Yann LeCun, der renommierte Informatikprofessor an der New York University und ehemaliger Chief AI Scientist bei Meta, warnt junge Studierende vor einer oberflächlichen Herangehensweise an das Informatikstudium. In einem Interview mit Business Insider betont er, dass Studierende, die nur die minimalen Mathematikpflichten erfüllen, Schwierigkeiten haben könnten, sich an zukünftige technologische Veränderungen anzupassen. Obwohl er selbst Informatik studiert hat, argumentiert er humorvoll, er sei „ein Informatikprofessor, der gegen das Studium der Informatik wettert“, weil er glaubt, dass der Fokus auf grundlegenden Disziplinen wie Mathematik, Physik und Elektrotechnik entscheidend sei. Sein Rat: „Lerne Dinge mit einer langen Haltbarkeit.“ Er plädiert dafür, möglichst viele Kurse in den Grundlagen zu belegen, anstatt sich ausschließlich auf aktuelle Trends wie KI-Tools oder Programmiersprachen zu konzentrieren. Besonders wichtig seien mathematische Fähigkeiten wie lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik – Fächer, die nicht nur für die Informatik, sondern auch für die Modellierung realer Phänomene unerlässlich sind. LeCun weist darauf hin, dass viele Ingenieurstudiengänge in den USA eine stärkere mathematische Ausbildung verlangen, etwa mehrere Semester der Analysis, während Informatikprogramme oft nur das Grundwissen in Analysis I voraussetzen. Diese Lücke, so LeCun, beeinträchtigt die Fähigkeit, tiefgründige Erkenntnisse in Bereichen wie KI zu gewinnen. Er betont, dass auch klassische Ingenieurdisziplinen wie Regelungstechnik und Signalverarbeitung für die Entwicklung moderner KI-Systeme von großer Bedeutung sind. Gleichzeitig unterstreicht er, dass Programmieren weiterhin notwendig ist – auch wenn KI die Effizienz steigern wird. „Vibe-Coding“ reicht nicht aus; ein fundiertes Verständnis der zugrundeliegenden Prinzipien bleibt entscheidend. Seine eigene Laufbahn begann mit Elektrotechnik in Paris, bevor er an der Sorbonne Informatik promovierte – ein Weg, der ihm die interdisziplinäre Perspektive verlieh, die er heute fördert. Auch andere Experten wie Geoffrey Hinton und Bret Taylor aus OpenAI unterstreichen, dass kritisches Denken und fundierte mathematische Kenntnisse langfristig wertvoller sind als die bloße Beherrschung von Tools. Die Herausforderung für Universitäten liegt nun darin, Curricula zu überarbeiten, die nicht nur technische Fertigkeiten, sondern auch tiefe wissenschaftliche Grundlagen vermitteln. In der Branche wird LeCuns Ansatz als zukunftsweisend und notwendig angesehen. Experten betonen, dass die rasante Entwicklung agenter KI-Systeme die Notwendigkeit einer soliden Bildung in Grundlagenwissenschaften noch dringlicher macht. Unternehmen suchen zunehmend nach Fachkräften mit analytischem Denken und Modellierungsvermögen, nicht nur mit Coding-Kenntnissen. LeCuns Profil – mit seiner Rolle bei der Entwicklung von neuronalen Netzen und seiner langjährigen Forschung an der Schnittstelle von Informatik, Mathematik und Ingenieurwissenschaften – verleiht seiner Empfehlung besondere Glaubwürdigkeit.