INNO 139.045 Argentic AI Coach
Die BFH untersucht, wie ein KI-Coach, der das Selbstvertrauen junger Männer stärken soll, hins. Sicherheit, Bias und Qualität bewertet wird und wie seine Aufgaben an einzelne Nutzer angepasst werden können.
Steckbrief
- Beteiligte Departemente Technik und Informatik
- Institut(e) Institute for Data Applications and Security (IDAS)
- Förderorganisation Innosuisse
- Laufzeit (geplant) 01.07.2026 - 23.12.2026
- Projektleitung Prof. Dr. Souhir Ben Souissi
- Projektmitarbeitende Veronica Caselli
- Partner Konstruct Labs SA
Ausgangslage
Junge Männer suchen nach Möglichkeiten zur Weiterentwicklung und Stärkung ihres Selbstvertrauens, doch die verfügbaren Angebote werden ihren Bedürfnissen oft nicht gerecht. Traditionelle Ansätze wie Therapien oder ein Coaching können auf Hindernisse wie Stigmatisierung, Kosten und Zugänglichkeit stossen, während Online-Inhalte zur Selbstentwicklung oft passiv sind. Zudem bieten sie nur begrenzte Unterstützung dabei, Ratschläge in konkrete Verhaltensänderungen umzusetzen. Gleichzeitig können Online-Communities, die sich an junge Männer richten – darunter die sog. „Manosphere“ –, potenziell schädliche Ratschläge verbreiten. Bestehende KI-Begleiter, Wellness-Apps und Coaching-Plattformen bieten zwar Unterstützung, doch fehlt es ihnen oft an Mechanismen, um sich systematisch an den Nutzern anzupassen und zu garantieren, dass KI-generierte Interaktionen den entsprechenden psychologischen und sicherheitsrelevanten Grundsätzen entsprechen: Daher braucht es Ansätze, die Personalisierung mit Qualitäts- und Sicherheitsbewertungen verbinden. Die Konstruct Labs AG entwickelt einen wissenschaftlich fundierten KI-Coach für Männer zwischen 16-34 Jahren. Die Lösung soll psychologisch fundierte, handlungsorientierte und auf unterschiedliche Nutzerprofile zugeschnittene Unterstützung bieten. Dabei berücksichtigt sie das «Comfort-Growth-Paradoxon und integriert Sicherheitsvorkehrungen, um schädliche voreingenommene und unangemessene Antworten zu verhindern.
Vorgehen
Das Generative AI-Lab an der BFH wird eine umfassende Konzept- und Machbarkeitsstudie durchführen, um Fragen im Zusammenhang mit der Entwicklung und Bewertung des englischsprachigen Coach-Agenten zu klären. Die Studie wird untersuchen, wie modernste NLP- und Konversations-KI-Bewertungsmethoden eingesetzt werden können, um die Antworten des Agenten systematisch hinsichtlich Qualität, Angemessenheit und Übereinstimmung mit etablierten psychologischen Rahmenkonzepten zu bewerten. Darüber hinaus werden Methoden untersucht, mit denen potenziell problematische Antworten erkannt, die Angemessenheit der Sprache des Chatbots für die Zielgruppe bewertet und mögliche Unterschiede in der Antwortqualität zwischen verschiedenen Nutzerprofilen ermittelt werden können, die sich durch emotionalen Zustand, kulturellen Hintergrund oder sozioökonomische Merkmale auszeichnen. Die Studie wird auch untersuchen, wie die Verhaltensspezifität von Antworten automatisch bewertet werden kann, um handlungsorientierte Anleitung von passiven oder rein reflektierenden Antworten zu unterscheiden. Ein Schwerpunkt liegt auf der Umsetzung des „Comfort-Growth-Paradox“ in eine Entscheidungsmaschine, die in der Lage ist, geeignete Herausforderungen auszuwählen und deren Intensität an den Nutzer und den Kontext anzupassen. Schliesslich werden Schutzmechanismen untersucht, um sicherzustellen, dass Simulationen schwieriger Gespräche nützlich bleiben, während das Risiko schädlicher Antworten minimiert wird.
