Jensen Huang und Elon Musk: Lernt Physik und Mathe statt Coding und AI!

Nvidia-CEO Jensen Huang und Tesla-Chef Elon Musk empfehlen überraschend Physik statt Programmieren als Schlüsselkompetenz im KI-Zeitalter. Warum die Grundlagenwissenschaft plötzlich wieder im Fokus steht.

Die KI-Revolution schreibt die Spielregeln für Karrieren neu. Ausgerechnet die größten Tech-Visionäre unserer Zeit – Nvidia-CEO Jensen Huang und Tesla-Gründer Elon Musk – raten jungen Menschen jetzt vom reinen Programmieren ab.

Stattdessen setzen sie auf eine jahrhundertealte Disziplin: Physik und Mathematik. Laut „Moneycontrol“ empfehlen beide Top-Manager Studierenden, sich stärker auf naturwissenschaftliche Grundlagen zu konzentrieren, statt nur Coding-Skills zu entwickeln. Ein überraschender Tipp in Zeiten, in denen Programmier-Bootcamps boomen und Coding als universeller Karriere-Türöffner gilt.

Warum Physik statt Python?

Die Logik hinter dieser unerwarteten Empfehlung ist vielschichtig. Während Programmiersprachen kommen und gehen, bleiben die Grundprinzipien der Physik konstant.

Die Tech-Führungskräfte sehen in physikalischem Denken und mathematischen Zusammenhängen die Basis für echtes Verständnis komplexer Systeme – eine Fähigkeit, die KI-Tools nicht so leicht ersetzen können. Die Physik lehrt beispielsweise analytisches Denken, Problemlösung und das Verständnis fundamentaler Zusammenhänge – genau jene Meta-Skills, die im KI-Zeitalter wertvoller werden.

KI übernimmt das Coding

Ein wesentlicher Grund für den Paradigmenwechsel: KI-Systeme werden zunehmend selbst zu Programmierern. Tools wie GitHub Copilot oder ChatGPT generieren bereits funktionierenden Code und übernehmen immer mehr Routine-Programmieraufgaben. So könnten grundlegende Coding-Tätigkeiten bald weitgehend automatisiert werden. Wer nur programmieren kann, ohne tieferes Verständnis der zugrundeliegenden Konzepte, wird ersetzbar.

Die Renaissance der Grundlagenwissenschaften

Die Empfehlungen von Huang und Musk markieren eine Renaissance der Grundlagenwissenschaften im Tech-Sektor.

Mathematik und Physik bieten das konzeptionelle Fundament für viele KI-Anwendungen – von der Optimierung neuronaler Netze bis zur Quantencomputer-Entwicklung. Tech-Unternehmen suchen verstärkt nach Mitarbeitern mit interdisziplinären Fähigkeiten, die Technologie nicht nur anwenden, sondern grundlegend verstehen können.