24.09.2026
KI-AGENTEN

Ex-Google-Designerin Elizabeth Churchill über die Autonomie von KI-Agenten und menschliche Kontrolle

KI wird zunehmend selbstständig handeln – und damit wachsen auch die Risiken. Wenn Maschinen eigenständig Entscheidungen treffen, stellt sich die Frage, wo ihre Autonomie enden muss und der Mensch Kontrolle behalten sollte. Elizabeth F. Churchill, ehemalige Senior Director of User Experience bei Google, erklärt brutkasten gegenüber, welche Prinzipien im Umgang mit agentischer KI künftig entscheidend werden.
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KI-Agenten
© Philipp Lipiarski - Elizabeth F. Churchill.

Auf der diesjährigen uxcon hielt Elizabeth F. Churchill eine Keynote über die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion. Sie ist Professorin sowie Gründungsdirektorin des Fachbereichs für Human-Computer Interaction (HCI) an der MBZUAI in Abu Dhabi und zählt zu den prägenden Stimmen im Bereich Psychologie, Künstliche Intelligenz und Kognitionswissenschaften.

Bei Google, eBay und Yahoo tätig

Im Laufe ihrer Karriere baute sie Forschungsteams für Tech-Giganten wie Google, eBay, Yahoo und PARC auf. Für ihre Führungsrolle und ihren Einfluss auf die Tech-Branche wurde die Wissenschaftlerin vielfach ausgezeichnet, zuletzt unter anderem mit dem SIGCHI Lifetime Practice Award 2024.

In Wien erörterte sie in den Hallen der Hauptuniversität das Zusammenspiel von Mensch und Technologie und erklärte brutkasten gegenüber den fundamentalen Paradigmenwechsel, der aktuell die gesamte Software-Welt erfasst: den Aufstieg agentischer KI-Systeme. Dabei machte sie deutlich, dass dieser Wandel ein neues Verständnis von Kontrolle und Autonomie erfordert.

Vom Werkzeug zum Agenten: Der Unterschied

Die entscheidende Veränderung bei KI sei weniger, dass Systeme „bessere Antworten“ geben, sondern dass sie zunehmend selbstständig handeln könnten. Klassische Software – ob deterministisches Werkzeug oder reaktives KI-System – habe stets auf konkrete Eingaben des Menschen gewartet.

Ein KI-Agent dagegen bekommt ein Ziel und bestimmte Rahmenbedingungen und kann daraus einen adaptiven Ausführungsplan ableiten, Werkzeuge und APIs nutzen sowie mehrere Schritte selbstständig ausführen. Bei Multi-Agenten-Systemen arbeiteten mehrere solcher Agenten zusammen, oft als sich selbst korrigierende „Schwärme“, die asynchron im Hintergrund laufen.

Damit verändert sich auch die Rolle des Menschen „dramatisch“: Menschen bedienen das System nicht mehr zwangsläufig Schritt für Schritt, sondern würden zu einer Art „Flugdirektor“ (Supervisory UX), der Ergebnisse definiere und den Weg dorthin überwache. Diese Entwicklung bringe, Churchill zufolge, bisherige, starre Benutzeroberflächen an ihre Grenzen.

Ghost-State-Dilemma

Wenn Agenten im Hintergrund arbeiteten, drohe Nutzer:innen der Verlust des Kontexts – ein sogenanntes „Ghost-State-Dilemma“, bei dem nicht mehr nachvollziehbar sei, in welchem Zustand sich Prozesse aktuell befänden. Ein Kernrisiko dabei ist die unterschiedliche Entscheidungsarchitektur (Choice Architecture) von Mensch und Maschine: Während der Mensch bei Aufgaben – wie etwa einer Hotelbuchung – intuitive, visuelle und kontextuelle Nuancen (Größe des Zimmers, Lage) abwäge, operierten Agenten rein deterministisch anhand von API-Vorgaben.

Diese Diskrepanz kann dazu führen, dass Agenten durch kumulative Fehler vom eigentlichen Ziel abwichen oder APIs auf unerwartete Weise ausnutzten. Achtsam mit agentischen Systemen zu arbeiten, erfordere deshalb ein völlig neues Design-Paradigma: Autonomie müsse bewusst begrenzt und Kontrolle sichtbar gehalten werden, meint Churchill.

Kill Switches

Aus diesem Rollenwechsel leitet die Expertin konkrete Gestaltungsmechanismen ab: Vor kritischen Aktionen sollte der Mensch geplante Schritte in sogenannten „Trockenläufen“ (Plan Dry Runs) prüfen und freigeben können. Zudem brauche es klare und vor allem transparente Zusammenfassungen, sobald sich ein Prozess plötzlich ändert, sowie „Circuit Breaker“ (Kill Switches), um laufende Prozesse sofort zu unterbrechen, falls sie aus dem Ruder laufen.

Die zentrale Frage lautet somit für Churchill nicht mehr nur: „Was kann die KI?“, sondern: „Wie gestalten wir die Sichtbarkeit ihrer autonomen Entscheidungen – und wo muss der Mensch zwingend die Kontrolle behalten?“

„Je höher die Tragweite des Kontexts, desto weniger Autonomie sollte das KI-System bei kritischen Entscheidungen haben“, sagt sie. Wo genau diese Grenze verläuft, müssten KI-Designer für jeden Anwendungsfall neu bestimmen.

Die Falle der heimlichen Entmächtigung

Aus Churchills Sicht sei ein entscheidender Punkt, dass Unternehmen die Falle der „heimlichen Entmächtigung“ vermeiden müssten, also der stillen Einschränkung menschlicher Handlungsfähigkeit unter dem „Deckmantel der Bequemlichkeit“. Systeme sollten keine „undurchsichtigen Blackboxen“ sein, die allein Entscheidungen treffen.

Co-Governance als Notwendigkeit

Über einzelne Sicherheitsmechanismen hinaus brauche es laut Churchill zudem ein grundsätzliches Governance-Prinzip: Menschen gewöhnten sich zunehmend daran, mit Systemen über Gespräche einfache Aufgaben zu erledigen. Wenn es jedoch um wichtige oder emotionale Entscheidungen gehe, stießen sie schnell an ihre Grenzen. Deshalb müssten sie im Sinne von Co-Governance weiterhin informiert und in den Entscheidungsprozess eingebunden bleiben.

Churchills Erfahrung nach konzentriert sich die Industrie vor allem auf Leistungstests, gute Sprache und die Fähigkeiten von KI-Modellen. Dabei würde die langfristige Wirkung auf Menschen und Gesellschaft oft zu wenig berücksichtigt.

„Menschliche Erfahrung bleibt chaotisch, kulturell vielfältig und in gelebten Umgebungen verankert“, sagt sie. „Wir müssen den Fokus vom Bau von Generalisten-Modellen, die plausible Antworten produzieren, hin zur Entwicklung kulturell kontextualisierter und resilienter Werkzeuge verschieben, die echtes menschliches Aufblühen (human flourishing) und kritisches Denken unterstützen.“

Ratschläge für Startups

Laut Churchill sei es ein großer Fehler, generative KI als Ersatz für Fachwissen zu sehen. Sie sollte vielmehr dazu dienen, vorhandenes Fachwissen zu unterstützen und zu erweitern. Startups würden dabei oft ein zentrales Problem übersehen: Sie würden Foundation-Modelle in „Thin Wrappers“ verpacken (wie automatisierte Bewerber-Screenings oder Kundensupport-Bots), ohne robuste Schutzmechanismen einzubauen.

„So sahen sich beispielsweise Unternehmen wie die ‚National Eating Disorders Association‚ (NEDA) unmittelbar mit Gegenreaktionen konfrontiert, nachdem sie geschulte menschliche Mitarbeiter der Helpline durch einen KI-Chatbot ersetzt hatten, der innerhalb weniger Tage begann, schädliche Ratschläge zum Thema Diäten zu geben“, nennt sie ein warnendes Beispiel. „Unternehmen können erfolgreich sein, wenn sie KI direkt in spezifische, professionelle Arbeitsabläufe einbetten, beispielsweise indem sie das Modell als fachkundiges kollaboratives Gerüst behandeln, anstatt zu versuchen, die Fachkraft vollständig zu automatisieren bzw. überflüssig zu machen.“

„Ich vermeide gerne utopische und dystopische Visionen“

Neben der Gefahr, dass Menschen aus der Kontrolle gedrängt werden, sieht Churchill ein zweites Problem: die Eskalation des Wettbewerbs der Tech-Giganten rund um KI, die sie als berechtigte Krise innerhalb der Spitzenforschung bezeichnet.

„Leider übertreffen wettbewerbsorientierte Marktanreize die Governance-Mechanismen immer wieder“, sagt sie. „Es ist enttäuschend, dass dies der Fall ist. Aber das Problem als ein spekulatives Science-Fiction-Szenario des Aussterbens zu rahmen, kann von systemischen Schäden ablenken, die in Echtzeit stattfinden. Persönlich vermeide ich gerne utopische und dystopische Visionen. Daher bin ich weniger besorgt über eine sich selbst verbessernde Superintelligenz, die außer Kontrolle gerät, als vielmehr über den schleichenden Zusammenbruch institutioneller Verantwortlichkeit und die Übertragung lebensverändernder Entscheidungen an fragile, nicht nachvollziehbare statistische Systeme.“

Florieren kleiner Volkswirtschaften

Für Europa sieht Churchill in diesem „Rennen“ mit den USA und Asien „nicht alles verloren“, vielmehr bestehe der Fehler darin, die hochzentralisierten, rechenintensiven Foundation-Modelle aus Silicon Valley oder Shenzhen zu kopieren.

„Ich glaube, dass die Zukunft der KI auf Vertrauen, Präzisionstechnik, eingebetteter industrieller Automatisierung, souveräner Dateninfrastruktur und strikter regulatorischer Compliance (EU AI Act) beruht“, betont sie. „Kleine Volkswirtschaften mit hohem Vertrauen wie Österreich werden florieren, indem sie spezialisierte Nischen fördern. Wie etwa verifizierbare industrielle KI, menschenzentrierte Fertigungsautomatisierung, hochzuverlässige biomedizinische Werkzeuge und vertrauenswürdige Systeme des öffentlichen Sektors.“

Die Welt in fünf Jahren

Churchill wagt einen – wenn auch schwierigen – Blick in die Zukunft: „In fünf Jahren wird die Neuartigkeit von Konversationen hoffentlich nicht mehr so sehr im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit stehen“, meint sie. „Hoffentlich werden wir erkennen, dass der generative Hype eine Infrastrukturphase für eine Ära hybrider kollektiver Intelligenz war. Die dominante Herausforderung wird nicht die technische Skalierung sein, sondern soziotechnische kognitive Architekturen. Und die Frage, wie wir das Bauen, Managen, Ausbilden, Kurskorrigieren und Steuern navigieren, wenn hybride menschlich-synthetische Agentenlogik in die grundlegende Struktur der täglichen Arbeit und des gesellschaftlichen Lebens eingewoben ist?“

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Toto Wolff
© Sulay Kelly for Mercedes-Benz Grand Prix Ltd. - Toto Wolff.

Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von August 2026 „Aufbrechen“ erschienen. Eine Download-Möglichkeit des gesamten Magazins findet sich am Ende dieses Artikels.


brutkasten: Sie haben Mercedes durch eine lange Phase großer Erfolge geführt, dann kamen schwierige Jahre. Was war Ihr wichtigstes Learning darüber, wie Organisationen nach Rückschlägen wieder in die Spur finden?

Toto Wolff: Die Formel 1 ist eine Welt der ständigen Evolution, nichts steht je still. Zum Beispiel haben die Regeländerungen 2022 schonungslos Schwächen in unseren Entwicklungsfähigkeiten und unserem Verständnis offenbart. Wir haben diese Ära klar hinter unseren Wettbewerbern gestartet und es über vier Saisonen hinweg nicht wirklich geschafft, diese Defizite auszubügeln.

Der eine oder andere Rennsieg waren die Highlights, wir haben es geschafft, zweimal in vier Jahren den zweiten Platz in der Konstrukteursmeisterschaft zu erringen; aber wir haben nie um den Titel gekämpft. Wir haben im Hintergrund größere Änderungen in unserer technischen Ausstattung, beim Personal und den Strukturen vorgenommen, um das Team stärker und wettbewerbsfähiger zu machen. Wir haben auch die Führungskultur adaptiert, weil wir das Team motivieren mussten, das begann, sich nach so vielen Jahren des Erfolgs selbst infrage zu stellen. Es war jedenfalls eine wichtige und wertvolle Phase für uns.

Sie sprechen in diesem Sinne wiederholt von einer „No Blame Culture“. Wie baut man eine Kultur auf, in der Fehler nicht versteckt oder angeprangert, sondern als Lernchance genutzt werden?

Es geht hier fast ausschließlich um psychologische Sicherheit. Niemand wird bei der Fehlersuche die Hand heben, wenn er Angst hat, gefeuert zu werden. Wir müssen aber zu unseren Fehlern stehen können. Und das fängt bei den Führungskräften an. Nur so können auch andere zu ihren Fehlern stehen. Eine „No Blame Culture“ funktioniert jedoch nur im Zusammenspiel mit einem hohen Verantwortungsbewusstsein. Man braucht Teammitglieder, die Verantwortung übernehmen, auch wenn es um Fehler geht.

In der Formel 1 hat jeder Fahrer eigene Ingenieure und Mechaniker. Wie verhindert man, dass interne Konkurrenz gegen die gemeinsame Strategie arbeitet?

Das ganze Team hat das gleiche Ziel: Die Meisterschaft für Mercedes zu gewinnen. Nicht mit dem einen oder anderen Fahrer, sondern für die Marke und das Team. Alle Mitarbeiter sind gleich incentiviert: Ausschlaggebend ist der Gewinn der Konstrukteursmeisterschaft, nicht der Fahrerwertung. Das ist die Grundlage unserer Entscheidungsfindung. Auch die Ingenieure und Mechaniker, die einem der Fahrer zugeteilt sind, arbeiten zuallererst für das Team. Beide Seiten der Garage machen jeden Boxenstopp gemeinsam. Alle technischen Daten werden zwischen den Ingenieuren der Fahrer geteilt, damit wir so wettbewerbsfähig wie möglich sein können. Das Motto ist klar: Das beste Team gewinnt, der beste Fahrer gewinnt; und zwar in dieser Reihenfolge.

Viele Gründerinnen und Gründer kämpfen damit, schnell zu wachsen und dabei die Kultur zu bewahren. Lassen sich Prinzipien aus der Formel 1 auf Startups und Scaleups übertragen?

Wir haben seit dem Cost Cap 2021 starkes Wachstum in der Formel 1 gesehen. Wir mussten uns überlegen, ob wir die Geschäftsfelder erweitern wollen, wie wir es etwa mit unserem Engagement im America’s Cup beim Segeln gemacht haben. Der Headcount ist gewachsen, vor allem in den Support-Bereichen außerhalb der technischen und operationellen Hauptbereiche. Aber dann haben wir uns wieder auf unser Kerngeschäft fokussiert, mit einem klaren Ziel: die Formel-1-Weltmeisterschaft zu gewinnen. Und bei jedem neuen Projekt stellen wir uns die Frage: Bringt uns das Projekt diesem Ziel näher, hilft es uns, Rennen und Meisterschaften zu gewinnen?

Wenn die Antwort Ja ist, dann investieren wir in das Projekt; wenn nicht, dann nicht. Ich denke, es geht vor allem darum, das Hauptziel nicht aus den Augen zu verlieren, da mit dem Unternehmenswachstum viele Elemente komplexer werden. Wenn man in einem so kompetitiven Umfeld wie der Formel 1 tätig ist, dann ist das Hauptziel relativ klar. Aber jedes Startup muss sich ein Ziel geben können und dann genau wie wir darauf fokussieren.

Wie treffen Sie strategische Entscheidungen, wenn nicht alle Informationen vorliegen? Gibt es ein Erfolgsgehmeinis?

Mein Freund und Geschäftspartner Niki Lauda hat immer auf die rasche Entscheidungsfindung gepocht – es ist besser, eine mangelhafte Entscheidung jetzt zu treffen, als darauf zu warten, alle Informationen zusammengetragen zu haben, wenn es dann zu spät ist. Man kann Entwicklungen immer noch korrigieren, wenn eine Entscheidung nicht ganz richtig war. Persönlich versuche ich die Upside und Downside bei den großen Entscheidungen zu erkennen: Wenn ich mit der Downside, dem Worst Case, leben kann, dann gibt es keinen Grund, vor der Entscheidung zurückzuschrecken.

Welche Leadership-Lektion hätten Sie gerne früher gelernt?

Meine wichtigste Erfahrung ist wohl, in Konfliktsituationen neugierig zu bleiben, zu versuchen, die Perspektive der anderen Seite zu verstehen, und auch manchmal zu akzeptieren, dass man nicht einer Meinung ist oder unterschiedliche Interessen hat; ein „agree to disagree“ als Ergebnis zu akzeptieren. Bei Leadership geht es ja vor allem darum, andere Menschen zu verstehen, sich auf eine gemeinsame Linie zu einigen, sie mit etwas zu incentivieren, das für sie auch wirklich relevant ist. Nur wer motiviert ist und sich wohlfühlt, kann 100 Prozent geben. Ziele klar formulieren, Mitarbeitern Verantwortung übertragen, ihnen dabei helfen, Herausforderungen zu meistern, und Ergebnisse offen analysieren – das ist meine Arbeitsweise.

Gibt es Ihrer Ansicht nach die eine Eigenschaft, die erfolgreiche Unternehmerinnen und Unternehmer brauchen? Und welche Fähigkeiten werden durch den zunehmenden Einsatz von KI wichtiger?

Das eigene Geschäft verstehen und die Leute kennen und verstehen, mit denen man arbeitet. Ein großes Ziel verfolgen und das Auge fürs Detail, das Gleichgewicht in allen relevanten Bereichen nicht verlieren. KI wird viel in unserer Welt verändern. Aber sie wird hoffentlich vor allem ein Instrument sein, das den Menschen dabei helfen wird, bessere Entscheidungen zu treffen. Die fähigsten Leute werden das Beste aus AI herausholen, die Stärken nutzen und sich von den Gefahren und Schwächen nicht beeinträchtigen lassen. Wir stehen sicher am Anfang einer rasanten Entwicklung, deren Ergebnis kaum vorhersehbar ist.

Und im Rennsport selbst: Kann KI helfen, die Ideallinie, die optimalen Bremspunkte oder das perfekte Setup zu entschlüsseln?

Wo die richtigen Bremspunkte sind, sollten wir eigentlich schon wissen; auch, dass, wenn es regnet, ein Reifen ohne Profil nicht so toll funktioniert. Aber im Ernst: Wir müssen AI zur Entscheidungsfindung einsetzen, wo hochkomplexe Datenmodelle es verlangen. Aber AI wird in keinem Bereich eigenständig entscheiden. Sie wird immer eine Unterstützung für unsere Ingenieure bleiben; zumindest in absehbarer Zeit.

Welche Innovationen aus dem Motorsport könnten in den kommenden Jahren für andere Industrien relevant werden?

Es gibt in der Geschichte viele Beispiele für Technologietransfer, und das geht auch heute weiter. Wir als Industrie lernen gerade viel über Batteriesysteme, über Steuerungselektronik und elektrische Motoren, aber auch über nachhaltige Treibstoffe und innovative Composite-Materialien; alles wichtige Entwicklungsbereiche für die Automobil- und Transportindustrie.

Es gibt aber auch ganz andere Bereiche, die mit dem Fahrzeug an sich nichts zu tun haben. So haben wir etwa vor ein paar Jahren Pionierarbeit beim Einsatz von 5G-Technologie an der Rennstrecke geleistet. Die Formel 1 ist in ihrer Grundcharakteristik interessant für Entwicklungen unterschiedlicher Technologien, weil sie ein sehr kompetitives Umfeld mit einer enorm hohen Entwicklungsgeschwindigkeit bietet. Das ist für Innovation und Entwicklung wertvoll.

Sie sind ja an mehreren Unternehmen beteiligt. Was sind Ihre Kriterien dabei?

Nuki und Instahelp sind ja nicht mehr Startups im eigentlichen Sinn, beide sind profitabel. Nuki macht über 50 Millionen Euro Umsatz und ist Marktführer in Europa; Instahelp hat seit zwei Jahren einen zweistelligen Millionenumsatz und verdient Geld. Unsere Kriterien waren damals, als wir die beiden Firmen mit unseren Partnern in der Up to Eleven, den Brüdern Martin und Jürgen Pansy und René Berger, gegründet haben, dass wir unsere bestehende Kompetenz bei mobiler Kommunikation, die wir mit sms.at und ucp über Jahre aufgebaut hatten, für innovative Geschäftsmodelle einsetzen wollen.

Dass wir direkt in Startups investiert haben, die wir nicht selbst gegründet haben, ist ja schon lang her; das war zu Zeiten von Marchfifteen beziehungsweise ganz vereinzelt vor über 15 Jahren. Das wichtigste Kriterium war jedenfalls immer, dass die Gründer gute Leute waren, denen man vertrauen kann. Einer davon war übrigens Oliver Holle. Auch heute vertrauen wir ihm, und zwar indem wir bei Speedinvest und damit auch weiterhin indirekt in Startups investieren.

Abschließend: Wie sieht bei Ihnen eigentlich ein Sonntag aus, an dem kein Rennen stattfindet?

Meistens bin ich in Italien, an einer Kartstrecke. Da sind Susie und ich dann die größten Fans unseres jungen Sohns. Der Apfel ist nicht weit vom Stamm gefallen.


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