Es war der Januar 2023. Das Interaction Design Lab der HAWK Hildesheim bestand im Kern aus wenigen Personen. Prof. Stefan Wölwer hatte die Professur für Interaction Design inne, ich leitete das dazugehörige Labor, und Jonas Trippler war zu diesem Zeitpunkt noch Student in unserem Kompetenzfeld Digital Environments. ChatGPT war gerade einmal wenige Wochen öffentlich verfügbar.

Draußen war Winter. Drinnen waren wir ein bisschen zu begeistert, um nach Hause zu gehen. Jonas und ich saßen nach Feierabend im Lab und diskutierten darüber, was diese neue Technologie für Hochschulen bedeuten könnte. Uns war schnell klar, dass generative KI weit mehr sein würde als ein weiteres digitales Werkzeug. Mit der Technologie kam die Möglichkeit, in natürlicher Sprache zu programmieren, schreiben, analysieren, strukturieren und gestalten. Da war schnell klar, dass das für Lehre, Forschung und Verwaltung eine Vielzahl neuer Möglichkeiten bedeutete.

Da nun einmal mehrere Designer gemeinsam in einem Raum saßen, war unsere erste Frage fast zwangsläufig eine gestalterische: Wie müsste ein Raum aussehen, in dem eine Hochschule ihren Angehörigen generative KI datenschutzkonform, zugänglich und didaktisch sinnvoll zur Verfügung stellen kann?

Jonas kannte durch frühere Projekte die Authentifizierungsinfrastruktur unserer Hochschule. Gleichzeitig hatten wir uns die Möglichkeiten und Vertragsbedingungen der OpenAI-API genauer angesehen. Daraus entstand eine ziemlich einfache Idee: Wir setzen ein eigenes Interface zwischen die Hochschulangehörigen und die Sprachmodelle. Aus heutiger Sicht klingt das banal. Anfang 2023 war genau diese Einfachheit unsere Stärke. Innerhalb weniger Abende bauten wir einen ersten Prototypen. Dass daraus tatsächlich mehr wurde, hatte viel mit den Bedingungen an unserer Hochschule zu tun und auch ein bisschen mit gutem Timing.

Vizepräsidentin für Forschung und Lehre, Prof. Dr. Katja Scholz-Bürig, war offen, der Idee eine Chance zu geben. Auch unser Datenschutzteam begegnete dem Vorhaben erfreulicherweise nicht mit der Frage, warum etwas nicht gehen könne, sondern mit der deutlich produktiveren Frage, unter welchen Bedingungen es gehen kann. Vielleicht war gerade die überschaubare Größe unserer Hochschule in diesem Moment ein Vorteil. Man konnte tatsächlich noch den Hörer in die Hand nehmen, die richtigen Menschen erreichen und eine Idee gemeinsam ein Stück weiterbringen. Ein paar Iterationen später ging HAWKI im Mai 2023 hochschulintern online. Damit hätte diese Geschichte eigentlich enden können.

Jonas kannte durch frühere Projekte die Authentifizierungsinfrastruktur unserer Hochschule. Gleichzeitig hatten wir uns die Möglichkeiten und Vertragsbedingungen der OpenAI-API genauer angesehen. Daraus entstand eine ziemlich einfache Idee: Wir setzen ein eigenes Interface zwischen die Hochschulangehörigen und die Sprachmodelle. Aus heutiger Sicht klingt das banal. Anfang 2023 war genau diese Einfachheit unsere Stärke. Innerhalb weniger Abende bauten wir einen ersten Prototypen. Dass daraus tatsächlich mehr wurde, hatte viel mit den Bedingungen an unserer Hochschule zu tun und auch ein bisschen mit gutem Timing.

Für uns war schnell klar: Wenn diese Lösung für uns hilfreich war, könnte sie auch anderen Hochschulen helfen. Große Ressourcen für eine echte Produktentwicklung hatten wir allerdings nicht. Also kratzten wir noch einmal die letzten Groschen zusammen, ließen den Prototypen technisch aufbereiten und veröffentlichten HAWKI im Sommer 2023 als Open-Source-Projekt auf GitHub. Ab diesem Zeitpunkt entwickelte das Projekt eine Dynamik, mit der wir nicht gerechnet hatten.

Plötzlich erreichten uns regelmäßig Anfragen anderer Hochschulen. Die Wochen füllten sich mit Video-Calls, technischen Beratungen, Gesprächen mit Rechenzentren, Lehrenden und Hochschulleitungen. Hochschulen begannen, eigene HAWKI-Instanzen aufzusetzen.

Am wertvollsten waren für uns allerdings die Gespräche, die dadurch entstanden. Ohne es geplant zu haben, war die Open-Source-Veröffentlichung auch zu einer Art hochschulübergreifender Nutzer:innenforschung geworden. Statt Anforderungen am Schreibtisch zu formulieren, bekamen wir sie direkt von den Menschen, die versuchten, HAWKI in ihren Hochschulalltag zu integrieren.

Dabei lernten wir schnell, dass Hochschulen zwar vor ähnlichen Herausforderungen stehen, aber keineswegs alle dieselben Lösungen benötigen. Mal ging es um Datenschutz und technische Infrastruktur, mal um unterschiedliche Zugangsberechtigungen für Studierende und Beschäftigte, mal um die Frage, wer eigentlich KI-Angebote innerhalb einer Hochschule bereitstellen und verantworten darf. Mit jeder weiteren Hochschule wurde deutlicher, dass die Einführung generativer KI nicht allein eine technische Herausforderung ist, sondern immer auch bestehende Strukturen, Prozesse und Verantwortlichkeiten berührt.

Eine Erkenntnis hat unsere Arbeit seitdem besonders geprägt. Die eigentliche Expertise dafür, wie generative KI den Hochschulalltag verändern kann, sitzt längst in den Hochschulen selbst. Lehrende kennen ihre Lehrveranstaltungen, Mitarbeitende der Verwaltung ihre Prozesse, Studienberatungen die Fragen der Studierenden und Forschende ihre Fachgebiete. Sie brauchen nicht zwangsläufig fertige KI-Produkte, die ihnen vorgeben, wie ihre Arbeit in Zukunft aussehen soll. Sie brauchen Werkzeuge, mit denen sie selbst ausprobieren und gestalten können, was für ihre Arbeit sinnvoll ist.

Wie groß der Unterschied zwischen einer technischen Möglichkeit und einem tatsächlich hilfreichen Werkzeug ist, hatten wir bereits mit der ersten HAWKI-Version erlebt. Sie enthielt ein virtuelles Büro mit fiktiven Expert:innen, darunter eine Rechtsberatung oder einen Social-Media-Assistenten. Im Grunde waren das schon 2023 erste Gehversuche in Richtung dessen, was wir heute Assistenzsysteme nennen.

Die Idee funktionierte erstaunlich gut und scheiterte gleichzeitig an den Erwartungen, die sie erzeugte. Einem Sprachmodell die Rolle einer Rechtsberatung zu geben, war technisch relativ einfach. Schwieriger war die Frage, woher diese vermeintliche Rechtsberatung eigentlich wissen sollte, welche Regelungen an unserer Hochschule gelten, wer zuständig ist und wann eine Antwort besser einem Menschen überlassen werden sollte. Wer mit solchen Assistenten arbeitet, erwartet irgendwann eben nicht nur allgemeines Sprachmodellwissen, sondern konkrete Kenntnisse über die eigene Institution.

Damit war bereits 2023 eine Frage angelegt, die uns bis heute beschäftigt: Wie lassen sich generative KI, institutionelles Wissen und die Expertise der Hochschulangehörigen so miteinander verbinden, dass daraus tatsächlich hilfreiche Werkzeuge entstehen?

Aus dieser Frage entwickelten sich später unsere Arbeiten an Wissensräumen, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und konfigurierbaren Assistenzsystemen. Gleichzeitig wurde uns durch die vielen Gespräche bewusst, dass es nicht ausreicht, immer neue technische Funktionen anzubieten. Entscheidend ist auch, wer diese Werkzeuge mit Wissen füllt, wer sie gestalten darf und wie Hochschulen die damit verbundenen Verantwortlichkeiten organisieren. So wurde HAWKI für uns nicht nur zu einem Softwareprojekt, sondern zunehmend auch zu einem Beobachtungspunkt für Hochschulentwicklung.

Dass HAWKI in unserem Interaction Design Lab entstanden ist, hat unsere Entwicklung wahrscheinlich stärker geprägt, als uns zu Beginn bewusst war. Unser Interesse galt nicht allein der Frage, was sich mit generativer KI technisch umsetzen lässt, sondern vor allem, wie Menschen mit dieser neuen Technologie interagieren und welche Veränderungen daraus entstehen.

Denn generative KI ist keine Technologie, die sich einfach in bestehende Abläufe einfügt, ohne sie zu verändern. Wenn KI Studierenden beim Schreiben hilft, verändert das möglicherweise unser Verständnis von Eigenleistung. Wenn sie Lehrende bei der Bewertung unterstützt, stellen sich neue Fragen nach Verantwortung und pädagogischer Beziehung. Und wenn sie Verwaltungsprozesse übernimmt, müssen wir neu darüber nachdenken, welche Entscheidungen wir automatisieren wollen und welche bewusst bei Menschen bleiben sollten.

Das sind keine Fragen, die sich allein durch bessere Software beantworten lassen. Sie müssen innerhalb der Hochschulen ausgehandelt werden. Nur wie soll das gelingen, wenn viele der Beteiligten noch gar keine Gelegenheit hatten, eigene Erfahrungen mit der Technologie zu sammeln? Für uns lag darin zunehmend die eigentliche Gestaltungsaufgabe. Wir mussten nicht zuerst Antworten darauf finden, wie Hochschulen künftig mit KI arbeiten sollten. Wir mussten eine Umgebung schaffen, in der Hochschulangehörige diese Antworten selbst entwickeln können.

Damit verschob sich auch unser Blick auf das Interface. Es ging nicht mehr nur darum, eine komplexe Technologie möglichst einfach bedienbar zu machen. Denn auch die Art, wie wir eine Interaktion gestalten, beeinflusst, wie Menschen KI verstehen, welche Erwartungen sie an diese entwickeln und wie viel Verantwortung sie bereit sind, ihr zu übertragen. Ein Interface ist damit nie nur eine neutrale Schnittstelle, sondern prägt mit, welche Formen der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI überhaupt denkbar und selbstverständlich werden. Gleichzeitig veränderten die Erfahrungen der Hochschulangehörigen auch unsere eigenen Vorstellungen davon, was HAWKI eigentlich sein sollte. Wir gestalteten also nicht einfach eine Anwendung, sondern entwickelten sie in einem Prozess weiter, in dem sich Technologie, Nutzung und unsere eigenen Annahmen gegenseitig beeinflussten.

Aus dieser Überlegung entwickelte sich unsere Vorstellung von HAWKI als einem vertrauenswürdigen Experimentierraum. Niedrigschwellig genug, um ohne Spezialwissen erste Erfahrungen zu sammeln, transparent genug, um die Technologie und ihre Grenzen nachvollziehbar zu machen, und offen genug, damit Hochschulen eigene Anforderungen und Anwendungsszenarien entwickeln können. Wir wollten nicht vorwegnehmen, wie der Hochschulalltag mit generativer KI künftig aussehen sollte. Wir wollten einen Raum schaffen, in dem möglichst viele Menschen an dieser Frage mitarbeiten können.

Mit der wachsenden Verbreitung von HAWKI wuchsen auch unsere Vorstellungen davon, was aus dem Projekt werden könnte. Nur unsere personellen Ressourcen wuchsen nicht mit. Mit einer einzelnen Entwicklungsstelle lässt sich keine Software gleichzeitig weiterentwickeln, absichern, dokumentieren, skalieren und supporten. Während kommerzielle Anbieter auf große Entwicklungsbudgets zurückgreifen können, erschlossen wir uns eine andere Ressource: Resonanz. Ein erheblicher Teil unserer Arbeit bestand deshalb zunehmend darin, unsere Ideen nach außen zu tragen, andere Hochschulen zu beraten, Vorträge zu halten, Förderanträge zu schreiben und Partner zu gewinnen.

Stefan Wölwer und ich waren 2024 und 2025 auf zahlreichen Veranstaltungen unterwegs. Dabei ging es längst nicht mehr nur darum, HAWKI bekannt zu machen, sondern auch darum, unsere Vorstellungen mit anderen zu diskutieren, neue Perspektiven kennenzulernen und Menschen für eine gemeinsame Weiterentwicklung zu gewinnen. Das Hochschulforum Digitalisierung wurde für uns dabei zu einem wichtigen Resonanzraum. Blog-Beiträge über HAWKI, Auftritte auf dem University:Future Festival, der Austausch innerhalb der Community, eine HAWKI-Instanz auf dem KI-Campus oder das Botcamp mit rund 400 Teilnehmenden ermöglichten es uns, mit einer Hochschulöffentlichkeit in Kontakt zu treten, die wir aus eigener Kraft kaum erreicht hätten.

Die Wirkung solcher Formate lässt sich nur schwer in klassischen Kennzahlen ausdrücken, war für unsere Entwicklung aber entscheidend. Aus Sichtbarkeit entstanden Kontakte, aus Kontakten Vertrauen und aus Vertrauen die Bereitschaft, HAWKI an der eigenen Hochschule einzusetzen oder gemeinsam weiterzuentwickeln. Die Nutzung brachte neue Anforderungen und Erfahrungen hervor, die wiederum in die Entwicklung einflossen. Gleichzeitig entstanden Netzwerke, Kooperationen und schließlich auch neue Fördermöglichkeiten. So entwickelte sich eine für ein Softwareprojekt eher ungewöhnliche Wirkungskette. Nicht allein die verfügbaren Ressourcen bestimmten unsere Entwicklungsmöglichkeiten, sondern auch die Resonanz, die unsere Arbeit auslöste.

Mit zunehmender Sichtbarkeit kamen neue Partner hinzu. Die GWDG kam auf uns zu und hatte durch eine staatliche Förderung die Möglichkeit, die Inferenz von Sprachmodellen für Hochschulen kostenfrei bereitzustellen. In Kombination mit HAWKI entstand damit etwas, auf das ich bis heute ziemlich stolz bin. Für Hochschulen fielen plötzlich zwei wesentliche finanzielle Hürden weg: Unser Interface war Open Source und kostenlos, die Nutzung der Sprachmodelle ebenfalls. Natürlich bedeutete das nicht, dass der Betrieb einer solchen Infrastruktur keinen Aufwand mehr verursachte. Aber für eine gewisse Zeit konnten wir tatsächlich sagen: Wer als Hochschule einen eigenen Zugang zu generativer KI anbieten möchte, dem stehen die technische Oberfläche und die Modellnutzung kostenfrei zur Verfügung.

Gleichzeitig entwickelte sich HAWKI zunehmend zur Grundlage hochschulübergreifender Angebote und Kooperationen. Die Universität Potsdam stellte die Infrastruktur für Hochschulen in Brandenburg bereit, über den Virtuellen Campus Rheinland-Pfalz entstand ein vergleichbares Angebot für ein ganzes Bundesland. Auch neue Förderprojekte bauten auf dieser Entwicklung auf: Im Verbundprojekt LernKI entwickeln sieben niedersächsische Hochschulen Lehr-Lern-Assistenzsysteme auf Basis von HAWKI, während wir uns im Projekt Vision 2050 unter anderem damit beschäftigen, wie sich das verteilte Wissen einer Hochschule für KI-Systeme nutzbar machen lässt. Dass diese Vorhaben auf einer bereits etablierten und genutzten Lösung aufbauen konnten, wurde sowohl vom Land Niedersachsen als auch bei der Begutachtung der Förderanträge positiv hervorgehoben. Aus Sichtbarkeit war institutionelles Vertrauen geworden, das neue Kooperationen und Entwicklungsmöglichkeiten eröffnete.

Diese Entwicklung hat nicht nur HAWKI verändert, sondern auch unser Interaction Design Lab. Aus einem kleinen Umfeld weniger Personen ist mittlerweile ein Team von rund 14 Menschen geworden, das in unterschiedlichen Projekten arbeitet und Kompetenzen aus Interaction Design, UX Design, Produktgestaltung, Service Design und Softwareentwicklung zusammenbringt. Wer in einem Projekt Unterstützung benötigt, kann auf diese Expertise zugreifen, mit der Erwartung, die eigene Expertise wiederum anderen zur Verfügung zu stellen.

Dadurch entstehen Verbindungen, die in klassischen Förderlogiken häufig nicht vorgesehen sind: Erfahrungen aus der Gestaltung von HAWKI fließen in andere digitale Dienste ein, ein Wissenssystem aus einem Forschungsprojekt kann später einem Lehr-Lern-Assistenten helfen. Vielleicht ist das heute die eigentliche Funktion unseres Labs. Wir entwickeln nicht einzelne Produkte, sondern machen Zukünfte sichtbar und verhandelbar. Die Geschichte von HAWKI ließe sich an dieser Stelle als Erfolgsgeschichte beenden. Aus einer kleinen Idee wurde ein Projekt, das heute an zahlreichen Hochschulen genutzt wird, Kooperationen ermöglicht und neue Entwicklungen angestoßen hat.

Doch das wäre nur die halbe Geschichte. Denn mit jeder weiteren Hochschule wuchsen nicht nur die Möglichkeiten, sondern auch die Erwartungen, die Verantwortung und der Aufwand, eine solche Infrastruktur dauerhaft bereitzustellen. Und die Strukturen, die das auffangen könnten, wuchsen längst nicht im gleichen Tempo mit. Was passiert eigentlich, wenn aus einem erfolgreichen Experiment eine Infrastruktur wird? Wer übernimmt dann die Verantwortung, wer finanziert die Weiterentwicklung und wie lässt sich verhindern, dass der Erfolg eines Projekts vor allem auf dem Engagement Einzelner beruht?

Vincent Timm ist wissenschaftlicher Mitarbeiter und Interaction Designer an der HAWK Hochschule für angewandte Wissenschaft und Kunst, wo er das Interaction Design Lab leitet. Seine Arbeit beschäftigt sich mit menschenzentrierter KI, Digitaler Souveränität und offenen Infrastrukturen für Hochschulen. Er ist Teil des Teams hinter HAWKI, einer Open-Source-Plattform für generative KI. Im Mittelpunkt seiner Arbeit steht die Frage, wie Hochschulen KI so gestalten können, dass sie nutzbar, transparent, interoperabel und institutionell nachhaltig bleibt.

Dieser Text ist im Rahmen eines Experiments mit generativer KI entstanden. Anstatt direkt einen Artikel zu schreiben, habe ich mich von einem KI-System zu den vergangenen Jahren mit HAWKI interviewen lassen. Die Fragen und Rückfragen halfen mir dabei, Erinnerungen zu sortieren, Zusammenhänge sichtbar zu machen und meine eigenen Gedanken zu schärfen. Aus diesem Gespräch ist in mehreren Überarbeitungsrunden der vorliegende Beitrag entstanden. Die darin enthaltenen Erfahrungen, Einschätzungen und Schlussfolgerungen stammen von mir. Das KI-System war dabei ein Gegenüber im Reflexions- und Schreibprozess.