Der Beitrag analysiert die Rolle Künstlicher Intelligenz als performativ wirksame kulturelle Form in der (Hochschul)Bildung. Er arbeitet die Eigenlogiken der Datafizierung, der Modellierung, des automatisierten Entscheidens und der formalen Wissensrepräsentation sowie ihre Implikationen für die Produktion und Vermittlung von Wissen heraus. Die Eigenlogiken der Automatisierung und Modellbildung, so die These, wirken performativ in Wissenskulturen und Lehr-/Lernprozessen. Technologie und Kultur nehmen dabei aufeinander Bezug. Der Beitrag basiert auf der Feststellung, dass die Automatisierung von Tätigkeiten auch in der Bildung weiter zunehmen wird, und beleuchtet, was informatorische Optimierung kann und was sich ihr entzieht. Datafizierung, Modellierung, statistische Verfahren und Wissensrepräsentation sind in der Forschung, d. h. in der Beschreibung von Phänomenen, bekannt. Doch was ändert sich, wenn sie in die Entwicklung von Bildungsinstitutionen und Bildungsprozessen hineinwirken? Ergänzen sie die bestehenden Institutionen, Prozesse, Bildungskonzepte und -szenarien oder stellen sie eine Transformation dar? Sind sie Werkzeuge, die Effizienz und Freiheiten schaffen, oder stellen sie eine umfassende Kultur dar? Vor dem Hintergrund einer detaillierten Darstellung der Rolle von Modellen in wissensbasierten und datengetriebenen Systemen wird Künstliche Intelligenz als Teil eines umfassenden kulturhistorischen Entwicklungsprozesses verstanden. Als Alternative zu bestehenden Learning Analytics und KI-Ansätzen wird ein umgebungszentrierter Ansatz, basierend auf der Idee der Stigmergie und artefaktbasierten Kollaboration, dargelegt.