In einem neuen Video des US-Startups Figure AI betreten zwei humanoide Maschinen ein schlicht eingerichtetes Schlafzimmer – und räumen auf.

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Wer morgens schon am Bettenmachen scheitert, könnte diese Aufgabe bald an einen Roboter abgeben: In einem neuen Video des US-Startups Figure AI betreten zwei humanoide Maschinen ein schlicht eingerichtetes Schlafzimmer – und räumen auf, als gehörte es zu ihrer Morgenroutine.

Während der eine einen Mantel aufhängt und einen Laptop zuklappt, zieht der andere die Bettdecke glatt und richtet die Kissen aus. Fast lautlos koordinieren sich die beiden per Kopfnicken und machen das Bett in weniger als zwei Minuten.

In einem Blogbeitrag beschrieb Figure diesen Meilenstein als „eine wichtige erste Demonstration einer Zukunft, von der wir hoffen, dass sie alltäglich wird: intelligente Humanoide, die sich miteinander abstimmen, um gemeinsame Ziele in menschlichen Umgebungen zu erreichen.“

Ein Bett zu machen mag für Menschen eine einfache Aufgabe sein, aber für Roboter ist das extrem schwierig. Laut Figure AI machen drei Herausforderungen diese Aufgabe besonders schwierig.

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Humanoide für den Haushalt

Erstens sind zwei Humanoide in einem Raum nicht einfach zwei parallel arbeitende Roboter: Jede Aktion, die ein Roboter ausführt, muss vom anderen verstanden werden. Zweitens hat die Bettdecke keine feste Form und es gibt keine klare Trennung zwischen der Seite des einen und der des anderen Roboters. Jeder Roboter muss vorhersehen, was der andere tun wird, und sich ständig anpassen, während sich der Stoff unter ihrem Griff faltet, drapiert und verschiebt. Drittens müssen sich die Roboter im Raum bewegen und zwischen Aufgaben wechseln.

„Um es klar zu sagen: Es gibt keine explizite Kommunikation zwischen diesen Robotern, sie koordinieren ihre Handlungen vollständig visuell, beispielsweise durch Kopfnicken“, schrieb Corey Lynch, AI-Direktor bei Figure AI, auf X und betonte, dass das Video in 1-facher Geschwindigkeit abgespielt wurde und dass die Roboter vollständig autonom agierten, ohne Fernsteuerung.

Figure AI teilte mit, dass es Helix 02, das Anfang des Jahres vorgestellte Modell, mit neuen Daten trainiert habe, damit die Roboter komplexere Aufgaben bewältigen können, darunter das Öffnen von Türen, das Verschieben von Möbeln und das Drapieren von Kleidung. Es wurde nicht bekannt gegeben, wann der Humanoid für Verbraucher erhältlich sein wird.

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Figure AI hat mehr als 1 Milliarde US-Dollar eingesammelt und wird mit 39 Milliarden US-Dollar bewertet. Das Unternehmen steht in Wettbewerb mit Tesla, das seinen eigenen humanoiden Roboter, Optimus, entwickelt.

Figure-AI-CEO glaubt an selbstlernende Roboter-Spezies

2025 gab Brett Adcock, CEO von Figure AI, bekannt, dass das Unternehmen bei der Entwicklung von KI-Modellen für Roboter nicht mehr mit OpenAI, einem Investor von Figure AI, zusammenarbeite. Adcock beendete die Partnerschaft nach weniger als einem Jahr, nachdem OpenAI ihm mitgeteilt hatte, dass es plane, Humanoide intern weiterzuentwickeln.

Adcock wolle eine „neue Spezies“ von Robotern zu entwickeln, die sich fortpflanzen und Wissen untereinander austauschen können. „Ich glaube, das wird noch zu unseren Lebzeiten geschehen“, sagte er.

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Auch andere Startups trainieren Roboter für Hausarbeiten. So berichten KI-Trainings-Startups wie Encord und Micro1 von einem sprunghaften Anstieg der Nachfrage durch Robotikunternehmen, die nach hochwertigen Trainingsdaten suchen. Das erfordert, dass Menschen sich selbst dabei filmen, wie sie Aufgaben wie Wäsche zusammenlegen oder Geschirrspüler beladen.

CEO Mati Staniszewski erklärt, warum künftig jeder im Unternehmen „vibe-coden“ werde und welche Aufgaben Ingenieure haben.

Big Event Media/Getty Images for HumanX Conference

Es gibt eine Sache, die es braucht, bevor man alles programmieren kann: einen Ingenieur, der einem zeigt, wie es geht. Bei einem Vortrag bei Sequoia Capital sagte Mati Staniszewski, CEO von ElevenLabs, dass er jedem nicht-technischen Team innerhalb des Sprach-KI-Startups einen Ingenieur hinzufügt.

„Unser Personalteam, unser Go-to-Market-Team und unser Rechtsteam werden jeweils einen Ingenieur in ihren Reihen haben, der dabei hilft, Automatisierungen zu entwickeln und die Fähigkeiten der übrigen Mitarbeiter zu verbessern“, sagte er. „Das ist in letzter Zeit sehr hilfreich, da jeder viel mit Vibe-Coding arbeiten und programmieren wird.“

Ganze Teams bauen eigene KI-Tools

Staniszewski, der ElevenLabs im Jahr 2022 mitbegründet hat, sagte, dass nicht-technische Teams im gesamten Unternehmen bereits Tools entwickeln. „Man kann damit einfach unglaublich viel erreichen. Sei es beim Scraping im Bereich Personalbeschaffung und -rekrutierung oder bei der Analyse dessen, was in der Vergangenheit funktioniert hat, um in Zukunft Verbesserungen vorzunehmen.“

Das Unternehmen „hat kürzlich ein Bewertungssystem für die Go-to-Market- oder Vertriebsmitarbeiter eingeführt.“ Das Bewertungssystem habe viele Verhandlungen mit dem Vertriebsteam erspart.

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Im Februar gab ElevenLabs bekannt, dass es in einer Serie-D-Finanzierungsrunde 500 Millionen US-Dollar eingesammelt hat, wodurch sich die Bewertung auf 11 Milliarden US-Dollar erhöhte. Das in London gegründete Startup beschäftigte laut Investor Andreessen Horowitz im November rund 350 Mitarbeiter.

End-to-End-Verantwortung

Das Unternehmen scheint einem zunehmend beliebten Organisationsmodell zu folgen, bei dem von den Teams erwartet wird, dass sie mehr Eigenverantwortung übernehmen und selbstständig arbeiten. Das bedeutet, dass die Entwicklerteams für alles verantwortlich sind – vom Produktdesign bis zur Vermarktung ihrer Entwicklungen. Gleichzeitig wird von nicht-technischen Teams erwartet, dass sie ihre eigenen Tools zur Verbesserung der Arbeitsabläufe entwickeln.

Die Mitarbeiter von ElevenLabs sind in etwa 20 Mikro-Teams mit jeweils fünf bis zehn Personen aufgeteilt, sagte Staniszewski in einem Interview im September. Jedes dieser Teams ist für einen Produktbereich zuständig, wie beispielsweise eine Studio-Schnittstelle oder Sprachassistenten, um schnell voranzukommen.

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„Man sieht ein Problem – und löst es“

Führungskräfte bei KI-Coding-Startups, darunter Cognition und das von General Catalyst unterstützte Kilo, erklärten gegenüber Business Insider, dass sie Eigenverantwortung als unverzichtbar für aktuelle und potenzielle Mitarbeiter betrachten. „Man sieht ein Problem, löst das Problem“, sagte Emily Cohen, die bei Cognition für Personal und Betrieb zuständig ist. „Wir sind nicht das klassische Unternehmen, das einfach sagt: ‚Oh, nun, das ist die Aufgabe dieses Teams.‘“