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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KI-Agenten
© Philipp Lipiarski - Elizabeth F. Churchill.

Auf der diesjährigen uxcon hielt Elizabeth F. Churchill eine Keynote über die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion. Sie ist Professorin sowie Gründungsdirektorin des Fachbereichs für Human-Computer Interaction (HCI) an der MBZUAI in Abu Dhabi und zählt zu den prägenden Stimmen im Bereich Psychologie, Künstliche Intelligenz und Kognitionswissenschaften.

Bei Google, eBay und Yahoo tätig

Im Laufe ihrer Karriere baute sie Forschungsteams für Tech-Giganten wie Google, eBay, Yahoo und PARC auf. Für ihre Führungsrolle und ihren Einfluss auf die Tech-Branche wurde die Wissenschaftlerin vielfach ausgezeichnet, zuletzt unter anderem mit dem SIGCHI Lifetime Practice Award 2024.

In Wien erörterte sie in den Hallen der Hauptuniversität das Zusammenspiel von Mensch und Technologie und erklärte brutkasten gegenüber den fundamentalen Paradigmenwechsel, der aktuell die gesamte Software-Welt erfasst: den Aufstieg agentischer KI-Systeme. Dabei machte sie deutlich, dass dieser Wandel ein neues Verständnis von Kontrolle und Autonomie erfordert.

Vom Werkzeug zum Agenten: Der Unterschied

Die entscheidende Veränderung bei KI sei weniger, dass Systeme „bessere Antworten“ geben, sondern dass sie zunehmend selbstständig handeln könnten. Klassische Software – ob deterministisches Werkzeug oder reaktives KI-System – habe stets auf konkrete Eingaben des Menschen gewartet.

Ein KI-Agent dagegen bekommt ein Ziel und bestimmte Rahmenbedingungen und kann daraus einen adaptiven Ausführungsplan ableiten, Werkzeuge und APIs nutzen sowie mehrere Schritte selbstständig ausführen. Bei Multi-Agenten-Systemen arbeiteten mehrere solcher Agenten zusammen, oft als sich selbst korrigierende „Schwärme“, die asynchron im Hintergrund laufen.

Damit verändert sich auch die Rolle des Menschen „dramatisch“: Menschen bedienen das System nicht mehr zwangsläufig Schritt für Schritt, sondern würden zu einer Art „Flugdirektor“ (Supervisory UX), der Ergebnisse definiere und den Weg dorthin überwache. Diese Entwicklung bringe, Churchill zufolge, bisherige, starre Benutzeroberflächen an ihre Grenzen.

Ghost-State-Dilemma

Wenn Agenten im Hintergrund arbeiteten, drohe Nutzer:innen der Verlust des Kontexts – ein sogenanntes „Ghost-State-Dilemma“, bei dem nicht mehr nachvollziehbar sei, in welchem Zustand sich Prozesse aktuell befänden. Ein Kernrisiko dabei ist die unterschiedliche Entscheidungsarchitektur (Choice Architecture) von Mensch und Maschine: Während der Mensch bei Aufgaben – wie etwa einer Hotelbuchung – intuitive, visuelle und kontextuelle Nuancen (Größe des Zimmers, Lage) abwäge, operierten Agenten rein deterministisch anhand von API-Vorgaben.

Diese Diskrepanz kann dazu führen, dass Agenten durch kumulative Fehler vom eigentlichen Ziel abwichen oder APIs auf unerwartete Weise ausnutzten. Achtsam mit agentischen Systemen zu arbeiten, erfordere deshalb ein völlig neues Design-Paradigma: Autonomie müsse bewusst begrenzt und Kontrolle sichtbar gehalten werden, meint Churchill.

Kill Switches

Aus diesem Rollenwechsel leitet die Expertin konkrete Gestaltungsmechanismen ab: Vor kritischen Aktionen sollte der Mensch geplante Schritte in sogenannten „Trockenläufen“ (Plan Dry Runs) prüfen und freigeben können. Zudem brauche es klare und vor allem transparente Zusammenfassungen, sobald sich ein Prozess plötzlich ändert, sowie „Circuit Breaker“ (Kill Switches), um laufende Prozesse sofort zu unterbrechen, falls sie aus dem Ruder laufen.

Die zentrale Frage lautet somit für Churchill nicht mehr nur: „Was kann die KI?“, sondern: „Wie gestalten wir die Sichtbarkeit ihrer autonomen Entscheidungen – und wo muss der Mensch zwingend die Kontrolle behalten?“

„Je höher die Tragweite des Kontexts, desto weniger Autonomie sollte das KI-System bei kritischen Entscheidungen haben“, sagt sie. Wo genau diese Grenze verläuft, müssten KI-Designer für jeden Anwendungsfall neu bestimmen.

Die Falle der heimlichen Entmächtigung

Aus Churchills Sicht sei ein entscheidender Punkt, dass Unternehmen die Falle der „heimlichen Entmächtigung“ vermeiden müssten, also der stillen Einschränkung menschlicher Handlungsfähigkeit unter dem „Deckmantel der Bequemlichkeit“. Systeme sollten keine „undurchsichtigen Blackboxen“ sein, die allein Entscheidungen treffen.

Co-Governance als Notwendigkeit

Über einzelne Sicherheitsmechanismen hinaus brauche es laut Churchill zudem ein grundsätzliches Governance-Prinzip: Menschen gewöhnten sich zunehmend daran, mit Systemen über Gespräche einfache Aufgaben zu erledigen. Wenn es jedoch um wichtige oder emotionale Entscheidungen gehe, stießen sie schnell an ihre Grenzen. Deshalb müssten sie im Sinne von Co-Governance weiterhin informiert und in den Entscheidungsprozess eingebunden bleiben.

Churchills Erfahrung nach konzentriert sich die Industrie vor allem auf Leistungstests, gute Sprache und die Fähigkeiten von KI-Modellen. Dabei würde die langfristige Wirkung auf Menschen und Gesellschaft oft zu wenig berücksichtigt.

„Menschliche Erfahrung bleibt chaotisch, kulturell vielfältig und in gelebten Umgebungen verankert“, sagt sie. „Wir müssen den Fokus vom Bau von Generalisten-Modellen, die plausible Antworten produzieren, hin zur Entwicklung kulturell kontextualisierter und resilienter Werkzeuge verschieben, die echtes menschliches Aufblühen (human flourishing) und kritisches Denken unterstützen.“

Ratschläge für Startups

Laut Churchill sei es ein großer Fehler, generative KI als Ersatz für Fachwissen zu sehen. Sie sollte vielmehr dazu dienen, vorhandenes Fachwissen zu unterstützen und zu erweitern. Startups würden dabei oft ein zentrales Problem übersehen: Sie würden Foundation-Modelle in „Thin Wrappers“ verpacken (wie automatisierte Bewerber-Screenings oder Kundensupport-Bots), ohne robuste Schutzmechanismen einzubauen.

„So sahen sich beispielsweise Unternehmen wie die ‚National Eating Disorders Association‚ (NEDA) unmittelbar mit Gegenreaktionen konfrontiert, nachdem sie geschulte menschliche Mitarbeiter der Helpline durch einen KI-Chatbot ersetzt hatten, der innerhalb weniger Tage begann, schädliche Ratschläge zum Thema Diäten zu geben“, nennt sie ein warnendes Beispiel. „Unternehmen können erfolgreich sein, wenn sie KI direkt in spezifische, professionelle Arbeitsabläufe einbetten, beispielsweise indem sie das Modell als fachkundiges kollaboratives Gerüst behandeln, anstatt zu versuchen, die Fachkraft vollständig zu automatisieren bzw. überflüssig zu machen.“

„Ich vermeide gerne utopische und dystopische Visionen“

Neben der Gefahr, dass Menschen aus der Kontrolle gedrängt werden, sieht Churchill ein zweites Problem: die Eskalation des Wettbewerbs der Tech-Giganten rund um KI, die sie als berechtigte Krise innerhalb der Spitzenforschung bezeichnet.

„Leider übertreffen wettbewerbsorientierte Marktanreize die Governance-Mechanismen immer wieder“, sagt sie. „Es ist enttäuschend, dass dies der Fall ist. Aber das Problem als ein spekulatives Science-Fiction-Szenario des Aussterbens zu rahmen, kann von systemischen Schäden ablenken, die in Echtzeit stattfinden. Persönlich vermeide ich gerne utopische und dystopische Visionen. Daher bin ich weniger besorgt über eine sich selbst verbessernde Superintelligenz, die außer Kontrolle gerät, als vielmehr über den schleichenden Zusammenbruch institutioneller Verantwortlichkeit und die Übertragung lebensverändernder Entscheidungen an fragile, nicht nachvollziehbare statistische Systeme.“

Florieren kleiner Volkswirtschaften

Für Europa sieht Churchill in diesem „Rennen“ mit den USA und Asien „nicht alles verloren“, vielmehr bestehe der Fehler darin, die hochzentralisierten, rechenintensiven Foundation-Modelle aus Silicon Valley oder Shenzhen zu kopieren.

„Ich glaube, dass die Zukunft der KI auf Vertrauen, Präzisionstechnik, eingebetteter industrieller Automatisierung, souveräner Dateninfrastruktur und strikter regulatorischer Compliance (EU AI Act) beruht“, betont sie. „Kleine Volkswirtschaften mit hohem Vertrauen wie Österreich werden florieren, indem sie spezialisierte Nischen fördern. Wie etwa verifizierbare industrielle KI, menschenzentrierte Fertigungsautomatisierung, hochzuverlässige biomedizinische Werkzeuge und vertrauenswürdige Systeme des öffentlichen Sektors.“

Die Welt in fünf Jahren

Churchill wagt einen – wenn auch schwierigen – Blick in die Zukunft: „In fünf Jahren wird die Neuartigkeit von Konversationen hoffentlich nicht mehr so sehr im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit stehen“, meint sie. „Hoffentlich werden wir erkennen, dass der generative Hype eine Infrastrukturphase für eine Ära hybrider kollektiver Intelligenz war. Die dominante Herausforderung wird nicht die technische Skalierung sein, sondern soziotechnische kognitive Architekturen. Und die Frage, wie wir das Bauen, Managen, Ausbilden, Kurskorrigieren und Steuern navigieren, wenn hybride menschlich-synthetische Agentenlogik in die grundlegende Struktur der täglichen Arbeit und des gesellschaftlichen Lebens eingewoben ist?“

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