PISA 2026 und KI: Lernen wir mit KI oder vermeiden wir das Lernen?

Die neuen PISA-Ergebnisse erscheinen zu einem bemerkenswerten Zeitpunkt. In Unternehmen übernimmt generative KI immer mehr Aufgaben, für die Menschen bislang lesen, vergleichen, formulieren und erklären mussten. Gleichzeitig berichtet die OECD über schwächere Leistungen in Lesen, Mathematik und Naturwissenschaften und über Probleme beim sorgfältigen Umgang mit Informationen.

Was derzeit häufig als "PISA 2026" gesucht wird, heißt offiziell PISA 2025, weil die Tests 2025 stattfanden. Veröffentlicht wurden die Ergebnisse am 8. September 2026. Rund 760.000 Jugendliche aus 91 Ländern und Volkswirtschaften nahmen teil.

Aus diesen Daten eine einfache Warnung vor KI zu machen wäre verführerisch und falsch. Die Leseleistungen waren bereits rückläufig, bevor generative KI im Alltag ankam. PISA beobachtet Zusammenhänge und ist kein Experiment, das einzelne Ursachen isoliert. Motivation, Unterricht, soziale Lage, Lesegewohnheiten und allgemeine digitale Nutzung spielen gleichzeitig eine Rolle.

Interessanter ist eine engere Frage: Was passiert, wenn ein Werkzeug bessere Ergebnisse ermöglicht, aber gleichzeitig einen Teil der Arbeit übernimmt, durch die Menschen eine Fähigkeit bisher eingeübt haben?

Was PISA zur KI-Nutzung tatsächlich zeigt

PISA fragte Schülerinnen und Schüler, wie sie KI-Chatbots für schulische Aufgaben einsetzen, etwa für Recherche, Zusammenfassungen, Entwürfe oder zum Lernen. Die Ergebnisse ergeben kein sauberes Muster von "mehr KI ist besser" oder "weniger KI ist besser". Bei einzelnen Anwendungen schnitten Jugendliche ohne KI-Nutzung im Durchschnitt besser ab. In anderen Bereichen sah eine moderate Nutzung günstiger aus als sehr geringe oder sehr intensive Nutzung.

Die OECD weist ausdrücklich darauf hin, dass daraus keine Kausalität folgt. Wer häufig KI nutzt, unterscheidet sich möglicherweise in vielen Punkten von jemandem, der sie kaum nutzt.

Für Lernverantwortliche ist ein anderer Befund hilfreicher. Jugendliche, die KI häufig zum Lernen einsetzten und gleichzeitig Gelegenheit hatten, die Qualität KI-generierter Informationen kritisch zu beurteilen, schnitten tendenziell etwas besser ab als vergleichbare intensive Nutzer ohne solche Lerngelegenheiten. Die Empfehlung der OECD lautet deshalb nicht, KI aus dem Lernen herauszuhalten. Sie soll unter anderem für Feedback und personalisierte Übung eingesetzt werden, ohne die eigene Denkarbeit des Lernenden zu ersetzen.

Dazu passt ein zweiter Befund. PISA beschreibt Schwierigkeiten genau bei Fähigkeiten, die in einer Welt voller Informationen wichtiger werden: Quellen bewerten, Informationen miteinander verbinden und an schwierigen Texten dranbleiben. Der Anteil sogenannter "hasty readers", die Texte schnell durchlaufen und falsch antworten, statt bei schwierigen Stellen genauer zu arbeiten, ist zwischen 2018 und 2025 stark gestiegen.

Auch das beweist nichts über die Ursache. Es macht aber die Gestaltung von Lernen wichtiger, wenn gute klingende Antworten jederzeit verfügbar sind.

Ein besseres Arbeitsergebnis ist noch kein Kompetenzzuwachs

Nehmen wir die Vorbereitung auf eine Lieferantenverhandlung. Früher musste ein Einkäufer Marktinformationen lesen, Kostentreiber ordnen, mögliche Argumente des Lieferanten durchdenken und eigene Reaktionen formulieren. Heute kann eine KI in wenigen Minuten eine brauchbare erste Analyse liefern, Gegenargumente entwickeln, Fragen vorschlagen und einen Konzessionsplan strukturieren.

Dagegen ist nichts einzuwenden. Niemand wird zum besseren Verhandler, weil er Informationen langsamer zusammenträgt als notwendig.

Problematisch wird es erst, wenn das Unternehmen aus dem besseren Vorbereitungsdokument direkt auf bessere Verhandlungskompetenz schließt.

Im Gespräch kann der Lieferant den Should-Cost sofort zurückweisen, mit Kapazitätsrisiken drohen und zwei Prozent Bewegung anbieten, wenn der Einkauf noch im selben Termin zusätzliches Volumen zusagt. Nun muss der Einkäufer beurteilen, ob die Kapazitätsaussage glaubwürdig ist, welchen Wert die Volumenzusage hat und wie er reagiert, ohne den Gesprächsfluss zu verlieren.

Eine KI kann ihm vorher bessere Argumente gegeben haben. Damit ist noch nicht geklärt, ob er die Logik unter Druck abrufen, auf eine neue Situation übertragen und selbst formulieren kann.

Genau diese Wiederholungen verschwinden leicht aus dem Blick. Das System um den Menschen wird leistungsfähiger. Daraus folgt nicht automatisch, dass der Mensch dieselbe Entwicklung gemacht hat.

Welche Anstrengung darf verschwinden?

Nicht jede mühsame Tätigkeit ist pädagogisch wertvoll. Marktpreise manuell aus mehreren Dateien zusammenzukopieren baut keine besondere Verhandlungskompetenz auf. Eine Führungskraft lernt Führung nicht dadurch, dass sie Statusberichte formatiert. Standardtexte müssen nicht von Hand geschrieben werden, nur damit Arbeit anstrengend bleibt.

Entscheidend ist, ob die automatisierte Tätigkeit Teil der Fähigkeit ist, die später noch vom Menschen erwartet wird.

Soll ein Einkäufer Kostenargumente beurteilen können, muss er die Logik einer Kostenanalyse verstehen, auch wenn KI Recherche und Berechnung beschleunigt. Soll er Widerstand im Gespräch handhaben können, reicht eine vorgeschlagene Formulierung nicht. Dann braucht er Situationen, in denen ein Gegenüber tatsächlich widerspricht und er selbst reagieren muss.

Dasselbe gilt für Führung. Eine hervorragende KI-Mail kann eine heikle Botschaft besser formulieren. Sie trainiert jedoch nicht automatisch den Moment, in dem ein Mitarbeiter im Gespräch widerspricht, enttäuscht reagiert oder eine unerwartete Frage stellt.

Hier wird die OECD-Empfehlung zu Feedback und personalisierter Übung auch für Unternehmen interessant. KI kann Übungsbedingungen schaffen, ohne den geübten Teil selbst übernehmen zu müssen.

KI kann die schwierige Situation erzeugen

Ein Einkäufer kann fragen: "Was soll ich sagen, wenn der Lieferant meine Position ablehnt?" Dann bekommt er eine Antwort, die vermutlich besser ist als seine spontane Formulierung.

Oder er führt eine Simulation, in der der Lieferant seine Position tatsächlich ablehnt. Dann muss er entscheiden, was er sagt.

Eine Führungskraft kann sich ein perfektes Skript für ein schwieriges Mitarbeitergespräch schreiben lassen. Oder sie übt mit einem Gegenüber, das defensiv wird und die Prämisse des Feedbacks angreift.

Beides nutzt KI, aber mit sehr unterschiedlicher Lernwirkung. Entscheidend ist nicht das Label "KI-Training", sondern wer den schwierigen Teil erledigt.

Wer unter Druck entscheiden lernen soll, muss Entscheidungen treffen. Wer besser sprechen will, muss sprechen. Wer mit Widerstand umgehen soll, braucht Widerstand.

KI kann den Schwierigkeitsgrad variieren, Szenarien schnell erzeugen, ein Gegenüber jederzeit verfügbar machen und anschließend analysieren, was passiert ist. Das sind große Vorteile. Der Lernende bleibt trotzdem im Zentrum der eigentlichen Leistung.

Unternehmen sollten Unterstützung und Kompetenz getrennt betrachten

Bei Wissensarbeit ist diese Grenze leicht zu übersehen, weil der Output sichtbar ist. Ein besseres Memo, eine sauberere Analyse oder eine überzeugendere E-Mail wirken sofort wie Fortschritt. Ob die Person selbst etwas Neues zuverlässig kann, zeigt sich oft erst später, wenn die vorbereitete Route nicht mehr funktioniert.

Deshalb sollte bei jeder KI-Anwendung klar sein, welches Ziel verfolgt wird. Geht es um Produktivität, darf unnötige Arbeit verschwinden. Geht es um Kompetenzaufbau, sollte genau die kognitive oder verhaltensbezogene Leistung erhalten bleiben, die später benötigt wird.

Für Verhandlungen ist das besonders relevant. Ein Team kann hervorragend vorbereitet sein und trotzdem im Gespräch früh nachgeben, sobald der Lieferant eskaliert, eine Bedingung einführt oder bewusst schweigt.

Voice2Evolve ist um diesen Teil gebaut. Die KI übernimmt nicht die echte Lieferantenverhandlung. Sie bietet Gesprächssparring für Verhandlungen im Einkauf: Der Einkäufer trainiert mit einem KI-Sparringspartner. Der Einkäufer muss weiterhin zuhören, entscheiden und sprechen; ausgewertet wird, was im Gespräch tatsächlich passiert ist.

PISA beweist nicht, dass dieses Modell die einzig richtige Form betrieblicher Weiterbildung ist. Die Ergebnisse machen lediglich eine bequeme Annahme schwieriger: bessere Antworten sind nicht automatisch besseres Lernen.

Je leistungsfähiger KI wird, desto bewusster sollten Unternehmen entscheiden, welche Arbeit sie gerne abschaffen und welche Wiederholungen sie behalten müssen, weil darin eine Fähigkeit entsteht, die später weiterhin vom Menschen erwartet wird.

Offizielle Quellen

Grundlage sind die OECD-Ergebnisse PISA 2025 Results, Volume I: Future-Ready Students, insbesondere die Abschnitte zu Schulalltag, digitalen Werkzeugen und KI-Nutzung, sowie die OECD-Pressemitteilung vom 8. September 2026.