15.11.2018

5 Fragen für eine erfolgreiche Corporate-Startup-Collaboration

Gastbeitrag. Corporates und Startups können von einer Zusammenarbeit profitieren, wenn beide sich einig sind, wo die Reise hin geht. Es lohnt sich, im Vorfeld fünf Fragen abzuklären, schreibt Jaqueline Matijevic, Innovationsmanagerin im Bereich Open Innovation der ÖBB-Holding.
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Corporate Startup Collaboration - Fünf Fragen
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Stellt man etablierte Unternehmen und Startups gegenüber, so denkt man zuerst an die vielen Unterschiede. Das Unternehmen oder der Konzern als großer Tanker auf der einen Seite, das Startup als kleines Segelschiff auf der anderen. Der Tanker fährt selbstbewusst und sicher durchs Meer, ist aber leider nicht sehr wendig. Das kleine Segelschiff ist zwar wendig, kommt bei fehlendem Windantrieb aber nicht vom Fleck. Was beide trotzdem gemeinsam haben? Sowohl der Tanker als auch das Segelschiff wollen das Meer durchqueren. Beide müssen sich am Markt behaupten, um langfristig überleben zu können.

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Corporate-Startup-Collaboration – Wohin geht die Reise?

Und genau darin können sie sich gegenseitig unterstützen. Das Corporate kann der Wind in den Segeln des Startups sein. Umgekehrt kann das Startup dem Corporate ein Stück mehr Wendigkeit und Flexibilität verleihen. Eine Zusammenarbeit hat also für beide Seiten Vorteile, aber nur dann, wenn sie sich einig sind, wo die gemeinsame Reise hin geht. Die folgenden fünf Fragen können dabei helfen:


1. Was ist der Mehrwert einer Zusammenarbeit?

Corporates bekommen täglich Anfragen von Startups, die mit ihnen zusammenarbeiten möchten. Die meisten senden umfangreiche Prospekte oder Videos. Nur die wenigsten gehen in ihren Anfragen konkret darauf ein, welchen Mehrwert das etablierte Unternehmen im Falle einer Zusammenarbeit hätte und was denn der konkrete Usecase für die jeweilige Startup-Lösung ist. So verschwenden Startups oft die Aufmerksamkeit ihrer Kontaktpersonen im Unternehmen und sorgen dafür, dass die Zusammenarbeit mit Startups unattraktiv wird, ohne dass sie überhaupt noch begonnen hat.

Auf der anderen Seite müssen sich auch etablierte Unternehmen darüber im Klaren sein, dass ein Startup ihr Kerngeschäft aus der Außenperspektive nicht im Detail verstehen kann. Unternehmen können hier einen besseren Einblick in ihre Welt geben. Zudem will auch das Startup von der Zusammenarbeit profitieren. Den Namen des Unternehmens als Referenz anzuführen sollte nicht der einzige Mehrwert eines Corporate-Startup-Collaboration-Projekts sein. Eine Kooperation funktioniert nur dann, wenn beide Seiten einen konkreten und unmittelbaren Mehrwert haben und die gegenseitigen Erwartungen klar kommuniziert sind. Die Wahl des Usecases ist somit essentiell.

2. Wie weit ist die Lösung des Startups entwickelt?

Startups haben bei der Entwicklung ihrer Lösung oftmals einen ganz anderen Zugang als etablierte Unternehmen. Während Startups nach dem Motto “quick and dirty” schnell auf den Markt wollen, um in Tests erste Erfahrungen zu sammeln und die Lösung kontinuierlich weiterzuentwickeln, sind namhafte Corporates hierbei eher zurückhaltend. Große Unternehmen oder Konzerne tendieren eher dazu, 110 Prozent-Lösungen zu entwickeln – und sei es nur aus Angst, den etablierten Namen aufs Spiel zu setzen. Das heißt, erst wenn eine Lösung alle rechtlichen und konzernrelevanten Vorgaben erfüllt oder sogar übererfüllt, darf sie auf den Markt.

In der Corporate-Startup-Collaboration sollten beide Seiten einen Zwischenweg finden, um schnell, aber auch professionell am Markt aufzutreten. Pilotprojekte eignen sich dafür ebenso wie “whitelabel”-Tests, die das Startup testen lassen und dem Corporate die Möglichkeit geben, die Lösung in Ruhe und ohne Risiko für die Marke zu beobachten. Wichtig ist hierbei auch, dass das Startup über genügend personelle Ressourcen verfügt, um diese Projekte auch umsetzen zu können.

3. Was sind die Rahmenbedingungen für eine Zusammenarbeit?

Damit die Zusammenarbeit überhaupt zustande kommen kann, müssen auf beiden Seiten Rahmenbedingungen geschaffen werden, sonst prallen zwei Welten aufeinander. Auf der Seite der Corporates gibt es umfangreiche Gesetze, Vorgaben und Richtlinien. Diverse Expertinnen und Experten prüfen diese, um jedes Risiko soweit wie möglich auszuschließen. Auf der Seite der Startups steht meist ein überschaubares Team, das jeden Tag bewusst Risiken eingeht, weil es an seine Lösung glaubt und schnell auf den Markt will. Beiden Seiten müssen also einen Schritt aufeinander zugehen, damit die Zusammenarbeit funktionieren kann.

Corporates müssen lernen, ihre Vorgaben und Richtlinien auf das notwendigste Mindestmaß zu beschränken. Risiken sollten benannt, aber auch mit Augenmaß bewertet werden – alle Eventualitäten auszuschließen ist lähmend und auch meist widersprüchlich zu einem guten Kundenservice. Startups hingegen müssen lernen, dass es ganz ohne Vorgaben und Richtlinien nicht gehen wird und gegebenenfalls auch externe Expertinnen und Experten zu Rate ziehen. Denn die Corporates haben im Fall eines Misserfolgs meist mehr zu verlieren als die Startups. Die Frage gilt es besonders bei Startup-Programmen zu berücksichtigen. Sonst entstehen vielleicht tolle Prototypen oder Pilotprojekte, doch am Ende des Tages scheitert es an der Umsetzung und an der Integration in das bestehende Leistungsportfolio des Corporates.

4. Wie lässt sich die Zusammenarbeit gestalten?

Sind die rechtlichen Rahmenbedingungen geklärt, gilt es die gemeinsame Art der Zusammenarbeit zu gestalten. Wie diese tatsächlich aussieht, wird sich je nach Anlassfall unterscheiden. Allerdings gilt es dabei, die unterschiedlichen Arbeitsweisen zu beachten. Startups sind aufgrund ihrer Strukturen oftmals sehr schnell und können flexibel auf Änderungen reagieren. Bei vielen Corporates ist das aufgrund bürokratischer Strukturen schwierig.

Während ein Startup sich innerhalb weniger Stunden zu einer Frage abgestimmt hat, kann das in einem großen Unternehmen oder Konzern Wochen, wenn nicht sogar Monate in Anspruch nehmen. Das führt auf beiden Seiten zu Frustration. Um dem zu begegnen, können klare Ansprechpartner in den Schlüsselfunktionen des Unternehmens und ein gemeinsam erarbeiteter und realistischer Meilensteinplan helfen. Das klingt vielleicht altmodisch und wenig “agil” – die Deadlines helfen aber oft Wunder und ein leichter externer Druck hat noch keinem Corporate geschadet – Stichwort Wendigkeit des Tankers…

5. Wie kann die Lösung des Startups eingekauft werden?

Corporates und Startups arbeiten in einer ersten Prototypen-Phase oder bei Pilotprojekten bereits sehr erfolgreich zusammen. Doch wenn es dann darum geht, eine fertig entwickelte Lösung tatsächlich umzusetzen, wird es oftmals schwierig. Eine Frage, die sich dann stellt ist nämlich: Wie bekommen wir die eine getestete Lösung auch langfristig an Bord. Große Corporates haben meist hohe Anforderungen an potentielle Partner, insbesondere, wenn es um wiederkehrende Leistungen bzw. eine langfristige Zusammenarbeit geht.

Startups sollten sich daher bereits in einer möglichen Prototypen- oder Pilotphase rund um das Thema Servicierung und natürlich auch über Ausschreibungen informieren, damit sie für die Umsetzung als Partner in Frage kommen. Gerade bei öffentlichen Unternehmen gibt es hier besondere Regeln, die es zu beachten gilt – Stichwort Bundesvergabegesetz. Auf der anderen Seite kann man aber auch feststellen, dass Ausschreibungen Startup-freundlicher gestaltet werden können – z.B. indem die Anforderungen bewusst offener gehalten werden und so auch Startups die Chance haben, bei einer Ausschreibung mitzumachen.


Fazit

Unterm Strich kann man sagen: Die Zusammenarbeit lohnt sich – vor allem dann, wenn man bereit ist, voneinander zu lernen und bereits vorab versucht, Strukturen zu schaffen, die die gemeinsamen Unterschiede ergänzen und nicht verunmöglichen. In diesem Sinne: Schiff ahoi!


Zur Autorin

(c) ÖBB: Jaqueline Matijevic

Jaqueline Matijevic ist Innovationsmanagerin im Bereich Open Innovation der ÖBB-Holding. Dort leitet sie das erste konzernübergreifende Innovationsprogramm 2018. In diesem Rahmen betreut sie ausgewählte Intrapreneur-Teams auf ihrem Weg von der ersten Idee bis hin zur Umsetzung. Startups sind hierbei besonders interessant, um neue Produkte und Services schnell und unkompliziert am Markt zu testen. Wie etwa beim Projekt Postbus-Shuttle, wo mit gleich zwei Startups unterschiedliche Mikro-ÖV-Systeme getestet werden.

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Wenn OpenAI neue Dinge ankündigt, hört die KI-Szene hin. Klar, nicht jede Ankündigung des US-Unternehmens in den vergangenen zwei Jahren hatte dieselbe Tragweite wie jene vom 30. November 2022, als OpenAI den Start eines Chatbots namens ChatGPT verlautbaren ließ. Aber potenziell könnte jede Mitteilung des Unternehmens rund um CEO Sam Altman bahnbrechend sein. Kein Wunder also, dass es für Aufsehen sorgte, als OpenAI Anfang Dezember verlautbarte, zwölf Tage hintereinander neue Dinge vorzustellen.

Schon in der Ankündigung hatte Altman darauf hingewiesen, dass es neben größeren auch kleinere Neuigkeiten sein würden, die OpenAI liefern würde. So kam es dann auch: Zugang zu ChatGPT über WhatsApp oder die Integration in Apple Intelligence waren eher in die zweite Kategorie einzuordnen. Daneben veröffentlichte OpenAI aber auch das neue Modell o1 für ChatGPT – oder Sora, ein Tool zur Videoerstellung.

Den größten Widerhall in der KI-Szene fand allerdings die Ankündigung am letzten der zwölf Tage. Am vergangenen Freitagabend stellte OpenAI sein neues Modell o3 vor. Wichtig dabei: Das Modell ist noch nicht öffentlich zugänglich. OpenAI stellte zunächst einmal nur vor, wie das Modell in unterschiedlichen KI-Benchmarks abschnitt. Aber diese Ergebnisse hatten es in sich.

o3 zeigt starke Performance bei AGI-Benchmark

Vielbeachtet wurde dabei vor allem die Benchmark namens ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), bei der zwei Varianten des o3-Modells deutlich bessere Ergebnisse erzielten als die bisher führenden o1-Modelle. Das Ziel von ARC-AGI ist es zu messen, wie sich eine KI im Umgang mit ihr unbekannten Aufgaben schlägt.

Wie die O3-Modelle verglichen mit anderen OpenAI-Modellen abschneiden // Grafik: ARC Prize

Es gibt unterschiedliche Definitionen von AGI. Die meisten davon verstehen AGI aber als ein System, das sämtliche intellektuellen Aufgaben mindestens so gut oder besser als ein Mensch erledigen kann.

Die ARC-AGI-Benchmark wurde von François Chollet konzipiert. Er definiert AGI als ein System, das “in der Lage ist, effizient neue Fähigkeiten zu erwerben und neuartige Probleme zu lösen, für die es trainiert wurde.”

Eine AGI ist also nicht für eine bestimmte Aufgabe trainiert, sondern kann jegliche Aufgaben übernehmen. Es ist weitgehender Konsens in der KI-Szene, dass solche Systeme noch nicht existieren. OpenAI wurde aber beispielsweise explizit mit dem Ziel gegründet, AGI zu erreichen.

Chollet gehört zu den bekanntesten Namen der internationalen KI-Szene. Er hat die bekannte KI-Library Keras entwickelt und seit einigen Jahren für Google tätig. Dem von ChatGPT ausgelösten Hype rund um generative KI steht Chollet seit Anfang an eher kritisch gegenüber, wie beispielsweise auch dieser brutkasten-Bericht wenige Wochen nach Erscheinen von ChatGPT thematisierte.

o3: “Wir befinden uns auf neuem Terrain”

Umso interessanter ist es, was Chollet nun zu den Ergebnissen des o3-Modells bzw. seiner Varianten zu sagen hat. In einem Blogeintrag attestiert er OpenAI, mit dem Modell einen “bedeutenden Sprung nach vorne” erreicht zu haben.

Die Performance des Modells stelle “einen echten Durchbruch” in der Anpassungsfähigkeit und Verallgemeinerung” von KI-Modellen dar”, wenn es darum gehe, wie sich KI-Modelle an neue Aufgaben anpassen könnten. o3 stelle nicht bloß einen “schrittweisen Fortschritt” dar. Vielmehr befinde man sich auf “neuem Terrain”, das “ernsthafte wissenschaftliche Aufmerksamkeit” erfordere.

Aber es ist schon Artificial General Intelligence (AGI)? Hier schränkt Chollet ein: “o3 scheitert immer noch an einigen sehr einfachen Aufgaben, was auf grundlegende Unterschiede zur menschlichen Intelligenz hinweist”. Dennoch befeuerten die Ergebnisse die Diskussion rund um AGI – und manche Stimmen sahen, anderes als Chollet, mit o3 AGI sogar bereits erreicht.

Selbst wenn dem so wäre, wäre es zum jetzigen Zeitpunkt schwer nachzuprüfen: Denn das Modell ist noch nicht veröffentlicht. Forscher:innen im Bereich der KI-Sicherheit können sich für Zugang vormerken lassen. Wann und zu welchen Konditionen das Modell für Endnutzer:innen zugänglich sein wird, ist aktuell noch unklar. Klar ist allerdings schon jetzt, dass die beeindruckenden Ergebnisse bei der ARC-AGI-Benchmark enorme Rechenressourcen erforderten – und dementsprechend teuer waren.

Reasoning-Modelle

Das o3-Modell ist eine verbesserte Version des o1-Modells, welches OpenAI am 4. Dezember veröffentliche und das zuvor bereits in Preview- und Mini-Varianten für ChatGPT-User:innen zugänglich gewesen war. Dieses Modell unterscheidet sich zu dem im Mai 2024 veröffentlichten GPT4o-Modell insofern, als es auf einen “Reasoning”-Ansatz setzt.

OpenAI bezeichnet GPT4o weiterhin als das “vielseitige, hochintelligente Flagship-Modell”, das für die “meisten Aufgaben” die richtige Wahl sei. Die o1-Modelle wiederum referenziert das Unternehmen als “Reasoning-Modelle, die sich bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben auszeichnen”.

Enduser:innen von ChatGPT merken dies in der Nutzung vor allem insofern, als sich die o1-Modelle länger Zeit nehmen, Ergebnisse zu produzieren. Diese Modelle “verbringen mehr Zeit mit Nachdenken, bevor sie reagieren”, wie es OpenAI formuliert. In einigen (aber nicht notwendigerweise in allen) Bereichen liefern sie dann deutlich bessere Ergebnisse als die bisherigen Modelle.


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