Kurzfassung

Das Nationale Forschungsprogramm NFP 77 hat in 46 Projekten (2020–2025) die Auswirkungen der Digitalisierung auf Schweizer Gesellschaft, Arbeitsmarkt und Demokratie untersucht. Leiter Abraham Bernstein warnt: Digitale Transformation ist kein rein technologisches Phänomen, sondern ein Wechselspiel zwischen Technologie und gesellschaftlichen Akteuren. Die Forschung identifiziert Schweizer Stärken in KI-Forschung, zeigt aber Defizite bei Medienkompetenz, Geschlechtergerechtigkeit und Regulierung auf. Am Mittwoch präsentierte das Forschungskonsortium 12 zentrale Impulse für Politik, Wirtschaft und Verwaltung.

Personen

Themen

  • Digitale Transformation
  • Nationale Forschungsprogramme
  • Medienkompetenz und Nachrichtenkonsum
  • Arbeitsmarktveränderungen
  • Künstliche Intelligenz und Regulierung
  • Geschlechterparität in Tech-Kompetenzen

Clarus Lead

Die Schweiz steht an einem kritischen Wendepunkt: Während Forschungs- und Entwicklungskapazitäten international wettbewerbsfähig sind, drohen Informationsverluste und digitale Spaltung die Funktionsfähigkeit der direkten Demokratie zu gefährden. Mit 48 % „News-deprivierten" Bürgern – besonders unter Jugendlichen – verliert ein Grundpfeiler des Schweizer Abstimmungssystems an Substanz. Parallel zeigen sich massive Geschlechterklufte: Frauen schätzen ihre digitalen Kompetenzen deutlich niedriger ein als Männer und partizipieren weniger aktiv an der technologischen Umgestaltung. Die Forschung fordert daher einen Paradigmenwechsel: Nicht Regulierungswettbewerb mit der EU, sondern dezentralisierte Kontrolle durch Individuen, Arbeitgeber und staatliche Institutionen.

Detaillierte Zusammenfassung

Die Digitalisierung wird häufig als technologisches Phänomen behandelt. Bernstein argumentiert jedoch für ein relationales Verständnis: Technologie und Gesellschaft beeinflussen sich gegenseitig. Konkrete Beispiele verdeutlichen die Tiefenwirkung – vom Rückgang gedruckter Medien (Pendler nutzen Smartphones statt Zeitungen) über Streaming-Dienste bis zur Umgestaltung von Büroarbeit und Schulunterricht. Diese Strukturveränderungen erfordern nicht nur technisches, sondern vor allem Gestaltungswissen.

Im Bildungsbereich empfehlen die NFP-77-Studien lebenslanges Kompetenztraining jenseits formaler Schulzeit. Arbeitgeber und Arbeitnehmer tragen gemeinsame Verantwortung für kontinuierliche Weiterbildung – ein Ansatz, der der rasanten Entwicklung (Bernstein aktualisiert wöchentlich seine Vorlesungsfolien zu KI-Neuerungen) gerecht wird. Auf dem Arbeitsmarkt zeigen zwei Pilotprojekte Lösungswege: Statt Job-Titel könnten Kompetenzplattformen Stellensuchende besser mit tatsächlichen Anforderungsprofilen abgleichen – etwa indem ein Urmacher-Absolvent seine Fähigkeiten in technischen Nischenbereichen einsetzt, die unter klassischen Berufsbezeichnungen verborgen bleiben.

Die Demokratie-Forschung identifiziert ein existenzielles Risiko: Unvollständige Mediennutzung (48 % News-Deprivierte) unterminiert informierte Abstimmungen. Zwei Modelle zeigen Gegenmassnahmen: Eine Gemeinde im Kanton Bern führte elektronisch unterstützte Gemeindediskussionen durch – Tausende diskutierten vor Abstimmungen, was Partizipationsgefühl und Legitimität erhöhte. Ein Beteiligungsbudget (Universität Freiburg / ETH) in einer Stadt ermöglichte direktes Mitgestalten von Investitionen. Solche digitalen Tools funktionieren jedoch nur, wenn sie transparent und fair sind – eine Grenzfrage bei künstlicher Intelligenz.

KI-Systeme (Sprachmodelle, Entscheidungsbäume) sind statistisch, nicht logisch determiniert. Sie erzeugen Fehler und „Halluzinationen" (erfundene Fakten). Bernstein plädiert nicht für Vertrauen, sondern für Zuverlässigkeitswissen: Nutzer müssen erkennen lernen, in welchen Kontexten KI-Ausgaben verlässlich sind – bei Allgemeinwissen häufiger, bei medizinischen Dosierungen selten. Dies setzt kritische Skepsis und kontinuierliche Grenzerkundung voraus.

Die Schweiz verfolgt regulatorisch einen dezentralen Weg statt des EU-Modells (AI Act). Bernstein empfiehlt: klare rote Linien definieren (was KI darf und nicht darf), aber auch Durchsetzungsmechanismen schaffen – sonst werden Regeln ignoriert, etwa bei Deepfakes im Wahlkampf. Zentral ist die Rolle der Universitäten: In Zusammenarbeit mit Partnern entwickelt die Schweiz ein eigenes Sprachmodell, um technologische Souveränität zu wahren.

Geschlechter- und Altersunterschiede zeigen, wer von Digitalisierung profitiert: Frauen schätzen ihre Kompetenzen niedriger ein und investieren weniger Zeit in digitales Lernen; Ältere fehlen bei Hochschul-Adaptionen (Universitäten nutzen KI, aber ältere Lehrende zögern). Ein spielerischer, fehlertoleranter Umgang mit Technologie wäre gerade hier heilsam – denn statistische Systeme machen zwangsläufig Fehler.

Kernaussagen

  • Digitale Transformation ist ein Wechselspiel zwischen Technologie und Gesellschaft; passive Mitnahme ist politisch nicht tragbar.
  • 48 % der Bevölkerung konsumieren keine Nachrichten mehr (News-Deprivation), was die informierte Abstimmung gefährdet.
  • Kompetenzplattformen können Job-Matching verbessern, indem sie Fähigkeitsprofile statt Berufsbezeichnungen abgleichen.
  • Digitale Partizipationstools (E-Voting, Budgetmitgestalten) erhöhen nachweislich Abstimmungslegitimität – wenn Transparenz gewährleistet ist.
  • Künstliche Intelligenz erfordert Zuverlässigkeitswissen, nicht Vertrauen; Nutzer müssen Fehlergrenzen kennen.
  • Frauen und Ältere partizipieren weniger und unterschätzen ihre Kompetenzen – strukturelle Ungleichheit muss gezielt bekämpft werden.
  • Die Schweiz entwickelt ein eigenes Sprachmodell für technologische Souveränität; Regulierung sollte rote Linien setzen, ohne Innovation zu blockieren.

Kritische Fragen

  1. Evidenz/Datenqualität: Die Studie zitiert „48 % News-Deprivierte" unter Jugendlichen – basiert diese Quote auf der Eisenäcker-Studie selbst, und was ist die genaue Definition (Zero-News-Konsum vs. reduzierte Nutzung)?

  2. Interessenkonflikte: Bernstein leitet das Forschungsprogramm und präsentiert dessen Ergebnisse selbst. Wie wurden unabhängige externe Reviews durchgeführt, um Bestätigungsbias auszuschliessen?

  3. Kausalität: Die Aussage „Frauen schätzen Kompetenzen niedriger ein und partizipieren weniger" – ist niedrigere Selbsteinschätzung Ursache oder Folge von Marktausschluss / Unterrepräsentation in Tech-Teams?

  4. Umsetzbarkeit Medienkompetenz: Wenn die Forschung empfiehlt, Jugendliche „systematisch für Politik zu begeistern" statt für Medien direkt – wie konkret funktioniert diese Motivationsstrategie in heterogenen Klassenräumen?

  5. KI-Regulierung Schweiz: Der Bericht kritisiert mangelnde Durchsetzung von Regeln (Deepfakes im Wahlkampf). Welche Ressourcen und Behördenstrukturen müssten aufgebaut werden, um dies zu überwachen?

  6. Arbeitsmarkt-Matching: Das Jobplattform-Modell („Kompetenzen statt Titel") setzt voraus, dass Arbeitgeber Tätigkeitsprofile standardisieren. Wie realistisch ist dies in einem föderalen System mit unterschiedlichen Branchendefinitionen?

  7. Digitale Partizipation Skalierung: Die Pilotstudien (E-Voting in einer Gemeinde, Budgetmitgestaltung in einer Stadt) zeigen positive Effekte – aber wie skalieren diese auf nationale Abstimmungen ohne Informationsüberlastung?

  8. Souveränität Sprachmodell: Die Schweiz entwickelt ein eigenes Sprachmodell – mit welchem Zeitrahmen, Budget und Datenschutz-Standard wird dies realisiert, und bleibt es konkurrenzfähig gegen OpenAI/Google/Meta?

Weitere Meldungen

Keine zusätzlichen Meldungen in der Quelle vorhanden.

Quellenverzeichnis

Primärquelle: Tagesgesprech mit Simone Hulliger (SRF), 28.05.2026 – Nationales Forschungsprogramm NFP 77 „Digitale Transformation": https://download-media.srf.ch/world/audio/Tagesgespraech_radio/2026/05/Tagesgespraech_radio_AUDI20260528_NR_0016_b6221e78ce254b96a8911ded69daf9cd.mp3

Ergänzende Quellen / erwähnte Studien:

  1. Stanford AI Index (2026) – KI-Forschungskapazitäten pro Capita
  2. Eisenäcker et al. (Universität Zürich) – News-Deprivation bei Jugendlichen
  3. Universität Bern – E-Abstimmungen und Partizipation (NFP 77 Projekt)
  4. Universität Freiburg / ETH – Partizipatives Budgeting (NFP 77 Projekt)
  5. Universität Basel – Geschlechterunterschiede in Tech-Selbsteinschätzung (NFP 77 Projekt)

Verifizierungsstatus: ✓ 28.05.2026

Dieser Text wurde mit Unterstützung eines KI-Modells erstellt.
Redaktionelle Verantwortung: clarus.news | Faktenprüfung: 28.05.2026