06.02.2026
POTH AI

Mit 19 Jahren zu Y Combinator: Wie ein HTL-Schüler aus Wien ein AI-Startup in den USA aufbaut

Mojmir Horvath ist Teil des Y-Combinator-Netzwerks. Der HTL-Schüler aus Wien besucht derzeit eine Elite-High-School in den USA und baut sein AI-Startup auf. Im Gespräch mit brutkasten erzählt er von seinem Weg von der HTL Spengergasse ins Silicon Valley, seiner technologischen Vision und der Teilnahme am YC-Programm.
/artikel/mojmir-horvath-poth-ai
Mojmir Horvath | (c) Mojmir Horvath

Mit 19 Jahren Teil des Y-Combinator-Ökosystems zu sein, ist selbst im Silicon Valley eine Seltenheit. Für Mojmir Horvath ist es Realität. Der Schüler der HTL Spengergasse in Wien lebt derzeit in den USA und besucht im Rahmen eines Auslandsjahres die Phillips Academy, eine der renommiertesten privaten High Schools des Landes.

Parallel zu seinem Schuljahr in den USA arbeitet Horvath an einem AI-Startup, mit dem er Teil des Early-Programms von Y Combinator („Early Decision“) ist und im Summer Batch 2026 offiziell teilnehmen wird. Das Programm richtet sich an besonders frühe Talente, die sich bereits vor Abschluss ihrer Ausbildung für einen späteren Batch qualifizieren. „Ich wollte mich nie bewerben, nur um ein Startup zu machen, sondern weil wir etwas bauen wollten, an das wir glauben“, sagt er im Gespräch mit brutkasten.

Parallel dazu arbeitet Horvath weiterhin an seinem HTL-Abschluss in Österreich. Möglich wird das durch ein mit dem österreichischen Bildungssystem abgestimmtes Auslandsjahr. Auch seine HTL-Diplomarbeit entsteht zeitgleich gemeinsam mit Mitschüler:innen in Wien. „Mir war wichtig, die HTL auch wirklich abzuschließen“, betont er.

Von der HTL Spengergasse in die USA

Horvaths Weg beginnt in Wien an der HTL Spengergasse. Die Schule gilt seit Jahren als Talentschmiede für technologieaffine Schüler:innen. Dort ist er Teil des Hochbegabtenprogramms, das besonders leistungsstarke und motivierte Jugendliche fördert. Zu den Absolvent:innen zählt etwa magic.dev-Gründer Eric Steinberger, der 2024 zwei Finanzierungsrunden im dreistelligen Dollar-Millionenbereich abschloss (brutkasten berichtete).

Das Programm setzt auf individuelle Förderung, praxisnahe Projekte und Aufgabenstellungen über den Regelunterricht hinaus. Ziel ist es, Schüler:innen früh mit realen Problemstellungen zu konfrontieren. „Die HTL war für mich ein extrem wichtiger Teil meiner Laufbahn – gerade wegen der Freiräume“, sagt Horvath. „Man konnte Projekte verfolgen, die sonst keinen Platz im Stundenplan haben.“

Teilnahme an AI Startup School

Ein zentraler Wendepunkt war die Teilnahme an der AI Startup School in San Francisco. Das zweitägige In-Person-Event bringt eine ausgewählte internationale Gruppe von Gründer:innen, Entwickler:innen und Studierenden zusammen und ermöglicht direkten Austausch innerhalb der globalen AI-Szene.

Mojmir Horvath (ganz rechts) im Rahmen der AI Startup School | (c) Mojmir Horvath

Horvath nahm als einer der jüngsten Teilnehmer teil. Neben Vorträgen und Diskussionen stand vor allem der intensive Austausch mit anderen technisch orientierten Gründer:innen im Mittelpunkt. Dort lernte er auch seinen heutigen Co-Founder kennen, mit dem er nun Poth AI aufbaut.

Agentic AI statt klassischer Analyse

Poth AI arbeitet an einer agentenbasierten AI-Lösung, die Unternehmensdaten nicht nur auswertet, sondern selbstständig Hypothesen entwickelt, überprüft und weiterführt. Ziel ist es, klassische manuelle Datenanalyse durch autonome Workflows zu ersetzen.

„Unternehmen sammeln seit Jahrzehnten Daten. Die Herausforderung war aber immer, daraus echte Erkenntnisse zu gewinnen“, sagt Horvath. Während bestehende Ansätze stark auf manuelle Modelle und spezialisierte Rollen setzen, soll die eigene Lösung Muster erkennen, Rückfragen stellen und Annahmen kontinuierlich validieren – adaptiv und selbstlernend.

Wofür die Technologie einsetzbar ist

Die Technologie von Poth AI richtet sich an Unternehmen, die große Mengen heterogener Daten nicht nur auswerten, sondern deren Ursachen und Zusammenhänge verstehen wollen. Die agentenbasierte KI verknüpft strukturierte und unstrukturierte Datenquellen, entwickelt eigenständig Hypothesen und überprüft diese iterativ. Einsatzmöglichkeiten ergeben sich etwa im Produkt- und Qualitätsmanagement, bei der Analyse von Kund:innen- und Mitarbeiter:innen-Feedback, im Operations- und Prozessmanagement oder in datenintensiven Bereichen wie Supply-Chain-Analysen. Statt statischer Dashboards liefert das System kontinuierlich neue Erkenntnisse und macht strukturelle Probleme sichtbar, die in klassischen Analysen oft verborgen bleiben.

Drei Pilotkund:innen, klarer Fokus

Technologisch steht bereits die grundlegende Infrastruktur – inklusive Backend-Services, Core-ML-Komponenten und agentischem Workflow. Der aktuelle Engpass liegt bei den Datenkonnektoren, also der Anbindung unterschiedlicher Datenquellen. „Unsere Lösung wird umso besser, je mehr Datenquellen wir integrieren können“, so Horvath.

Mit drei Unternehmen sind bereits Pilotprojekte vereinbart. Ziel ist es, mit einer funktionierenden Version in den YC-Batch zu starten – nicht erst dort mit der Entwicklung zu beginnen. Auch beim Thema Finanzierung bleibt Horvath nüchtern: Kurzfristig sei das Unternehmen durch die YC-Teilnahme abgesichert, der Fokus liege klar auf Produkt und zahlenden Kund:innen.

Der Alltag ist dicht getaktet: Unterricht, Hausaufgaben, Sportverpflichtungen, College-Bewerbungen – und daneben das Startup. „Stressig ist es, aber nicht langweilig“, sagt er. „Wenn ich an eigenen Projekten arbeite, vergesse ich oft die Zeit.“ Ab Sommer wird Horvath nach San Francisco wechseln und den YC-Batch vor Ort absolvieren.

Deine ungelesenen Artikel:
24.09.2026

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.
/artikel/ex-google-designerin-elizabeth-churchill-ueber-die-autonomie-von-ki-agenten-und-menschliche-kontrolle
24.09.2026

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.
/artikel/ex-google-designerin-elizabeth-churchill-ueber-die-autonomie-von-ki-agenten-und-menschliche-kontrolle
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?“

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Mit 19 Jahren zu Y Combinator: Wie ein HTL-Schüler aus Wien ein AI-Startup in den USA aufbaut

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Mit 19 Jahren zu Y Combinator: Wie ein HTL-Schüler aus Wien ein AI-Startup in den USA aufbaut

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Mit 19 Jahren zu Y Combinator: Wie ein HTL-Schüler aus Wien ein AI-Startup in den USA aufbaut

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Mit 19 Jahren zu Y Combinator: Wie ein HTL-Schüler aus Wien ein AI-Startup in den USA aufbaut

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Mit 19 Jahren zu Y Combinator: Wie ein HTL-Schüler aus Wien ein AI-Startup in den USA aufbaut

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Mit 19 Jahren zu Y Combinator: Wie ein HTL-Schüler aus Wien ein AI-Startup in den USA aufbaut

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Mit 19 Jahren zu Y Combinator: Wie ein HTL-Schüler aus Wien ein AI-Startup in den USA aufbaut

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Mit 19 Jahren zu Y Combinator: Wie ein HTL-Schüler aus Wien ein AI-Startup in den USA aufbaut

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Mit 19 Jahren zu Y Combinator: Wie ein HTL-Schüler aus Wien ein AI-Startup in den USA aufbaut