Die steigenden Anforderungen in der Hochschulverwaltung sind ein Thema, das viele Institutionen betrifft. Universitäten stehen vor der Herausforderung, wachsende Studierendenzahlen, komplexe Anfragen und den Wunsch nach schneller, digitaler Kommunikation zu bewältigen. Für viele Hochschulen bedeutet das eine Überlastung der bestehenden Support-Systeme. Typische Anfragen, die sich ständig wiederholen – von Prüfungsanmeldungen bis hin zu Visa-Formalitäten – binden Ressourcen, die an anderer Stelle dringend gebraucht werden. Manuelle Prozesse stoßen an ihre Grenzen, und traditionelle Systeme scheitern oft daran, den wachsenden Bedarf zu decken. Wie kann eine Hochschule ihren Verwaltungsapparat so modernisieren, dass er sowohl die Erwartungen der Studierenden erfüllt als auch den Mitarbeitenden effizientere Arbeitsweisen ermöglicht? Welche technologischen Lösungen sind praktikabel, skalierbar und nachhaltig? Jan Plüer, Future Scout beim Stifterverband, stellt das Projekt PAIge vor.

Die TUM School of Management betreut jedes Jahr eine stetig wachsende Zahl an Studierenden. Mit über 6.000 eingeschriebenen Personen und rund 600 eingehenden E-Mails pro Woche wurde die Belastung des Student Support Teams zu einer klaren Herausforderung. Eine interne IST-Analyse der Geschäftsführung zeigte dabei nicht nur die hohe Redundanz vieler Anfragen, sondern auch Schwachstellen in der bisherigen Bearbeitung. Feedbackbögen, die von Studierenden jedes Semester ausgefüllt wurden, brachten zusätzliche Einblicke. Barbara Tasch, die Geschäftsführerin der Fakultät, wurde durch Social Media auf Jan Plüer und Henri Zalbertus aufmerksam, zwei Studierende, die bereits an KI-Projekten arbeiteten. Nach einem ersten Gespräch mit den beiden wurde die Idee geboren, die Lösung intern mit der Expertise und den Perspektiven der Studierenden zu entwickeln.

Von Anfang an sollte der Prozess kollaborativ gestaltet werden. Die grundlegende Idee: Ein Hackathon sollte Studierende der TUM dazu einladen, ihre eigenen Lösungen für die identifizierten Probleme zu entwickeln. Dies bot gleich mehrere Vorteile:

1. Studierende kennen die Herausforderungen des Studienalltags aus erster Hand.
2. Der Hackathon ermöglichte einen kreativen Wettbewerb, der innovative Ansätze fördert.
3. Die entstehenden Prototypen konnten als Basis für die weitere Entwicklung dienen.

Die Organisation des Hackathons nahm drei Monate in Anspruch und wurde in Zusammenarbeit mit Microsoft realisiert. Microsoft stellte die Event-Location in München bereit und unterstützte mit technischem Know-how sowie Impulsvorträgen während des Wochenendes.

Am Ende präsentierten die Teams ihre Ergebnisse vor einer Jury, bestehend aus Industrie- und Hochschul-Expert:innen. Jedes Team hatte zehn Minuten Zeit, um die Idee und den Prototyp zu pitchen. Kriterien wie technische Machbarkeit, Nutzerfreundlichkeit und Innovationspotenzial flossen in die Bewertung ein. Zwei Gewinnerteams wurden schließlich ausgewählt, um ihre Konzepte weiterzuentwickeln.

Projektplanung

Nach dem Hackathon wurde aus den Gewinnerteams ein Projektteam gebildet. Dafür wurden Werkstudentenstellen an der TUM School of Management geschaffen, um den Einsatz der Studierenden angemessen zu honorieren und langfristige Anreize zu bieten.

Die Projektorganisation war klar strukturiert:

1. Backend-Team: Ein Team-Lead und zwei Entwickler:innen waren für die technische Basis und die Implementierung des Large Language Models verantwortlich.
2. Frontend-Team: Ein Team-Lead und drei Entwickler:innen entwickelten die Benutzeroberfläche und kümmerten sich um die User Experience.
3. Administration und Sponsoring: Zwei Mitglieder koordinierten organisatorische Aufgaben und unterstützten bei der Einbindung externer Partner.

Die Entwicklungsphase war auf drei Monate angesetzt, mit dem klaren Ziel, ein Minimal Viable Product (MVP) zu veröffentlichen. Die Projektarbeit wurde durch regelmäßige Meetings, klare Meilensteine und die Unterstützung von Microsoft und weiteren Partnern begleitet. Schwerpunkte der Entwicklung waren:

• Gute Antworten: Die Nutzer:innen sollten korrekte Informationen in kurzer Zeit erhalten.
• Datenschutzkonformität: Als deutsche Hochschule war die Einhaltung der DSGVO zentral.
• Nutzerzentrierung: Die Anwendung sollte intuitiv und leicht verständlich sein.

Die Ergebnisse des Projekts zeigten, wie effektiv Studierende in der Lage sind, nicht nur Herausforderungen zu erkennen, sondern auch Lösungen zu gestalten. Durch die Einbindung von Studierenden als Entwickler:innen wurde nicht nur das Problem der hohen Anfragevolumina adressiert, sondern auch ein nachhaltiges Modell geschaffen, das zeigt, wie Hochschulen Eigeninitiative fördern können.

Die Entwicklung von PAIge war ein komplexes Projekt, das auf interdisziplinärer Zusammenarbeit und einer klaren Teamstruktur basierte. Die Studierenden steuerten das Projekt eigenständig und stimmten sich unter der Woche täglich ab, um Aufgaben zu koordinieren und Fortschritte zu sichern. Alle zwei Wochen fanden Meetings mit der Geschäftsführung der TUM School of Management statt, in denen strategische Entscheidungen und operative Herausforderungen besprochen wurden. Ergänzend dazu gab es monatliche Feedbackrunden mit Professorinnen, Professoren und weiteren Mentorinnen und Mentoren, die fachliche und methodische Unterstützung leisteten.

Das Team war bewusst divers zusammengestellt. Studierende aus verschiedenen Fachrichtungen – Management, Informatik, Sportwissenschaften und Design – brachten ihre Perspektiven ein. Auch die Mischung aus Bachelor- und Masterstudierenden trug dazu bei, dass theoretische und praktische Ansätze gleichermaßen berücksichtigt wurden. Diese Vielfalt war ein entscheidender Faktor, um die Herausforderungen der technischen Umsetzung erfolgreich zu bewältigen.

Die Arbeit gliederte sich in zwei Hauptbereiche: die Backend- und die Frontend-Entwicklung. Im Backend-Team gab es klare Rollenverteilungen, um die Komplexität der technischen Aufgaben zu bewältigen:

• Prompt Engineering: Ein Teammitglied entwickelte präzise Prompts, die das Verhalten des Chatbots bei Anfragen der Studierenden bestimmten. Diese Prompts waren entscheidend dafür, dass PAIge konsistente und kontextbezogene Antworten liefern konnte.
• Datenintegration und -aufbereitung: Zwei Personen waren für das Einspeisen relevanter Dokumente in die Vector-Datenbank verantwortlich. Sie bereinigten und formatierten die Daten, um sicherzustellen, dass der Chatbot schnell und präzise auf sie zugreifen konnte.
• Technische Integration: Die Anbindung des Large Language Models (LLM) an die Infrastruktur der TUM wurde sorgfältig umgesetzt, um eine nahtlose Nutzung zu gewährleisten.

Im Frontend lag der Fokus darauf, eine benutzerfreundliche und ansprechende Oberfläche zu entwickeln. Eine Person widmete sich der Programmierung des Frontend-Codes, während eine andere die Designs und Mock-ups für die Nutzeroberfläche erstellte. Ziel war es, die Navigation für die Studierenden so intuitiv wie möglich zu gestalten.

Ein weiterer zentraler Aspekt war die Integration von Nutzer-Feedback in die Weiterentwicklung von PAIge. Mehrere Teammitglieder führten kontinuierlich Tests mit Studierenden durch, um Schwächen und Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Die Rückmeldungen halfen nicht nur dabei, die Benutzerfreundlichkeit zu steigern, sondern auch, technische Fehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben.

Zusätzlich zu den internen Teamstrukturen wurde die Entwicklung von PAIge durch externe Partner wie Microsoft und das Bayerische Staatsinstitut für Hochschulforschung unterstützt. Microsoft stellte die technische Infrastruktur bereit und bot Expertise in der Nutzung der Azure OpenAI-Plattform. Das Bayerische Staatsinstitut begleitete das Projekt wissenschaftlich, um sicherzustellen, dass die Bedürfnisse von Studierenden und Verwaltung gleichermaßen berücksichtigt wurden.

Trotz zahlreicher Herausforderungen, wie etwa der Einhaltung von Datenschutzrichtlinien und der Vermeidung von „Halluzinationen“ im Modell, gelang es dem Team, innerhalb von nur drei Monaten ein Minimal Viable Product (MVP) zu entwickeln. Dieses wurde pünktlich live geschaltet und stand den Studierenden der TUM zur Verfügung. Die Kombination aus klarer Rollenverteilung, intensiver Teamkommunikation und externer Unterstützung war dabei der Schlüssel zum Erfolg.

Nach intensiver Entwicklungsarbeit steht PAIge nun als vollständig funktionierendes Tool den Studierenden der Technischen Universität München zur Verfügung. PAIge ist über eine eigens eingerichtete Domain und die TUM-Website zugänglich. Jede*r Studierende mit einer TUM-E-Mail-Adresse und einem entsprechenden Login hat Zugang zu den Funktionen des Chatbots. Die Nutzeroberfläche wurde so gestaltet, dass sie intuitiv bedienbar ist und eine angenehme Nutzererfahrung bietet.

Beim ersten Besuch wird den Studierenden eine kurze Einführung geboten, die erklärt, welche Aufgaben PAIge übernimmt und wie der Chatbot genutzt werden kann. Zusätzlich erleichtern vorgegebene Beispiel-Fragen den Einstieg und zeigen, welche Art von Informationen abgerufen werden können. Um die Antwortqualität zu personalisieren, können Nutzer*innen ihren Studiengang angeben, wodurch die Antworten auf die spezifischen Bedürfnisse des jeweiligen Fachbereichs zugeschnitten werden.

Ein weiteres Highlight ist die Möglichkeit, Antworten und deren zugrundeliegende Dokumente direkt einzusehen. Jede Antwort enthält auch eine Quellenangaben, sodass Studierende die ursprünglichen Informationen bei Bedarf überprüfen können. Falls ein Dokument zu umfangreich ist, wird eine prägnante Zusammenfassung bereitgestellt. Zudem können Studierende ihre Chat-Historie einsehen und zu jeder Antwort Feedback geben. Dies trägt dazu bei, dass PAIge kontinuierlich verbessert wird.

Neben der Benutzeroberfläche für Studierende wurde ein Dashboard entwickelt, das dem Studierendensupport-Team Einblicke in die Nutzung von PAIge gibt. Dieses Tool dient dazu, die Performance des Chatbots zu überwachen und Erkenntnisse über häufige Fragen und die generelle Nutzung zu gewinnen.

Das Dashboard zeigt in Echtzeit Statistiken wie:

• Die Häufigkeit bestimmter Anfragen.
• Die Anzahl der aktiven Nutzer*innen.
• Die durchschnittliche Dauer einer Session.
• Feedback der Studierenden zu den erhaltenen Antworten.

Seit der Veröffentlichung von PAIge im Mai 2024 hat sich der Chatbot als Bestandteil des Studierendenalltags etabliert. Der Betrieb und die Weiterentwicklung wurden dabei bewusst flexibel und ressourcenschonend gestaltet. Ursprünglich entwickelte ein Team von Bachelorstudierenden die erste Version des Systems, doch der Fokus liegt nun darauf, das Projekt langfristig zu operationalisieren und für die gesamte Technische Universität München zu skalieren.

Die bisherigen Optimierungen wurden durch ein Modulkonzept realisiert, das es Studierenden ermöglicht, in Teams von sechs bis sieben Personen an der Weiterentwicklung von PAIge zu arbeiten. Diese Teams setzten regelmäßig neue Funktionen um, verbesserten bestehende Mechanismen und sammelten dabei praktische Erfahrungen im Umgang mit Technologien wie Large Language Models und Cloud-Infrastrukturen. Diese Herangehensweise war nicht nur effizient, sondern stärkte auch die Verbindung zwischen technischer Entwicklung und akademischem Lernen. In zwei Iterationen wurde dieses Konzept erfolgreich durchgeführt. Nun stellt sich die Frage, wie PAIge so weiterentwickelt werden kann, dass die gesamte TUM und ihre unterschiedlichen Fakultäten davon profitieren.

Der Betrieb von PAIge erfordert nach der initialen Entwicklungsphase nur minimale personelle Ressourcen. Da der Chatbot auf Cloud-Diensten wie Microsoft Azure basiert, sind viele Wartungsarbeiten automatisiert. Dennoch bleibt die Betreuung durch ein kleines Team essenziell, insbesondere für das Einspeisen neuer Dokumente, die Aktualisierung von Trainingsdaten und das Testen von Systemanpassungen. Besonders vorteilhaft ist, dass das System bereits stabil läuft und die Hauptarbeit in der Optimierung der Nutzererfahrung und der Datenqualität liegt. Hierbei geht es unter anderem darum, die Suchalgorithmen weiter zu verfeinern und die Benutzeroberfläche intuitiver zu gestalten.

Ein zentraler Aspekt der Weiterentwicklung ist die geplante Skalierung des Systems. Während bisher einzelne Fakultäten wie die School of Management von PAIge profitiert haben, soll der Chatbot nun auch für andere Bereiche der TUM verfügbar gemacht werden. Dazu gehört, die Datenbasis auf fakultätsspezifische Inhalte auszuweiten und das Feedback-Dashboard so anzupassen, dass die Verwaltung Einblicke in die Nutzungsmuster erhält. Die gesammelten Daten sollen helfen, nicht nur den Chatbot zu verbessern, sondern auch die häufigsten Anliegen der Studierenden systematisch zu identifizieren und die Dienstleistungen der Universität entsprechend anzupassen.

Mit der anstehenden Skalierung wird PAIge von einem erfolgreichen Pilotprojekt zu einem strategischen Instrument der Hochschulverwaltung. Der Übergang zu einer nachhaltigen Betriebsstruktur ist dabei ein entscheidender Schritt. Langfristig ist geplant, ein spezialisiertes Team mit der Betreuung von PAIge zu beauftragen. Dieses Team könnte aus einer kleinen festen Einheit bestehen, die von temporären Studierendenprojekten ergänzt wird, um innovative Ideen einzubringen und die Anpassung an neue Technologien sicherzustellen.

Die bisherige Bilanz: Seit seiner Veröffentlichung im Mai 2024 verzeichnet der Chatbot durchschnittlich etwa 200 Nutzer:innen pro Monat. Rund 70 % der vom Chatbot gegebenen Antworten sind korrekt. Dabei handelt es sich um einen beachtlichen Wert, der die Effizienz des Systems unterstreicht. Insgesamt hat der Chatbot seit seinem Start über eine Million Wörter als Antwort generiert – ein Hinweis darauf, dass das Tool bereits vielfältig zum Einsatz kommt.

Bemerkenswert sind auch die vergleichsweise geringen Kosten des Betriebs. Mit monatlichen Ausgaben von nur 200 bis 300 Euro bleibt PAIge nicht nur funktional, sondern auch finanziell nachhaltig. Diese Effizienz ist vor allem der sorgfältigen Planung und der Nutzung von Cloud-Diensten wie Microsoft Azure zu verdanken, die einen kostengünstigen und stabilen Betrieb ermöglichen.

Lesson 1 – Bedeutung von Leadership und Vertrauen

Ein zentraler Faktor für den Erfolg von PAIge war die aktive Unterstützung durch das Management der TUM School of Management. Barbara Tasch, die Geschäftsführerin der Fakultät, spielte eine Schlüsselrolle, indem sie die Initiative von Studierenden förderte und gleichzeitig eine klare Struktur vorgab. Doch es war nicht nur das Vertrauen in die Studierenden, das den Erfolg garantierte, sondern auch deren fundiertes Fachwissen. Projekte dieser Art profitieren von einer guten Mischung aus Experimentierfreude und Kompetenz.

Lesson 2 – Herausforderungen bei der Weiterentwicklung

Trotz der Erfolge stellte die langfristige Weiterentwicklung des Projekts eine Herausforderung dar. Es war nicht immer einfach, neue Studierende für das Projekt zu gewinnen und sie für die Idee zu begeistern. Dabei erwies es sich als essentiell, eine klare Vision zu vermitteln und die Bedeutung des Projekts für die gesamte Universität hervorzuheben. Ein weiterer Lernaspekt ist die Skalierung von einem minimal funktionsfähigen Produkt (MVP) hin zu einem System, das die gesamte Universität abdecken kann. Dies erfordert nicht nur zusätzliche Ressourcen, sondern auch die Expertise erfahrener Software-Entwickler:innen, die über die technischen Anforderungen hinausblicken. Die Operationalisierung eines solchen Tools für eine große Organisation wie die TUM bringt zahlreiche Abstimmungsprozesse mit sich. Besonders wichtig ist dabei die Sicherstellung von Datenschutzstandards, die Integration in bestehende Systeme und die Entwicklung einer langfristigen Support-Struktur.

Lesson 3 – Mit Low-Code-Tools zum MVP

Statt von Anfang an in umfassende technische Ressourcen zu investieren, kann der Einsatz von Tools wie Microsoft Copilot Studio eine schnelle und kostengünstige Alternative bieten. Die Plattform ermöglicht es, erste Ideen mit minimalem Aufwand umzusetzen und frühzeitig Ergebnisse zu präsentieren. Für Hochschulen, die bereits auf Microsoft-Technologien setzen, ergibt sich ein klarer Vorteil: Bestehende Systeme lassen sich nahtlos einbinden, ohne dass zusätzliche Infrastruktur erforderlich ist. Der Fokus liegt darauf, in kürzester Zeit eine funktionierende Grundlage zu schaffen, die getestet und weiterentwickelt werden kann. So werden unnötige Kosten vermieden, und das Team kann seine Energie auf die tatsächlichen Herausforderungen und Verbesserungen konzentrieren.

Lesson 4 – Das Potenzial von Studierendenprojekten

PAIge hat gezeigt, wie erfolgreich Projekte sein können, die auf die Initiative von Studierenden setzen. Die Eigenverantwortung und Kreativität der Teams waren maßgeblich für den Erfolg des Projekts. Dennoch ist es wichtig, diese Projekte gut zu betreuen und mit erfahrenen Mentoren zu begleiten, um sicherzustellen, dass sie langfristig auf Kurs bleiben. Hierbei spielen auch strukturierte Feedback-Prozesse und regelmäßige Abstimmungen mit der Universitätsleitung eine zentrale Rolle.

1. Strategische Grundlage schaffen

Zu Beginn eines solchen Projekts ist es entscheidend, die bestehenden Herausforderungen klar zu identifizieren. Analysieren Sie dazu Daten wie häufig gestellte Fragen im Support-Team, Feedbackbögen oder Beschwerden. Das Ziel sollte nicht nur die Reduzierung der Arbeitslast im Studierendenservice sein, sondern auch die Schaffung eines Systems, das schnelle, präzise und zugängliche Antworten bietet. Dies fördert nicht nur die Zufriedenheit der Studierenden, sondern auch die Entlastung der Mitarbeitenden.

Ein erfolgreiches Projekt steht und fällt mit der Unterstützung durch das Management. Gewinnen Sie Entscheidungsträger, die das Projekt aktiv fördern und die notwendigen Ressourcen bereitstellen. Gleichzeitig sollten Sie alle relevanten Stakeholder einbinden, darunter IT-Abteilungen, Datenschutzexperten und die Studierenden selbst, um eine möglichst breite Perspektive zu gewährleisten.

2. Erste Schritte: Prototyp entwickeln

Ein Hackathon ist ein idealer Startpunkt, um kreative Ideen zu generieren. Dabei entwickeln interdisziplinäre Teams aus Studierenden erste Prototypen, die unterschiedliche Ansätze verfolgen. Technische Infrastruktur wie Cloud-Plattformen und die Unterstützung durch erfahrene Mentoren erleichtern den Prozess. Eine Jury aus Industrie- und Hochschulvertretern sollte die besten Ideen auswählen und klare Bewertungskriterien festlegen, um den Fokus zu wahren.

Nach der Auswahl der besten Ideen ist der Aufbau eines starken Teams essenziell. Ideal ist eine Mischung aus Studierenden mit verschiedenen Hintergründen wie IT, Design, Management und Kommunikationswissenschaften. Eine solche Diversität sorgt für innovative Ansätze und deckt unterschiedliche Perspektiven ab. Um das Engagement zu steigern, können Anreize wie ECTS-Punkte oder Werkstudentenstellen geschaffen werden.

3. Technische Entwicklung und Pilotphase

Für die Entwicklung eines leistungsfähigen Chatbots sollten bewährte Technologien wie Large Language Models (LLM) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) verwendet werden. Diese ermöglichen es, Antworten mit relevanten Quellen zu untermauern und eine hohe Genauigkeit zu gewährleisten. Die Aufgaben im Entwicklungsteam sollten klar verteilt sein: Während das Backend-Team sich um die Datenbasis, das Prompt Engineering und die Dokumentenaufbereitung kümmert, konzentriert sich das Frontend-Team auf die Benutzeroberfläche und deren Design.

Nach der technischen Entwicklung sollte ein minimal funktionsfähiges Produkt (MVP) veröffentlicht werden, um erste Nutzertests durchzuführen. Diese Tests liefern wertvolles Feedback zu Schwachstellen und Verbesserungspotenzial. Ein iterativer Ansatz hilft, die Funktionalität kontinuierlich zu optimieren und den Bedürfnissen der Studierenden anzupassen.

4. Betrieb und Weiterentwicklung

Nach der Veröffentlichung sollte ein kleines Team aus erfahrenen Mitarbeitenden den Betrieb sicherstellen. Dank Cloud-Lösungen sind die Wartungsanforderungen gering. Regelmäßige Updates und Tests gewährleisten die langfristige Stabilität des Systems.

Ein effektives Feedbacksystem ist entscheidend, um die Qualität der Antworten stetig zu verbessern. Studierende sollten die Möglichkeit haben, die Antworten des Chatbots zu bewerten und Kommentare zu hinterlassen. Dies bietet eine Grundlage für gezielte Anpassungen und die Weiterentwicklung der Datenbasis.

Für die universitätsweite Einführung ist eine detaillierte Skalierungsstrategie erforderlich. Dies umfasst die Integration des Chatbots in bestehende Systeme wie Moodle oder TUMonline, sowie die Schulung zusätzlicher Mitarbeitender. Die Zusammenarbeit mit erfahrenen Software-Entwicklern ist hierbei unerlässlich, um technische Hürden zu überwinden.

PAIge zeigt, wie Hochschulverwaltung einfacher und zielgerichteter gestaltet werden kann. Mit klaren Prozessen und innovativer Technologie konnte die TUM eine Lösung entwickeln, die Studierende unterstützt und gleichzeitig das Arbeitspensum der Verwaltung reduziert.

Der Erfolg des Projekts liegt in der engen Zusammenarbeit von Studierenden und Hochschulverwaltung. Dieses Zusammenspiel hat nicht nur praktische Lösungen hervorgebracht, sondern auch neue Perspektiven eröffnet: Wie können Institutionen künftig schneller auf veränderte Anforderungen reagieren? Welche Potenziale schlummern in den Ideen und Fähigkeiten der Studierenden?

Die Antwort ist simpel: Mit gezielter Planung und Mut zu neuen Ansätzen lassen sich selbst komplexe Herausforderungen meistern. PAIge ist ein Beispiel dafür, wie Veränderung möglich wird, wenn sie mit Weitblick und einem klaren Fokus angegangen wird.

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