Alexander Fraser zum ELLIS Fellow ernannt
Ein herausragender Erfolg ist Alexander Fraser, Professor für Data Analytics & Statistics am TUM Campus Heilbronn, gelungen: Er wurde zum ELLIS Fellow ernannt. ELLIS steht für „European Laboratory for Learning and Intelligent Systems” und ist ein paneuropäisches Exzellenznetzwerk im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Ziel ist es, die dauerhafte internationale Führungsrolle der in Europa entwickelten KI zu sichern. Dafür sollen Spitzenforschende auf diesem Gebiet miteinander vernetzt und ein multizentrisches KI-Forschungslabor geschaffen werden.
„Die Ernennung zum ELLIS Fellow ist eine Anerkennung für die Arbeit meines Teams und meiner eigenen Arbeit in vielen verschiedenen Bereichen des maschinellen Lernens und der natürlichen Sprachverarbeitung“, sagt Fraser, der vor seiner Ernennung zum Fellow Mitglied der Münchner ELLIS Unit war. Zu den Auswahlkriterien gehören unter anderem erfolgreich eingeworbene Fördermittel des Europäischen Forschungsrats (ERC), eine starke Publikationsbilanz sowie das Engagement in der Fachgemeinschaft.
Sprachmodelle für Sprachen mit wenig Daten
Fraser sieht in der Auszeichnung eine Würdigung der Forschung am TUM Campus Heilbronn im Bereich des maschinellen Lernens, die seine persönliche Sichtbarkeit in der Machine Learning Community weiter erhöhen wird. ELLIS Fellows können Forschungsaufenthalte von herausragenden Doktorandinnen und Doktoranden anderer ELLIS-Mitglieder betreuen. Fraser selbst plant, im Rahmen des Programms einen Doktoranden nach Cambridge zu entsenden.
Durch die Ernennung hofft er, sein Forschungsthema in der Öffentlichkeit noch präsenter machen zu können: „Ich möchte meine Rolle als ELLIS Fellow nutzen, um meine Forschung zu leistungsstarken großen Sprachmodellen für Sprachen voranzutreiben, in denen nur wenige digitale Daten verfügbar sind. Zudem möchte ich die öffentliche Resonanz auf dieses wichtige Thema steigern.“
Weitere Informationen zu ELLIS gibt es auf der offiziellen Website.
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Open Source und Open Weight im Vergleich
Ob digitale Souveränität, Datensicherheit oder Transparenz von KI-Modellen – Open-Source- und Open-Weight-Modelle gelten als wichtige Bausteine einer unabhängigen KI-Infrastruktur. Alexander Fraser, Professor für Data Analytics and Statistics am TUM Campus Heilbronn, forscht seit Jahren zu unterschiedlichen Ansätzen im Bereich der Sprachmodelle. Warum ist die Unterscheidung zwischen Open Source und Open Weight so wichtig?
Open Source und Open Weight unterscheiden
Der wichtigste Unterschied liegt in der Definition: „In der Forschung sprechen wir nur dann von Open Source, wenn man ein Modell nachbauen kann.“ Daher fielen die Llama-Sprachmodelle von Meta, die als Open Source vermarktet werden und zu den leistungsfähigsten offen verfügbaren Modellen weltweit zählen, in Wirklichkeit gar nicht in diese Kategorie: „Wir kennen weder die Daten noch die genauen Schritte zur Erstellung der Modelle. Wir könnten sie zwar herunterladen und dann anhand eines bestimmten Datensatzes feinabstimmen, aber wir können sie nicht von Grund auf neu erstellen – und das ist es eigentlich, was wir unter Open Source verstehen.“
Llama – wie auch die ähnlich leistungsfähigen Qwen-Modelle vom chinesischen Technologiekonzern Alibaba Cloud – dagegen gehört zur Kategorie der Open Weight-Modelle, bei denen die Modellgewichte – also die mathematische Repräsentation des gespeicherten Wissens – aber nicht die Trainingsdaten frei zugänglich sind. Auch Open Weight-Modelle haben große Vorteile gegenüber API-Modellen, die über eine Programmierschnittstelle (API) als Cloud-Dienst bereitgestellt werden. „API-Modelle wie ChatGPT, Claude oder Gemini sind teuer und intransparent“, erklärt Fraser. „Welche Version des Modells im Hintergrund genutzt wird und wann der Anbieter sie aktualisiert, bleibt unklar. Es ist also eine Black Box. Bei Open Weight-Modellen hingegen kann man steuern, welche Version des Modells man verwendet, weil man es herunterlädt und lokal ausführt. Außerdem werden die eingegebenen Daten nicht weiterverbreitet.“ Ein Nachteil vieler Open Weight-Modelle liege allerdings in der Qualität und Geschwindigkeit – zumindest wenn kleinere Modelle lokal auf wenig leistungsstarker Hardware betrieben werden. Außerdem sei die Lizenzvergabe oft sehr restriktiv.
Hier kommen die echten Open Source-Modelle ins Spiel: „Bei ihnen kann man die Trainingsdaten herunterladen und das Modell selbst trainieren. Dadurch ist man nicht an die Lizenzbedingungen gebunden und erhält ein eigenes Modell. Da die Daten offengelegt werden, lässt sich komplett nachvollziehen, auf welchen Quellen das Modell trainiert wurde.“
Open Weight-Modelle überzeugen in der Praxis
In seinen eigenen Forschungsprojekten setzt Fraser die drei Modelltypen je nach Bedarf ein: „In einem aktuellen Projekt untersuchen wir, inwieweit Sprachmodelle Metaphern verstehen können. Dabei arbeiten wir auf allen drei Ebenen. Doch nur beim Open-Source-Modell können wir die Trainingsdaten durchgehen und sicher sein, dass die Metapher darin nicht vorkommt.“
Beim EPICAL-Projekt, in dem Sprachaktivistinnen und Sprachaktivisten mithilfe von Chatbots Texte in ihren Sprachen verfassen, kommen hauptsächlich Open Weight-Modelle zum Einsatz. „Für ressourcenarme Sprachen wie Obersorbisch können wir leistungsfähige Modelle für verwandte Sprachen wie Deutsch oder Tschechisch herunterladen und anschließend auf die jeweilige Sprache feinabstimmen.“ Open Weight-Modelle seien hier für viele Anwendungsfälle der beste Kompromiss zwischen der mangelnden Transparenz von API-Modellen und der geringeren Leistungsfähigkeit heutiger Open Source-Modelle.
Auch außerhalb der Universität werden sie bereits häufig eingesetzt und seien besonders für die Industrie zu empfehlen: „Man kann kontrollieren, was abgerufen wird und welche Dokumente in die Eingabeaufforderungen aufgenommen werden. Ein mittelständisches Unternehmen könnte also seine eigene private Datenbank anbinden.“
Open Source holt auf – braucht aber Zeit
In den kommenden Jahren könnte sich auch die Leistungsfähigkeit von API- und Open Weight-Modellen weiter angleichen: „Allmählich gehen uns die leicht zugänglichen Textdaten im Internet aus – ChatGPT wurde möglicherweise bereits auf einen Großteil aller digitalen Texte im World Wide Web trainiert. Dadurch könnten sich Open Weight-Modelle in den nächsten Jahren der Leistung von ChatGPT annähern – vielleicht irgendwann auch Open Source-Modelle.“
Frasers Einschätzung nach wird Letzteres aber noch mindestens fünf Jahre dauern. Doch die Dinge kommen ins Rollen: „Es gibt vielversprechende Ansätze wie das „Open Language Model“ (OLMo) vom gemeinnützigen Allen Institute for AI (Ai2), ein besonders transparentes Sprachmodell, bei dem fast der gesamte Entwicklungsprozess nachvollziehbar ist und weiterentwickelt werden kann.“ Besonders interessant sei auch Apertus, das erste große, vollständig offene Sprachmodell der Schweiz und eines der transparentesten großen Sprachmodelle (LLMs) weltweit: „Es wurde komplett von Forschern der École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) und der ETH Zürich trainiert, wäre also reproduzierbar. Ich kann mir gut vorstellen, Apertus im Unterricht einzusetzen und damit Forschungsprojekte durchzuführen.“
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Digitale Technologien in der Lehre
Der Umgang mit Robotern will gelernt sein – besonders für angehende Fach- und Führungskräfte in der Industrie. Ein Robotiklabor einzurichten, kostet aber nicht nur viel Geld, sondern beansprucht auch enorm viel Platz. Mithilfe moderner Technologien lässt sich dieser Aufwand jedoch erheblich reduzieren.
MR-Robotiklabor für Simulation und Tests
Hier setzt die Plattform „MR Robotics Lab“ an, die Dr. Santiago Berrezueta, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Software Engineering von Prof. Stefan Wagner am TUM Campus Heilbronn, gemeinsam mit den Studierenden Habiba Khalil und Andrei Koshelev entwickelt hat. Bei dem vom TUM Incentive Fund 2025 geförderten können Roboter, die mit MATLAB (einer Softwareumgebung und Programmiersprache für mathematische Berechnungen, Datenanalyse und technische Simulationen) und ROS (einer Open-Source-Middleware und einem Software-Framework für die Robotikentwicklung) programmiert wurden, in der Mixed-Reality-Umgebung (MR) mit einem vereinfachten Arbeitsablauf simuliert und getestet werden. „Es gibt normalerweise keine Möglichkeit, die Roboter in der Realität zu sehen, außer man kauft sie. MR Robotics Lab bietet daher eine Plattform, auf der die virtuellen Roboter mithilfe von Apple Vision Pro oder Meta Quest in einer realen Umgebung dargestellt werden können“, erklärt das Team.
Auf der Plattform, die bisher allen Interessierten offensteht, kann zwischen zwölf Robotertypen des deutschen Herstellers KUKA ausgewählt werden, die in der Realität etwa bei Audi, Bosch oder Mercedes zum Einsatz kommen Die MR-Anwendung integriert virtuelle Elemente in die physische Umgebung und ermöglicht ihnen so, mit dieser zu interagieren. So kann der virtuelle Roboter beispielsweise auf einen Tisch gestellt und sein Programm per Knopfdruck gestartet werden. „Sobald wir den Roboter installiert haben, können wir jedes für ihn entwickelte Programm ausführen. Der Roboter ist dann in der Lage, Objekte zu bewegen oder einen Aktuator zu betätigen, genau wie in der realen Welt“, erklärt Berrezueta. Das Team stellt klar, dass Nutzer auch eine aus mehreren Robotern bestehende Produktionslinie einrichten und testen können, wobei Kollisionen mit den physischen Objekten vom Headset erkannt werden.
20 Studierende haben die Plattform bereits getestet: „Sie sind alle begeistert. Auf diese Weise lernen sie, die Roboter zu bedienen, bevor sie in die Industrie gehen und dort mit echten Robotern arbeiten.“ Gegenüber einem realen Robotiklabor bietet die virtuelle Umgebung weitere Vorteile: Es gibt so gut wie kein Unfallrisiko. Dadurch entfallen auch aufwendige Sicherheitsvorkehrungen für den Betrieb physischer Roboter. Zudem ist kein Personal zur Aufsicht erforderlich.
Virtuelles Lernen mit TUMSphere
Ein weiteres Projekt von Berrezuetas Team entführt die Nutzer in eine völlig andere Welt: Im Metaversum erscheint eine dreidimensionale Darstellung des sogenannten D-Baus auf dem TUM-Campus Heilbronn. Mithilfe von Steuerelementen können sich die Nutzer durch das Campusgebäude bewegen, als wären sie tatsächlich vor Ort. „Im Rahmen des TUMSphere-Projekts haben wir den Bildungscampus Heilbronn – genauer gesagt den D-Bau – mithilfe von Virtual Reality ins Metaversum übertragen. Die Nutzer absolvieren eine Reihe von Aufgaben, die aus Einführungskursen stammen, sowie Minispiele, die der Unterhaltung dienen. Dialogbasierte KI und vorprogrammierte Agenten führen die Spieler durch alle Übungen und Minispiele. Außerdem helfen sie ihnen dabei, sich im Gebäude zurechtzufinden und Orte wie Hörsäle, das Servicezentrum und die Flure des Gebäudes zu finden“, erklärt das Team.
TUMSphere wurde im Jahr 2025 vor allem von Bachelor-Studierenden am TUM-Campus Heilbronn entwickelt und steht nun für weitere Tests und die Umsetzung zur Verfügung. Berrezueta und sein Team nahmen mit dem Tool an der IEEE Metaverse Challenge 2025 teil, einem internationalen Wettbewerb für VR-Projekte, und erreichten die Endrunde.
„Ziele unseres Projekts sind immersives Lernen, die Integration des Metaversums, kollaboratives Lernen, Bildungsforschung, Identitätsbildung und wissenschaftliches Schreiben. Es steckt also eine Menge Forschung dahinter, und es wurden bereits einige Abschlussarbeiten dazu eingereicht.“ In einer der Arbeiten entwickelten Studierende eine an die technischen Möglichkeiten der VR-Umgebung angepasste Form der Gebärdensprache: Da einzelne Fingerbewegungen im virtuellen Raum nicht erfasst werden können, erfolgt die Kommunikation mithilfe von Tasteneingaben und Bewegungen der Controller.
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Vom Delfin-Foto zur Künstlichen Intelligenz
„Es gab nie einen klaren Masterplan.“ So beschreibt der Hale seinen Werdegang. Vielleicht ist das typisches britische Understatement. Fest steht jedoch: Als Direktor des Oxford Internet Institute forscht der Wissenschaftler an zentralen Fragen rund um Bilingualität, Informationszugang und Künstliche Intelligenz.
Schon als Kind war Scott Hale von Computern fasziniert. In der Grundschule schrieb er erste Programme und erlebte, wie befriedigend es sein kann, etwas zu entwickeln, das man dann auch nutzen kann. Mit Begeisterung blieb er diesem Feld treu, obwohl sein Vater, Mitarbeiter in der IT-Branche, ihn dazu ermutigt hatte, sich anderen Interessen zuzuwenden.
Als Technologie Menschen ausschloss
Doch als Scott als junger Mann nach Florida ging, um am Eckerd College Informatik, Mathematik und Spanisch zu studieren, folgte er seiner eigenen Intuition. Dort arbeitete er an einem Projekt, das Informatik mit Delfinen verband: Die Meeressäuger wurden anhand von Fotos individuell identifiziert. Als Meeresbiologen von Film- auf Digitalfotografie umstellten, bot sich aus Sicht der Informatiker eine ideale Gelegenheit, den Abgleich der Fotos zu automatisieren.
Dabei entstand jedoch ein unerwarteter Effekt: Den freiwilligen Helfern des Projekts, die aus der Mitte der Gesellschaft kamen, wurde durch die Automatisierungdie Teilhabe an Wissenschaft und Forschung genommen. Eine wichtige Erkenntnis für den jungen Scott Hale, die später dazu führte, dass sich seine Forschung mit sozialen Auswirkungen digitaler Technologien befasst.
Forschung zwischen Sprachgrenzen und künstlicher Intelligenz
Nach Zwischenstopps in Mexiko, Peru, Argentinien und Japan landete Scott Hale schließlich 2009 in Oxford. „Es war das erste Jahr, in dem das Oxford Internet Institute einen Masterstudiengang anbot. Ich wollte nur für ein Jahr bleiben und anschließend zurück in die Industrie“, sagt der Professor und lacht. Aber in Oxford erwachte seine Liebe zur Forschung. Seine Doktorarbeit schrieb der mehrsprachige Hale über globale Vernetzung, Informationsverbreitung und die Rolle multilingualer Nutzer auf Plattformen wie Wikipedia und Twitter. HalesForschung zeigte, wie mehrsprachige Nutzer Informationen über Sprachgrenzen hinweg verbreiten und damit als Brückenbauer zwischen digitalen Gemeinschaften wirken.
Für eine Studie aus dem Jahr 2024 ließen er und sein Team 1500 Personen aus 75 Ländern 21 verschiedene generative KI-Modelle bewerten. Es war nicht überraschend, dass es Unterschiede gab, doch Hale war von den großen Variationen auf individueller Ebene beeindruckt. „Die Vorstellung, ein einziges Modell zu entwickeln, das für alle optimal funktioniert, ist unrealistisch“, schlussfolgerte er. „Tatsächlich stellten wir die größten Unterschiede im Nutzerverhalten auf individueller Ebene fest, nicht auf regionaler Ebene.“
Ein Jahr, das bis heute andauert
Wenn Scott Hale vom Oxford Internet Institute erzählt, leuchten seine Augen. „Unsere gemeinsame Frage lautet: Wie beeinflusst Technologie die Gesellschaft?“
Die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter kommen aus unterschiedlichen Fachrichtungen, arbeiten mit verschiedenen Methoden und Datenquellen. Die internationale und vielfältige Gemeinschaft am Institut empfindet der Professor als enorm bereichernd.
Ähnlich geht es ihm beim Global Technology Forum in Heilbronn. Besonders die Forschung zu Mehrsprachigkeit und Natural Language Processing bietet für ihn Anknüpfungspunkte. Scott Hale genießt seinen zweiten Besuch am TUM Campus Heilbronn und den Austausch mit internationalen Forschenden. Eine engere Kooperation könnte bald Realität werden.
Hätte er sich mit 18 Jahren, auf dem Weg nach Florida, vorstellen können, dass er eines Tages in Oxford landen würde? Und sich mit Forschenden aus aller Welt in Heilbronn zu vernetzen?
„Nein, überhaupt nicht“, antwortet Prof. Hale. „Es war eine Reihe von Entdeckungen und unerwarteten Ereignissen, die sich einfach so unterwegs ergeben haben.“
Einen Masterplan hatte Scott Hale nicht. Aber die Bereitschaft, neue Wege zu gehen.
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Künstliche Intelligenz in der Finanzbranche: Chancen, Risiken und neue Anwendungsfelder
KI verbessert die Analyse von Geschäftsberichten und Finanzdaten
Der Ton macht die Musik, und die wichtigen Dinge stehen oft zwischen den Zeilen. Was in vielen Lebenssituationen gilt, trifft auch auf die Finanzbranche zu: „Klassische Methoden der Finanzanalyse werten vor allem strukturierte Daten aus – etwa Bilanzen, Börsenkurse oder Industrieklassifikationen“, sagt Sebastian Müller, Professor für Finance am TUM Campus Heilbronn. Das Problem: „Dabei kann eine Menge qualitativer Informationen verlorengehen. Das kann die Tonalität sein, in der ein Text geschrieben ist, oder der Kontext, in dem eine Aussage gefallen ist – also all das, was zwischen den Zeilen steht.“ Menschliche Analysten können solche Inhalte zwar erfassen, aber nicht in Hunderttausenden Berichten gleichzeitig auswerten.
Hier kommt Künstliche Intelligenz immer stärker zum Einsatz: „Sie übersetzt sehr schnell, kostengünstig und automatisiert Textdaten in numerische Signale, mit denen die Analysten arbeiten können.“ Nicht zuletzt kann sie Informationen erkennen, die Menschen manchmal übersehen – weil sie etwa weit hinten im Bericht stehen oder in Fußnoten versteckt sind.
Die Analyse von Daten und Berichten ist bei weitem nicht das einzige Anwendungsfeld für KI in der Finanzbranche. „Bereits seit Jahren wird die Technologie im sogenannten Quant Asset Management – der Vermögensverwaltung auf Basis mathematischer Modelle, statistischer Verfahren und Algorithmen – sowie im Credit Scoring verwendet. Neu hinzugekommen ist die generative KI, die viele standardisierte Routinearbeiten übernimmt – etwa in Callcentern, bei der Betrugserkennung sowie bei Compliance- und Know-your-Customer-Prüfungen“, sagt Müller. Oft werde die Technologie auch für die Echtzeit-Auswertung von CEO-Statements und Earnings Calls – also Telefonkonferenzen zu den Quartalszahlen – oder für Sentiment-Analysen eingesetzt. „Ein weiterer Aspekt mit großem Potenzial ist die Erweiterung des Risikomanagements: Hier könnte die KI in Textdaten unter Umständen mögliche Risiken für Unternehmen identifizieren – etwa in der Resilienz von Lieferketten oder bei Klimarisiken.“
Wie KI Wettbewerb und Finanzberatung verändert
Müller sieht viele Vorteile, vor allem für stark datengetriebene Unternehmen mit gut ausgebauter KI-Infrastruktur. Das müssten nicht zwangsläufig die größten sein: „Start-ups, die von Anfang an mit KI arbeiten, könnten im Vorteil sein gegenüber 100 Jahre alten Unternehmen, die ihre Systeme nicht so schnell KI-kompatibel machen können. Das könnte den Wettbewerb beleben, wovon wiederum der Endkunde profitieren würde – durch bessere Apps, preiswertere Produkte oder günstigere Finanzdienstleistungen.“ Auch die Beratung könnte künftig bereits bei niedrigeren Vermögen noch stärker personalisiert werden.
Für viele Analysen sind heute keine Finanzprofis mehr erforderlich: „Jeder kann heute einen Geschäftsbericht von einem großen Sprachmodell analysieren und so erklären lassen, dass auch Laien es versteht.“ Auch Aufsichtsbehörden und Zentralbanken könnten profitieren: „Wenn man mehr Textdaten verwendet und einen größeren Datenschatz mit KI auswerten kann, bekommt man eventuell bessere Informationen darüber, wie sich etwa die Inflation entwickelt und kann entsprechend darauf reagieren.“
Risiken von KI in der Finanzbranche: Black Box, Cyberangriffe und Deepfakes
Doch die KI-Transformation in der Finanzbranche bringt auch einige Risiken mit sich: Die Technologie kann falsche Empfehlungen geben und bleibt häufig eine Black Box, bei der sich kaum nachvollziehen lässt, wie sie zu ihren Entscheidungen gelangt. Auch branchenspezifische Risiken macht Müller aus: „Im Risikomanagement denken wir oft in Stressszenarien. KI ist aber darauf trainiert, was in normalen Zeiten passiert. Daher eignet sie sich ggf. schlechter für Modellierungen von Stressszenarien.“
In der zunehmenden Konzentration auf wenige Anbieter leistungsstarker Modelle sieht Müller die Gefahr einer Abhängigkeit vor allem von US-amerikanischen Unternehmen. Zudem sei das Risiko von Cyberangriffen im KI-Zeitalter sprunghaft angestiegen und es könnten ohne großen Aufwand Deepfake-Videos erstellt werden, in denen CEOs eine angebliche Ankündigung machen. Dadurch könnten schlimmstenfalls ganze Unternehmenswerte vernichtet werden.
Eine weitere Gefahr bestehe in sogenannten Herding-Effekten, bei denen viele Marktteilnehmende durch die Nutzung ähnlicher KI-Modelle die gleiche Entscheidung treffen – oft mit gravierenden Folgen. Müller nennt ein Beispiel: „Ein Unternehmen veröffentlicht einen Geschäftsbericht, den alle KI-Systeme negativ beurteilen. Alle Investoren und auch alle KI-Agenten, die auf Basis derselben Empfehlungen handeln, drücken dann den Verkaufsknopf. Dadurch könnte es zu plötzlichen, extremen Kurseinbrüchen an den Börsen kommen.“
Um solche Risiken unter Kontrolle zu halten, sollten Mensch und KI miteinander kooperieren und beispielsweise hybride Beratungsmodelle anbieten, bei denen die KI z.B. einfache Steuererklärungen erstellt, während der Mensch Ansprechpartner für große strategische Fragen wie Unternehmensnachfolge oder Erbschaft bleibt. „Ob sich dieses Hybridmodell langfristig durchsetzt, ist für mich die spannende Frage“, blickt der Ökonom in die Zukunft. „Ich bin eher skeptisch, da es letztlich ein Spiel um Geld in einem sehr intensiven Wettbewerbsumfeld ist. Wenn ein KI-Agent die Aufgabe eines Portfolio-Managers schneller und kostengünstiger erledigen kann, wird es früher oder später die ersten Häuser geben, die komplett auf KI umstellen.“
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Mit realistischen Meilensteinen zur nachhaltigen Kundenbindung
Viele Vorgänge des täglichen Lebens haben sich von der analogen in die digitale Welt und inzwischen auf das Smartphone verlagert. Digitale Interaktionen mit Unternehmen finden immer häufiger mobil statt, und immer mehr Apps bieten Services an, die früher in der analogen Welt verankert waren. „Viele Dinge rund um unseren Alltag – Sprachenlernen, Sport planen, Finanzen managen – laufen heute über Apps. Sie unterstützen uns dabei, unsere Vorhaben zu planen, dranzubleiben und Fortschritte zu sehen“, so Eckert.
Auffällig ist: Viele dieser Apps erlauben es den Nutzerinnen und Nutzer ein Ziel zu definieren, welches sie mit der App erreichen wollen, Meilensteine festzulegen und ihren Fortschritt zu überwachen. Doch während viele Apps diese Zielsetzung anbieten, stellt sich die Frage: Wie effektiv dies – sowohl für Kundinnen und Kunden, die ihre Ziele erreichen wollen, als auch für Unternehmen, die sich dadurch eine stärkere Kundenbindung erhoffen?
Genau hier setzt Eckerts Forschung an.
Falsche Ziele führen in die Sackgasse
Für ihre aktuelle Studie untersuchte die Wissenschaftlerin zusammen mit ihren Kollegen Prof. Dr. Andre Bonfrer und Dr. Jake An eine australische Banking‑App, in der Nutzerinnen und Nutzer konkrete Sparziele festlegen konnten. Die Ergebnisse fielen jedoch anders aus als erwartet. „Die Verwendung von Zielen allein reicht nicht aus, um Nutzer zum Sparen zu bringen und Unternehmen die gewünschte Kundenbindung zu liefern“, erklärt Eckert. Tatsächlich zeigte sich, „dass ein signifikanter Teil der Nutzerinnen und Nutzer nicht von der Nutzung profitierte – sie haben sogar weniger gespart, als sie es normalerweise getan hätten.“
Der Grund dafür liegt in falsch gesetzten Zielen. Erst als die Forschenden analysierten, wie Ziele gesetzt wurden, zeigte sich der eigentliche Hebel: Sind Ziele zu groß, wirken sie eher entmutigend als motivierend. Sind sie zu klein, inspirieren sie nicht. Nur wenn Ziele zu den Fähigkeiten und der Situation der Nutzerinnen und Nutzer passen, können sie echten Mehrwert bringen. Entscheidend ist dabei nicht das große Endziel, sondern die Definition erreichbarer Meilensteine, die Nutzerinnen und Nutzer Schritt für Schritt voranbringen. „Ohne sinnvolle Personalisierung bringt Zielsetzung in Apps also wenig –die individuelle Beratung aus der analogen Welt muss digital nachgebildet werden“, so Eckert.
Gelingt dies, so sind die Folgen für Verbraucher und Anbieter durchweg positiv: Nutzerinnen und Nutzer erreichten ihre Ziele eher, und diejenigen, die mit der App erfolgreich sparten, blieben ihr deutlich länger treu. „Wir beobachteten eine echte Win‑win‑Situation – welche gerade vor dem Hintergrund der generell niedrigen Nutzerbindung in Apps einen echten Vorteil für die Anbieter darstellt“, fasst Eckert zusammen
„In unserer Studie haben wir uns zwar mit einer Banking‑App beschäftigt, aber das Grundprinzip ist in vielen anderen Apps ganz ähnlich. Deshalb ist es sehr wahrscheinlich, dass sich unsere Ergebnisse auch auf Gesundheits‑Apps, Sprachlern‑Apps und viele weitere übertragen lassen. Mit etwas digitaler Hilfe können wir also alle reicher, smarter und gesünder werden“, sagt sie und lacht.
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KI kommt, Mensch bleibt
KI begegnet uns längst im Alltag – ob bei Serienempfehlungen oder im Smart Home. Was im Privaten selbstverständlich erscheint, kann im beruflichen Kontext jedoch Unsicherheit auslösen. „Die Einführung von KI-Systemen ist mit sehr vielen emotionalen Reaktionen verbunden“, erklärt Dozentin Dr. Eleni Georganta. Gemeinsam mit ihrer Kollegin Dr. Anna-Sophie Ulfert-Blank zeigt sie im Kurs auf, „welche Anpassungen für Mitarbeitende, Führungskräfte oder auch für das Top-Management erforderlich sind“.
Im Mittelpunkt steht dabei eine klare Botschaft: Der Mensch bleibt zentral. Nur wenn Akzeptanz und Verständnis bei allen Beteiligten vorhanden sind, kann KI nicht nur als Werkzeug, sondern als unterstützendes Teammitglied wahrgenommen werden, mit dem eine vertrauensvolle Zusammenarbeit gelingt.
Mensch und KI auf Augenhöhe
Der Online-Kompaktkurs erstreckt sich über zwei halbe Tage und richtet sich insbesondere an Führungs- und Fachkräfte, Mitarbeitende in der Personalentwicklung sowie Geschäftsinhaberinnen und Inhaber. Die Teilnehmenden lernen, Unsicherheiten im Umgang mit KI abzubauen, erhalten Einblicke in konkrete Einsatzgebiete und setzen sich mit Erwartungen und Grenzen auseinander. In Kleingruppen und durch angeleitete Reflexion entwickeln die Teilnehmenden gezielt Change-Ansätze für ihre eigene Organisation und identifizieren die Rolle, die Künstliche Intelligenz im Betrieb spielen kann. Dabei werden Berührungsängste abgebaut und Vertrauen in die Technologie aufgebaut.
Neben den inhaltlichen Impulsen spielt auch die Interaktion eine zentrale Rolle. „Der Austausch untereinander bietet die Möglichkeit, gemeinsam Anwendungsbeispiele zu identifizieren und neue Erkenntnisse zu gewinnen“, berichtet Teilnehmer Moritz Marbach. Für ihn ist das Seminar „ein wichtiger Startimpuls“. Auch die regionalen Vernetzungsmöglichkeiten sind für Marbach ein großer Mehrwert.
Diese Einschätzung teilen weitere Teilnehmende: „Für ein lokales Unternehmen wie KACO ist künstliche Intelligenz natürlich ein großes Thema. Und wenn das hier am Campus so intensiv vorangetrieben wird, ist das für uns natürlich perfekt“, so Gernot Feiel.
Der nächste Kurstermin bietet am 28. April von 14 bis 18 Uhr sowie am 30. April von 9 bis 13 Uhr erneut die Gelegenheit, KI im Unternehmen strategisch und menschenzentriert zu denken und konkrete Ansätze für die eigene Praxis zu entwickeln. Weitere aktuelle Informationen hält der TUM Campus Heilbronn auf der Website bereit: https://tumheilbronn-ggmbh.de/continuing-education/ki-als-kollege-zusammenarbeit-mensch-ki/
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Eine gute Zeit für KI-Optimisten
Mit ihren einleitenden Worten gab Gastgeberin und Professorin für Information Systems Luise Pufahl vom TUM Campus Heilbronn die Richtung für den kurzweiligen Abend vor: „Wenn sie mit ihrer Bank in Kontakt treten wollen und sich nur noch mit Chatbots schreiben, wenn sie eine App zum Klavierlernen ausprobieren oder darüber lesen, was eine neue KI alles Tolles kann, dann fragen Sie sich vielleicht: Ist das eigentlich Zukunft oder kann das weg?“ Lude, der als Dozent an der TUM sowie als CEO von philoneos, einer Beratungsfirma für Familienunternehmen, tätig ist, nahm die Zuhörenden dann zunächst mit auf einen Ausflug in die Welt der KI und zeigte, was sie bereits heute kann, „ohne ein Stück programmieren zu können“.
Vielfältige Einsatzfelder
Die Palette der Möglichkeiten reicht von KI-generierten Videos auf der Plattform Sora, über ein Netzwerk von KI-Agenten, die autonom arbeiten können, bis hin zu „Rentahuman.ai“, wo echte Menschen der KI ihren Körper zur Verfügung stellen, um beispielsweise Pakete abzuholen. Für Lude bietet das viele Chancen: Prototypen werden heute beim Spielzeughersteller Mattel innerhalb eines Tages anhand einer Skizze entwickelt; früher dauerte das Wochen.
Gleichzeitig sieht er auch die Kehrseite der Medaille: „Ich kann einen Ziegelstein verwenden, um ein Fenster einzuschmeißen oder ein Haus zu bauen.“ Auch das Verkümmern der eigenen Fähigkeiten sei riskant, wenn sich die Menschen zu sehr auf KI verlassen. Am Ende ist er sich dennoch sicher: „KI macht uns menschlicher.“ Köche müssten sich beispielsweise nicht mehr mit Routineaufgaben wie der Erstellung von Schichtplänen beschäftigen, sondern könnten sich voll und ganz dem Kochen widmen.
Am Anfang steht die richtige Frage
Für den Wissenschaftler ist dabei eine Eigenschaft entscheidend: „Wir müssen lernen, die richtigen Fragen zu stellen.“ Augenzwinkernd regt er auch eine neue Position in Unternehmen an: den Chief Question Officer (CQO). Ebenso sagt er ein neues Qualitätssiegel voraus: „No AI“, denn „Menschen haben eine Sehnsucht nach Menschen“. Die zurückliegende Entlassungswelle führt Lude nicht auf KI, sondern auf Missmanagement in den vorherigen Jahren zurück. Im Gegenteil: Unternehmen, die KI einsetzen, schaffen statistisch mehr neue Jobs.
Doch wo geht die Reise hin? Gedanken und Träume zu lesen, sei bereits heute möglich. Mit der Organoid Intelligence (OI) werden Hirnzellen gezüchtet, die selbstständig und ohne vorheriges Training Videospiele wie den Ego-Shooter Doom meistern können. „Physical AI” ermöglicht fahrerlose Taxis. Eine weitere Entwicklung sieht er kurz vor dem Durchbruch: „Humanoide Roboter werden 2026 den ChatGPT-Moment haben.“ Ein Assistenzroboter des chinesischen Herstellers Unitree ist für 50.000 Euro erhältlich, hat aber noch seine Schwächen, beispielsweise beim Kochen.
Mit der KI vor dem Traualtar
Während klassische Industrien schwächeln, entstehen neue Anwendungsfelder. „Einsamkeit wird ein Markt“, ist sich Lude sicher. Laut einer Studie fühlen sich 24 Prozent der Erwachsenen einsam. Chatbots ersetzen Therapeuten und Lebenspartner. Der Wissenschaftler führt ein sorgenerregendes Beispiel aus Japan an: Dort hat eine Frau einen KI namens Klaus geheiratet. Selbst für Lampen können Menschen Gefühle entwickeln, wenn sie sich ähnlich wie ein Lebewesen statt rein funktional verhalten. „Die Welt verändert sich, und wir sollten das auch – schnell.“ Denn der deutsche Pessimismus ist wissenschaftlich belegt: Zwölf Pessimisten kommen in Deutschland einem Optimisten gleich. In anderen Ländern liegt das Verhältnis bei 2:1.
Daher appelliert Lude an die Gäste: „Ich will, dass Sie Zusammenhänge herstellen.“ Die Kontextkompetenz sei inzwischen wichtiger denn je: Fujifilm produziert beispielsweise nicht nur Filme für Kameras, sondern auch eine Hautcreme, da die Oberfläche der Filme mit der oberen Hautschicht identisch ist. Vorwerk produziert neben Staubsaugern den Thermomix und veranstaltet Events.
Drei Fragezeichen
Für den dauerhaften Erfolg von Familienunternehmen empfiehlt der Forscher ein Triangel:
- Kunden verstehen: Synthetische Daten können das Kundenverhalten zu 80 Prozent imitieren. „Bei jeder Innovation geht es darum, das Problem zu verstehen, bevor wir Ideen generieren.“
- Tradition: „Tradition ist keine Sicherheit für Zukunftsfähigkeit, aber eine supercoole Grundlage.“ Althergebrachtes mit Neuem kombinieren und dabei nicht zwangsläufig der Schnellste sein: „The second mouse gets the cheese.”
- Lebenslanges Lernen: Noch nie war Wissen schneller überholt. „Wir brauchen die Fähigkeit, neue Dinge zu lernen, und müssen aufhören, reaktiv zu handeln, sondern kreativ sein.“
In der abschließenden Fragerunde, moderiert von Tobias Wieland, betonte Lude noch einmal, dass er optimistisch in die Zukunft blicke: „KI ist kein IT-Thema, sondern ein großflächiges kulturelles Thema. Dafür benötigen wir das richtige Mindset.“
Die nächste Bürger-Uni findet am 22. Juli statt. Prof. Alexander Fekete kommt mit seinem Thema „Zukunft sichern: Vorsorge für kritische Infrastruktur und Bevölkerungsschutz” in die Kätchenstadt.
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Zum richtigen Golf-Schwung mit KI
Schon früh interessierte sich der gebürtige Heilbronner für Basteln, Bauen und dafür, Dinge zu erschaffen, daher entschied er sich nach dem Abitur, Interaktionsgestaltung in Schwäbisch Gmünd zu studieren. „Um tiefer in die Theorie einzutauchen, ging ich für meinen Master anschließend an die TUM und studierte Ergonomie und Human Factors Engineering in München“, sagt Jonas. Ergonomie umfasst für den jungen Gründer mehr als die Entwicklung des passenden Bürostuhls: „Ein wichtiger Bestandteil ist Arbeitssicherheit, aber auch die Frage, wie Nutzer ein Produkt benutzen können, ohne dass es ermüdend ist.“
Was Qigong mit Golf gemeinsam hat
Mit Golf hatte Jonas zunächst wenig Berührpunkte: „Bevor ich mit dem Projekt angefangen habe, hatte ich keine Golferfahrung und damit auch kein Handicap“, blickt Jonas zurück. Den Weg zur App ebnete eine völlig andere, tiefenentspannte Disziplin: Qigong. „In einem interdisziplinären Projekt, führten wir eine Bewegungsanalyse und Klassifizierung dieser asiatischen Meditationsform durch.“ Ein verbindendes Element stellte der Algorithmus dar. Gemeinsam mit dem Betreuer seiner Masterarbeit kristallisierte sich der Golfsport als nächster logischer Anwendungsfall heraus.
Das eigene Unternehmen lag damals noch in weiter Ferne: „Ursprünglich war es nicht als Start-up gedacht, es ging mir hauptsächlich um die Theorie und die technische Umsetzung.“ Erst nach positiven Rückmeldungen von Golfspielern zu meiner Masterarbeit, kam der Gedanke, mehr daraus zu entwickeln und „dann begann ich zu golfen und mich in die Trainingstheorien und den biomechanischen Ablauf von Golf einzuarbeiten.“ KI-Skills erlernte Jonas bereits in seinem Studium an der TUM: „Im Studiengang Human Factors Engineering hatte ich viele Freiheiten und habe sehr gute Kurse belegt, in denen ich lernte, was KI-Modelle sind und wie sie mathematisch funktionieren.“
Die Smartwatch als Datenlieferant
Funktionieren kann so ein Modell nur mit den richtigen Trainingsdaten und die sammelt der Mensch heutzutage permanent: „Die Daten stammen von der Smartwatch – jedes Smartphone besitzt inzwischen integrierte Sensoren, die die Bewegungen eines Menschen wahrnehmen oder aufzeichnen können.“ Darum benötigt Deep Golf kein großes Setup oder Kameras, und das Training des Abschlags gelingt auch abseits des Golfplatzes in den eigenen vier Wänden. „Am Anfang gab es Probleme mit den Sensoren und ihrer Funktionsweise. Das konnten wir aber lösen, indem wir einen KI-Algorithmus eingesetzt haben. Dieser bereinigt die Daten und findet in ihnen Informationen, die zeigen, wie man besser trainiert oder seine Bewegungen verbessert“, erklärt Jonas.
Nach der Rückkehr in die Heimat entdeckte Jonas Heilbronn neu und mit ihr das Netzwerk am Bildungscampus: „Erst nach zwei Gesprächen mit den TUM Venture Labs habe ich gemerkt, welches Potenzial das Heilbronner Ökosystem bietet und dass es Programme gibt, die einen unterstützen.“ Mit den Start-up Inkubatoren arbeitete er an den Soft Skills, Unterstützung in der Entwicklung bekam er von Amr Alanwar, Professor für Cyber-Physikalische Systeme am TUM Campus Heilbronn. „Ich durfte sein Sensorsystem benutzen, um einen Datensatz aufzubauen, mit dem wir unser KI-Modell trainiert haben.“
Planungssicherheit durch Exist
Eine Zusammenarbeit, die sich jetzt um so mehr auszahlt und das ist wörtlich zu verstehen: Mit dem Förderprogramm „Exist“ werden Studierende oder Hochschulabsolventen unterstützt, die eine Unternehmensgründung aus der Wissenschaft oder Wirtschaft heraus anstreben. Mit diesem Stipendium erhält Jonas 2.500 € pro Monat und zusätzlich noch 30.000 € für Sachausgaben des Start-ups. Voraussetzung ist ein Mentor. „Da wir bereits zusammengearbeitet hatten und ich seine Sensoren bereits nutzen durfte, bot es sich an, Professor Alanwar zu fragen und er hat zugesagt.“
Das bringt dem jungen Gründer für ein Jahr Planungssicherheit, denn es stehen große Aufgaben an: „Ich musste lernen, wie ich mein Produkt so vorstelle, dass es für jeden verständlich ist. Bei Pitch-Events wie Slush’D habe ich nur zwei Minuten Zeit, in denen ich meine komplette Idee und das Business-Modell vorstellen muss.“ Eine lohnende Herausforderung, denn „die Kernaussage ist für den oder die Investoren entscheidend“. Schnell musste Jonas feststellen, dass er das Ganze nicht mehr allein stemmen konnte: „Da kommt mein Co-Founder Marc Mehrer ins Spiel, der eher die Business-Seite und das Marketing übernimmt, während ich meiner Passion folge und Produkte samt technischer Umsetzung entwickle.“
Eine Frage der Finanzierung
2026 ist ein entscheidendes Jahr für Deep Golf: „Zunächst wollen wir feststellen, ob sich das Produkt verkaufen lässt, ob die Nutzer Geld dafür bezahlen.“ Denn zukünftig will Jonas wirtschaftlich arbeiten und ein gesundes Start-up führen. Darüber hinaus stellt sich die Frage, wie die laufenden Kosten finanziert werden können: „Benötigen wir Investoren oder können wir das mit Bootstrapping, also aus eigenen Mitteln, finanzieren?“ Nach dem gelungenen Abschlag zeigt sich also, ob Jonas mit Deep Golf die Platzreife erreichen wird und „aus dem Studentenspaßprojekt ein nachhaltiges Unternehmen entstehen kann“.
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In letzter Sekunde zum Deutschlandstipendium
Glück im Unglück oder besser gesagt doppeltes Glück – das hatte Kirlin Mensah. Denn auf unerklärliche Weise war ihre Zusage für das Deutschlandstipendium im Spam-Ordner gelandet. Beinahe hätte sie nicht rechtzeitig Bescheid gegeben, dass sie das Stipendium annimmt. Doch es ist alles gut gegangen und die 21-jährige Studentin am TUM Campus Heilbronn ist sehr dankbar für diese Unterstützung. Seit Oktober entlastet sie das Deutschlandstipendium bei den Lebenshaltungskosten. Mit großer Freude erfüllt Mensah, dass die Dieter Schwarz Stiftung ihr Stipendium stiftet.
Stille Busse, stimmungsvolle Weihnachtsbräuche
Kirlin Mensah stammt aus Accra in Ghana. Nach drei Semestern Informatik an der Ghana Communication Technology University absolviert sie seit September 2024 den Bachelorstudiengang Information Engineering am TUM Campus Heilbronn. Für Mensah ist es der erste Aufenthalt in Deutschland und sie erinnert sich an den ein oder anderen Kulturschock-Moment. Die Stille in den Bussen kennt sie so nicht aus Ghana. Oder die vielen Lichter zur Weihnachtszeit. „Oh my God“, sagt Mensah begeistert und lacht. Die deutschen Weihnachtsbräuche faszinieren Mensah sehr. Letztes Jahr hatte sie ihr „Best Christmas“, wie sie erzählt. Und das, obwohl sie nicht mit ihrer Familie feiern konnte. Glücklicherweise gibt es Videocalls, doch ersetzen sie natürlich nicht den persönlichen Kontakt. Das sei wohl der Preis, den man zahlen müsse, meint Kirlin Mensah.
Denn ihr Studium in Deutschland ebenso wie das Deutschlandstipendium sieht die junge Ghanaerin als große Chance. Schon als Jugendliche war sie fasziniert von Computern. In ihrem Heimatland traf sie auf den deutschen Unternehmer Christian Mehl, der den Dodoo Coding Club betreibt. Eine Stiftung, die insbesondere Teenager im Programmieren fördert und die Beschäftigungsrate für Menschen aus Ghana verbessern möchte. Im Dodoo Coding Club unterrichtet Mensah mittlerweile selbst ehrenamtlich 30 Jugendliche. Zunächst hat sie ihnen Programmierkonzepte, wie Python, MYSQL oder Git, beigebracht. Später kam auch Deutschunterricht hinzu, denn Mehrsprachigkeit sieht die Ghanaerin als wichtige Voraussetzung für eine erfolgreiche Zukunft. Seit Mensah in Heilbronn studiert, unterrichtet sie die Jugendlichen online und gibt ihre eigenen Erfahrungen weiter. Neben ihren akademischen Fähigkeiten dürfte gerade ihr soziales Engagement ausschlaggebend für ihre Wahl als Deutschlandstipendiatin gewesen sein: Die Jury schätzt ehrenamtlichen Einsatz sehr.
Faszination für Cloud Computing
Als ihr Mentor brachte Christian Mehl Kirlin Mensah auf den Gedanken, ihr Studium am TUM Campus Heilbronn fortzusetzen. Sie genießt das „international environment“, das zugleich Soft Skills wie interkulturelles Miteinander vermittle. Der Campus sei technologisch sehr gut ausgestattet, von der beeindruckenden Architektur ganz abgesehen. Darüber hinaus schätzt sie es, dass die Professorinnen und Professoren in der Nähe sind und man gleich Hilfe erhält, wenn man sie braucht. Auch von der Stadt Heilbronn, dieser „big small city“, wie Mensah sagt, ist sie sehr angetan. Alles Lebensnotwendige, von Schule bis Krankenhaus, sei vor Ort.
Was wünscht sich die 21-Jährige, die in ihrer Freizeit gerne Bundesliga schaut oder Schach spielt, für die Zukunft? Am liebsten würde sie in Deutschland bleiben und von all dem, was sie erhalten hat, etwas zurückgeben. Ein Master schwebt ihr vor und eine Karriere im Cloud Computing: Kirlin Mensah würde gerne an der Verlagerung von Daten und Anwendungen von On-Premise-Servern – also eigenen Servern vor Ort – in die Cloud mitwirken, was wiederum die Integration von KI erleichtert. In diesem Bereich war sie bereits als studentische Hilfskraft am TUM Campus Heilbronn tätig, wo sie die Forschung zur KI-Integration in Industrie-Software mit Schwerpunkt auf Large Language Models und multimodalen Systemen unterstützte.
Infokasten
Das Deutschlandstipendium fördert Studierende, die sich durch exzellente akademische Leistung sowie gesellschaftliches und soziales Engagement auszeichnen, mit 300 Euro monatlich – finanziert je zur Hälfte vom Bund und von Unternehmen, Stiftungen oder Privatpersonen. Für den Förderzeitraum 2025/26 haben sich 124 Studierende vom TUM Campus Heilbronn beworben, von denen 33 als Stipendiatinnen und Stipendiaten ausgewählt wurden. 15 Stipendiatinnen und Stipendiaten werden von der Dieter Schwarz Stiftung gefördert. Kontakt am TUM Campus Heilbronn: Loana.Huth@tumheilbronn-ggmbh.de (Project Manager Student Services)
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