22.02.2022

Brain Changer: Per Eigen-„Inception“ zu neuen Verhaltensmustern

Ein Vorsatz hat meist eine kurze Lebensdauer. Vor allem wenn es um Themen wie Rauchen, Stress oder Abnehmen geht. Brain Changer arbeitet hierbei mit visueller Hilfe einer Computersoftware, damit Vorhaben zur gesünderen Lebensweise, nicht bloß solche bleiben.
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Brain Changer, 2 Minuten 2 Millionen, Neuro
(c) Brain Changer - Ein Neurologe entwickelte eine Software, um sich neues Verhalten leichter anzueignen.

Rauchen. Hoher Alkoholkonsum. Übergewicht, Bewegungsmangel, Stress. Alles schlechte Gewohnheiten, die man trotz jährlichem Vorsatz nur schwer loswird. Brain Changer hat eine Idee, wie Verhaltensänderungen gelingen könnten.

Gründer Marcus Täuber ist Neurobiologe, Autor und Leiter des „Instituts für mentale Erfolgsstrategien“ und bietet seinen Kunden an, rauchfrei zu werden, abzunehmen, Stress abzubauen oder das Selbstbewusstsein zu stärken. Und so soll es klappen: Nachdem man sich als interessierte Person für ein Programm entschieden hat, wählt man online aus der Brain Changer-Datenbank Bilder aus, die man mit seinem eigenen Ziel als positiv assoziiert.

Vorsätze müssen in die Tiefen des Gehirns

Innerhalb der folgenden drei Monate zeigt Brain Changer vollkommen „random“ dem User regelmäßig jene Bilder an, die mit einem motivierenden Begleittext unterlegt sind. Sie erscheinen ganz einfach als kurze Einblendung während der Arbeit am PC oder beim alltäglichen Surfen. Und sollen als eine Art motivierende „Inception“ dienen.

So sollen die „guten Vorsätze“ in die Tiefen des Gehirns eindringen und sich dort festsetzen. Durch die positiven Bilder und Sätze wird laut Gründer das Limbische System angeregt, womit man gewünschte Gewohnheiten verinnerlichen soll.

Dabei stützt sich der Neurobiologe auf Erkenntnisse der Hirnforschung und Motivationspsychologie sowie auf Werke von u.a. Milne, Orbell, und Sheeran aus 2002, Brunstein (2006), Murayama (2018) und Storch und Ruth, die das „Zürcher Ressourcen Modell“ – von Maja Storch und Frank Krause in den 1990er-Jahren für die Universität Zürich entwickelt – in Theorie und Praxis vor einem Jahr durchleuchtet haben.

Brain Changer fürs „neue Denken“

Vorrangig und kurz erklärt geht es um die Behauptung, dass richtig erstellte Vorsätze die Wahrscheinlichkeit, ein neues Verhalten zu beginnen, von 39 auf 91 Prozent erhöhen können. Jedoch sei in den ersten zwei bis drei Monaten das Verhalten noch nicht ausreichend automatisiert. Rückfälle daher nicht unüblich.

Die personalisierte Software – zunächst nur für Windows-PC – zeigt jene Bilder und Affirmationen, die zu zufälligen Zeiten, von zufälliger Dauer (0,5 bis fünf Sekunden), in zufälliger Kombination (Bild-Affirmation) mit Übergangseffekten eingeblendet werden.

Dabei sollen jene Motivationskicks mit Überraschungsfaktor das Gehirn (Nucleus accumbens) in eine angenehme Spannung versetzen. Die hohe Zahl an Wiederholungen über drei Monate würden zudem dazu führen, dass sich neues Denken und Handeln im Hirn (Basalganglien) einschleife.

Bilder und bildhafte Sätze sollen somit als Vermittler zwischen Verstand und Bauchgefühl dienen und eine starke Wirkung auf das eigene Handeln ausüben. „Der Brainchanger stimuliert über Bilder und bildhafte Sätze positive Affekte, die helfen, an der Umsetzung der Veränderung dranzubleiben. So wird das neue Verhalten verankert“, schreibt das Unternehmen auf seiner Homepage.


Wer mehr über Neurologie erfahren möchte, hat heute Abend bei „2 Minuten 2 Millionen“ Gelegenheit dazu. Weiters dabei: Green-Bag, Linear X Blades und Tutorium.

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Junior Developer
(c) True Agency via Unsplash

„Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt“, warnt André Holhozinskyj, CEO der europäischen Cloudflight Group. Die Warnung des Branchenexperten stützt sich auf eine aktuelle Befragung, die das Unternehmen durchgeführt hat. Unter den 1.119 Teilnehmenden – mehrheitlich Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien – zeigt sich eine weite Verbreitung, aber auch eine spürbare Reglementierung von KI-Tools im Arbeitsalltag.

Während 99 Prozent der befragten Nachwuchskräfte angeben, KI-Werkzeuge regelmäßig zu nutzen, stoßen sie in der Praxis häufig an organisatorische Grenzen. Rund zwei Drittel der Befragten berichten von Einschränkungen bei der Nutzung, die überwiegend organisatorischer Natur sind. Als Haupthindernis nennen 46 Prozent regulatorische Vorgaben wie Richtlinien von Schulen, Universitäten oder Unternehmen. Weit dahinter folgen Kosten und Lizenzgebühren mit 24 Prozent sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken mit 23 Prozent. Mangelndes Interesse spielt mit nur zwei Prozent praktisch keine Rolle.

Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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