13.06.2019

BCG-Studie: Startups ziehen in der Arbeit mit Corporates den Kürzeren

Eine umfassende Studie der Boston Consulting Group (BCG) zu Corporate-Startup-Collaboration im DACH-Raum zeigt: Für Startups ist das Ergebnis einer Kooperation seltener befriedigend, als für Großunternehmen. Und österreichische Corporates hinken im DACH-Vergleich hinterher.
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BCG-Studie: Corporate-Startup-Collaboration
(c) fotolia.com - gearstd

Für die Studie „After the Honeymoon Ends: Making Corporate-Startup Relationships Work“ befragte die Boston Consulting Group (BCG) insgesamt 190 große Unternehmen und 90 Startups im gesamten DACH-Raum. Insgesamt 570 Unternehmen wurden zudem auf den Einsatz von Corporate-Startup-Collaboration-Vehikeln gescreent. Das wohl herausstechendste Ergebnis der Befragung für den Gesamtraum: Weniger als die Hälfte der befragten Startups (45 Prozent) ist mit den durchgeführten Projekten zufrieden. Bei den befragten Corporates sind es immerhin 55 Prozent.

+++ Fokus: Corporate Innovation +++

Zu lange Entscheidungsprozesse als größter Painpoint für Startups

BCG fragte auch nach den Gründen für das Scheitern von Collaboration-Projekten (siehe Grafik). Auf Startup-Seite nehmen zu lange Entscheidungsprozesse (wenig überraschend) den Negativ-Spitzenplatz ein. Sie wurden von 25 Prozent der Befragten genannt (im Gegensatz zu 20 Prozent bei den befragten Corporate-Vertretern). Auf Seiten der Großunternehmen wiederum wird das Fehlen gegenseitiger Anerkennung bzw. das „nicht auf Augenhöhe“ Zusammenarbeiten mit 25 Prozent Zustimmung als größter Painpoint identifiziert – das sehen hingegen nur 11 Prozent der befragten Startup-Gründer als eines der größten Probleme.

Gaps in der Problem-Wahrnehmung

Noch größere Gaps in der Problem-Wahrnehmung gibt es beim Punkt „keine klare Steuerung und Governance“, der von 22 Prozent der Corporates, aber nur von 3 Prozent der Startups als Grund fürs Scheitern gesehen wird, und umgekehrt bei „mangelnde Fähigkeit, mit unterschiedlichen Mindsets umzugehen“, die 11 Prozent der Startups, aber nur 2 Prozent der Großunternehmen als massives Problem sehen. Relativ einig sind sich Corporates und Jungunternehmen bei der Problemquelle „unangemessene oder intransparente Erwartungen“ (Corporates: 21 Prozent; Startups: 19 Prozent).

BCG: Die größten Painpoints in der Kooperation
(c) BCG: Die größten Painpoints in der Kooperation

Corporates: Große Erwartungen in Pilotierung und neue Umsatzquellen

Nach eben diesen Erwartungen und deren Erfüllung fragte BCG in einem weiteren Fragenblock. Demnach wünschen sich Großunternehmen in der Corporate-Startup-Collaboration vor allem Pilotprojekte (von 43 Prozent der Befragten genannt) und neue Umsatzquellen (39 Prozent). Auch eine Änderung der Unternehmenskultur (28 Prozent) und der Zugang zu Talenten (27 Prozent) stehen hoch im Kurs. Diesen letzten Punkt sehen aber nur 35 Prozent der befragten Corporates erfüllt. Besonders zufrieden (58 Prozent) sind sie dagegen mit der Erfüllung der Erwartung, neue Technologien und Märkte zu scouten. Generell bewegen sich die Quoten bei der Erfüllung von Erwartungen um die 50 Prozent (siehe Grafik).

BCG: Erwartungen und deren Erfüllung bei Corporates
(c) BCG: Erwartungen und deren Erfüllung bei Corporates

Startups: Viele Erwartungen kaum erfüllt

Anders sieht es bei den befragten Startups aus. Zwar sind die drei wichtigsten Erwartungen, Umsatzsteigerung durch neue Absatzmöglichkeiten (von 73 Prozent der Befragten genannt), Umsatzsteigerung durch Marktzugang (60 Prozent) und neue Referenzen und gesteigerte Reputation (50 Prozent) recht gut erfüllt (siehe Grafik). Andere Punkte sehen die befragten Startups dagegen kaum umgesetzt, etwa den Erwerb technischen Know-hows (13 Prozent), den Zugang zu IP und Daten (16 Prozent) oder den Zugang zu Kapital (17 Prozent).

BCG: Erwartungen und deren Erfüllung bei Startups
(c) BCG: Erwartungen und deren Erfüllung bei Startups

ATX-Konzerne hinken bei Corporate-Startup-Collaboration hinterher

Im Rahmen der BCG-Studie wurden auch die Startup-Aktivitäten der Großunternehmen in Deutschland, der Schweiz und Österreich verglichen. Fünf Kategorien wurden dafür definiert: Digital- bzw. Innovationslabs, Corporate Venture Capital, Inkubatoren, Accelerators und Kooperations-Units. Dabei zeigt sich, dass österreichische börsennotierte Unternehmen im Vergleich deutlich hinterherhinken. Gerade neun von 20 ATX-Unternehmen nutzen überhaupt eine der genannten Kooperationsformen. Bei den DAX-Konzernen sind es dagegen 29 von 30, im Schweizer Leitindex SMI 18 von 20.

Heimische Familienunternehmen im Vergleich offener

Auch wenn es um die Anwendung mehrerer der genannten Vehikel geht, zeigt sich ein massiver Unterschied zwischen ATX- und DAX- bzw. SMI-Unternehmen. Während sechs DAX-Konzerne und immerhin ein SMI-Konzern alle fünf Kooperationsformen nutzt, kommt der in diesem Bereich stärkste ATX-Konzern, UNIQA, auf vier Vehikel-Arten (siehe Grafik). Im Vergleich zum DACH-Durchschnitt offener für Startup-Kooperationen zeigen sich dafür allerdings heimische Familienunternehmen. Immerhin 60 Prozent nutzen hierzulande zumindest eine der Kooperationsformen.

BCG: DACH-Unternehmen im Vergleich
(c) BCG: DACH-Unternehmen im Vergleich

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Apollo, KI, Altgiechisch, Mistral
© Österreichische Nationalbibliothek/ÖAW/Daniel Hinterramskogler - Papyrus aus der römischen Kaiserzeit mit einer griechischen Geburtsanzeige, von Apollo rekonstruiert (Römisches Ägypten, 149 n. Chr.) und Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW.

In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.

Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“

Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.

„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“

600 Millionen Wörter

Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.

Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.

„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.

Apollo erkennt Sprachstufen

Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“

Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“

Weitere Stufen geplant

„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.

Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“

© ÖAW/Daniel Hinterramskogler – Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, bei der öffentlichen Vorstellung von Apollo.

Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.

Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.

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