12.03.2019

Fünf Tipps für ein erfolgreiches Social Business

Die Gründung eines Social Business ist ein langer, steiniger Weg. Leonard Nima, Host von Red Bull Amaphiko Connect the Alps, erklärt, was gute von schlechten Sozialunternehmen unterscheidet.
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Gründer von Social Business auf dem Red Bull Amaphiko
Bei Red Bull Amaphiko Connect the Alps vernetzen sich die Social Businesses. (c) Red Bull/Kayla Reefer
kooperation

Am 13. und 14. April treffen sich Social Entrepreneurs im 400 Jahre alten Mesnerhof (Tirol), um sich auf dem Red Bull Amaphiko Connect the Alps in Workshops und Vorträgen zu jenen Themen auszutauschen, die sie bewegen: Von Teambuilding und Company Building über das Social Innovation Ecosystem bis zu Storytelling und Social Media. Wer teilnehmen möchte, der kann sich auf der Website der Veranstaltung mit einem dreiminütigen Videoclip bewerben, in dem er von seinem Social Business erzählt. Doch was macht eigentlich ein gutes Social Business aus?

1. Finanzielle Nachhaltigkeit – ein absolutes Muss?

Grundlegende Voraussetzung ist es, dass man mit seiner neuen Vision und Mission überzeugen kann, erläutert Leonhard Nima, Facilitator und Host des Events: Der Fokus muss darauf liegen, ein ökologisches oder soziales Problem mit einem nachhaltigen Ansatz zu lösen. Mit „Nachhaltigkeit“ ist dabei auch die wirtschaftliche Nachhaltigkeit gemeint – denn im Gegensatz zu einer NGO ist ein Social Business nicht von Spenden abhängig, sondern arbeitet zumindest kostendeckend, indem Produkte und Dienstleistungen verkauft werden.

„Es geht allerdings nicht darum, krampfhaft finanzielle Nachhaltigkeit zu erzwingen“, sagt Nima: Oft gebe es „hybride Lösungen“, bei denen eine NGO zusätzlich zum Kerngeschäft ein Social-Business-Modell nutzt oder ein Social Business sich über Spenden teilfinanziert.

2. Das richtige Thema

Nachhaltig kann man ein Problem aber auch dann nur lösen, wenn man eine gewisse Nähe dazu hat. „Der Gründer sollte also ein Thema finden, zu dem er einen inhaltlichen und regionalen Bezug hat“, sagt Nima: „Die Gründung eines Social Business ist eine lange, steinige Reise. Man muss also dafür brennen.“

Es ist nicht nötig, dass man Brunnen in Afrika baut oder Toiletten in indische Slums stellt – Probleme gibt es überall, auch wenn es hierzulande andere Probleme sind als in den Entwicklungsländern.

3. Systemische Lösungen mit allen Akteuren

Idealerweise sollten Social Entrepreneurs an systemischen Lösungen arbeiten, führt Nima aus: Dafür identifizieren sie die wichtigsten Akteure in ihrem Umfeld, um auszuloten, wer ihre Konkurrenten und möglichen Kooperationspartner sind.

Dazu gehören einerseits NGOs, denn ab einer gewissen Unternehmensgröße konkurriert ein funktionierendes Social Business mit Non Profit Organisationen, die das gleiche Ziel verfolgen. Andererseits sind aber auch klassische For-Profit-Unternehmen wichtig, wenn sie ähnliche Produkte und Dienstleistungen anbieten. In beiden Fällen kann es sich um Konkurrenten handeln, die aber auch zu Partnern werden können. Eine Partnerschaft mit Retailern kann zum Beispiel auch helfen, fehlendes Wissen in den Bereichen Marketing, Branding und Vertrieb auszugleichen.

4. Kapital für Start und Wachstum

Die Finanzierung des Social Businesses ist ein Dauerthema – sowohl für den Start, wenn noch kein fertiges Produkt vorhanden ist, als auch später für die Skalierung des Geschäftsmodells. Die Krux dabei: Während es schon für herkömmliche Startups schwer ist, an einen Bankkredit zu kommen, ist es für Social Entrepreneure ohne vorrangiges Interesse an finanziellen Gewinnen noch viel schwieriger.

Hier rät Nima vor allem Social Businesses in der Early-Stage-Phase, auf Wettbewerbe mit Preisgeld zu setzen, für spätere Phasen sind Impact Fonds, Social Business Fonds und diverse andere Formen des Impact Investing von Bedeutung.

5. Vorsicht vor schwarzen Schafen

Das wohl berühmteste Social Business ist die Grameen Bank, die von Friedensnobelpreisträger Muhammad Yunus gegründet wurde: Die Bank vergibt in Bangladesh Kredite zu günstigen Konditionen an arme Menschen, damit sie nicht mehr von Kredithaien abhängig sind. Leider strebten daraufhin aber viele schwarze Schafe auf den Markt, die sich zwar als Mikrofinanzbanken für arme Menschen positionierten, jedoch trotzdem mit Wucherzinsen arbeiteten.

Auch sonst gibt es Graubereiche, betont Nima: Etwa, wenn Konzerne aus reinem For-Profit-Denken Produkte für ärmere Gesellschaftsschichten machen. „Hier sollten Konzerne sehr vorsichtig sein“, sagt Nima: Denn Konsumenten sind inzwischen kritisch und bemerken, wenn sie hinter’s Licht geführt werden. Ebenso müssen Social Businesses die richtigen Partner wählen, wenn sie mit For-Profit-Unternehmen kooperieren wollen.

Red Bull Amaphiko Connect the Alps ist ein zweitägiges Event für Social Entrepreneurs aus Deutschland, Österreich und der Schweiz. Die Veranstaltung findet von 13. Bis 14. April im Mesnerhof (Tirol) statt. Weitere Informationen bei derbrutkasten.com oder auf der Website des Events.

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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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