Ein Bachelor im Bereich Artificial Intelligence ist in der Schweiz kein einheitlich aufgebautes Studium. KI kann als Bachelorstudiengang, als Studienrichtung innerhalb der Informatik oder in Kombination mit Machine Learning, Data Science, Software Engineering oder Wirtschaft studiert werden. Ein Bachelorabschluss an einer Schweizer Hochschule umfasst 180 ECTS, die verschiedenen AI-Studienangebote unterscheiden sich jedoch deutlich in ihrer fachlichen Ausrichtung. Wer einen AI-Bachelor sucht, sollte deshalb nicht nur auf den Studiennamen, sondern vor allem auf Curriculum, technische Grundlagen und gewünschte berufliche Richtung achten.
Artificial Intelligence lässt sich in der Schweiz auf Bachelorstufe auf unterschiedlichen Wegen studieren. „Bachelor Artificial Intelligence“ ist keine einheitliche Schweizer Abschlussbezeichnung: Je nach Angebot handelt es sich um einen eigenständig bezeichneten Bachelor oder um eine Studienrichtung beziehungsweise Vertiefung innerhalb eines anderen Bachelorstudiums. Einen übergeordneten Überblick bietet Artificial Intelligence Studium in der Schweiz.
Die Schweizer Angebote setzen unterschiedliche Schwerpunkte. Entscheidend ist deshalb nicht nur der Studienname, sondern welche fachlichen Grundlagen und Vertiefungen das Curriculum vermittelt.
HSLU – Artificial Intelligence & Machine Learning
OST – Informatik mit Vertiefung Artificial Intelligence
FHNW – Data Science & Artificial Intelligence
FHNW – Informatik mit Artificial Intelligence & High Performance Computing
FHNW – Business Artificial Intelligence
FH Graubünden – Artificial Intelligence in Software Engineering
Hinweis: Die Liste zeigt ausgewählte Schweizer Bachelorangebote mit AI-Schwerpunkt und erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Studienangebote und Bezeichnungen können sich ändern.
Wichtig: Die Angebote sind nicht einfach verschiedene Namen für denselben KI-Bachelor. Sie unterscheiden sich insbesondere darin, ob Artificial Intelligence mit Machine Learning, Data Science, Informatik, Software Engineering oder wirtschaftlichen Themen verbunden wird.
Die fachliche Ausrichtung beeinflusst, welche Kompetenzen im Studium besonders vertieft werden und welche Tätigkeitsfelder sich daraus später ergeben können.
Wer KI-Modelle entwickeln und sich vertieft mit Machine Learning beschäftigen möchte, sollte auf einen hohen Anteil an Programmierung, Mathematik, Algorithmen, Daten und ML-Modulen achten.
Wer gerne mit Daten arbeitet, kann eine Ausrichtung wählen, die Artificial Intelligence stärker mit Data Science, Statistik, Datenbanken oder Data Engineering verbindet.
Wer KI in Softwareprodukte und digitale Anwendungen integrieren möchte, findet entsprechende Schwerpunkte in Informatik- und Software-Engineering-Programmen.
Soll KI stärker mit Unternehmensprozessen, Geschäftsmodellen oder wirtschaftlichen Fragestellungen verbunden werden, kann eine Business-AI-Ausrichtung interessant sein.
Eine frühe Spezialisierung ist dabei nicht automatisch besser als eine breitere Informatikbasis – und umgekehrt. Entscheidend ist, welches Kompetenzprofil zu den eigenen Interessen und späteren Zielen passt.
Passende Bachelor-Angebote im Bereich Artificial Intelligence
Bei den hier beschriebenen Bachelorangeboten an Schweizer Fachhochschulen hängt die Zulassung von Vorbildung und Studiengang ab.
Typische Zugangswege sind eine Berufsmaturität mit passender beruflicher Grundbildung oder eine gymnasiale Maturität mit einschlägiger Arbeitswelterfahrung. Auch eine passende Fachmaturität kann den Zugang ermöglichen. Die Hochschule kann je nach Studiengang weitere Voraussetzungen festlegen.
Für MINT-Studiengänge gibt es zudem das praxisintegrierte Bachelorstudium (PiBS). Dabei wird das Studium mit einer praktischen Tätigkeit in einem Unternehmen verbunden. Ein PiBS dauert vier Jahre und umfasst einen Praxisanteil von 40 Prozent.
Wer die formalen Voraussetzungen nicht auf direktem Weg erfüllt, sollte mögliche alternative Zulassungswege beim jeweiligen Studienanbieter prüfen.
Programmierkenntnisse sind nicht bei jedem AI-Bachelor eine formale Zulassungsvoraussetzung. Programmierung gehört bei technisch ausgerichteten KI-Studiengängen jedoch zu den zentralen Studieninhalten.
Studierende arbeiten je nach Programm beispielsweise mit Python oder anderen Programmiersprachen und beschäftigen sich mit Algorithmen, Datenstrukturen, Softwareentwicklung und Datenverarbeitung.
Auch Mathematik ist insbesondere bei technisch ausgerichteten AI-Bachelorstudien wichtig. Je nach Studiengang gehören beispielsweise Statistik, lineare Algebra, Analysis oder diskrete Mathematik zu den Grundlagen.
Wer noch keine Programmiererfahrung hat, ist deshalb nicht grundsätzlich von einem AI-Bachelor ausgeschlossen. Man sollte aber bereit sein, sich intensiv mit Programmierung, Mathematik, Daten und analytischen Problemstellungen auseinanderzusetzen. Auch Machine Learning gehört je nach Ausrichtung zu den zentralen Studieninhalten.
Auch wenn ein AI-Bachelor überwiegend auf Deutsch unterrichtet wird, spielt Englisch im Studium eine wichtige Rolle. Fachliteratur, wissenschaftliche Publikationen, Softwaredokumentationen und viele Begriffe aus Artificial Intelligence und Machine Learning sind englischsprachig. Je nach Hochschule können zudem einzelne Module auf Englisch stattfinden.
Je nach Hochschule und Studienmodell kann auch ein Auslandsemester möglich sein. Die Anrechnung sollte frühzeitig mit der Hochschule geklärt werden.
Ein Bachelor im Bereich Artificial Intelligence führt nicht automatisch zu einem bestimmten Beruf. Welche Tätigkeitsfelder infrage kommen, hängt unter anderem von Studienausrichtung, Vertiefungen, Praxiserfahrung und späterer beruflicher Entwicklung ab.
Die Grenzen zwischen diesen Tätigkeitsfeldern sind fliessend und verändern sich mit der technologischen Entwicklung.
Ein AI-Bachelor bietet keine Garantie für einen bestimmten Arbeitsplatz oder eine dauerhaft unveränderte Tätigkeit. KI kann auch Aufgaben in Programmierung, Datenanalyse und Softwareentwicklung automatisieren und dadurch bestehende Tätigkeitsprofile verändern.
Technologischer Fortschritt kann den Arbeitskräftebedarf in beide Richtungen beeinflussen: Neue Anforderungen können entstehen, während andere Tätigkeiten automatisiert werden. Wie sich konkrete AI-Berufsbilder in den kommenden Jahren entwickeln, lässt sich deshalb nicht verlässlich vorhersagen. Diese Unsicherheit wird auch in der aktuellen Schweizer Arbeitsmarktforschung berücksichtigt.
Für die Studienwahl ist deshalb sinnvoll, nicht ausschliesslich auf den Umgang mit heute aktuellen KI-Werkzeugen zu achten. Grundlagen in Informatik, Mathematik, Daten, Softwareentwicklung und Machine Learning können dabei helfen, neue Technologien zu verstehen und sich an veränderte Anforderungen anzupassen.
Wer einen AI-Bachelor prüft, sollte deshalb auch darauf achten, wie breit solche Grundlagen im Curriculum verankert sind und welche Möglichkeiten zur späteren Vertiefung bestehen.
Nach einem AI-Bachelor ist sowohl der direkte Berufseinstieg als auch ein weiterführendes Studium möglich. Je nach Bachelorabschluss und Zulassung kann beispielsweise ein Master in Artificial Intelligence oder ein Master in Informatik, Data Science oder einem verwandten Gebiet folgen.
Wer später einzelne KI-Kompetenzen vertiefen oder ergänzen möchte, findet zudem unterschiedliche KI-Weiterbildungen in der Schweiz – von Kursen und Lehrgängen bis zu Hochschulweiterbildungen.
Quellen
Hochschulsystem und Zulassung
Studienangebote
Arbeitsmarkt und KI
Autor: Ivan Storchi für Bildung-Schweiz.ch, das unabhängige Schweizer Netzwerk für Aus- und Weiterbildung.
Redaktionell geprüft: Bildung-Schweiz.ch, August 2026
Letzte Aktualisierung: 24. August 2026
