Roboter sucht Aufgabe: Was Menschen von einem Roboter erwarten, damit er zu einem langen Leben passt
Roboter werden oft erst dort gedacht, wo etwas fehlt. Wenn etwas nicht mehr geht. Das erscheint uns zu spät. Im ersten Age Forward Lab Sprint haben wir deshalb früher gefragt: Was soll ein Roboter heute schon können? Und wie muss er sich mit uns verändern, damit er auch später noch zu unserem Leben passt?
Wer Roboter fürs Alter entwickelt, hat oft schon ein Bild im Kopf
Pflege. Einschränkungen. Hilfe im Alltag. Genau dort beginnt ein Problem. Denn dieses Bild entscheidet mit, welche Aufgaben ein Roboter bekommt, wie er gestaltet wird und welche Möglichkeiten überhaupt in den Blick kommen.
Beim ersten Age Forward Lab Sprint wollten wir wissen: Was würdest du einem Roboter schon heute überlassen? Was darf er über dich wissen? Wie viel Nähe willst du? Und was müsste er können, damit du ihn in dein Leben lässt?
Dahinter steckt ein Perspektivwechsel, der für Age Bombs zentral ist: Unterstützung beginnt nicht erst dort, wo etwas fehlt. Technologie kann Zeit freispielen, Möglichkeiten erweitern, beim Lernen helfen, Zugang schaffen, unterhalten oder schlicht Aufgaben übernehmen, auf die wir keine Lust haben.
Zukunft braucht Vorstellungen, die sich bewegen können
Was muss Zukunft können, damit sie zum Leben passt?“ Diese Frage verbindet die drei Age Forward Lab Sprints zu Robotik, Gemeinschaft und Wohnen. Wir bringen Menschen aus unterschiedlichen Lebensphasen zusammen, prüfen Annahmen, sammeln Wünsche, ziehen Grenzen und entwickeln Ideen, die sich mit dem Leben verändern dürfen.
Die dreiteilige Workshopreihe entsteht in Kooperation mit Digital mobil im Alter, einer Initiative der Stiftung Digitale Chancen und Telefónica Germany. Mitentwickelt und begleitet wird die Reihe vom Gerontopsychologen Dr. Tim Kuball, der die wissenschaftliche Perspektive einbringt.
Den Auftakt machte am 30. September in der Telefónica Lounge in Berlin „Roboter sucht Aufgabe“. Zwei Gruppen entwarfen mit „Nobody“ und „Robin“ zwei unterschiedliche und zugleich erstaunlich ähnliche Alltagsbegleiter.
Sprint Methodik: Roboter sucht Aufgabe
Am ersten Age Forward Lab Sprint nahmen insgesamt 15 Personen teil. Die Teilnehmenden wurden unter anderem über Social Media und den WhatsApp-Kanal der Stiftung Digitale Chancen akquiriert. Mitarbeitende der Stiftung beteiligten sich ebenfalls an der Gruppenarbeit, sodass in beiden Gruppen Perspektiven jüngerer und älterer Teilnehmender zusammenkamen. Die Zusammensetzung erhebt keinen Anspruch auf Repräsentativität; Ziel war vielmehr eine explorative, partizipative Auseinandersetzung mit unterschiedlichen Vorstellungen, Bedürfnissen und Grenzen.
Zu Beginn erhielten die Teilnehmenden einen kurzen Impuls zur Robotik. Ausgangspunkt waren die Bilder, die Comics, Filme und Popkultur über Jahrzehnte geprägt haben: Roboter als Helfer, Bedrohung, Maschine oder fast menschliches Gegenüber. Von dort ging der Blick zu heutigen Formen von Robotik und zu der Frage, was aus vielen dieser früheren Fantasien inzwischen technisch möglich geworden ist.
Darauf folgte der gerontopsychologische Impuls „Vom Werkzeug zum Gegenüber“. Darin wurden ausgewählte Merkmale der Mensch-Roboter-Interaktion thematisiert, etwa Aussehen, soziale Signale, Bewegung und Raum, Stimme und Gespräch sowie die Fähigkeit eines Systems, auf Menschen und Situationen zu reagieren und sich anzupassen.
Danach entwickelten die Teilnehmenden in zwei Gruppen die Vorstellung eines eigenen maschinellen Begleiters. Im ersten Schritt sammelten sie gewünschte Eigenschaften auf den vier Ebenen „Wissen“, „Fühlen“, „Tun“ und „Aussehen“. Im zweiten Schritt ordneten sie diese Eigenschaften entlang unterschiedlicher Lebensphasen zwischen etwa 20 und 80 Jahren ein und diskutierten, wann und unter welchen Lebensbedingungen sie mehr oder weniger relevant werden könnten.
Grundlage der anschließenden qualitativen Auswertung waren die von den Gruppen erstellten Flipcharts und ihre Präsentationen. Ergänzend flossen Beobachtungen, handschriftliche Notizen und einzelne Aussagen aus den Diskussionen ein. Die gesammelten Materialien wurden gruppenübergreifend zu wiederkehrenden Bedürfnissen, Grenzen, Spannungsfeldern und Vorstellungen mit Bezug zur Lebensspanne verdichtet.
Die vier Ebenen:
„Wissen“, „Fühlen“, „Tun“ & „Aussehen“
Eine Beobachtung fiel schon während der Arbeit auf: Beide Gruppen begannen mit der Ebene „Tun“. Offenbar war es leichter, zuerst Aufgaben zu sammeln. Putzen. Informieren. Erinnern. Beraten. Unterhalten. Von dort aus kamen die weiteren Ebenen ins Spiel.
Tun: Zeit freispielen, Möglichkeiten schaffen
Die Aufgabenlisten waren breit. Wäsche waschen, Kochen, Putzen und Geschirr abspülen gehörten dazu. Ebenso administrative Aufgaben, Erinnerungsfunktionen, Smart-Home-Anwendungen, Unterstützung bei der Informationsaufbereitung und Gesundheitsprävention sowie Ernährungs- und Finanzfragen. Auch Sprachenlernen und Unterhaltung durch gemeinsames Musizieren mit der Geige fanden ihren Platz.
Auffällig war, wie selbstverständlich Unterstützung hier weit über klassische Hilfebedarfe hinaus gedacht wurde.
Dr. Tim Kuball sagte dazu: „Das lässt sich gut mit dem SOK-Modell einordnen (1). Selektion, Optimierung und Kompensation beschreiben, wie Menschen Ziele auswählen, ihre Ressourcen einsetzen und mit Veränderungen umgehen. Ein Roboter kann diese Prozesse auf unterschiedliche Weise unterstützen. Welche Funktion gerade hilfreich ist, hängt von den Zielen, Möglichkeiten und Bedingungen einer Person ab.“
Derselbe Roboter könnte in einer Lebensphase die Haushaltsführung optimieren, in einer anderen beim Lernen unterstützen und später körperliche Einschränkungen kompensieren und womöglich Tätigkeiten übernehmen. Seine Aufgaben wären also immer wieder neu zu bestimmen.
Wissen: persönlich, aber nicht grenzenlos
Beide Gruppen wollten einen Roboter, der die Menschen kennt, die mit ihm leben. Eine gemeinsame Sprache sowie gezielte Informationen zu Lebensumständen, Interessen, Biografie, Werten oder Gesundheit können helfen, Unterstützung passend zu gestalten.
Zugleich zogen die Teilnehmenden klare Grenzen. Robin soll nur wissen, was wirklich notwendig und ausdrücklich freigegeben ist. Seine Informationen sollen aktuell, geprüft und verlässlich sein. Halluzinationen und Fake News wurden ausdrücklich ausgeschlossen.
Nobody wurde stärker als langfristiger Begleiter gedacht. Er darf Biografie, Werte und Veränderungen im Leben kennen und berücksichtigen. Wie viel Wissen hilfreich ist, beantworteten die Gruppen also unterschiedlich. Bei der Kontrolle darüber lagen sie nah beieinander.
Fühlen: Nähe braucht eine Bremse
Empathie, Ehrlichkeit, Verständnis und Unterstützung waren beiden Gruppen wichtig. Ein Roboter darf widersprechen und ehrliches Feedback geben. Zustimmung allein reicht als Vorstellung von einem guten Gegenüber offenbar nicht aus. Manipulatives oder bevormundendes Verhalten wurde als Grenzüberschreitung beschrieben und klar ausgeschlossen.
Die Robin-Gruppe fasste die gewünschte Kontrollverteilung in einem Satz zusammen:
„Wir wollen Kontrolle behalten. Wir sind der Boss.“
In der Diskussion tauchte außerdem der Wunsch nach einer „emotionalen Bremse“ auf:
„Wir müssen stets wissen, dass es kein Mensch ist.“
Darin steckt eine anspruchsvolle Gestaltungsaufgabe. Ein Roboter darf empathisch reagieren, sich erinnern und vielleicht Trost geben. Gleichzeitig soll er als Maschine erkennbar bleiben.
Die Ebenen Fühlen und Aussehen greifen hier direkt ineinander. Stimme, Bewegung, Blick und andere soziale Signale können Nähe erzeugen. Wie bei einem menschlichen Gegenüber entstehen damit Erwartungen an Verständnis, Verlässlichkeit und Beziehung. Diese Erwartungen müssen bei der Gestaltung eines Roboters mitgedacht werden. Der Wunsch der Gruppen lässt sich als soziale Verständlichkeit bei erkennbarer Künstlichkeit beschreiben: Der Umgang soll sich erschließen. Die Maschine soll als Maschine sichtbar bleiben.
Aussehen: ein eigenes Gegenüber
Beide Gruppen entwarfen bewusst keinen möglichst menschenähnlichen Roboter.
Robin bekam einen Teleskoparm, angedeutete Augen aus Licht, eine angenehme Oberfläche und eine kompakte Größe.
Nobody besitzt Arme, Beine und Hände. Sein Monitor-Gesicht lässt ihn dennoch klar als Maschine erkennen. Seine Gestaltung soll sich unterschiedlichen Nutzungssituationen anpassen können.
Die Entwürfe zeigen, dass Menschenähnlichkeit für beide Gruppen keine Voraussetzung für Nähe war. Ein Roboter kann eine eigene Gestalt haben und im Umgang dennoch verständlich sein.
Die beiden Roboterbilder sind KI-Interpretationen der Workshopergebnisse. Sie machen die Vorstellungen der Gruppen sichtbar und geben uns etwas Konkretes, an dem wir weiterdiskutieren können.
Nobody und Robin: Nähe selbst bestimmen
Nobody ist stärker als mitwachsender Lebensbegleiter gedacht. Er kennt Kontext, Biografie und Werte, ist mit anderen Systemen vernetzt und kann sich über lange Zeit verändern. Die Gruppe dachte sogar über das Lebensende hinaus: Was passiert dann mit seinen gespeicherten Informationen über mich? Löschen? Bewahren? Ein digitaler Nachlass?
Robin bekam deutlichere Begrenzungen: möglichst wenig Daten, klare Freigaben, ein Not-Aus-Knopf, überprüfbares Wissen und sichtbare Kontrolle durch den Menschen. Gleichzeitig darf er warm, empathisch und haptisch angenehm sein.
Beide Entwürfe führen zu derselben Designfrage: Wie viel Nähe, Wissen und Eigenständigkeit soll ein Assistenzsystem haben? Und wer entscheidet darüber?
In beiden Gruppen war klar: Die Entscheidung muss bei den Menschen liegen, die mit dem Roboter leben.
Das Leben verändert den Bedarf
Im zweiten Teil des Workshops schickten wir die Entwürfe durch unterschiedliche Lebensphasen. Die Gruppen sollten prüfen, wie sich die Relevanz einzelner Aufgaben und Eigenschaften über unterschiedliche Lebensphasen verändert. Dabei entstand keine einfache Kurve nach dem Muster: je älter, desto mehr Unterstützung.
Datenhoheit, Transparenz, verlässliche Information und Autonomie blieben über lange Zeit bedeutsam. Andere Funktionen veränderten ihre Relevanz mit dem Alltag. Unterstützung im Haushalt kann in einer Phase mit wenig Zeit genauso wertvoll sein wie später bei veränderten körperlichen Möglichkeiten. Emotionaler Support könnte bei Einsamkeit, Belastung oder Lebensübergängen wichtiger werden. Gesundheitswissen kann zeitweise in den Vordergrund rücken und später wieder weniger Raum einnehmen. Lernen bleibt über das Leben hinweg möglich.
Dr. Tim Kuball: „Die Lebensspannenpsychologie betrachtet Entwicklung als lebenslang, multidimensional und multidirektional mit einem Zusammenspiel aus Gewinnen und Verlusten (2). Individuelle Fähigkeiten und Fertigkeiten, genauso wie Ziele und Bedürfnisse können sich in unterschiedliche, hoch individuelle Richtungen verändern. Biologische, soziale und biografische Einflüsse wirken dabei stets zusammen. Deshalb können Menschen gleichen Alters sehr unterschiedliche Unterstützung brauchen.“
Für die Gestaltung heißt das: Das Geburtsjahr reicht als Gestaltungsbriefing nicht aus. Entscheidend ist, wie jemand lebt, was gerade wichtig ist und welche Unterstützung diese Person tatsächlich möchte.
Die entscheidende Frage ist also: Was braucht ein Mensch in dieser Situation, in dieser Lebensphase, mit diesen Möglichkeiten und Grenzen?
„Mitwachsen“ bekam in der Diskussion noch eine zweite Bedeutung. Ein Teilnehmer sagte:
„Ersatzteile von heute gibt es morgen doch nicht mehr.“
Ein Begleiter für Jahrzehnte müsste auch technisch durchhalten können: reparierbar, aktualisierbar, modular und möglichst unabhängig von kurzlebigen Produktzyklen. Ein Roboter mit Lebensspannenanspruch braucht also selbst eine Perspektive fürs Älterwerden.
Konsequenzen für die Robotik
Aus zwei Gruppen lässt sich kein allgemeingültiger Bauplan ableiten. Ihre Entwürfe geben aber konkrete Hinweise, welche Fragen in Entwicklung und Gestaltung gehören.
Ein Assistenzsystem sollte früh nutzbar und später veränderbar sein. Es sollte Unterstützung anbieten, ohne sie aufzudrängen. Wissen mit Zustimmung nutzen. Unterschiedliche Grade von emotionaler und körperlicher Nähe zulassen. Entscheidungen nachvollziehbar machen. Und akzeptieren, dass etwas, was heute hilfreich ist, morgen überflüssig oder unerwünscht sein kann.
Für AgeTech heißt das: Neben Kompensation gehören auch Lernen, Freude, Entlastung, soziale Teilhabe und Freiräume in die Entwicklung.
Dr. Tim Kuball: „Das Technology Acceptance Model (3) beschreibt den wahrgenommenen Nutzen und die wahrgenommene Einfachheit der Nutzung als wichtige Faktoren für Technikakzeptanz. Bei einem sozialen Begleiter lohnt sich darüber hinaus der Blick auf Vertrauen, Kontrolle und die Passung zur Lebenssituation. Im Sprint wurden diese Fragen sehr konkret: Was darf der Roboter wissen? Wo liegen meine persönlichen Grenzen? Und kann ich seine Rolle verändern?“
Der Sprint hat diese Fragen auf den Tisch gebracht. Zusammen mit Grenzen, Widersprüchen und sehr konkreten Wünschen.
Was daraus bleibt, ist eine ziemlich einfache Anforderung: Gute Technik muss sich verändern können, wenn sich unser Leben verändert. Und sie muss uns entscheiden lassen, welche Rolle sie dabei spielt und wie nah sie uns kommen darf.
Danke!
Danke an alle Teilnehmenden, die mitgedacht, weitergedacht und ihre Ideen eingebracht haben. Und an Laura Hänsch, Matthias Röck und Juliane Reinecke von der Stiftung Digitale Chancen sowie an Deniz Taskiran von Telefónica Germany fürs Mitdenken und für den tollen Raum.
Am 5. November geht es weiter mit dem nächsten Age Forward Lab Sprint: „Community sucht Anschluss“.
Dann geht es um eine digitale Community, die sich mit unserem Leben verändern kann. Was brauchen wir, um uns einzubringen und zugehörig zu fühlen? Was darf ein solches Tool über uns wissen? Was möchten wir selbst steuern? Und wie kann es auf bestehenden Verbindungen aufbauen, wenn sich Lebenssituationen verändern?
Am 10. Dezember folgt der dritte und letzte Workshop in diesem Jahr: „Zuhause sucht Spielraum“. Wie lässt sich ein Zuhause von vornherein so gestalten, dass es mit unserem Leben mitgehen kann? Und wie bleibt es offen für neue Bedürfnisse und unterschiedliche Formen des Zusammenlebens?
Weitere Infos findest du hier: Digital mobil im Alter
Welche Altersbilder stecken in deinen Produkten und Services?
Oft wirken Altersbilder längst mit, bevor ein Produkt, ein Service oder eine Idee überhaupt fertig gedacht ist. In den Age Forward Lab Sprints machen wir diese Annahmen sichtbar, bringen unterschiedliche Lebensrealitäten zusammen und entwickeln daraus neue Möglichkeiten.
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Quellen:
(1) Freund & Baltes (2002)
(2) Baltes (1987)
(3) Davis & Granić (2024)
