12.07.2023

Alex Osterwalder: “CEOs müssen 40 bis 60 Prozent der Zeit mit Innovationen verbringen”

Interview. Der Schweizer Innovationsexperte Alex Osterwalder ist vor allem als Erfinder des Business Model Canvas bekannt. Kürzlich trat er am Wiener Strategieforum auf, wo er brutkasten ein Interview gab.
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Alex Osterwalder
Alex Osterwalder am Wiener Strategieforum | Foto:

Alex Osterwalder ist der Erfinder des Business Model Canvas – einem Ansatz, mit dem sich Geschäftsmodelle visuell dargestellt, eingeordnet und weiterentwickelt werden können. Der Schweizer ist Autor mehrerer internationaler Bestseller und derzeit hauptsächlich als Unternehmer mit seiner Firma Strategizer tätig. Mit dieser berät er Unternehmen bei der Umsetzung von Innovationen. Daneben ist Osterwalder Visiting Professor am IMD Business School.

Im Juni war Osterwalder am Wiener Strategieforum zu Gast und bekam dort den Theory-to-Practice Strategy Award verliehen. Am Rande der Veranstaltung stand er brutkasten für ein kurzes Interview zur Verfügung.


brutkasten: Was sind Ihrer Meinung nach die wichtigsten Erfolgsfaktoren, damit Unternehmen innovativ sind?

Alex Osterwalder: Nummer eins ist die Füh­rungs­equi­pe. Der CEO muss 40 bis 60 Prozent der Zeit mit Innovationen verbringen. Wenn das der Fall ist, dann ist alles andere eigentlich relativ einfach. Wenn das nicht der Fall ist und ein CEO nur fünf Prozent der Zeit oder gar null Prozent der Zeit investiert, dann kann das Unternehmen keine Innovation betreiben. Doesn’t happen.

Ist das nicht ein sehr hoher Prozentsatz?

Ja, aber die Frage ist: Wie ernst nimmt man die Zukunft? Wenn die Zukunft nicht wichtig ist, okay, dann muss ich mich nicht damit befassen. Aber wenn die Geschäftsmodelle sich verändern, dann muss man sich damit befassen. Heute gehen 40 Prozent der CEOs in der Welt davon aus, dass ihr Geschäftsmodell in den nächsten zehn Jahren nicht überleben wird. Dann muss man sich mit der Zukunft auseinandersetzen und mit Innovation.

Und Innovation ist nicht nur Research & Development (R&D). Innovation ist auch Business-R&D. Es sind nicht nur Technologie und Produkte, es sind neue Geschäftsmodelle.

Können Sie das ein bisschen näher ausführen, wo der Unterschied dann liegt?

Es gibt drei verschiedene Arten von Innovation. Eins: Das ist Efficiency Innovation. Da verbessere ich Prozesse. Dann mache ich mein bestehendes Geschäftsmodell besser.

Dann gibt es Sustaining Innovation. Da mache ich neue Produkte, neue Werte, vielleicht neue digitale Kanäle, bin aber immer noch im selben alten “Geschäftsmodell”.

Und dann gibt es Transformative Innovation. Da geht es darum wirklich was ganz Neues zu machen. Das muss nicht unbedingt Self-Destruction sein, das kann auch auf einem bestehenden Geschäftsmodell aufbauen. Aber es sind ganz ganz neue Werte versprechen mit neuen Geschäftsmodellen, neuen Vertriebskanälen, Einkommensquellen.

Das ist natürlich schwierig zu machen, weil ein Unternehmen darauf getrimmt ist, ein bestehendes Geschäftsmodell gut auszuführen. Da ist es natürlich schwierig, etwas Neues zu machen. Da muss man eine Unternehmensstruktur aufbauen, um das umsetzen zu können.

Woran scheitern denn Innovationen in der Praxis bei Unternehmen am häufigsten?

Am fehlenden Management Buy-in, das ist ganz einfach. Es gibt sehr viele Unternehmen, die machen Innovationsaktivitäten: Accelerators, Hackathons, Silicon Valley Tours. Aber das nennen wir Innovation Theater, weil das Management den Innovationen keine Power gibt. Und dann passiert nichts. Es wird bottom-up gut gemacht, aber top-down wird das nicht wirklich angefasst.

Wenn die Füh­rungs­equi­pe da mitmacht und es betreibt, dann ist es nicht so schwierig, Innovationen zu betreiben. Die Füh­rungs­equi­pe soll nicht die konkreten Ideen auswählen, sondern das System dafür bauen. Wir wissen heute, wie man es macht. Wenn das Top-Management dabei ist, dann ist es wirklich, wirklich machbar.

Wie ernst nehmen CEOs das Thema Innovation und wie hat sich das in den vergangenen zehn Jahren verändert?

Das hat sich sehr stark verändert. Heute sagen 75 Prozent der Unternehmen, dass Innovation ein Top-3-Thema ist. Das ist ein bisschen ein Clash mit der Fähigkeit, Innovation zu skalieren. Nur ungefähr 20 Prozent der Unternehmen sind wirklich fähig, innovation at scale zu betreiben. Es gibt einen Graben zwischen der Ambition und der Fähigkeit, es auch umzusetzen. 

Aber heute sieht das ganz anders aus als vor fünf bis zehn Jahren. Die meisten CEOs gehen das Thema wirklich an. Vor allem in gewissen Industrien, wo man einfach nicht mehr drum herum kommt: Finance, Banking, Food and Beverage. Das ist ein Thema, das hat einen ganz anderen Stellenwert. Da wird heute nicht nur darüber gesprochen, sondern da wird wirklich was gemacht. Wir gehen weg von Innovation Theater zu Innovation Results. Eine positive Entwicklung.

Wie sehen Sie denn den Stellenwert von Startups verglichen mit Corporates, wenn es um Innovation geht?

Ich denke, wir Startups werden immer Disruption betreiben, das ist immer spannend. Aber wenn man sich überlegt, wer wirklich die Welt beeinflussen kann, dann sind das Großunternehmen. Die haben eine Brand, die haben Kunden, die haben einen Vertriebskanal, die sind schon groß. 

Was denen aber fehlt, ist ein System, um Innovationen großflächig zu betreiben. In der Zukunft werden die bestandenen Unternehmen, das können Mittelständler oder Großunternehmen sein, viel, viel besser werden bei der Innovation, aber es braucht immer noch Startups, die die ganz wilden Ideen angehen. Es wird es immer beides geben, aber ich denke, die Großunternehmen werden da sehr, sehr stark aufholen.

Das Interview mit Alex Osterwalder am Wiener Strategieforum im Videoformat:


Titelbild: Andreas Kowacsik

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“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
27.01.2025

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