29.11.2021

Nach WisR-Ende: Klaudia Bachinger über die größten Learnings

Im Interview erzählt Klaudia Bachinger über die wichtigsten Learnings aus vier Jahren Arbeit mit der Zielgruppe 60 plus und erklärt, warum sie für eine Anhebung des Pensionsalters ist.
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WisR-Gründerin Klaudia Bachinger | (c) Oliver Wolf
Klaudia Bachinger | (c) Oliver Wolf

Im Oktober dieses Jahrs gaben Klaudia Bachinger und Carina Roth bekannt, dass sie ihr Startup WisR schließen. Das auf die Arbeit mit Senior Talents in Unternehmen spezialisierte Startup war von der Corona-Krise schwer getroffen worden. Ein geplantes Investment platzte, eine Neuausrichtung trug nicht schnell genug Früchte. Dabei bleibt das Thema des Startups angesichts der immer älter werdenden Bevölkerung aktuell, die Bevölkerungsgruppe wird täglich größer. Im Interview haben wir Klaudia Bachinger nach ihren größten Learnings aus vier Jahren Arbeit mit der Zielgruppe Silver Ager gefragt.


Was sind bei der Zielgruppe 60 plus die größten Herausforderungen?

Das Wichtigste ist die Ansprache bzw. die Marke und die Interaktion mit der Marke. Dabei muss man zuerst verstehen, dass die Zielgruppe der ungefähr 60- bis 80-Jährigen eine ganz andere ist, als 80 plus, die oft als „Senioren“ bezeichnet werden. Wir haben nie das Wort „Senior“ benutzt – dafür begriffe wie „senior expert“, „senior talent“ oder „silver ager“ – wir hatten schon alles durch (lacht). Denn niemand sieht sich selbst als „Senior“, wenn er mit Anfang 60 in Pension geht. Das machen viele Leute im Marketing aber immer noch falsch. Sie machen Senioren-Marketing für eine Zielgruppe, die eigentlich noch viel jünger ist und denkt.

Daneben ist es extrem wichtig anzuerkennen, dass die Zielgruppe extrem heterogen ist. Wir hatten auf der Plattform 65-jährige Programmierer:innen, die sich logischerweise mit technischen Dingen extrem gut auskennen. Andere in dem Alter haben sich noch nie irgendwo online registriert und haben keine aktiv genutzte E-Mail-Adresse. Da geht die Schere extrem auf. Das hat gar nicht soviel mit akademischer Bildung zu tun, sondern mehr mit Neugier und Interesse. Es gibt also unterschiedliche Usergruppen, die in ihrer technologischen Kompetenz ganz unterschiedlich weit fortgeschritten sind.

Wie seid ihr auf eurer Page auf dieses unterschiedliche Kompetenz-Level eingegangen?

Das hat sich als laufender Prozess herausgestellt. Wir haben etwa am Anfang versucht, viel offline zu machen, um die Menschen abzuholen. Das ist aber überhaupt nicht gut angekommen. Wir haben uns in unserer Positionierung dann dafür entschieden, dass jene Menschen, die unser Produkt verwenden, grundsätzlich neugierig und interessiert sind. Aber natürlich haben wir auch Anleitungen und Guidelines gemacht, wo zum Beispiel erklärt wurde, wie man sich einloggt, oder wie Zoom funktioniert. Es war immer Teil unserer Content-Strategie, Inhalte für weniger technologieaffine Leute zu machen. Aber ganz gelöst haben wir das Thema nie.

Die Gesellschaft wird immer älter. Wie wirkt sich das auf die Märkte aus?

44 Prozent der Kaufkraft liegen derzeit bei den über 50-Jährigen. Eigentlich müssten Konzerne und auch Startups ihre Produkte so gestalten, dass auch etwas ältere und weniger technologieafine Menschen sie gut verwenden können. Und sie müssten auch eine altersneutrale Marketing-Strategie fahren, wo man nicht immer nur Jüngere sieht. Das gilt auch für Employer Branding.

Es ist eigentlich total absurd, dass wir irgendjemanden wegen seines Alters diskriminieren.

Ich finde es auch immer noch faszinierend, dass wir alle alt werden und dass es eigentlich total absurd ist, dass wir irgendjemanden wegen seines Alters diskriminieren. Es ist ja anders als etwa Rassismus, wo Vorurteile gegen fremde Gruppen bestehen. Beim Alter diskriminiert man sich selber in der Zukunft.

Gehst du davon aus, dass die Leute auf Dauer länger im Beruf bleiben?

Ich gehe natürlich davon aus, dass ältere Mitarbeiter eine Strategie sind, um auch in Zukunft ein Wirtschaftswachstum zu haben. In zehn Jahren werden laut einer Studie beispielsweise in Deutschland mehrere Millionen Arbeitskräfte fehlen. Es gibt nur drei Strategien, mit denen man darauf reagieren kann. Die erste ist mehr Migration. Die zweite ist, mehr Frauen in den Arbeitsmarkt zu integrieren, indem man Beruf und Familie besser vereinbar macht. Die dritte ist, mehr ältere Menschen länger im Arbeitsmarkt zu halten. In Schweden ist es etwa bereits möglich, locker bis 70 zu arbeiten – nicht unbedingt Vollzeit sondern abgestuft. Natürlich ist auch die Automatisierung ein Faktor, aber unter anderem für soziale Berufe kommt das nicht infrage.

Wird im Laufe der Zeit das Pensionsalter erhöht werden?

Ich würde mir wünschen, dass es schon erhöht wäre. Es geht aber leider nicht nur um die gesetzliche Regelung. Denn auch jetzt ist es so, dass etwa in Österreich das offizielle Pensionsantrittsalter für Männer zwar 65 ist, es tatsächlich im Durchschnitt aber bei 60 liegt. Ich gehe jedenfalls davon aus, dass es eine gesetzliche Erhöhung geben wird.

Und warum bist du für eine Erhöhung?

Ich glaube, ein erhöhtes Pensionsantrittsalter würde dazu führen, dass die Unternehmen Arbeiten im Alter auch besser ermöglichen und auch an der Wahrnehmung etwas ändern. Wir würden als Gesellschaft vielleicht erkennen, dass ein über 60-jähriger Mensch noch voll produktiv sein kann, wenn man das ermöglicht.

Das Schlagwort „lebenslanges Lernen“ ist bekannt. Geht es dir um „lebenslanges Arbeiten“?

So wie ich Arbeit verstehe, ist sie ständige Interaktion und Weiterentwicklung und damit lebenslanges Lernen. Deshalb hängt das für mich ganz stark zusammen. Ich weiß aber natürlich auch, dass es andere Formen von Arbeit gibt, die dieses Ideal vielleicht nicht erfüllen. Für mich persönlich gilt jedenfalls: Lebenslanges Arbeiten und lebenslanges Lernen ist ein und dasselbe.

Warum musstet ihr WisR letztlich zusperren?

Es waren eine Reihe an Challenges, die uns seit der Covid-Krise getroffen haben. Begonnen mit einer Absage eines deutschen, strategischen Investors, kombiniert mit der ausbleibenden Nachfrage nach älteren Mitarbeiter:innen – einerseits verursacht durch die Vereinheitlichung der Zielgruppe 60 plus als Risikogruppe, andererseits durch die vielen Umstrukturierungen in den einzelnen Branchen. Und letztlich war auch der Runway, um unser neues Produkt, auf das wir in der Krise umgesattelt haben, an Konzerne zu verkaufen, zu kurz. Die Sales-Cycles sind ja unter normalen Umständen schon zwischen acht und 18 Monaten lang für eine SaaS-Enterprise Lösung. Das was wir gut verkaufen konnten waren Beratungsaufträge rund um das Thema Offboarding, Ruhestands- und Generationenmanagement, aber das wollten wir als Gründerinnen nicht weiter verfolgen und hätte außerdem ein ganz anderes Team gebraucht.


Dieser Beitrag erschien in gedruckter Form im brutkasten-Magazin #13 „Generations“.

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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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