Yunzhong, berichtet aus Aofeisi
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Während die KI beginnt, die Industrie neu zu gestalten, denkt eine führende Business School neu nach: Welche Geschäftsführer braucht die Zukunft wirklich?
KI kann Code schreiben, Analysen erstellen, Lösungen generieren und beginnt sogar, komplexe Aufgaben eigenständig auszuführen.
Doch ein Problem scheint nie gelöst worden zu sein:
Wenn die KI eine Antwort liefert, wer entscheidet dann, ob diese Antwort eine Umsetzung wert ist?
Ein Beispiel: Ein Unternehmen möchte seine Beschaffung optimieren. Die KI kann gleichzeitig Lieferantenangebote, Lieferzeiten, Lagerkosten und erwartete Erträge berechnen und aus Dutzenden Kombinationen die mathematisch optimale Lösung herausfinden.
Aber wenn die kostengünstigste Lösung ein erhöhtes Lieferkettenrisiko bedeutet, wenn die Effizienzsteigerung einer Abteilung dem Gesamtinteresse des Unternehmens schadet – wie entscheidet man dann am Ende?
Im Juli dieses Jahres brachte ein AI-Strategie-Praxisworkshop der Antai MBA der Jiao-Tong-Universität genau eine solche Beschaffungsentscheidung in den Hörsaal.
Die Teilnehmenden wurden unterschiedlichen Rollen zugeteilt und trafen mithilfe von großen Modellen und Optimierungsalgorithmen über Kosten, Effizienz, Risiko und Ertrag hinweg drei Entscheidungsrunden.
Interessanterweise: Je stärker die technischen Werkzeuge werden, desto klarer werden die Managementfragen.
Die optimale Lösung zu berechnen ist die eine Sache, sie in eine wirklich umsetzbare Unternehmensentscheidung zu verwandeln, eine völlig andere.。
Dies ist vielleicht genau der Talentwandel, der sich gerade vollzieht, seit die KI in die Tiefenzone der Industrie vorgedrungen ist.
Die KI wird immer stärker, doch die Unternehmen beginnen, für eine andere Fähigkeit zu zahlen
Zunächst ein Blick auf einige Daten.
Laut der globalen McKinsey-KI-Umfrage 2025 gaben 88% der Befragten an, dass ihre Organisation KI bereits regelmäßig in mindestens einer Geschäftsfunktion einsetzt.
Doch der Anteil derjenigen, die eine unternehmensweite, umfassende Skalierung tatsächlich erreicht haben, liegt nur bei 7%.
Zwischen „KI einsetzen“ und „KI gut einsetzen“ scheint immer noch eine Kluft zu liegen.
Früher ging es bei Unternehmensdiskussionen über KI vor allem um Modellparameter, Inferenzfähigkeit und Rechenkosten.
Heute richten sich immer mehr Fragen auf das Geschäft selbst:
Kann ein Agent wirklich in bestehende Arbeitsabläufe integriert werden? Kann ein intelligentes System Geschäftskennzahlen verbessern? Kann ein auf den ersten Blick fortschrittlicher KI-Lösungsansatz tatsächlich nachhaltige kommerzielle Erträge bringen?
Dieser Wandel definiert auch den Wert von Technik-Talenten neu.
Ein sehr typisches Phänomen dafür ist der Aufstieg des FDE.
FDE steht für Forward Deployed Engineer, also Frontlinien-Deployment-Ingenieur. Anders als klassische Ingenieure, die nur Entwicklung betreiben, müssen diese Talente oft tief in die Kundenumgebung eintauchen, das tatsächliche Geschäft verstehen und die Lücke zwischen technischem Deployment und Anwendungsdelivery schließen.
Sie müssen nicht nur Modelle und Engineering beherrschen, sondern auch die Fragen der Kunden verstehen und die komplexen Randbedingungen der Geschäftsprozesse erfassen.
Anders ausgedrückt:Was Unternehmen brauchen, sind nicht mehr nur Menschen, die Technologie entwickeln, sondern auch solche, die Technologie wirklich zum Einsatz bringen.。
Doch FDEs sind nur ein Teil des Wandels.
Blickt man weiter voraus, wird der Technologieeinsatz, wenn die KI vom Hilfsmittel zum Geschäftssystem wird, auch Anpassungen der Organisationsstruktur, Ressourcenallokation, strategische Entscheidungen und sogar eine Neugestaltung des Geschäftsmodells umfassen.
Lohnt sich die Investition in eine KI-Lösung? Wie sollten bestehende Stellen angepasst werden, nachdem ein neues System eingeführt wurde? Wie sollten Menschen und Agenten zusammenarbeiten? Und wie sollte man Effizienz und Sicherheit, kurzfristige Gewinne und langfristige Wettbewerbsfähigkeit gegeneinander abwägen?
Auf diese Fragen kann man nicht allein mit stärkeren Modellen antworten. Sie verweisen auf eine andere Art von zusammengesetzter Kompetenz: sowohl die technologische Logik zu verstehen als auch die Gesetzmäßigkeiten der Industrie zu durchschauen und zugleich unternehmerisch zu urteilen und organisationale Veränderungen voranzutreiben.
Das ist auch der Grund, warum der Wettbewerb um Talente im KI-Zeitalter die Grenzen traditioneller Technologiepositionen zunehmend überschreitet.
Wenn technologische Kompetenzen immer leichter zugänglich werden, gewinnen umgekehrt die Fähigkeiten an Bedeutung, echte Probleme zu verstehen, komplexe Ressourcen zu organisieren und geschäftlichen Mehrwert zu schaffen.。
Nun stellt sich die Frage: Wie sollte man solche Talente ausbilden?
Im KI-Zeitalter müssen auch Business Schools sich neu definieren
Eine interessante Veränderung vollzieht sich derzeit im Ausbildungssystem des MBA-Programms der Antai der Jiao-Tong-Universität.
Am 29. Juli 2026 veröffentlichte die Antai School of Economics and Management der Shanghai Jiao Tong University die „Antai-Erklärung zur Ausbildung von Wirtschaftstalents im KI-Zeitalter“ und reagierte damit systematisch auf die Herausforderungen, die die künstliche Intelligenz für die wirtschaftswissenschaftliche Ausbildung mit sich bringt.
Eine bemerkenswerte Einschätzung darin lautet:Der Mensch bleibt stets das Subjekt von Entscheidungen und Verantwortung。
Das ist keine einfache Erklärung über das Verhältnis zwischen Mensch und Maschine.
Da KI große Datenmengen schnell verarbeiten und professionelle Analysen ausgeben kann, sehen sich traditionelle Lehrmethoden der Business Schools, die vor allem auf Wissenserwerb, Fallanalyse und standardisierten Lösungswegen beruhen, unvermeidlich in die Bredouille gebracht.
Früher bedeutete die Beherrschung von mehr Managementwissen oft einen stärkeren professionellen Vorteil.
Doch heute kann KI in kurzer Zeit eine scheinbar vollständige strategische Analyse, ein Finanzmodell oder eine Marktforschungsstudie liefern.
Wenn das Wissen selbst keine ausreichend hohe Hürde mehr darstellt – was sollte eine Business School dann überhaupt lehren?
Die Richtung, die das Antai-MBA-Programm der Jiao-Tong-Universität aufzeigt,ist, von der Vermittlung von Wissen und Lösungsmethoden weitergehend zur Ausbildung von Fähigkeiten überzugehen: Probleme zu definieren, unabhängig zu denken, über Fachgrenzen hinweg zu integrieren und wertorientiert zu urteilen.。
Dies steht in Einklang mit dem Reformansatz für die wirtschaftswissenschaftliche Ausbildung, den Chen Fangruo, Dekan der Antai School of Economics and Management der Shanghai Jiao Tong University, vorantreibt: Dozenten nicht länger lediglich als Vermittler von Wissen und Lösungen zu definieren, sondern verstärkt darauf zu achten, Studierende anzuleiten, sich realen Problemen zu stellen und in komplexen Situationen ein eigenes Urteilsvermögen zu entwickeln.
Tatsächlich beschäftigt sich das Antai-MBA-Programm der Jiao-Tong-Universität nicht erst seit Kurzem mit KI.
Bereits 2020 richtete die Fakultät einen MBA-Studiengang für künstliche Intelligenz ein, um die Schnittstelle von KI und Business-Management zu erforschen.
Doch im Jahr 2026 beschränkt sich die Reform offenbar nicht mehr darauf, einige KI-Kurse anzubieten.
Am 16. August veröffentlichte das Antai-MBA-Programm der Jiao-Tong-Universität offiziell das Ausbildungssystem der „Fünf-Ketten-Talente für das intelligente Zeitalter“.
Dieses System versucht, fünf ursprünglich getrennte Ressourcen und Kompetenzen miteinander zu verbinden:
Verbindung zur Intelligenz, Verbindung zu Wissenschaft und Innovation, Verbindung zur Industrie, Verbindung zur Welt, Verbindung zur Jiao-Tong-Universität。
Die Verbindung zur Intelligenz soll Managern die technologische Logik und die Anwendungsgrenzen der künstlichen Intelligenz vermitteln; die Verbindung zu Wissenschaft und Innovation soll Spitzentechnologie mit Innovation und Unternehmertum verknüpfen; die Verbindung zur Industrie soll das betriebswirtschaftliche Lernen in reale Unternehmensszenarien vertiefen; die Verbindung zur Welt soll den globalen Geschäftshorizont erweitern; und die Verbindung zur Jiao-Tong-Universität soll die interdisziplinären Stärken der Shanghai Jiao Tong University als umfassender Forschungsuniversität noch weiter ausspielen.
Dahinter steckt eine wichtige Veränderung der Ausbildungslogik:
Zukünftige Führungspersönlichkeiten der Wirtschaft lassen sich nicht allein in der Business School ausbilden。
Denn komplexe Probleme in der realen Welt kennen oft keine klaren fachlichen Grenzen.。
Die Transformation hin zu intelligenter Fertigung erfordert das gleichzeitige Verständnis von Ingenieurtechnik, Lieferketten und Organisationsmanagement; KI-Gründungen erfordern die Verknüpfung von Produktentwicklung, Geschäftsmodell, Kapitalressourcen und Marktnachfrage; und die Internationalisierung von Unternehmen betrifft globale Märkte, technologischen Wettbewerb, interkulturelle Organisationen und unternehmerische Entscheidungen.
Wenn das Ziel der Talentausbildung darin besteht, diese Probleme zu lösen, muss die Business School ihre eigenen Grenzen aktiv überwinden.
Und die ingenieurwissenschaftlichen und KI-disziplinären Grundlagen der Shanghai Jiao Tong University sowie die von Antai langfristig aufgebaute Industrieforschung, das Technologie-Finanzwesen und das Alumni-Ökosystem bieten dem Antai-MBA-Programm der Jiao-Tong-Universität genau die Grundlage für diese grenzüberschreitende Ausbildung.
Zehn Jahre gemeinsame Entwicklung von 1000 KI-Szenarien: KI nicht nur in den Hörsaal bringen
Neben der Vision muss die Reform auch konkrete Ansatzpunkte finden.
Der von der Antai MBA-Schule der Jiao tong Universität 2026 veröffentlichte Plan hat durchaus den Charakter der KI-Branche:
10×100 KI-Szenarien-Kooperationsplan „Hundert Branchen, Tausend Unternehmen“。
Gemäß der Planung wird das Antai MBA der Jiao Tong University in den kommenden zehn Jahren mit Unternehmen aus verschiedenen Branchen zusammenarbeiten, um gemeinsam 1.000 spezifische KI-Praxisprojekte zu entwickeln und umzusetzen.
Dabei handelt es sich nicht um 1000 klassische Übungsautomaten im herkömmlichen Sinne.
Die Kernidee besteht darin, reale geschäftliche Herausforderungen von Unternehmen zum Ausgangspunkt der Talententwicklung zu machen.
An herkömmlichen Business Schools basiert das Fallstudienkonzept in der Regel auf bereits erfolgten Wirtschaftsereignissen; die Studierenden müssen analysieren, warum ein Unternehmen damals erfolgreich war oder scheiterte.
In einer sich rasant entwickelnden KI-Umgebung hingegen existieren für viele Fragen noch keine ausgereiften Antworten.
Wie kann ein produzierendes Unternehmen seine KI-gesteuerten Produktionsprozesse neu gestalten? Welche Abläufe sollte ein Agent im Dienstleistungssektor übernehmen? Wie schafft ein Technologie-Start-up den Weg vom technischen Prototyp zur Kommerzialisierung?
Die Unternehmen suchen möglicherweise gerade nach Lösungswegen für diese Fragen.
Wenn diese noch ungelösten, realen Probleme in den Unterricht einfließen, sind die Studierenden nicht mehr nur nachträgliche Analysten, sondern haben die Chance, Teilnehmer am Problemlösungsprozess zu werden.
Um dieses Modell zu unterstützen, hat die Shanghai Jiao Tong University gemeinsam mit einschlägigen Branchenorganisationen, Forschungseinrichtungen und Hochschulen ein Bündnis zur Ausbildung von Wirtschaftstalents im KI-Zeitalter ins Leben gerufen, das die Abstimmung von Kursen, Szenarien, industriellen Ressourcen und Mechanismen der Talententwicklung vorantreiben soll.
Und auf dem Weg von der Planung zur Praxis gibt es beim Antai MBA der Jiao Tong University bereits neue Fortschritte.
Am 6. September dieses Jahres veröffentlichte das Antai MBA der Jiao Tong University die erste Liste von KI-Szenarien des Programms „Hundert Branchen, Tausend Unternehmen“ sowie seine Ökosystempartner für die gemeinsame Entwicklung, schloss mit der Open-Source-Lern-Community Datawhale eine strategische Kooperation, startete zugleich das FDE-Spezialisierungsprogramm zur Talententwicklung und veröffentlichte die „AI+X“-Praxiskurse sowie ausgewählte FDE-Kurse.
Diese Maßnahmen werden die Unternehmensbedürfnisse, technischen Kompetenzen, Praxisfälle und die Kurse des Antai MBA der Jiao Tong University noch enger miteinander verknüpfen.
Besonders hervorzuheben ist, dass dieses Ausbildungssystem des Antai MBA der Jiao Tong University drei praktische Kompetenzen in den Mittelpunkt stellt:
AI4O, FDE und OPC。
AI4O, also AI for Operations, betont den Einsatz von KI, um Unternehmensabläufe zu verstehen und zu optimieren, sodass Technologie tatsächlich in operative Effizienz und Geschäftswert umgesetzt wird.
FDE richtet den Fokus auf die technische Umsetzung und erfordert die Fähigkeit, tief in die Industrie vorzudringen und Geschäftsprobleme in lieferbare und überprüfbare KI-Lösungen zu übersetzen.
OPC, also One Person Company, verweist auf neue Formen von Unternehmertum und Geschäftsführung, die durch KI ermöglicht werden, und betont die Full-Stack-Kompetenz von der Produktentwicklung über den Markt bis zum Betrieb.
Die drei Ansätze betrachten unterschiedliche Szenarien, verweisen aber auf eine gemeinsame Frage:
Wie kann KI-Technologie wirklich Wert schaffen?
Vom Unternehmensbetrieb über die technische Implementierung bis hin zum unternehmerischen Handeln müssen sich neue Wirtschaftstalente längst nicht mehr nur mit einzelnen Aufgaben der traditionellen Arbeitsteilung auseinandersetzen.
Das erklärt auch, warum die Reform des Antai MBA der Jiao Tong University den Unterricht bis an die industrielle Front, in Innovationsparks, Forschungs- und Entwicklungsstandorte sowie Laboratorien ausdehnt.
Schließlich ist es eine andere Herausforderung, die Funktionsweise eines Modells zu verstehen, als ein KI-Projekt in einem realen Unternehmen zur Umsetzung zu bringen.
Echte Kompetenzen entstehen durch die Bewährung vor Ort in der Industrie.
Ein systematisches Upgrade von den Ausbildungszielen bis zu den Kursmechanismen
Natürlich reicht es für Business Schools, dem KI-Zeitalter wirklich gerecht zu werden, bei Weitem nicht aus, ein paar neue Konzepte einzuführen oder einige neue Kurse anzubieten.
Auch die Ausbildungsform selbst muss sich verändern.
Im Zuge dieser Reform hat das Antai MBA der Jiao Tong University gleichzeitig eine Reihe von Anpassungen für den Jahrgang 2027 vorgestellt.
Dazu gehören:eine einheitliche Regelstudienzeit von 2 Jahren, ein flexibles Punktesystem mit 40–50 Credits und ein Praxisanteil von mindestens einem Viertel der Gesamtunterrichtszeit。
Beim Lehrangebot wendet das berufsbegleitende Programm des Antai MBA der Jiao Tong University ein Wochenendklassen-Modell an; das Vollzeitprogramm CLGO hingegen wird auf Chinesisch mit monatlich gebündelten 4–5 Kurstagen unterrichtet.
Hinter diesen Veränderungen steht ein neues Nachdenken über das Verhältnis von Karriereverlauf, Lernbedürfnissen und industrieller Praxis.
Für Führungskräfte, die bereits an der industriellen Front stehen, ist das dringendste Bedürfnis keineswegs, das Geschäftsumfeld vorübergehend zu verlassen, um eine relativ festgelegte Wissensausbildung zu absolvieren.
Vielmehr sollten sie die branchenbezogenen Probleme, die sie gerade erleben, in den Unterricht einbringen und die neuen Methoden aus dem Unterricht zurück in ihre Arbeit und Praxis übertragen.
Inzwischen baut das MBA-Programm der Antai-Schule der Jiao Tong-Universität die Ausbildungsrichtungen weiterhin um unterschiedliche Laufbahnentwicklungsbedürfnisse herum auf.
Der AI-MBA konzentriert sich stärker auf die Verschmelzung von KI und Unternehmensführung, der Tech-Finance-MBA verbindet technologische Innovation mit Finanzressourcen, der CLGO betont die interdisziplinäre Ausbildung in Ingenieurwesen und Operations Management, und der IMMA fokussiert sich auf globale Geschäftsperspektiven und internationale Managementkompetenzen.
Über die verschiedenen Richtungen hinweg gemeinsam ist das ständig wachsende Ökosystem der Antai-Schule der Jiao Tong-Universität an Ressourcen in den Bereichen Intelligenz, Wissenschaft und Technologie, Industrie und Globalisierung.
Aus dieser Perspektive betrachtet sind die Reformen der Studiendauer, der Credits und der Kurse nicht nur eine Änderung des Lehrsystems.
Die tiefere Veränderung besteht darin:dass die MBA-Ausbildung versucht, von einer relativ festgelegten Wissensvermittlung zu einem kontinuierlichen Aufbau von Kompetenzen entlang realer Industriebedürfnisse überzugehen.。
Und die Beurteilung, ob diese Reform erfolgreich ist, führt letztlich immer zurück zur Realität der Industrie.
Können die Studierenden lösenswerte geschäftliche Probleme identifizieren? Können sie interdisziplinäre Teams zu wirksamer Zusammenarbeit führen? Können sie technische Lösungen in reale Geschäftsergebnisse umsetzen?
Diese Kompetenzen entstehen nicht automatisch dadurch, dass man einen Kurs gehört hat.
Sie müssen in immer wiederkehrender Praxis, Beurteilung und Auswertung geschmiedet werden.
Das bedeutet auch: Wirtschaftshochschulen müssen nicht nur die neuesten technologischen Veränderungen verstehen, sondern vor allem kontinuierlich Rückmeldungen aus der Industrie erhalten.
Im KI-Zeitalter ist das wirklich Knapp-Hafte möglicherweise „der Mensch, der Probleme definiert“.
Zurück zur ursprünglichen Frage.
Wenn die KI immer stärker wird, was müssen die künftigen Wirtschaftsführer dann noch tun?
Vielleicht lässt sich ein Teil der Antwort in dem AI-Strategie-Praxisworkshop des MBA-Programms der Antai-Schule der Jiao Tong-Universität finden.
Wenn Modelle bereits komplexe Daten analysieren und eine Vielzahl von Optionen vergleichen können, besteht die eigentliche Aufgabe des Menschen darin, Geschäftsziele zu erkennen, die Kosten unterschiedlicher Entscheidungen zu verstehen und unter Unsicherheit eine Wahl zu treffen.
Entscheidender noch: diese Entscheidungen in der Organisation zur Akzeptanz und Umsetzung zu bringen und letztlich Ergebnisse zu erzielen.
Technische Kompetenzen bestimmen, was ein Unternehmen tun kann, während das unternehmerische Urteilsvermögen bestimmt, was ein Unternehmen tun sollte.
Heute sehen wir, wie KI die Hürden für Softwareentwicklung, Contentproduktion, Produktdesign und sogar für Unternehmensgründungen senkt.
Aber niedrige Hürden bedeuten nicht geringe Komplexität.
Wenn immer mehr Menschen mithilfe von KI über Produktionskapazitäten verfügen, die früher ein ganzes Team erforderten, werden das Verstehen von Anforderungen, die Organisation von Zusammenarbeit, der Aufbau von Vertrauen und die Übernahme von Verantwortung umso deutlicher an Wert gewinnen.
Für technische Fachkräfte führt der berufliche Aufstieg der Zukunft möglicherweise nicht nur vom Ingenieur zum Senior-Ingenieur, sondern auch vom Lösen technischer Probleme zum Definieren geschäftlicher Probleme, und von der Leitung eines Projekts zur Koordination einer gesamten IndustrieSzene.
Für Führungskräfte im Wirtschaftsbereich ist KI längst kein Wahlfach mehr, das man der Technologieabteilung überlassen kann, sondern wird zu einer grundlegenden Kompetenz, um die Funktionsweise der Unternehmen der Zukunft zu verstehen.
Genau dies ist die Frage unserer Zeit, auf die diese Reform der MBA-Ausbildung der Antai-Schule der Jiao Tong-Universität antwortet.
Von der KI-Erklärung bis zum Fünf-Ketten-Ausbildungssystem, von der Szenarien-Ko-Kreation mit hundert Branchen und tausend Unternehmen über die AI+X-Praxiskurse bis hin zur systematischen Anpassung von Studiendauer, Credits und Ausbildungsmechanismen – das MBA-Programm der Antai-Schule der Jiao Tong-Universität versucht, eine weiter reichende Frage zu beantworten:
Welche Menschen sollen Wirtschaftshochschulen für die Zukunft ausbilden, wenn sich die Technologie unaufhörlich weiterentwickelt?
Die Antwort besteht nicht darin, dass alle Führungskräfte zu Algorithmus-Experten werden, noch darin, dass jeder den neuesten KI-Werkzeugen hinterherjagt.
Sondern darin, eine Gruppe von komplex qualifizierten Wirtschaftsführern auszubilden, die sowohl technologische Innovation verstehen als auch in der realen Industrie verwurzelt sind, die sowohl über eine globale Perspektive verfügen als auch eigenständige Urteile fällen können.
KI kann immer mehr Antworten liefern.。
Aber welche Fragen gestellt werden sollten, welcher Weg eingeschlagen werden soll und wer für das Endergebnis die Verantwortung trägt – das bleibt Sache des Menschen.。
Vielleicht ist genau das der Kernwert, den die wirtschaftliche Bildung im KI-Zeitalter wirklich bewahren muss und der am meisten einer Neudefinition wert ist.
*Dieser Artikel wurde von QbitAI mit Genehmigung veröffentlicht; die dargestellten Ansichten liegen allein beim Originalautor.