LONDON (IT BOLTWISE) – Harvard Business School setzt KI-Versionen seiner Lehrenden in einem achtwöchigen Startup-Bootcamp ein, das 699 US-Dollar kostet. Gründer können dort Investor-Pitches, Sales Calls und sogar Board-Meetings mit KI-Avataren wiederholt proben. Das Programm arbeitet als HBS Foundry-„AI-native“ Workspace und endet mit der Chance, vor Investoren aufzutreten, um 100.000 US-Dollar zu sichern.
Harvard Business School geht mit HBS Foundry einen ungewöhnlichen Schritt Richtung KI-gestützter Gründerförderung: In einem achtwöchigen Online-Bootcamp können angehende Founder mit KI-„Klonten“ der Lehrenden trainieren, bevor sie reale Mentoren und Investoren treffen. Der Preis liegt bei 699 US-Dollar; in der bisherigen Laufzeit haben laut Sprecherangaben 760 Gründer am Programm teilgenommen. Inhaltlich ist das Bootcamp auf wiederholbares Üben ausgelegt, von kurzen Investor-Pitches über Sales-Calls bis hin zu simulierten Board-Meetings. Besonders auffällig ist dabei, dass die Teilnehmenden die eigenen Vorträge auch mit einem KI-Avatar testen können, bevor sie in eine echte Sitzung wechseln.
Technisch und didaktisch betrachtet zielt das Modell weniger auf „Wissensvermittlung“ als auf Ablauf- und Kommunikationskompetenz. Die KI-Avatare sollen laut Beschreibung personalisierte AI-Mentorship liefern, die sich an der Perspektive und Lehre von HBS-Fakultät orientiert. Für die Trainingsrealität ist dabei relevant, dass die Avatare für mehr als nur Textdialoge entworfen wurden: Teil der Vorbereitung sind eigene Interview- und Aufnahmesessions der beteiligten Lehrkräfte, inklusive Testphasen sowie einem fortlaufenden Feedbackprozess durch die Fakultät. Die „Klone“ umfassen sieben HBS-Professoren und Senior Lecturers mit Hintergründen unter anderem in Venture Capital, Business-Model-Design, Board-Dynamik und Startup-Strategie.
Aus Market-Sicht ordnet sich das Vorhaben in eine wachsende Debatte ein, wie Universitäten KI einsetzen sollen. Auf der einen Seite stehen Warnungen, KI könne das Vertrauen in Prüfungen untergraben; entsprechende Diskussionen werden in der Hochschullandschaft seit Monaten geführt. Auf der anderen Seite investieren Schulen zunehmend darin, knappe Lehrkapazitäten in skalierbare digitale Angebote zu überführen – etwa durch digitale Professoren-Darstellungen oder durch KI-gestützte Assistenzsysteme in großen Online-Kursen. Genau an dieser Linie knüpft die Foundry-Strategie an: Sie positioniert das Bootcamp nicht als akademischen Studiengang, sondern als Versuch, unternehmerische Unterstützung zu erweitern – auch für Personen ohne Zugang zu exklusiven Netzwerken und ohne zwingenden Bezug zu Harvard.
Die Argumentation, warum KI hier als Ergänzung und nicht als Ersatz gedacht ist, kommt auch in den Aussagen beteiligter Lehrkräfte direkt zum Ausdruck. Shikhar Ghosh, einer der klonierten HBS-Professoren, sagt: „The goal isn’t to create a substitute for me“. Im Kern geht es ihm laut Kontext darum, Gründer vor realen Gesprächen besser vorzubereiten, damit die knappe Zeit in Präsenz oder Live-Formaten für Fragen genutzt werden kann, bei denen menschliches Urteilsvermögen und Dialog besonders zählen. Kat Rings, Direktorin von Foundry, ordnet das Konzept ebenfalls so ein, dass der Ursprung in den Bedürfnissen der Gründer lag: Die Teilnehmenden wollten üben und herausgefordert werden, damit Gespräche mit Mentoren und Investoren „meaningful“ werden. Das passt zur praktischen Ausrichtung des Bootcamps, das mit einer Gelegenheit zum Pitching vor Investoren auf 100.000 US-Dollar hin konzipiert ist.
Historisch ist die Richtung nicht völlig neu. Bereits zuvor hat eine Universität mit „digitalen Avataren“ experimentiert: So war ein KI-Avatar eines Lehrenden („DAI-vid“) in einem generativen Kurs über edX im Einsatz, modelliert anhand von Erscheinungsbild und Stimme. Auch außerhalb von Avataren setzen andere Initiativen auf KI als Tutor oder „Teaching Assistant“ in großen Kohorten, wo menschliche Betreuung oft zum Engpass wird. Der Unterschied bei Foundry liegt eher in der Zielgruppe und im Trainingsformat: nicht nur Lernen über Inhalte, sondern das wiederholte Proben von Gesprächssituationen, die im Startup-Kontext oft entscheidend sind – vom Pitch-Storytelling bis zur Argumentation in Verkaufs- und Gremienrunden.
Gleichzeitig bleibt die zentrale Frage offen, wie stark Effizienzgewinne die Erwartungshaltung an Elite-Bildung verändern. In der Diskussion wird häufig darauf hingewiesen, dass Studierende KI-gestütztes Outsourcing bei Planung und Bewertung kritisch sehen; obwohl Foundry kein versteckter „Hintergrund-Assistent“ im Sinne klassischer Prüfungsprozesse ist, kann sich eine ähnliche Spannung aufbauen: Was genau erhält der Teilnehmende für den Preis – und wie unterscheidet sich die Übung mit einem Avatar von einer echten mentoralen Interaktion? In diesem Kontext argumentiert Lindsay Tanne Howe, deren Unternehmen LogicPrep bei Bewerbungen unterstützt, sinngemäß, dass KI zwar eine Lehrperspektive und wiederholbare Erklärmuster in großem Maßstab zugänglich machen kann, aber nicht alles zwischen Menschen ersetzt. Auch Kian Katanforoosh, Lecturer an einer US-Universität und Gründer einer KI-Skills-Plattform, hebt hervor, dass KI viele wiederkehrende Aufgaben abdecken kann, aber ein echtes Kennenlernen, Inspiration und das Setzen individueller Kontaktchancen aus jahrelanger menschlicher Interaktion nicht vollständig abbildet.
Für Universitäten und Anbieter von Gründerprogrammen ist die Maßnahme damit zugleich ein Produkt- und ein Governance-Thema. Denn sobald „Professoren“ zu KI-Diensten werden, müssen Auswahl, Modellgrenzen und das Einverständnis der repräsentierten Personen belastbar sein. Der Ansatz von Foundry wirkt hier bewusst prozessgetrieben: Der Beitrag der Lehrenden sei freiwillig, mit klaren Aufnahme- und Feedbackschritten. Zugleich wird die wirtschaftliche Logik sichtbar: Der Preis von 699 US-Dollar liegt deutlich unter den üblichen jährlichen Tuition-Niveaus großer Business-School-Programme (im Kontext wird ein Betrag von über 84.000 US-Dollar genannt), und genau das soll Zugänglichkeit erhöhen. Entscheidend bleibt aber, wie gut die KI-Avatar-Qualität in wiederholten Trainings real die Qualität menschlichen Feedbacks annimmt und wo sie stattdessen nur zusätzliche „Übungsschleifen“ produziert, ohne echtes Urteilsvermögen zu ersetzen.
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