Dr. Philipp Hänggi hat in Basel Anglistik und Französistik (BA) sowie Sprache und Kommunikation (MA) studiert und anschliessend im Rahmen einer Cotutelle de thèse zwischen der Universität Basel und der KU Leuven in Linguistik promoviert, mit Schwerpunkt multimodale Gesprächsforschung (Betreuung: Prof. Dr. Lorenza Mondada und Prof. Dr. Elwys De Stefani, im Rahmen des SNF-Projekts The First Five Words: Multilingual Cities inSwitzerland and Belgium and the Grammar of Language Choice in Public Space). Nach einem kurzen Postdoc wechselte er in die Industrie, zunächst als Language Engineer bei Apple und anschliessend im Schweizer Fintech-Bereich im Design von Chat- und Voice-Agents. Heute ist er bei Saleforce als AI Researcher und Experience Designer für Conversational AI tätig. 

Haben Sie eine spontane Erinnerung ans Studium in Basel?

Da gibt's einige (ich war schliesslich eine Weile dort). Zum Beispiel: Im MA SuK konnte man quer durch die Philologien Veranstaltungen besuchen, und mein Unialltag war dadurch wahrhaftig mehrsprachig – Lehrveranstaltungen auf Deutsch, Französisch, Englisch, Italienisch, Spanisch. Das fand ich grossartig und hat meinen Blick auf Sprache auch auf diese Weise nachhaltig geprägt. Eine weitere Erinnerung sind meine Kolleg:innen im Mondada Lab während der Promotion. Ein Umfeld, in dem intellektuelle Schärfe und guter Humor zusammenkamen und aus dem echte Freundschaften entstanden sind, weit über fachliche Diskussionen hinaus. So etwas findet man selten.

Beschreiben Sie Ihre Arbeit: Was ist das Besondere daran? 

Ich habe eine Rolle, die in dieser Form vor der LLM- und GenAI-Ära relativ selten anzutreffen war: Experience Designer und Researcher für Conversational AI und Human-Computer Interaction – also Chat, Voice, Natural Language, Conversational User Interfaces, AI Agents, Model User Experience (UX). Als ausgebildeter Linguist arbeite ich im Kern daran, alle Aspekte von Sprache und sozialer Interaktion so einzusetzen, dass Technologie möglichst intuitiv bedienbar wird.

Ich schätze, dass mein Studien- und Forschungshintergrund dabei in meinem Arbeitsalltag sehr präsent ist. Wenn mich Leute nach Conversational AI Design fragen, sage ich meist: Wir nutzen das, was Menschen ohnehin schon können, nämlich miteinander sprechen und interagieren. Warum sollten wir dieses eingebaute User Interface nicht nutzen? Gesprächsforschung heisst: Audio- und Videoaufnahmen von natürlichen Interaktionen, feingranular transkribiert, und dann eine systematische Analyse der sequenziellen Organisation von Sprache und anderem Verhalten in Interaktion. Das lässt sich erstaunlich direkt auf Conversational Experience Design übertragen. Denn wer naturalistische Gesprächserlebnisse mit AI gestalten will, braucht ein formales Verständnis davon, wie Gespräche tatsächlich funktionieren: Turn-Taking, Reparatursequenzen, Turn Design und so weiter. 

Wir brauchen also mehr Linguist:innenin der Tech-Branche. Das Feld ist historisch von Computerwissenschaften und Engineering dominiert, kaum von den Geisteswissenschaften. Linguist:innen und Interaktionsforscher:innen untersuchen menschliche Sprache mit wissenschaftlichen Methoden – auch ihre Rolle in sozialer Interaktion und Technologie. Das ist relevant für die Entwicklung von Tools wie GenAI, und es ist zentral für deren verantwortungsvollen Einsatz.

Welche Fähigkeiten aus meinem Studium im MA Sprache und Kommunikation nützen mir heute am meisten? Bzw. Was habe ich gelernt, das mich weitergebracht hat oder mich auch heute noch weiterbringt?

Am unmittelbarsten: Schreiben. Die Fähigkeit, ein Argument zu artikulieren und klar auf den Punkt zu bringen, ist in praktisch jeder Rolle ausserhalb der Akademie unverzichtbar, in der Tech-Branche besonders, wo viele Entscheidungen in Dokumenten fallen. Und damit meine ich explizit nicht das synthetische Schreiben via LLM. Diese Modelle basieren auf stochastischem Pattern Matching und sagen das nächstwahrscheinliche Wort (oder Token) in einer Sequenz voraus; sie sind sehr beeindruckend in vielem, aber wer das Schreiben auslagert, verliert leicht die eigene Stimme. Und Schreiben ist Denken, das eine ohne das andere ist nicht zu haben.

Dann: Projektmanagement (auch wenn das im Studium nie so heisst). Jede grössere wissenschaftliche Arbeit ist ein Forschungsprojekt (auch Masterarbeiten). Man startet mit einem Proposal, endet mit einem Final Report (der Arbeit), bewegt sich dazwischen je nach Projekt in einem Budget, präsentiert Zwischenstände, hält eine Timeline und passt sie an, wenn etwas schiefgeht. Das ist im Grunde Projektmanagement, nur mit anderem Vokabular.

Und schliesslich: die Fähigkeit, sich selbständig in ein Thema einzuarbeiten, Daten zu analysieren und Quellen kritisch zu prüfen. Studierende entwickeln im Lauf des Studiums eine hohe Agency – die Bereitschaft, „Ich weiss es noch nicht, aber ich finde es heraus” zu sagen und dann loszulegen, ohne dass jemand einem den Weg vorzeichnet. Diese Kombination aus eigenständiger Recherche und kritischem Blick ist gerade im GenAI-Zeitalter keine akademische Fingerübung, sondern eine Alltagskompetenz. Vielleicht sogar die wichtigste.

5. Welche Tipps würden heutigen Studienanfängern mitgegeben?

Ausprobieren, auch wenn ihr noch nicht wisst, wohin es führen soll. Schickt die Bewerbung ab, auch wenn das Imposter Syndrome etwas anderes flüstert; die Leute auf der anderen Seite wissen auch nicht alles. Und: Schaut früh über den Rand der Kerndisziplin. Eine Programmierveranstaltung (ich wusste anfänglich null über Coding und Programmiersprachen), ein Praktikum in einem interdisziplinären Umfeld, oder ein Konferenzbesuch. Das kostet im Studium wenig und kann später Türen öffnen, die sonst zu bleiben.

Basel, den 28. April 2026.