Analyse von KI-Praktika: fünfmal so viele Bewerbungen

Das Poster im Career Center zeigt jetzt einen vertrauten geteilten Bildschirm: Das eine Praktikum heißt Marketing, Politik, Operations oder Forschung, und das nächste heißt genauso, nur mit KI im Titel. Studierende bemerken das. Arbeitgeber auch. Schwierig ist zu erkennen, wann das KI-Label auf echte Arbeit hinweist und wann es nur der neueste Anstrich für eine Einstiegsposition ist.

Was der Anstieg

der Bewerbungen wirklich aussagt Inside Higher Ed berichtete am 19. August 2026, dass ein neuer Handshake-Bericht ergeben hat: Praktikumsausschreibungen mit KI im Titel erhalten fast fünfmal so viele Bewerbungen wie Ausschreibungen, die KI nicht erwähnen. Der Bericht mit dem Titel Class of What’s Next analysierte 12,4 Millionen US-Kandidatenprofile von aktuellen Studierenden und Absolventinnen und Absolventen der Jahrgänge 2024 bis 2030. Laut Inside Higher Ed wurde die Analyse im Juni 2026 gemessen und untersuchte, wie Studierende KI-Erfahrung sammeln, während sie sich auf dem Arbeitsmarkt für Berufseinsteiger orientieren.

Die erste Falle besteht darin, diese Statistik als Beweis dafür zu lesen, dass jede Studentin und jeder Student Machine-Learning-Ingenieur werden muss. Sie sagt etwas Engeres und Nützlicheres aus: KI ist fachübergreifend zu einem Karrieresignal geworden, nicht nur zu einem Nachweis in Informatik. Die Daten von Handshake, wie sie von Inside Higher Ed beschrieben wurden, deuten darauf hin, dass Studierende aus vielen verschiedenen Studienrichtungen KI-bezogene Erfahrung aufbauen. Das sollte Studierende außerhalb der Informatik ehrgeiziger machen, aber auch konkreter.

Konkretheit ist wichtig, weil die Ausweitung von Titeln bereits da ist. KI-Praktikant kann Datenbereinigung, Chatbot-Tests, Workflow-Automatisierung, Modellevaluation, Forschungsunterstützung oder ganz normale Tabellenarbeit mit einem neuen Adjektiv bedeuten. Eine Zeile im Lebenslauf, die KI-Projekt sagt, aber keine Nutzer, Daten, Workflows, Risiken oder Entscheidungen nennt, ist nur ein Label. Das stärkere Signal ist der Nachweis, dass du KI genutzt hast, um einen echten Prozess zu verbessern, und verstanden hast, wo das Tool falsch liegen kann.

Der breitere Arbeitsmarkt ist uneinheitlich, nicht überall offen

Das U.S.-Arbeitsmarktupdate des Indeed Hiring Lab vom 22. Januar 2026 liefert die nützliche Einschränkung. Cory Stahle schrieb, dass die Einstellungsaktivität gedämpft blieb, mit gleichbleibenden oder sinkenden Stellenausschreibungen in vielen Berufen, während Stellen mit KI-Erwähnungen in vielen Wissensarbeitsberufen zunahmen. Indeed berichtete außerdem, dass sein AI Tracker im Dezember 2025 einen Höchststand von 4,2 Prozent erreichte.

Das ist kein grünes Licht, jeder mit KI markierten Ausschreibung hinterherzulaufen. Die Daten von Indeed zeigen, dass das Signal je nach Bereich unterschiedlich stark ist: Fast 45 Prozent der Ausschreibungen in Daten und Analytics enthielten KI-bezogene Begriffe, verglichen mit etwa 15 Prozent im Marketing und 9 Prozent im Personalwesen. Für Studierende außerhalb der Informatik ist dieser Unterschied wichtig. Die richtige Strategie besteht nicht darin, so zu tun, als wäre dein Studienfach unwichtig, sondern zu zeigen, wie KI die Arbeit in deinem Bereich verändert.

Eine Studentin oder ein Student mit Ziel Marketing sollte zum Beispiel nicht mit einer Sammlung von Tool-Namen beginnen. Beginne mit einem Workflow für Kampagnenrecherche, erkläre, wie KI geholfen hat, Feedback zu klassifizieren oder Varianten zu entwerfen, und zeige dann den Schritt der menschlichen Überprüfung. Wer sich für Personalwesen interessiert, kann dokumentieren, wie er oder sie eine KI-gestützte Überprüfung von Stellenbeschreibungen auf Klarheit und Bias getestet hat, und zugleich festhalten, was an eine geschulte Prüferin oder einen geschulten Prüfer weitergegeben werden müsste. Es geht nicht darum, den Titel aufzublähen. Es geht darum, die Arbeit überprüfbar zu machen.

Wie glaubwürdige KI-Erfahrung vor dem Abschluss aussieht

Die Berichterstattung von Inside Higher Ed über Handshake ist hilfreich, weil sie KI-Erfahrung als etwas darstellt, das Studierende bereits fachübergreifend aufbauen, nicht als Abzeichen, das Informatikabteilungen vorbehalten ist. Die glaubwürdige Version hat meist eine einfache Form: ein Problem, ein Workflow, ein Ergebnis und eine Reflexion über Grenzen. Das kann aus Kursarbeiten, einem Campusjob, einem Clubprojekt, einer Stelle als Forschungsassistenz oder einem Praktikum kommen, solange das Ergebnis sichtbar ist.

Für Bewerbungsscreenings ist ein Portfolio stärker als eine vage Zertifikatszeile. Eine kurze Fallstudie kann die ursprüngliche Aufgabe zeigen, den KI-gestützten Workflow, was du manuell überprüft hast, was sich verändert hat und was du nicht automatisieren würdest. Wenn du ein Modell genutzt hast, um Interviews zusammenzufassen, erkläre, wie du sensible Inhalte geschützt und Themen validiert hast. Wenn du einen No-Code-Prototyp gebaut hast, sage, wer ihn getestet hat und was nicht funktioniert hat. Zertifikate können weiterhin helfen, aber nur, wenn sie dich dazu bringen, etwas zu bauen, das du erklären kannst. Ein Abschlussabzeichen, das Vokabular vermittelt, ist schwächer als ein Projekt, das Urteilsvermögen zeigt.

Studierende außerhalb der Informatik sollten KI-Kompetenz, grundlegenden Umgang mit Daten, Prompt-Iteration, Evaluationsgewohnheiten und fachlichen Kontext priorisieren. Das sind die Teile, die eine einstellende Führungskraft direkt auf Arbeit übertragen kann, ohne anzunehmen, dass du Machine-Learning-Ingenieur bist.

Der nächste Vorteil ist Übersetzung

LinkedIn Economic Graph sagt, dass KI die Arbeitswelt prägt und Nachfrage nach neuen Jobs und Kompetenzen schafft. Das klingt breit, weil es breit ist. Die praktische Erkenntnis ist, dass Berufseinsteigerinnen und Berufseinsteiger zwischen fachlichen Problemen und KI-gestützten Workflows übersetzen müssen.

Übersetzung ist eine Fähigkeit, kein Slogan. Für Studierende außerhalb der Informatik liegt die Chance darin, zu der Person zu werden, die sagen kann, was das Tool tun sollte, welcher Nachweis zeigen würde, dass es geholfen hat, und wo weiterhin ein Mensch entscheiden muss.

Beobachte, ob Praktikumsausschreibungen beginnen, KI-Nutzung in gewöhnlichen Funktionen zu verlangen, statt nur Rollen mit KI im Titel auszuschreiben. Wenn sich diese Entwicklung fortsetzt, werden die Studierenden mit den klarsten Beispielen im Vorteil sein. Nicht, weil sie die meisten Buzzwords gesammelt haben, sondern weil sie ihre Arbeit zeigen können.