Frage stellen.

Diese Szene führt eine Schwierigkeit weiter, die in meinem Essay offen geblieben ist. Dort verteidige ich den Wert erfahrener Berufsleute, die einen Auftrag richtig fassen und eine generierte Antwort infrage stellen können. Diese Erfahrung musste sich aber irgendwo bilden. Wenn wir die Arbeit umbauen, die sie hervorgebracht hat, müssen wir auch die Gelegenheiten neu schaffen, sie zu erwerben.

Kaufmännische Lernende, junge Buchhalter und Rechtspraktikanten gehen unterschiedliche Wege. Alle müssen jedoch von einer Anweisung zu einem Verständnis gelangen. Warum fehlt dieser Beleg? Warum verdient diese Klausel einen Vorbehalt? Ab wann soll man aufhören, allein zu suchen, und um Hilfe bitten? Urteilsvermögen entsteht auch in diesem Zögern, wenn eine fachkundige Person hilft, es aufzulösen.

Routinearbeiten hatten mitunter zwei Funktionen: die Produktion voranzubringen und diesen Fortschritt zu ermöglichen. Ihr didaktischer Wert war in den verrechneten Stunden nicht immer sichtbar. Er zeigte sich später, wenn die Anfängerin eine Unstimmigkeit erkannte, ohne dass man sie darauf hinwies.

Nicht jede mühsame Arbeit verdient es selbstverständlich, erhalten zu bleiben. Eine Information hundertmal abzuschreiben, lehrt womöglich fast nichts. Einige gut gewählte Dossiers zu prüfen, ihre Unterschiede zu verstehen und einen Fehler zu erklären, kann viel bringen. Die Automatisierung zwingt dazu, diese Auswahl bewusster zu treffen. Jeder wegfallenden Aufgabe sollte eine genaue Frage entsprechen: Welche Kompetenz liess sie erwerben, und wo wird sie künftig gelernt?

Die KI kann selbst zu diesem Lernen beitragen. Eine 2025 veröffentlichte Studie von Brynjolfsson, Li und Raymond verfolgt die Einführung eines Assistenzsystems bei 5172 Mitarbeitern im Kundendienst. Die Produktivität steigt im Durchschnitt um 15 %, mit grösseren Gewinnen bei den weniger Erfahrenen. Die Autoren beobachten zudem Anzeichen eines Lernens, das anhält, wenn das Werkzeug vorübergehend nicht verfügbar ist. [1]

Diese Ergebnisse betreffen ein bestimmtes Unternehmen und eine bestimmte Tätigkeit. Sie beschreiben nicht unmittelbar das Lernen in einem Walliser Treuhandbüro. Sie verbieten es aber, die KI für zwangsläufig nachteilig für Einsteiger zu halten. Je nachdem, wie sie in die Arbeit eingebunden wird, kann sie ihnen früher Zugang zu Praktiken verschaffen, denen sie sonst erst nach langer Zeit begegnet wären.

Wesentlich wird dann eine Unterscheidung: ein Ergebnis zu erhalten und zu verstehen, was es vertretbar macht. Eine Anfängerin kann einen ausgezeichneten Vorschlag erhalten, ohne zu wissen, unter welchen Umständen er nicht mehr richtig wäre. Die Ausbildung muss ihr erlauben, dessen Grenzen zu erkennen, eine Quelle zu suchen und ihre Wahl zu begründen. Diese Fähigkeit verlangt Gelegenheiten zum Üben, mit einer Begleitung, die sich mit dem Fortschritt verändert.

Wirtschaftlich wird das Problem, sobald man fragt, wer diese Begleitung bezahlt. Während der Ausbildung kann eine lernende Person bereits einen realen Wert schaffen: Belege vorbereiten, Vorgänge auf ihrem Niveau bearbeiten, den Kollegen Zeit freihalten. Die Nettokosten ihrer Anwesenheit hängen von diesem Beitrag ab, gemessen an Lohn, Sozialabgaben, eingesetzten Mitteln und Betreuungszeit. Diese Rechnung muss die ganze Dauer der Ausbildung erfassen: Was sie einbringt, verändert sich mit ihrer Selbstständigkeit.

Wenn die KI die nützlichen Aufgaben übernimmt, während die Betreuung nötig bleibt, verschlechtert sich dieses Gleichgewicht für den Betrieb. Von ihm denselben Aufwand im Namen des Nachwuchses zu verlangen, löst sein Problem nicht. Zu überprüfen sind die Kosten, die er trägt, die Gestaltung der Stelle und der Weg zu einem produktiven Beitrag. Der Lohn ist ein Bestandteil dieser Gleichung; auch die Zeit der Berufsbildnerin und die neu zu schaffenden Lernsituationen müssen beziffert werden. Und dort, wo die KI den Wert erhöht, den Einsteiger erarbeiten, kann die Diagnose ganz anders ausfallen.

Zu diesen Kosten kommt die Unsicherheit des Ertrags. Eine Person kann nach der Ausbildung in ein anderes Unternehmen wechseln. Der Betrieb, der die Begleitung bezahlt hat, profitiert dann nicht zwingend von ihrer Arbeit, sobald diese fachkundig geworden ist. Ein tragfähiges Modell muss diese Mobilität einrechnen, ohne anzunehmen, dass Dankbarkeit die Treue sichert. Wenn alle lieber bereits ausgebildete Fachleute anstellen, rechnen alle mit einer Investition, die anderswo getätigt wurde und die niemand hinreichend zu tragen bereit sein wird.

Dieses Risiko bleibt zu messen; es erlaubt nicht, das Verschwinden der Lehrstellen anzukündigen. Es genügt aber, um eine gemeinsame Frage zu stellen. Eine kantonale Strategie, die auf den heute verfügbaren Kompetenzen aufbaut, muss betrachten, wie diese sich erneuern. Erfahrene Berufsleute anzuziehen, kann dem Wallis helfen. Es enthebt nicht davon, hier jene auszubilden, die ihre Nachfolge antreten.

Der Kanton verfügt bereits über Lehrbetriebe, Berufsfachschulen und Branchenverbände. Diese Akteure könnten damit beginnen, gemeinsam zu prüfen, was die Automatisierung an einigen Ausbildungswegen verändert. Welche Aufgaben verlassen die Hände der Einsteiger? Welche Kompetenzen entwickeln sich schneller? Wo muss eine Berufsbildnerin stärker eingreifen? Eine bescheidene Beobachtung in mehreren freiwilligen Betrieben wäre nützlicher als eine zu früh festgelegte allgemeine Doktrin.

Im Treuhandbüro, das wir uns vorgestellt haben, liessen sich bestimmte Dossiers für einen ausdrücklichen Lernfortschritt reservieren. An einem Fall auf seinem Niveau würde der Lernende zunächst seine eigene Hypothese formulieren. Anschliessend würde er sie mit dem Vorschlag des Werkzeugs vergleichen. Die Berufsbildnerin würde mit ihm die Abweichungen, die nötigen Prüfungen und den endgültigen Entscheid besprechen. Die geleistete Arbeit hätte dann einen doppelten Wert, produktiv und bildend, von Anfang an so gewählt.

Die KI könnte Übungsvarianten vorbereiten oder zusätzliche Erklärungen anbieten, unter der Kontrolle der Berufsbildnerin. Seltene Fälle, mehrdeutige Belege und plausible Fehler würden zu Lernstoff. Ebenso liesse sich regelmässig prüfen, was die junge Person selbstständig erklären und lösen kann, um den Fortschritt ihrer Kompetenz von jenem des benutzten Systems zu unterscheiden.

Bleibt vor allem, diesen Aufwand finanzierbar zu machen. Ein Teil der eingesparten Stunden könnte die Betreuung decken, sofern der Gewinn real und verfügbar ist. Mehrere kleine Strukturen könnten anonymisierte Fälle und Schulungen teilen. Ein Branchenfonds könnte einen Teil der Kosten zwischen Lehrbetrieben und jenen Unternehmen verteilen, die ausgebildete Personen anstellen. Wird eine Phase im Wesentlichen schulisch, verdient auch der Platz einer öffentlichen Finanzierung eine Prüfung. Diese Ansätze verlangen eine Berechnung: Nettokosten pro Ausbildungsweg, Entwicklung des produktiven Beitrags und Mobilität nach dem Abschluss.

Ich habe geschrieben, dass Erfahrung zu einem strategischen Vorteil wird, während sich die KI ausbreitet. Ihre Weitergabe braucht deshalb ein ausdrückliches Geschäftsmodell. Ein Unternehmen muss ausbilden können, ohne seine ganze Investition auf die künftige Treue einer Person zu setzen. Eine junge Person muss eine nützliche Kompetenz erwerben und davon leben können. Diese beiden Anforderungen zusammenzuhalten, wird zu einer Aufgabe der Branche und der Region.

Kehren wir zu unserem Dossier zurück, auf einem Schreibtisch in Sitten. Einige Jahre später wird die Berufsbildnerin in Pension gehen. Das Werkzeug wird sich vermutlich verändert haben. Es wird weiterhin mehrdeutige Belege geben, beunruhigte Kunden und Entscheide, die erklärt werden müssen. Die Frage wird dann sehr konkret sein: Wem wird sie das Dossier übergeben können?

[1] Erik Brynjolfsson, Danielle Li und Lindsey R. Raymond, Generative AI at Work, The Quarterly Journal of Economics, Bd. 140, Nr. 2, 2025, S. 889–942.

Siehe auch · Kapitel 10 — Treuhand, Recht, Beratung

Siehe auch · Kapitel 12 — Bildung, Umschulung, alpiner Campus