15.05.2019

Warum es noch ein paar Jahre dauern wird, bis der Hyperloop marktreif ist

Der Hyperloop abseits des Hypes: Bahngesellschaften und Startups aus Europa erläutern, wo das echte Potenzial des futuristischen Transportmittels liegt und warum wir uns noch ein paar Jahre gedulden müssen.
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Hyperloop
(c) Hardt Hyperloop

Eine mit Passagieren gefüllte Kapsel, die mit rund 1000 km/h durch eine Röhre düst und somit als Alternative zum Flugzeug dienen könnte – das ist die Vision hinter der Hyperloop-Technologie. Auf Tech-Konferenzen und in diversen Medien wird diese Utopie gerne heraufbeschworen und der Eindruck erweckt, dass wir schon in wenigen Monaten innerhalb einer Stunde von Wien nach Köln pendeln werden. Diverse europäische Startups – wie zum Beispiel Hardt Hyperloop aus den Niederlanden, Zeleros aus Spanien und Hyper Poland – haben sich das Hyperloop-Thema auf die Fahne geschrieben.

Doch bis zur Umsetzung im Massenmarkt werden noch ein paar Jahre vergehen – darüber waren sich die Teilnehmer der Veranstaltung „Rail meets Hyperloop“ vergangene Woche im ÖBB Open Innovation Lab einig: Bei dem Event trafen die besagten Startups auf Vertreter der europäischen Bahngesellschaften DB, ÖBB, RFI, NS und SNCF.

Die größten Probleme des Hyperloop

Laut Mars Gueze, COO von Hardt Hyperloop, bewegen sich die Herausforderungen in einem Teufelskreis. „Investoren wollen zuerst einen Prototypen sehen, doch zum Errichten der Infrastruktur brauchen wir Geld“, sagt er. Kaj Mook, Business Development Director bei der niederländischen Bahngesellschaft NS, sieht dies ähnlich: Am meisten werde in den Niederlanden die Entwicklung durch mangelnde politische Unterstützung und fehlendes Kapital gebremst: „Man muss zuerst in Infrastruktur investieren, damit man etwas herzeigen kann“, sagt er.

Hardt Hyperloop hat inzwischen eine kleine Teststrecke bei der Stadt Delft gebaut, NS hat in das Startup investiert. „Wir wollen nachhaltigen Transport von Tür zu Tür ermöglichen“, sagt Mook: Allerdings hat das Unternehmen parallel dazu auch in andere Lösungen, wie zum Beispiel Bikesharing, investiert und erwartet sich davon deutlich schnellere Ergebnisse. Nun gehe es neben den erwähnten Fragen des fehlenden Kapitals auch um Machbarkeitsstudien, bis hin zu Fragen der Kundenakzeptanz, der Sicherheit und des Ticketings, sagt Mook. Und laut Giuseppe Carcasi, Team Leader Studies & System Innovation BU bei der italienischen Bahngesellschaft RFI, muss das Thema in seiner Gesamtheit betrachtet werden, wobei zum Beispiel auch das Design der Hyperloop-Bahnhöfe eine Rolle spielt: „Der Hyperloop muss als System, nicht als Technologie angegangen werden“, sagt er.

Hyperloop Polen
So könnte laut Hyper Poland ein europäisches Hyperloop-Netz aussehen. (c) Hyper Poland

Eine weitere Frage ist auch, wie sich der Hyperloop in die bestehenden Verkehrssysteme integriert, wie Christina Schiedlbauer, Teamleiterin Unternehmensentwicklung Personenverkehr bei den ÖBB, erläutert: „Der Hyperloop muss in das System passen und das Reisen einfacher machen, es darf keine weitere Hürde entstehen.“ Dem stimmt Manuel Gerres, Geschäftsführer Deutsche Bahn Digital Ventures, zu: Es müsse ein Standard geschaffen werden, nach dem der Hyperloop in ganz Europa funktionieren kann, sagt er.

Die Potenziale des Hyperloop

Warum sich also das alles antun? Weil es beim Hyperloop nicht nur um Geschwindigkeit geht, wie  Gueze ausführt: „Das Problem mit dem Fliegen ist, dass die Reise an einem Ort anfängt, an dem man nicht sein möchte und an einem Ort endet, an dem man ebenfalls nicht sein möchte.“ Oder, anders ausgedrückt: Wer fliegt, der muss zuerst zum Flughafen fahren – mit dem Hyperloop hingegen könnte man direkt im Stadtzentrum ankommen. Zudem würden Flughäfen an ihre Kapazitätsgrenzen stoßen, und Hyperloops könnten diese entlasten.

+++Wie ÖBB und Postbus mit Smart Glasses arbeiten+++

Außerdem darf nicht außer Acht gelassen werden, dass der Hyperloop nicht nur beim Personenverkehr umweltschonender ist als andere Verkehrsmittel: Auch der Gütertransport könnte damit entlastet werden, wie Bertrand Minary, Chief Innovation und Digital Officer bei der französischen Bahngesellschaft SNCF, ausführt. „In zehn Jahren werden laut Prognose eine Milliarde LKW über Europas Straßen rollen“, sagt er: „Wir müssen den Shift von der Straße auf die Schiene schaffen und uns gleichzeitig neue Modelle überlegen. Hier kann der Hyperloop eine große Rolle spielen.“ Abgesehen vom Umweltaspekt verursachen LKW auch mehr Lärm als ein Hyperloop es würde, zudem verursachen Trucks Verkehrsstaus und sind unsicherer als die Bahn.

Hyperloop und Bahn als Partner

Können also Bahn und Hyperloop künftig gemeinsam eine Alternative zu Straßen- und Flugverkehr bieten? Die niederländischen Partner sind überzeugt, dass es mehr Gemeinsamkeiten als Unterschiede gibt. „Die Bahngesellschaften haben vor allem viel Erfahrung, von der wir profitieren können“, sagt Gueze. Auch Schiedlbauer von den ÖBB betont, dass sie bei den Startups ein gutes Bauchgefühl habe – wiewohl es noch einige Probleme zu lösen gibt.

Möglich wäre auch, dass die Newcomer-Unternehmen die Technologie herstellen und die Bahngesellschaften sie betreiben. „Immerhin war es in der Vergangenheit niemals so, dass der Hersteller des Zugs auch dessen Betreiber war“, sagt Minary von der SNCF: „Dafür braucht man jeweils unterschiedliche Kompetenzen.“ Schiedlbauer fügt hinzu, dass zwar noch niemand wisse, wie man einen Hyperloop bedient – aber die ÖBB verfügt bereits über nützliches Know-How aus dem existierenden Geschäft.

Neben Hardt Hyperloop setzen auch die anderen europäischen Hyperloop-Startups schon die nächsten Schritte: Hyper Poland hat soeben frisches Kapital eingesammelt und will nächstes Jahr eine 500 Meter lange Teststrecke bauen, Zeleros plant für 2020 eine zwei Kilometer lange Teststrecke in Spanien. Gemeinsam arbeiten sie zudem am Thema Standardisierung auf europäischer Ebene.

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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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