Beim Bot-Camp kamen fast 400 Hochschulakteur:innen zusammen, die an eigenen KI-Assistenten arbeiten oder deren Einsatz vorbereiten. Der erste Beitrag fasste zusammen, wie das Format aufgebaut war und welche Herausforderungen die größten waren. In diesem weiteren Blogtext geht es um die konkreten Erkenntnisse und die nächsten Schritte. Außerdem stellen die Autor:innen die Ergebnisse der Community-Umfrage vor.

Vor dem Hintergrund der wachsenden Bedeutung und Nutzung von KI-Assistenten an Hochschulen haben das Hochschulforum Digitalisierung und der KI-Campus im Frühjahr 2026 zum Bot-Camp – Wissensbasierte KI-Assistenten an Hochschulen einsetzen eingeladen. 

In diesem Beitrag wird der aktuelle Stand an Hochschulen beleuchtet: Welche konkreten Anwendungsfelder für KI-Assistenten zeichnen sich derzeit an Hochschulen ab? Wo stehen die verschiedenen Projekte, wo treten Herausforderungen auf? Und welche Ideen und Ansätze sind im Austausch und in der gemeinsamen Arbeit entstanden? 

Im Folgenden werden zentrale Erkenntnisse aus der begleitenden Community-Umfrage, den Austauschphasen und den Expert:innen-Impulsen gebündelt. Ergänzt um erste Einblicke in die Projekte und Ideen der Bot-Camp-Teilnehmenden zeigt sich ein differenziertes Bild auf die aktuellen Entwicklungen rund um wissensbasierte KI-Assistenten im Hochschulkontext. 

Die Auswertung der Umfrage und der Austausch im Bot-Camp machen vor allem eines deutlich: Die Entwicklung wissensbasierter KI-Assistenten ist an vielen Hochschulen bereits angestoßen, allerdings häufig noch punktuell – getragen von Einzelpersonen oder kleinen Teams – und mit sehr unterschiedlichen Ausgangsbedingungen.

Die Anwendungsfelder sind dabei breit, folgen aber erkennbaren Mustern. Ein Schwerpunkt liegt auf der Unterstützung von Lernprozessen, etwa durch Tutorensysteme, Feedback-Tools oder die Interaktion mit Lehrmaterialien. Parallel dazu entstehen Anwendungen in Beratung und Service, beispielsweise für Studienorganisation oder Informationsbereitstellung. Auch im Bereich Wissensmanagement und Forschung werden erste Ansätze sichtbar, etwa zur Aufbereitung und Nutzung institutioneller Datenbestände.

Es wird deutlich, dass sich der Fokus verschiebt – weg von der Frage, ob KI-Assistenten eingesetzt werden, hin zur Frage, wie sie sinnvoll gestaltet und in bestehende Kontexte integriert werden können. 

Der Austausch im Bot-Camp zeigt, dass sich viele Herausforderungen nicht auf einzelne Projekte beschränken, sondern strukturell über Hochschulen hinweg ähneln. Viele Bot-Camp-Teilnehmende suchen auch deshalb aktiv nach Vernetzung und Kooperation über ihre Hochschulen hinaus. Dabei geht es sowohl um einzelne technische Fragen als auch um das Zusammenspiel von Strategie, Infrastruktur, Daten und Kompetenzen.

Ein zentrales Thema ist die fehlende strategische Einbettung. Viele Initiativen entstehen aus engagierten Einzelprojekten heraus, ohne klar definierte Zuständigkeiten oder institutionelle Zielbilder. Gleichzeitig wird deutlich, dass nachhaltige Entwicklung genau diese Einbettung benötigt – etwa durch klare Verantwortlichkeiten, abgestimmte Strategien und eine stärkere Verzahnung von Bottom-up-Initiativen mit zentralen Strukturen.

Eng damit verbunden sind Fragen nach Ressourcen und Organisation. Die Entwicklung und der Betrieb von KI-Assistenten erfordern Zeit, Know-how und koordinierte Zusammenarbeit zwischen unterschiedlichen Bereichen. Als Lösungsansätze werden hier vor allem zentrale Koordinationsstellen, hochschulübergreifende Kooperationen und der gezielte Aufbau interner Kompetenzen sichtbar.

Auch die Datenbasis erweist sich als kritischer Faktor. Viele Projekte stoßen an Grenzen, weil relevante Informationen verteilt, veraltet oder schwer zugänglich sind. Entsprechend rückt die systematische Aufbereitung und Pflege von Wissensbeständen stärker in den Fokus – ebenso wie die Klärung von Verantwortlichkeiten für Datenqualität und -aktualität.

Auf technischer Ebene zeigen sich Herausforderungen insbesondere bei Infrastruktur und Integration. Fragmentierte Tool-Landschaften und eingeschränkte Zugänge erschweren den Aufbau stabiler Lösungen. Gleichzeitig wird der Bedarf nach zentralen Plattformen, offenen Schnittstellen und geschützten Experimentierumgebungen deutlich.

Dazu gehören auch konkrete technische Fragen: Welche Sprachmodelle sind unter kosten-, souveränitäts- und organisatorischen Gesichtspunkten sinnvoll einsetzbar? Welche Embedding-Modelle und welche Chunkingoptionen können bzw. sollten bei RAG-Systemen kontextspezifisch und für den jeweiligen Anwendungszweck genutzt werden? Welche Vor- und Nachteile bietet die Einbindung von Wissen über Text- oder Bildquellen hinaus – etwa von Hochschulwebseiten oder dem Intranet – durch z. B. Model Context Protocol (siehe hierzu z. B. den Impuls von Malte Persike)?

Alle diese Fragen lassen sich am besten im Austausch und Netzwerk sowie durch designierte Verantwortlichkeiten klären. Auch hier gilt es, dezentrale Aktivitäten zu fördern und gleichzeitig zentrale Strukturen zu schaffen.

Nicht zuletzt stellten sich viele Teilnehmenden die Frage, welche rechtlichen Aspekte bei der Implementierung von KI-Assistenten berücksichtigt werden sollten. Welche Auskünfte und Empfehlungen gibt ein Chatbot, wenn er eigenständig agiert, und wie kann sichergestellt werden, dass diese auch rechtssicher sind? Welcher Grad an Autonomie ist akzeptabel und wann sollte ein „Human in the Loop“ greifen? Da in den Konversationen unweigerlich Fehler auftreten, für die zumeist keine unmittelbare Prüfung und Korrektur sichergestellt werden kann, treten hier massive Unsicherheiten auf.

Schließlich spielen damit auch Fragen der Qualität, Akzeptanz und Kompetenz eine wichtige Rolle. Unsicherheiten im Umgang mit KI, Skepsis gegenüber den Systemen und fehlende Erfahrung beeinflussen die Nutzung ebenso wie die Wahrnehmung von Mehrwerten der KI-Assistenten. Hier werden Qualifizierungsangebote, transparente Systeme und niedrigschwellige Einstiege als zentrale Hebel gesehen.

In der Gesamtschau wird deutlich: Die Herausforderungen liegen weniger in der einzelnen Anwendung als in der Entwicklung tragfähiger Rahmenbedingungen. Entsprechend verschiebt sich der Fokus von der reinen Umsetzung hin zur Frage, wie KI-Assistenten langfristig sinnvoll in Hochschulstrukturen integriert werden können. Wissensbasierte KI-Assistenten sind damit ein zentrales Feld, um den Umgang mit KI an Hochschulen zu managen.

Die im Bot-Camp eingebrachten Projekte und Ideen zeigen die Bandbreite aktueller Entwicklungen – von ersten Konzepten bis hin zu bereits erprobten Anwendungen. Sichtbar wird dabei weniger ein „Standardmodell“ als vielmehr eine Vielzahl an Ansätzen, die sich an unterschiedlichen Bedarfen und Kontexten orientieren. 

Ein Schwerpunkt liegt auf KI-gestützten Lernbegleitern. So arbeiten Teilnehmende beispielsweise an Chatbots, die auf Basis von Vorlesungsfolien und Skripten Studierende bei der Prüfungsvorbereitung unterstützen oder gezielt Rückfragen zu Lerninhalten ermöglichen. Andere Ansätze setzen auf dialogische Formate, bei denen der Bot nicht direkt Antworten liefert, sondern durch gezielte Nachfragen den Lernprozess begleitet und eigenständiges Denken stärkt. 

Auch simulationsbasierte Formate gewinnen an Bedeutung. Projekte wie Beratungssimulatoren oder Clinical-Reasoning-Assistenten zeigen, wie KI genutzt wird, um komplexe Handlungssituationen realitätsnah zu üben. Der Fokus verschiebt sich hier von reiner Informationsvermittlung hin zu interaktiven, erfahrungsorientierten Lernsettings. 

Daneben wurden zahlreiche Service- und Beratungsbots entwickelt, etwa für Studieninteressierte oder zur Unterstützung im Studienalltag. Ein Beispiel sind Bots, die Fragen zu Studiengängen, Erasmus-Aufenthalten, Prüfungsordnungen oder Fristen beantworten und dabei auf hochschulspezifische Datenquellen zugreifen. Charakteristisch ist dabei oft der Versuch, Informationen nicht nur bereitzustellen, sondern kontextsensitiv aufzubereiten und Entscheidungsprozesse zu begleiten. 

Ein weiterer Bereich sind Anwendungen im Forschungs- und Wissensmanagement. Hier entstehen etwa Assistenten zur Identifikation von Fördermöglichkeiten, zur Auswertung wissenschaftlicher Daten oder zur Unterstützung bei Lehrforschungsprojekten. Hier zeigt sich ein wachsender Bedarf an spezialisierter, domänesensibler KI, die komplexe Informationslandschaften erschließen kann. 

Im Bereich Verwaltung und Prozesse zielen viele Projekte auf Effizienzgewinne und Entlastung ab, wie z. B. durch Chatbots für FAQ-Anfragen. Gleichzeitig wird deutlich, dass der Erfolg solcher Systeme stark von den Rahmenbedingungen abhängt, etwa hinsichtlich Zuständigkeiten, Pflege der Datenbasis und Nutzerakzeptanz. 

Technisch dominiert über viele Projekte hinweg der Einsatz von RAG-Systemen (Retrieval-Augmented Generation), kombiniert mit Lernplattformen wie Moodle oder ILIAS sowie Open-Source- und Self-Hosting-Ansätzen.  

Auffällig ist, dass viele Projekte bewusst klein starten – etwa in einzelnen Lehrveranstaltungen oder klar abgegrenzten Anwendungsbereichen – und von dort aus weitergedacht werden. Die Projekte machen damit nicht nur konkrete Anwendungsmöglichkeiten sichtbar, sondern auch unterschiedliche Entwicklungslogiken – vom explorativen Prototyp bis hin zu Ansätzen, die auf eine breitere, institutionelle Nutzung abzielen. 

Über die einzelnen Einsatzbereiche hinaus zeigt sich eine zentrale Gemeinsamkeit: Viele Projekte bewegen sich zwischen Ausprobieren und erster Verstetigung. Während konkrete Anwendungsfälle vorhanden sind, fehlt häufig noch die systematische Einbettung in bestehende Strukturen und Prozesse.

Eine zentrale Rolle spielt dabei die technische Infrastruktur – und damit auch das Spannungsverhältnis zwischen individuell genutzten, häufig kommerziellen KI-Angeboten und institutionell betriebenen bzw. angebotenen Lösungen. Während Tools wie „CustomGPTs“ von OpenAI, „Agenten“ bei Microsoft Copilot, „Projekte“ bei Claude oder andere kommerzielle Anwendungen niedrigschwellige Zugänge sowie vermeintlich leistungsfähige Lösungen bieten und im Alltag vieler Hochschulangehöriger bereits etabliert sind, stellen sich auf institutioneller Ebene Fragen nach Datenschutz, Kontrolle über Daten, Integrationsfähigkeit und langfristiger Verfügbarkeit.

Dazu gehört nicht zuletzt auch die Vorbereitung auf Möglichkeiten agentischer KI als nächsten möglichen Entwicklungsschritt. So gibt es Bestrebungen für übertragbare Lösungen in Form von Open-Source-Ansätzen, Plattformlösungen oder institutionenübergreifenden Infrastrukturen. Hierfür wird derzeit an verschiedenen hochschuleigenen und hochschulübergreifenden Angeboten gearbeitet.

Die Ergebnisse des Bot-Camps zeigen, dass wissensbasierte KI-Assistenten an Hochschulen längst keine Randthemen mehr sind. Viele Anwendungen sind bereits in der Erprobung – gleichzeitig wird deutlich, dass ihr nachhaltiger Einsatz weniger von einzelnen Tools als von passenden organisatorischen und infrastrukturellen Rahmenbedingungen abhängt. 

Im Mittelpunkt steht damit die Frage, wie aus einzelnen Projekten tragfähige Strukturen entstehen können: durch geeignete Infrastrukturen, klare Zuständigkeiten und den gezielten Aufbau von Kompetenzen. Genau hier liegt auch eine zentrale Aufgabe für Hochschulen in der weiteren Auseinandersetzung mit KI. 

Mit dem Abschluss des Bot-Camps endet das Format – die Themen und Fragestellungen wirken jedoch weiter. Die entwickelten Ansätze, Erkenntnisse und Materialien werden in unterschiedlichen Formaten aufbereitet und für die weitere Nutzung zugänglich gemacht.

Antonia Dittmann ist Programmmanagerin beim Stifterverband. Im Hochschulforum Digitalisierung entwickelt und koordiniert sie Qualifizierungsangebote für Lehrende und Mitarbeiter:innen von lehrunterstützenden Einrichtungen. Sie studierte Medienwissenschaft und Erziehungswissenschaft mit den Schwerpunkten Medienbildung und Lebenslanges Lernen in Potsdam, Madrid und Mainz.

Stefan Göllner ist Innovationsmanager beim Stifterverband im Projekt KI-Campus. Dort ist er zuständig für den Aufbau thematischer KI-ExpertLabs, die als methodische Innovationshubs für das Gesamtprojekt dienen. Zuvor arbeitete er als Projektmanager in deutschen und europäischen Forschungs- und Entwicklungsprojekten u.a. an der Kunsthochschule für Medien Köln, den Telekom Innovation Laboratories und der Universität der Künste Berlin.

Dr. Malte Miram ist Programmmanager beim Stifterverband. Im Hochschulforum Digitalisierung entwickelt und koordiniert er Qualifizierungsangebote für Lehrende, Mitarbeitende in Unterstützungsstrukturen von Lehre und Infrastruktur sowie Wissenschaftsmanager:innen.