01.08.2022

CDTM als Münchner Lehrstunde: Das Geheimnis der Spin-Off-Strategie

Das CDTM ist ein Joint Venture der Münchner TU und der Ludwig-Maximilians-Universität München. Bisher sind daraus über 240 Startups entstanden. Davon sieben Unicorns. Professor Klaus Diepold und der Gründer des PropTechs Alasco, Sebastian Schuon erklären das Münchner Erfolgsgeheimnis und liefern damit - auch für österreichische - Universitäten ein Fallbeispiel, wie "Spin off"-Absichten gedacht und gebaut gehören. Ein Faktor dabei: Keine Startups gründen wollen.
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CTDM, Klaus Diepold, Spin Off Uni, TU München, LUM,
(c) Astrid Eckert - Klaus Diepold, Professor an der Technischen Universität München, spricht über den Transfer von Bildung zu Business.

Eigentlich ist es ganz simpel, was das CDTM macht: „Wir entwickeln Innovatoren und nicht nur Startups“, erklärt Klaus Diepold, Professor an der Technischen Universität München (TUM). „Es steht nicht in unserer Agenda, Gründer zu erzeugen, sondern Talenten, die Möglichkeit zu geben, genau das umzusetzen, von dem sie glauben, dass es ist wichtig ist.“

Das CDTM (Center for Digital Technology and Management) ist ein 1998 gegründetes, gemeinsames Forschungs- und Lehrinstitut der Technischen Universität München sowie der Ludwig-Maximilians-Universität. Und sitzt „freischwebend“ zwischen beiden Universitäten.

25 Plätze pro Semester fürs CDTM

Studierende aller Fakultäten können sich für das Studienprogramm bewerben, das parallel als Zusatzpaket zum Hauptstudium mitläuft. Pro Semester werden aus 300 Bewerbungen 25 Plätze vergeben.

Inhaltlich finden Teilnehmer:innen mehrere Kurse vor, konkret ein paar Kernmodule, ergänzt durch Wahlprogramme.

Im „Trend-Seminar“ wird mit Industriepartnern ein Thema untersucht. Beim „Management Product Developement“ sitzen kleinere interdisziplinäre Teams von maximal sechs Personen zusammen und bauen – ebenfalls mit Partnern aus der Industrie – eine Produktidee aus. Meist aus dem Interessensgebiet der Gäste. Hierbei geht es nicht bloß um Theorie, sondern es werden Prototypen entwickelt und jene gleich getestet.

Im „Entrepreneurship Lab“ indes lernen Teams mit strategischen Beratern für Unternehmen das Beratungsgeschäft kennen. Und stellen sich unter anderem die Frage, wohin soll die Firmenstrategie gehen. Optional ist noch ein Auslandsaufenthalt für ein halbes Jahr an einer der Partner-Universitäten möglich. Das ganze Programm dauert drei bis vier Semester, parallel zum normalen Unterricht.

Sieben Unicorns von der TU München und der Ludwig-Maximilians-Universität

Der Erfolg beider Münchner Universitäten spricht allein in Zahlen Bände. Sieben Unicorns und über fünf Milliarden Euro, die in – übers Programm – entstandene Startups geflossen sind, zeichnen ebenso beeindruckende Fakten, wie auch die Namen jener Unicorns, die Almumnis gegründet haben: Trade Republic, die Razor Group, Personio, Tier, monzo, forto und foodora.

Man bemerkt schnell, dass zwischen Diepolds Zeilen eine zwanghafte auf Startup-Gründung ausgelegte „Joint Venture Spin Off-Strategie“ in seinen Augen der falsche Weg wäre, um ähnlichen Erfolg zu suchen. Besonders seine Aussage, „wir entwickeln Innovatoren, nicht Startups“ gilt hier als der Leitfaden, der sich seit vielen Jahren durch die Geschichte des CDTM zieht, betrachtet man das Münchner Modell von außen.

Rund ein Drittel aller Absolvent:innen des „Zusatzstudiums“ landen zwar im Startup-Bereich, ein zweites Drittel jedoch in der Industrie und ein weiteres promoviert und geht in die Wissenschaft. Was auch im Sinne des „Rückflusses“ ein wichtiger Erfolgsaspekt ist, wie sich zeigt.

Die beiden Universitäten sind nämlich nicht an den Startups bzw. finanziellen Erfolgen ihrer Teilnehmer:innen beteiligt, sondern sie ziehen jene in ihr Alumni-Netzwerk hinein. Was Synergien erzeugt.

Ein Circle-System im CDTM

„Frühere Absolvent:innen kommen als ‚Business Angels‘ fürs Seed-Funding zurück und investieren in die nächste Generation. Sie unterrichten und begleiten oder sind eine der Lerneinheiten, die als Kurse angeboten werden“, erklärt Diepold. „Feiern werden ab und zu gesponsert, aber sowohl materiellen Rückfluss, als auch Anteilsaneignung an Unternehmen gibt es bis dato nicht. Das hat unter anderem auch damit zu tun, dass wir (Anm.: CDTM) kein eigenes Rechtsgebilde sind.“

Einer dieser „Rückflüsse“ ist Sebastian Schuon. Der Gründer des PropTechs Alasco – das in Österreich Soravia, Cuubuus Real und Alpin Immo als Kunden bedient – hat Benjamin Günther während des Studiums am CDTM kennengelernt und mit ihm 2008 sein erstes Startup Stylight gegründet. 2016 verkauften sie es für 80 Millionen Euro an Pro7Sat1.

CDTM, Alasco, München, TUM, LUM,
(c) Alasco – Die Alasco-Founder Benjamin Günther, Anselm Bauer-Wohlleb und Sebastian Schuon.

Nach einer kurzen Auszeit haben sich die zwei Founder vor allem als Business Angels und Investoren engagiert. So waren sie z.B. beim Unicorn Personio mit an Bord. Heute leiten sie (mit Anselm Bauer-Wohlleb) ihr Property-Startup, in das auch Personio-CEO Hannes Renner investiert ist.

„Social fit“ wichtig für CDTM-Platz

Laut Schuon braucht es drei Dinge, um einen der 25 Plätze im CDTM zu ergattern. Gute Noten wären ein Faktor, jedoch müsse man nicht zwangsweise „top of the class“ sein, da das Center sicherstellen will, dass Teilnehmer:innen mit ihrer Arbeitsbelastung gut durchkommen.

Zudem sei ein gewisser „social fit“ wichtig. Es würden nicht bloß die guten Noten zählen, sondern die Persönlichkeit. Und schlussendlich lege man Wert auf „Diversity“ – im Sinne von „open minded people“.

Beim CDTM würden dadurch vor allem Konstellationen entstehen, die sonst kaum Berührungspunkte haben. Etwa wenn BWLer auf Tekkies treffen, wie Schuon sagt: „Es ist wichtig, einmal zusammenzuarbeiten sowie Vorbilder und ein Netzwerk zu haben. Da merkt man, dass mal als Team funktioniert.“

BMW als Industriepartner

Der Alasco-Gründer selbst hatte zu seiner Zeit als Studierender die Aufgabe für BMW eine Marketingkampagne für „ein BMW in 15 Jahren“ zu erstellen. Solch konkreten Aufgabenstellungen würden dazu führen, dass sich Leute mehr „reinhauen“ als bei theoretischen Semester-Arbeiten, die oft im Papierkorb landen, meint er.

Schuon selbst hält regelmäßig zwei bis drei Kurse im Center, darunter Organisationsaufbau und ein VC-Kurs. Auch er bestätigt Diepolds Einstellung hinsichtlich Strukturaufbau des Münchner Joint Ventures.

„Wichtig ist, dass das CDTM nicht notwendigerweise dafür gegründet wurde, um Startups zu produzieren“, sagt er. „Wir haben einen Visionsprozess erschaffen und ‚empowern‘ die ‚leaders of tomorrow‘, die auch vielleicht eine NGO gründen oder in die Politik gehen. Es geht um Kompetenzen und Interdisziplinarität. Du wirst gezwungen, andere Personen zu erleben und mit ihnen zu arbeiten.“

Ein Punkt, den sein Professor, Klaus Diepold, ebenfalls herausstreicht. Er nennt es „die richtigen Leute haben“ und bezeichnet das als die Grundzutat des CDTM. Personen mit digitalen Visionen müssen zueinander finden.

Die Erfolgsfaktoren der Spin Off-Strategie

„Es ist ein Prozess, der Jahre dauert und im Sinne von ‚trial and error‘ seine eigene Entwicklung durchläuft“, sagt er und mahnt dazu, ein paar Dinge zu beachten, um Erfolgsfaktoren zu generieren.

„Man muss dem Drang widerstehen, alles in eine bürokratische Zwangsjacke einzusperren“, so Diepold weiter. „Das Konzept muss möglichst ‚dünn‘ gehalten werden, frei schwebend sein und mit einem minimalen Aufwand von Verwaltung.“

Für eine einzelne Universität sei es wohl schwerer diesen Freiraum zu geben, meint der Professor, im Joint Venture funktioniere dies an manchen Stellen einfach anders.

Halte man sich daran, so würden „der gestalterische Freiraum, eine Minimierung der bürokratischen Akademisierung und allgemein der Bürokratie sowie die richtigen Individuen, zum Erfolg führen“, sagt er.

Nicht Technologie transferieren, sondern Innovatoren

Abschließend weist Diepold darauf hin, dass die meisten in Deutschland und Österreich bei der Frage, ‚wie man die Brücke zwischen der akademischen und Wirtschafts-Welt schlägt‘, an Technologietransfer denken. Dies sei falsch.

„Was wir jedoch transferieren können, sind Innovatoren. Menschen einfach in die Wildnis schicken. Und mehr auf unternehmerische Ausbildung setzen, bevor sie den Master gemacht haben und promovieren. Möglichst frühzeitig agieren. Das ist unser Konzept seit 20 Jahren, dessen Erfolg man an Zahlen ablesen kann“, sagt er. „Es ist besser, in Ausbildung zu investieren, als in Forschungsprojekte, wo vielleicht etwas in zwei Jahrzehnten herauskommt. So etwas ist nicht planbar.“

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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler  

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll. 

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“ 

Deal-Screening statt Deal-Sourcing 

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen. 

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen. 

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“ 

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“ 

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen. 

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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