Unternehmenseigene KI-Graduiertenschulen erproben Südkoreas Plan, mehr Fachkräfte für die Technologiebranche auszubilden

Ein Novum für Südkorea und eine neue Art der Fachkräfteausbildung

Südkorea öffnet in diesem Herbst die Tür zu einem neuen Modell der Fachkräfteausbildung: LG eröffnet die erste unternehmenseigene Graduiertenschule des Landes mit Schwerpunkt auf künstlicher Intelligenz. Die LG AI Graduate School, die im August 2025 vom Bildungsministerium genehmigt wurde, öffnet am 30. September im Seouler Stadtteil Magok. In den kommenden Wochen will sie zunächst 30 Masterstudierende aufnehmen; der Unterricht soll im März 2026 beginnen. Die Abschlüsse sind rechtlich den Abschlüssen herkömmlicher Universitäten gleichgestellt.

Die Schule ging aus einem internen Forschungsprogramm von LG AI Research hervor, das 2022 gestartet wurde. Die Akkreditierung erfolgt zu einem Zeitpunkt, an dem führende Arbeitgeber heftig um Fachkräfte für künstliche Intelligenz konkurrieren und verhindern wollen, dass qualifizierte Beschäftigte in ausländische Technologiezentren abwandern. Das Programm hebt sich dadurch ab, dass Bewerberinnen und Bewerber klar umrissene Probleme aus ihren Fabriken, Laboren oder Designteams mitbringen und diese innerhalb eines Jahres in drei Semestern mit KI lösen sollen. Die Absolventinnen und Absolventen sollen ihre Lösungen wieder in den Arbeitsalltag integrieren und so Forschung in messbare Verbesserungen an Produktionslinien und in Produktteams umsetzen.

Der Ansatz prägt bereits berufliche Laufbahnen. Shin Dong-hwa, leitender Forscher bei LG Energy Solution, schrieb sich ein, um über die tägliche Anwendung von Modellen hinauszugehen und sich einer größeren Herausforderung zu widmen: der KI-gestützten Beschleunigung des Designs von Kathodenmaterialien auf atomarer Ebene. Nach Abschluss des Programms Anfang dieses Jahres beschrieb er, wie sich sowohl sein Verständnis als auch seine Arbeitsweise verändert hatten.

Shin sagte, die Lehrveranstaltungen hätten ihm endlich Zeit gegeben, seine Arbeit auf fundierte Grundlagen zu stellen und moderne Architekturen eingehend zu untersuchen.

Im Arbeitsalltag hatte ich selten Gelegenheit, mich mit der Theorie zu beschäftigen, und konzentrierte mich meist darauf, vorgefertigte Modelle anzuwenden. Im Masterprogramm konnte ich mich endlich eingehend mit der KI-Theorie und dem neuesten Stand der Modellarchitekturen befassen und Kenntnisse sowie Ideen gewinnen, die ich nun direkt in meiner Arbeit einsetzen kann.

Seine Erfahrung verdeutlicht das doppelte Ziel, das LG hervorhebt: die theoretischen Grundlagen bei Bedarf zu vertiefen und zugleich die Ergebnisse auf Probleme auszurichten, die für die Geschäftsbereiche des Unternehmens relevant sind.

Einblicke in die neue KI-Graduiertenschule von LG

Das Zulassungsverfahren folgt nicht dem üblichen Muster aus Testergebnissen und allgemeinen Interessensbekundungen. Bewerberinnen und Bewerber müssen ein Forschungsprojekt vorschlagen, das mit ihrer aktuellen oder geplanten Funktion im Unternehmen zusammenhängt. Die Vorschläge werden auf ihren Anspruch und ihre Umsetzbarkeit geprüft. Es gehe nicht um einen prestigeträchtigen Abschluss, sagen die Verantwortlichen, sondern um eine praktische Lösung, die ein Geschäftsbereich schnell übernehmen könne. Den Studierenden stehen Datensätze und Produktionssysteme zur Verfügung, die an Universitäten nur selten zugänglich sind. Das ist ein Vorteil für Fachkräfte aus Materialwissenschaft, Fertigung und Produktdesign, die ihre Ideen unter realen Bedingungen und im großen Maßstab testen wollen.

LG zufolge verbindet der Lehrplan grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens und der Informatik mit Anwendungen in den Geschäftsbereichen Elektronik, Chemie, Energie und Biotechnologie. Die Schule soll außerdem Forschungsführungskräfte in Bereichen ausbilden, die die nächste KI-Welle prägen, darunter generative Modelle, multimodales Lernen und kausale Inferenz. Die Abschlüsse werden vollständig akkreditiert; auch Beschäftigte, die sich vor der formellen Akkreditierung eingeschrieben haben, können anerkannte Abschlüsse erwerben. Der Campus wird im Stadtteil Magok im Westen Seouls angesiedelt. Lee Hong-lak, Co-Leiter von LG AI Research, wird als erster Dekan fungieren.

So funktionieren Zulassung und Forschungsprojekte

Jedes Projekt beginnt mit einer Problemstellung aus einer realen Produktionslinie oder einem Entwicklungsteam. Die Studierenden erfassen bestehende Arbeitsabläufe, legen Kennzahlen fest, wählen Modelle aus und führen Versuche auf den Systemen des Unternehmens durch. Innerhalb eines Jahres sollen Ergebnisse vorliegen, damit der zuständige Geschäftsbereich die Lösung übernehmen und betreiben kann. Dieser Zeitplan orientiert sich eher am Tempo der Produktentwicklung als an den längeren Zeiträumen der meisten akademischen Labore. Das kann den Fokus schärfen und die Arbeit beschleunigen, erfordert aber auch eine klare Eingrenzung des Projektumfangs und eine leistungsfähige Unterstützung bei der Datenverarbeitung.

Die Struktur mit drei Semestern soll von der Theorie über Experimente bis zur Implementierung führen. Ein typischer Studienverlauf könnte mit einem gezielten Seminar zu den für das Problem relevanten Modellklassen beginnen, dann mit schnellem Prototyping anhand interner Datensätze fortfahren und schließlich in einer produktionsreifen Datenverarbeitungspipeline münden. Zur Fakultät und zu den Mentorinnen und Mentoren gehören Forschende, die von führenden Einrichtungen angeworben wurden, sowie erfahrene Wissenschaftlerinnen, Wissenschaftler und Ingenieurinnen und Ingenieure des LG AI Research Institute.

Lehrkräfte, Fachgebiete und Ressourcen

LG plant eine Mischung aus Nachwuchswissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern sowie erfahrenen Fachleuten aus der Industrie. So können Studierende einerseits mit begutachteter Forschung vertraut werden und andererseits unmittelbar Einblick in die Anforderungen gewinnen, die in Fabriken und Rechenzentren entscheidend sind. Da die Projekte in den Geschäftsbereichen von LG angesiedelt sind, können die Studierenden auf spezialisierte Ressourcen zurückgreifen. Dazu zählen etwa Hochdurchsatzexperimente zur Materialforschung, Sensordaten aus intelligenten Fertigungslinien und große Rechencluster für Training und Inferenz. An Universitäten, an denen der Zugang zu proprietären Daten begrenzt ist, bilden solche Ressourcen bei angewandter KI-Forschung oft einen Engpass.

Die Programmverantwortlichen betonen, dass die Theorie weiterhin wichtig sei. Der Kernlehrplan umfasst Themen wie Optimierung, Statistik, Modellgeneralisierung und Systemtechnik. Der Unterschied liegt in der Ausrichtung: Statt von der Industrie zu erwarten, dass sie akademische Ergebnisse übernimmt, sollen die Studierenden akademische Werkzeuge an konkrete Probleme der Industrie anpassen und anschließend Code und Modelle bereitstellen, die ein Werk, ein Labor oder ein Produktteam eigenständig betreiben kann.

Grünes Licht per Gesetz: Wer darf künftig Master- und Doktorgrade verleihen?

Dieses Modell war erst nach Inkrafttreten eines neuen Gesetzes im Januar 2025 möglich. Das Sondergesetz zur Förderung von Fachkräften für Zukunftsindustrien erlaubt Unternehmen, eigene Graduiertenschulen in Bereichen wie Halbleiter, künstliche Intelligenz, Biotechnologie und Mobilität einzurichten. Jahrzehntelang konnten südkoreanische Unternehmen interne Hochschulen betreiben, aber nur mit Programmen, die einem Associate- oder Bachelorabschluss entsprachen. Abschlüsse auf Graduiertenebene waren Universitäten oder gemeinsamen Programmen vorbehalten, bei denen Unternehmen und Universitäten zusammenarbeiteten.

Nach dem neuen Rahmen können Unternehmen, die Qualitätsstandards erfüllen, eigene Graduiertenprogramme anbieten, die staatlich vollständig akkreditiert sind. Das Bildungsministerium beschreibt das System als Möglichkeit, technologieorientierte Ausbildung mit akademischer Forschung zu verbinden. Unternehmen sollen dadurch mit eigenen Ressourcen hoch qualifizierte Fachkräfte ausbilden können, während zugleich eine engere Zusammenarbeit zwischen Industrie und Wissenschaft gefördert wird.

Konzerne und Partnerunternehmen liefern sich ein Rennen um KI-Fachkräfte

LG ist das erste Unternehmen, das von dem Gesetz Gebrauch macht, aber nicht das einzige, das eine direkte Pipeline für Fachkräfte aufbauen will. SK Hynix, der weltweit zweitgrößte Hersteller von Speicherchips, betreibt seit 2017 die SK Hynix University. Sie ist ein Weiterbildungsprogramm und keine Hochschule, die akademische Abschlüsse verleiht; angeboten werden kurze Kurse und Workshops zu Halbleiterkompetenzen. Das Unternehmen fördert außerdem Bachelorprogramme im Bereich Halbleitertechnik an der Korea University, der Sogang University und der Hanyang University. Samsung Electronics betreibt das Samsung Semiconductor Institute of Technology, eine akkreditierte unternehmenseigene Hochschule, die 1989 gegründet wurde. Die Master- und Promotionsprogramme werden gemeinsam mit der Sungkyunkwan University angeboten. Das ist ein langjähriges Beispiel für den hybriden Ansatz, der Unternehmens- und Hochschulstrukturen verbindet.

Auch andere große Konzerne haben ähnliche Schritte geprüft. Hyundai Motor hat ein eigenes Graduiertenmodell für Mobilität und Software erwogen. Im gesamten Technologiesektor erweitern Unternehmen den Zugang zu Fachkräften durch groß angelegte Einstellungsinitiativen und formelle Kooperationen mit Hochschulen. Kakao kündigte kürzlich eine konzernweite Rekrutierung an, die auf sogenannte KI-native Fachkräfte in den Tochtergesellschaften abzielt. Naver Cloud gründete ein Konsortium mit führenden Universitäten, um Masterstudierende für Forschungsaufenthalte im Rahmen eines nationalen Projekts zu Basismodellen zu gewinnen. KT stellte erfahrene KI-Fachkräfte ein und vertiefte zugleich die Zusammenarbeit mit globalen Anbietern. LG CNS baut interne Schulungs- und Zertifizierungsangebote aus und will die Zahl seiner KI-Expertinnen und -Experten auf rund 1.000 erhöhen.

Befürworter sehen höhere Geschwindigkeit, Kritiker fürchten einen zu engen Fokus

Das Bildungsministerium argumentiert, akkreditierte unternehmenseigene Programme könnten die Zeit zwischen Lernen und praktischer Umsetzung verkürzen. Befürworter halten das in Bereichen für wichtig, in denen sich Modellklassen rasch verändern und der Zugang zu Daten, Rechenleistung und Fachwissen darüber entscheidet, ob Ideen in die Produktion gelangen. Der Ansatz könnte außerdem die Abwanderung qualifizierter Fachkräfte bremsen, indem er leistungsstarken Beschäftigten einen klaren Weg zu einer weiterführenden Ausbildung eröffnet, ohne dass sie ihren Arbeitgeber verlassen müssen.

Wissenschaftliche Führungskräfte begrüßen zusätzliche Investitionen in die Ausbildung, warnen aber davor, ein Graduiertenstudium in eine Reihe eng umrissener Zielvorgaben zu verwandeln. Professor Lee Kyoung-jun, der an der Kyung-Hee-Universität KI und Wirtschaft unterrichtet, äußerte die verbreitete Sorge um Auftrag und Umfang solcher Programme. Er stellte die unabhängige Forschung an Universitäten den Interessen der Unternehmen gegenüber.

Eine unternehmenseigene Graduiertenschule kann hervorragende Einzelvorlesungen von Praktikern anbieten. Einen anspruchsvollen Lehrplan dauerhaft aufrechtzuerhalten, ist jedoch etwas anderes. Universitäten sind der unabhängigen Forschung verpflichtet. Unternehmen laufen Gefahr, den Fokus zu stark auf ihre unmittelbaren Bedürfnisse zu verengen.

Auch die Finanzierung wirft Fragen auf. Universitäten sind in hohem Maße auf wettbewerblich vergebene staatliche Forschungszuschüsse angewiesen. Wenn Unternehmensinstitute um dieselben Fördermittel konkurrieren, könnten die ohnehin knappen Budgets weiter belastet werden. Viele Unternehmen arbeiten bereits über gemeinsame Labore und gemeinsam betreute Studiengänge mit Universitäten zusammen. Befürworter des unternehmenseigenen Modells sagen, beide Wege könnten nebeneinander wachsen: Unternehmen investierten direkt in interne Programme und förderten zugleich weiterhin offene Forschung an Hochschulen.

Vertreter des Bildungsministeriums entgegnen, die neuen Schulen sollten traditionelle Graduiertenprogramme ergänzen und nicht ersetzen. Choi Eun-hee, eine Generaldirektorin des Ministeriums, erläuterte die Erwartungen der Regierung.

Dieses System ermöglicht es Unternehmen, mit eigenen Ressourcen direkt hoch qualifizierte Fachkräfte auszubilden. Die Genehmigung der Graduiertenschule von LG begründet ein neues Modell der Fachkräfteentwicklung in Hightechbranchen und dürfte die Zusammenarbeit zwischen Industrie und Wissenschaft weiter fördern.

Für Teilnehmende wie Shin überwogen die Vorteile. Er profitierte davon, sich intensiv mit Theorie zu beschäftigen und sie unmittelbar auf ein Problem anzuwenden, das sein Labor lösen musste.

Ich kann jetzt Ideen aus einem Seminar innerhalb weniger Wochen statt Monaten mit echten Daten und Hardware testen. Das beschleunigt sowohl das Lernen als auch die Wirkung.

Was das für Universitäten und öffentliche Forschung bedeutet

Universitäten bleiben das Rückgrat der Grundlagenforschung in Südkorea. Staatlich finanzierte KI-Graduiertenschulen an der KAIST, der Korea University und der Sungkyunkwan University wurden 2019 gegründet und bauten Fakultäten, Labore und Studiengänge auf, die der gesamten Wirtschaft zugutekommen. Sie bilden Studierende aus, die anschließend in Start-ups, öffentlichen Forschungseinrichtungen und Unternehmen arbeiten können, ohne an einen einzelnen Arbeitgeber gebunden zu sein. Zu ihrem Auftrag gehören außerdem offene Veröffentlichungen und langfristig angelegte Forschung.

Unternehmenseigene Graduiertenprogramme dürften sich eher auf angewandte Forschung konzentrieren. Das kann schnelle Erträge und wertvolles geistiges Eigentum hervorbringen, wirft aber Fragen zu Veröffentlichungsstandards, Datenaustausch und Übertragbarkeit der Arbeit von Studierenden auf andere Arbeitgeber auf. Die Aufsichtsbehörden müssen auf wissenschaftliche Strenge in den Lehrveranstaltungen und eine faire Bewertung der Forschungsbeiträge achten. Die Qualität und Glaubwürdigkeit des Modells hängen davon ab, ob Studienleistungen zwischen Einrichtungen anerkannt werden, studentische Forschende geschützt sind und klare Regeln zu Vertraulichkeit und Urheberschaft gelten.

KI-Ausbildung wird zur nationalen Strategie

Südkorea investiert entlang der gesamten Ausbildungskette und nicht nur auf Graduiertenebene. Die Regierung plant, alle Lehrkräfte im Bereich KI-Technologie zu schulen, und führt digitale KI-Lehrbücher an Schulen ein. So sollen grundlegende Kenntnisse lange vor dem Studium vermittelt werden, damit Studierende beim Eintritt in technische Studiengänge bereits verstehen, wie moderne KI-Systeme funktionieren und wie sie verantwortungsvoll eingesetzt werden können. Diese frühen Investitionen ähneln den Maßnahmen anderer Länder, die Informatik und Datenwissenschaft in die allgemeine Bildung integrieren.

Auch die Programme zur Fachkräfteentwicklung verändern sich. Staatliche Stellen finanzieren Gemeinschaftsprojekte, in denen Unternehmen mit Universitätslaboren zusammenarbeiten. Nationale Initiativen zu Supercomputing und Daten sollen die Hürden für Labore senken, denen keine proprietäre Infrastruktur zur Verfügung steht. Diese Schritte tragen einer Tatsache der modernen KI Rechnung: Um Forschung in skalierbare Produkte und Prozesse zu überführen, braucht es Rechenleistung, Daten und Fachwissen auf dem jeweiligen Gebiet.

Der globale Wettlauf und die Bedeutung von Größe und digitaler Souveränität

Der Vorstoß für unternehmenseigene Graduiertenschulen ist Teil eines umfassenderen Wettbewerbs um die Führungsrolle bei KI. Länder streben nach Größe bei Daten, Modellen und der praktischen Anwendung. Chinas große Nutzerbasis und die rasche Einführung digitaler Dienste verschaffen dem Land Vorteile durch Skalierung. Westliche Länder suchen nach Wegen, Ressourcen zu bündeln und Regeln aufeinander abzustimmen, damit Unternehmen und Labore größere Modelle trainieren und sicher einsetzen können. Für eine mittelgroße Volkswirtschaft wie Südkorea verbindet die Strategie häufig staatliche Investitionen, eine enge Zusammenarbeit zwischen Industrie und Wissenschaft sowie ausgewählte Partnerschaften mit globalen Anbietern.

Ein weiterer Aspekt ist die digitale Souveränität: Regierungen und Unternehmen wollen die Kontrolle über sensible Daten, Sprachmodelle und Cloud-Infrastrukturen sichern. Anbieter stellen dafür eigens eingerichtete Cloud-Regionen und spezialisierte Hardware bereit. Einige Analysten argumentieren, dass solche Bekenntnisse neue Abhängigkeiten verschleiern können, wenn zentrale Technologien proprietär bleiben. Entscheidend sind die Details. Verträge, die Zugang zu Rechenleistung und Software sichern, klare Regeln für die Datennutzung und Zusagen zum Aufbau lokaler Kompetenzen bestimmen, ob Ausbildungsprogramme die nationalen Kapazitäten tatsächlich stärken.

Was als Nächstes zu beobachten ist

Die LG-Schule wird in Kürze ihre erste Gruppe aufnehmen; der Unterricht soll im März 2026 beginnen. Nach Angaben der Verantwortlichen ist ein Promotionsprogramm geplant, vorbehaltlich der Prüfung durch das Bildungsministerium. Genau beobachtet werden dürfte, wie die Gruppen Theorie und Praxis miteinander verbinden, ebenso wie die Zahl der Veröffentlichungen und die Qualität der Abschlussprojekte, die in LGs Geschäftsbereichen umgesetzt werden.

Der politische Rahmen ist noch jung. Andere Unternehmen prüfen das Modell, und die Aufsichtsbehörden sammeln Rückmeldungen aus Industrie und Hochschulen. Wenn sich der Ansatz ausweitet, könnte in Südkorea ein kleines Netzwerk akkreditierter unternehmenseigener Graduiertenschulen in einigen prioritären Bereichen entstehen, etwa in den Halbleitertechnologien, der Robotik und der Biotechnologie. Entscheidend für ihren Erfolg sind anspruchsvolle Lehrpläne, transparente Strukturen und die Fähigkeit, Absolventinnen und Absolventen hervorzubringen, die in ihren Unternehmen Führungsaufgaben übernehmen und zugleich zur breiteren wissenschaftlichen Gemeinschaft beitragen können.

Die wichtigsten Punkte

• LG erhielt im August 2025 die staatliche Genehmigung, die erste unternehmenseigene KI-Graduiertenschule des Landes zu eröffnen. Der Start ist für den 30. September in Seoul geplant, der Unterricht soll im März 2026 beginnen.
• Im ersten Jahrgang nimmt das Programm rund 30 Masterstudierende auf. Die Abschlüsse sind ebenso akkreditiert wie die von Universitäten.
• Bewerberinnen und Bewerber müssen reale Probleme aus ihrer Fabrik, ihrem Labor oder ihrem Designteam mitbringen, diese in drei Semestern mithilfe von KI lösen und die Lösungen wieder in die Arbeit integrieren.
• LG plant eine Mischung aus akademischen Forschenden und erfahrenen Beschäftigten des eigenen AI Research Institute. Den Studierenden stehen proprietäre Daten, Anlagen und Rechenleistung zur Verfügung.
• Ermöglicht wird die Initiative durch ein neues Sondergesetz, das Unternehmen in Zukunftsindustrien den Betrieb von Graduiertenschulen erlaubt.
• Andere Unternehmen prüfen ähnliche Modelle: SK Hynix bietet interne Schulungen an und fördert Hochschulprogramme, während Samsung eine akkreditierte unternehmenseigene Hochschule mit gemeinsam angebotenen Graduiertenprogrammen betreibt.
• Befürworter heben hervor, dass Forschung schneller in die Praxis umgesetzt werden kann. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler warnen dagegen vor einem zu engen Fokus und einer stärkeren Konkurrenz um öffentliche Forschungsmittel.
• Südkorea baut auch die KI-Ausbildung an Schulen und Universitäten aus, um eine breite Fachkräftebasis aufzubauen, die von den ersten Schuljahren bis zum Graduiertenstudium reicht.
• Der globale Wettbewerb um KI-Fachkräfte und Infrastruktur verschärft sich. Skalierung, Partnerschaften und eine sorgfältige Steuerung werden damit zu zentralen Bestandteilen nationaler Strategien.
• LG bemüht sich um die Genehmigung eines künftigen Promotionsprogramms. Die Leistungen der ersten Jahrgänge werden die Glaubwürdigkeit und den Ausbau des Modells prägen.