LONDON (IT BOLTWISE) – Die Harvard Business School testet im achtwöchigen HBS-Foundry-Programm KI-Avatare, die Feedback zu Übungsgesprächen und Pitch-Sessions liefern. Eingesetzt werden die digitalen Avatare der Lehrkräfte, um realistische Situationen nachzubilden und zugleich skaliertes Mentoring zu ermöglichen. Laut Projektleitung wurde das Konzept zunächst als chatbot-nahes Feedback gedacht, bevor ein interaktiveres Video-Erlebnis umgesetzt wurde. Teilnehmende bewerten die Lösung bislang überwiegend positiv, auch wenn einzelne Darstellungsfehler wie eingefrorene Mimik auffallen.
Im achtwöchigen Startup-Bootcamp „HBS Foundry“ steckt ein auffälliger Lernansatz: Für den Preis von 699 US-Dollar erhalten Teilnehmende nicht nur wöchentliche Live-Sessions mit echten Lehrkräften, sondern zusätzlich KI-Avatare, die in Übungsszenarien individuelles Feedback geben. Die Idee dahinter ist pragmatisch. Mentoring ist in klassischen Programmen stark limitiert durch Zeit, Gruppengröße und die Verfügbarkeit erfahrener Dozenten oder Investoren. Wenn Avatare die Vorstufe des Feedbacks übernehmen, können Studierende häufiger üben, ohne jedes Mal einen Slot im Kalender eines Humans zu blockieren. Gleichzeitig bleibt der Mensch als Aufsichtskomponente im Programm verankert, was die reine „Automatisierung“ des Coachings bewusst vermeidet.
Technisch betrachtet werden die Avatare in den Curriculum-Ablauf eingebettet, damit sie konkrete Pitch- und Board-Meeting-Situationen simulieren. Teilnehmende stellen ihre Argumentation den digitalen Gegenübern vor; die Avatare antworten dann mit Rückmeldungen, die sich an der dokumentierten Expertise und dem typischen Lehrstil der jeweiligen Lehrkraft orientieren. Damit rückt eine Besonderheit in den Fokus: Es geht nicht um einen generischen Text-Assistenten, der beliebige Fragen beantwortet, sondern um eine rollenspezifische Interaktion, die wie eine Übung „unter realistischen Bedingungen“ wirkt. Der Projektansatz wurde zudem iterativ entwickelt. Die Projektleitung beschreibt, dass die erste Idee eher chatbot-nah war, nach einem Testlauf aber der Wunsch nach einer stärker geführten und interaktiven Erfahrung deutlich wurde. Genau an dieser Stelle setzt die Umstellung auf eine Avatar-Technologie an, die video-basierte Gespräche ermöglicht und dadurch eine stärkere Präsenz im Training schafft.
Aus Sicht der Nutzererfahrung zeigt sich, dass KI-Feedback in der Praxis weniger an der inhaltlichen Qualität allein gemessen wird, sondern auch an der Darstellungs-„Plausibilität“. Eine öffentliche Probe des Systems lieferte die Journalistin Sarah Kessler: Sie pitchte eine Idee, die auf KI-gestützter Texteingabe beruhte, an einen digitalen Stellvertreter von Jeff Bussgang. Sowohl Bussgang selbst als auch sein digitales Abbild zeigten dabei eine ähnlich skeptische Haltung gegenüber der konkreten Idee („Uber for bananas“). Auffällig war jedoch ein Effekt, der bei frühen Avatar-Setups regelmäßig vorkommt: Die digitale Version wirkte mit einer deutlich eingefrorenen Mimik. Solche Artefakte sind nicht nur kosmetisch; sie beeinflussen, wie Lernende die Rückmeldung interpretieren. Interessanterweise zeigen die Rückmeldungen aus dem Bootcamp aber einen klaren Schwerpunkt auf dem Nutzen: Viele Teilnehmende schätzten die Avatare gerade dafür, dass sie jederzeit für Übungsrunden zur Verfügung stehen. Auch Jeff Bussgang selbst bewertete den digitalen Eindruck als „ein bisschen creepy“, stellte zugleich aber heraus, dass seine Studierenden das Tool mögen. Genau diese Spannung – Unvollkommenheiten in der Darstellung, aber hoher Mehrwert im Training – dürfte das Entscheidende für die weitere Akzeptanz sein.
Damit berührt das Projekt einen breiteren Trend in der Entrepreneurship-Ausbildung: Hochschulen versuchen, personalisierte Lernpfade zu skalieren, ohne das Kernelement individueller Rückmeldung aufzugeben. Die HBS Foundry verfolgt dafür einen Hybrid-Ansatz. Die Live-Lehrkräfte bleiben zentral, wodurch fachliche Tiefe, Einordnung und didaktische Feinjustierung durch Menschen gewährleistet werden. Die Avatare übernehmen hingegen den Teil, der in vielen Trainings am stärksten „wiederholt“ werden muss: Üben, bevor man vor echten Entscheidungsträgern spricht. Das ist auch historisch nachvollziehbar. Während E-Learning lange Zeit vor allem statische Inhalte und quizartige Abfragen bot, erlauben moderne KI-gestützte Dialogsysteme inzwischen dynamischere Interaktionen. Avatar-basierte Systeme gehen noch einen Schritt weiter, weil sie nicht nur Text, sondern eine visuelle Gesprächssituation liefern. Für Programmdesigner ist das attraktiv, weil es die Hemmschwelle senken kann, mehrere Iterationen am eigenen Pitch zu testen, bevor Feedback von Menschen kommt.
Unternehmerisch und organisatorisch ergeben sich daraus konkrete Implikationen für Bildungseinrichtungen und Acceleratoren. Wenn digitale Coachings im Vorfeld bereitstehen, verschieben sich die Knappheiten: Statt „Wie viele 1:1-Slots kann ein Lehrkörper anbieten?“ rückt die Frage in den Vordergrund, wie man die menschlichen Ressourcen dort einsetzt, wo sie die größte Wertsteigerung erzeugen. In der Praxis bedeutet das oft: Menschen prüfen nicht erst den ersten Entwurf, sondern steigen stärker in anspruchsvollere Bewertungsrunden ein, etwa bei Strategiefragen, Finanzlogik oder Positionierungsentscheidungen. Gleichzeitig bleibt die kritische Frage bestehen, wie verlässlich und nützlich die Qualität des KI-Feedbacks im Vergleich zu erfahrenem Mentoring ist. Investoren-Guidance und akademische Diskussionen sind häufig stark kontextabhängig und enthalten Nuancen, die aus reiner Datengenauigkeit nicht automatisch entstehen. Der Erfolg des Programms hängt deshalb nicht nur davon ab, dass die Avatare „antworten“, sondern dass sie Fehler, blinde Flecken und Annahmen im Pitch zuverlässig anstoßen und den Lernprozess in eine Richtung bringen, die später in den Live-Trainings messbar wird.
Für das System-Design ist außerdem entscheidend, wie stabil die Interaktion bei wiederholten Sessions bleibt. Frühe Probleme wie eingefrorene Gesichtsausdrücke wirken harmlos, können aber in sensiblen Momenten die Glaubwürdigkeit der Rückmeldung beeinträchtigen. Gerade im Pitch-Training sind Timing und nonverbale Signale ein Teil der Kommunikation. Wenn das Avatar-Setup hier „hakt“, führt das möglicherweise zu Irritationen oder dazu, dass Lernende stärker auf die inhaltliche Substanz statt auf die Gesprächsdynamik achten. Andererseits zeigt die positive Resonanz, dass der Nutzen – schnelle Verfügbarkeit, konsistentes Feedbackmuster und die Möglichkeit, Varianten zu testen – für viele Teilnehmende derzeit überwiegt. Beobachtenswert ist deshalb der nächste Entwicklungsschritt: Wie fein lassen sich die Avatare nachschärfen, sodass Mimik und Gesprächsfluss mit der inhaltlichen Rückmeldung konsistent werden? Wenn diese Lücke geschlossen wird, könnte das Tool nicht nur als „Übungs-Gegenüber“, sondern als wiederverwendbarer Trainingsbaustein in größeren Curricula dienen.
Unterm Strich markiert die HBS Foundry damit ein Experiment in KI-gestützter Hochschullehre, das weniger auf Ersetzung setzt und eher auf Ergänzung. Die Lösung wirkt wie ein Versuch, Mentoring zu entkoppeln von starrer Verfügbarkeit, ohne den menschlichen Anteil aus der Didaktik zu entfernen. Ob das tatsächlich zu besseren Ergebnissen für Gründerinnen und Gründer führt, wird sich erst zeigen müssen, sobald das Programm über die ersten Durchläufe hinaus konsolidiert ist und die Rückmeldungen mit messbaren Lernerfolgen korreliert werden. Bis dahin bleibt die Beobachtung spannend: Inwieweit schafft es KI in Avatar-Form, den „Feedback-Loop“ im Entrepreneurship-Training schneller, häufiger und trotzdem sinnvoll zu machen – und wo muss weiterhin der Mensch die letzten Prozentpunkte liefern, die aus einer guten Idee eine tragfähige Unternehmensstory machen?
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