Deep Dive 215 – Informatik-Studium und KI mit Prof. Dr. Olaf Herden von der DHBW

Episode von programmier.bar – der Podcast für App- und Webentwicklung von programmier.bar · 1. September 2026 · 1 h 17 min

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Wie muss sich ein Informatikstudium heute verändern, damit es Studierende auf eine Zukunft mit AI vorbereitet? Genau darüber sprechen Jan und Dave mit Prof. Dr.-Ing. Olaf Herden, Studiengangsleiter für Angewandte Informatik an der Dualen Hochschule Baden-Württemberg Stuttgart, Campus Horb.

Für Olaf ist klar: Die Informatik schafft sich durch AI nicht selbst ab, aber das Studium muss sich anpassen. Klassische Prüfungsmethoden passen nicht mehr zur Geschwindigkeit, mit der sich AI-Tools entwickeln, deshalb braucht es kleinere, häufigere Zwischenschritte. Neben der Lösung tritt der Weg dahin mehr in den Vordergrund. Inhaltlich bleibt trotzdem eine Konstante: Den Überblick über ein System zu behalten und einzuschätzen, wo AI-Einsatz sinnvoll ist, bleibt Aufgabe von Menschen und genau das muss das Studium vermitteln.

Ein zweiter Punkt ist das Verhältnis von Domänenwissen und technischer Tiefe. Früher belächelte „Bindestrich-Informatiker:innen“ mit Schwerpunkt Wirtschaft oder Medizin gewinnen an Bedeutung, ohne dass technisches Verständnis für Algorithmen und Daten überflüssig wird. Zu erkennen, dass Daten in einem Datensatz sehr ungleich verteilt sind, funktioniert unabhängig von der Domäne. Auch der Blick auf den Arbeitsmarkt lohnt sich: Wer jetzt ein Studium beginnt, steht der Wirtschaft erst Mitte der 2030er-Jahre zur Verfügung, Studieninhalte von heute müssen also auf eine AI-Landschaft vorbereiten, die es noch gar nicht gibt.

Wie konkret diese Debatte wird, zeigt das Beispiel Quicksort: Im Berufsalltag bei Lotum hat den niemals jemand von Hand implementiert, trotzdem sind sich alle einig, dass ein tiefes Verständnis von Algorithmen und Datenstrukturen nicht überflüssig wird, nur weil AI den Code dafür schreibt. Die Parallele zum Web Development liegt nahe: Frameworks nehmen uns längst eine Abstraktionsebene ab, etwa bei der Reaktivität. Übernimmt AI die nächste Ebene, könnte ein zukunftsfähiges Studium Entwickler:innen gezielt auf die Rolle als Architekt:innen vorbereiten, die das große Ganze orchestrieren.

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