05.08.2026
INTERVIEW

„Der Transfer ist das Schwierigste“: Ex-BMW Tech-Scouting-Leiter Frank Möbius über Technologie-Früherkennung

Technologie-Trends zu erkennen ist heute einfach, sie ins Kerngeschäft zu übersetzen bleibt die eigentliche Hürde. Frank Möbius hat BMWs Tech-Früherkennung sechs Jahre verantwortet und erklärt im brutkasten-Gespräch, woran der Transfer scheitert und wie er gelingt.
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Frank Möbius (links) | (c) BMW Group

Knapp 30 Jahre war Frank Möbius bei BMW. Zuletzt leitete er in der Konzernforschung den Bereich Technologiemanagement und -prognose und koordinierte das weltweite Netzwerk der BMW Technology Offices vom Silicon Valley bis Tokio. Seit 2023 gibt er seine Erfahrung als Senior Innovation Advisor bei der UnternehmerTUM GmbH in München, Europas größtem Gründerzentrum, weiter. Im Interview erklärt er, wie systematische Technologie-Früherkennung funktioniert, warum die meisten Unternehmen am Transfer der daraus gewonnenen Erkenntnisse scheitern und wie KI die Tech-Trenderkennung vereinfacht hat.


brutkasten: Sie waren fast 30 Jahre bei BMW. Wie sind Sie dort zum Thema Innovation gekommen?

Frank Möbius: Ich habe an der Uni Stuttgart Maschinenbau, Fachrichtung Fahrzeugtechnik studiert und nach dem Diplom Anfang 1990 meinen ersten Job bei der Lufthansa Technik in Frankfurt gefunden. Dort durfte ich die damals neuartigen stangenlosen Flugzeugschlepper mitentwickeln und 1992 den neuen Flughafen München damit ausrüsten – meine erste Berührung mit Innovationen und ihrer Einführung im Massengeschäft. Ich verließ die Lufthansa nach ein paar Jahren, um an der Uni Kaiserslautern über Robotik zu promovieren. Nach der Promotion kam ich 1996 zu BMW, meiner Wunschfirma in meiner Wunschstadt. Dort konnte ich viele unterschiedliche Funktionen übernehmen: erst arbeitete ich vier Jahre im Versuchsfahrzeugbau, dann vier Jahre im Personalwesen, ein lehrreicher “Side Step” für einen Ingenieur!

(c) BMW Group

Mitte 2004 durfte ich eine Abteilung für Vorentwicklung und Innovationsmanagement im Bereich Antriebsproduktion übernehmen. Daraus entstand meine Rolle im damals neuen elektrifizierten Antrieb für BMW – von der strategischen Inhouse-Entscheidung und fachlichen Befähigung der Firma bis zur Großserie: über zehn Jahre lang war ich für die Industrialisierung und später Entwicklung von Hochvoltbatterien verantwortlich, vom ersten A-Muster mit einem sehr kleinen Team bis zu 100 Mitarbeitenden. 2017 bin ich schließlich in die Forschung gewechselt und habe dort das Team “Technologiemanagement und -prognose” übernommen, das später in die Einheit “Open Innovation” integriert wurde.

Was macht so eine Open-Innovation-Einheit in einem Konzern konkret?

Mit Open Innovation Methoden erkennt und verwertet man frühzeitig innovative Signale und Trends, die außerhalb der eigenen Unternehmensgrenzen stattfinden. Wir schauen bewusst in Branchen jenseits des Automobilbaus: Consumer Electronics, Luft- und Raumfahrt, Medizin, Computing, Biomaterialien, etc. Immer mit der Frage im Hinterkopf: Was können wir davon für das eigene Kerngeschäft nutzen? Konkret: Technologische Trends aus der Cross-Industrie frühzeitig erkennen, verstehen, bewerten, ein Proof-of-Concept-Projekt durchführen, z. B. mit einem Startup, einer Uni, einem Fraunhofer-Institut, etc. und diese Ergebnisse dann in die Firma für die eigenen Produkte, Services und Prozesse transferieren.

(c) BMW Group

BMW hat dafür eine eigene Abteilung aufgebaut. Wie hängen die einzelnen Bausteine zusammen?

2015 wurde die Technologie-Früherkennung mit dem Technologie-Trendradar ins Leben gerufen, fast gleichzeitig wurde die BMW Startup Garage gegründet. Das Radar ist zunächst ein Visualisierungs- und Kommunikationstool: wir platzieren die erkannten Technologien nach Kategorien und Reifegraden, um frühzeitig aufzeigen zu können, was sich technologisch weltweit tut. Aber diese Erkenntnisse stehen erstmal nur auf dem Papier. Entscheidend ist nach Bewertung und Priorisierung die Verwertung dieser Erkenntnisse, der sogenannte Transfer. Dieser erfolgt dann oft mit Startups.

Hier kommt die BMW Startup Garage zum Einsatz. Sie betreibt Venture Clienting, d. h. sie investiert nicht, sondern scoutet im Netzwerk der internationalen BMW Tech Offices die besten Startups und koordiniert Innovationsprojekte mit den betroffenen BMW-Fachbereichen, die meist das Budget dafür stellen. Diese Startups müssen schon reifer sein, also ein stabiles Team, eine robuste Finanzierung, ein fertiges Produkt – ggf in anderen Branchen – und am besten schon erste Kunden haben. Das Ziel dabei ist immer, dass das Startup ein regulärer Lieferant für BMW werden kann, wir nennen das  “startup as a supplier”. Erst wenn die Lösung des Startups wirklich bei BMW zum Einsatz kommt – in Produkt, Service oder Prozess -, entsteht Impact!

Daneben gibt es das Team BMW iVentures als klassischer Risikokapital-Investor, der ebenfalls über das BMW Tech Office Netzwerk auch in ganz frühphasige Startups investiert. Außerdem gehört dazu ein BMW-interner Incubator und eine Crowd Innovation Plattform.

Wie läuft systematische Tech-Trenderkennung bzw. Tech-Scouting im Alltag ab?

Es gibt vier Prozessschritte: Scouten und Strukturieren, Diskutieren und Bewerten, Visualisieren und Vorbereiten und dann der Transfer in die passenden BMW-Fachbereiche und die dortige Umsetzung. Den ersten Schritt haben früher Mitarbeitende und Werkstudierende gemacht, heute erledigen das maßgeschneiderte KI-Agenten. Für den zweiten Schritt braucht man die Experten: Fachleute von intern und extern. Ggf wird zu einem bestimmten Tech-Trend eine Studie erstellt. Für den dritten Schritt sitzt man in Workshops zusammen und erarbeitet einen Vorschlag für das nächste Trendradar und mögliche Scouting- oder Prototypen-Projekte. Von einer Liste mit über hundert Themen bleiben dann vielleicht vierzig übrig, die auf das Trendradar kommen und fünf, die dann tiefergelegt werden.

(c) BMW Group

Und dann kommt der Teil, an dem viele scheitern.

So ist es! Die ganzen modernen Technologien und Trends kann man heute recht einfach im Netz recherchieren, Generative AI hilft dabei. Das Entscheidende aber ist am Ende: Was leitet das Unternehmen daraus ab? Nur neues Wissen, eine Produktverbesserung oder gleich ein neues Geschäftsmodell? Einfacher gesagt: was mache ich damit morgen besser als heute? Das ist das Schwierige, der Transferprozess. Dieser hat inhaltliche, strukturelle, finanzielle aber auch menschliche Aspekte. Der Transfer einer neuen, erstmal riskanten Technologie aus einer anderen Branche in die eigene Firma ist oft schwierig. Auch bei BMW hat es ein paar Jahre gedauert, bis erste Erfolge kamen und das Vorgehen akzeptiert war.

Was ist das Rezept, damit es funktioniert?

Man holt die Personen, die später die Erkenntnisse umsetzen sollen, frühzeitig in den Prozess mit hinein. Sie dürfen die Startups mit bewerten, sie erfahren sofort, wenn eine neue Technologie für ihren Fachbereich tiefergelegt werden soll, diese wird dann gemeinsam bewertet. Dafür gibt es in der BMW Startup Garage für jedes Ressort einen konkreten Schnittstellenpartner. Dann geht man gemeinsam in den betroffenen Fachbereich, organisiert die Ressourcen und plant das Projekt, damit das Startup den Prototypen bauen kann. Wichtig: für das Startup-Projekt wird oft das Geld des späteren Fachbereichs verwendet. Das erzeugt zusätzliches Commitment! Und das Zweite ist die Hierarchie: Wenn Du einen Bereichsleiter oder Geschäftsführer hast, der voll hinter Open Innovation steht und auch mal in oberen Etagen politisch unterstützt, dann funktioniert es deutlich besser, auch in Krisenzeiten mit Budgetknappheit.

(c) BMW Group

Was raten Sie einem Unternehmen, das ohne viel Budget mit Technologiemanagement starten will?

Man muss nicht gleich zehn Leute einstellen. Oft genügt erstmal eine Person mit den nötigen Ressourcen und Befugnissen, dazu evtl. einen Studierenden und ein paar Teilkapazitäten in den relevanten Fachbereichen als Unterstützung. Ggf hilft am Anfang auch eine externe Trendagentur oder ein passender Toolanbieter. KI-Kenntnisse sind wichtig, um einen KI-Agenten nutzen oder einen eigenen aufbauen zu können. Ein gutes, internationales Netzwerk in alle relevanten Industrien ist ebenso wichtig, denn inzwischen betreiben die meisten großen Firmen Technologie-Früherkennung im Rahmen von Corporate Foresight, man kann von ihnen lernen und Best Practices übernehmen. Ich habe aus meinen über 6 Jahren in dieser Rolle eine Liste mit den zehn wichtigsten Lessons Learned zusammengeschrieben. Da steht alles drin, was man braucht, man muss es halt nur noch machen.

Was machen Sie heute bei UnternehmerTUM?

UnternehmerTUM hat drei Zielgruppen: Talente, Startups und Unternehmen – vom großen  Corporate und Mittelstand bis zum Familienunternehmen. Meine Hauptarbeit liegt in der Innovationsberatung, wo ich meine BMW-Erfahrung einbringen kann. Daneben bin ich Startup-Mentor, halte Vorlesungen, unterstütze die Internationalisierung der UnternehmerTUM und betreue Delegationen. Und ich baue gerade einen KI-gestützten Technologie-Trendradar-Prozess für die UnternehmerTUM, die TUM Venture Labs und ihre Partner und Kunden auf. Der ist nochmal deutlich umfangreicher als ein Radar für die Automobilindustrie. Wir haben dafür einen KI-Agenten gebaut, der weltweit schwache Tech-Signale erkennt, also Technologien, die noch kein messbarer Trend sind. Diesen KI-Agenten trainiere ich täglich. Gerade für Mittelständler und Familienunternehmen ist das sehr hilfreich, weil sie in der Regel nicht das Netzwerk und die Möglichkeiten großer Firmen haben.

(c) BMW Group

Gibt es ein Beispiel aus Ihrer BMW-Zeit, das zeigt, was Open Innovation bewirken kann?

Aus der Tech-Trenderkennung und der Startup-Arbeit wurden in den letzten Jahren schon viele Projekte zu Quantum Computing, Fahrzeug-Satelliten-Kommunikation, Gesundheitsdaten-Monitoring im Fahrzeug, Panorama-Displays, In-Car-Gaming u.v.m. erfolgreich transferiert. Einiges davon ist schon im Auto zu erleben, manches wird noch kommen. Mein Lieblingsbeispiel ist das farbwechselnde Auto: keine klassische Trenderkennung, aber ein erfolgreicher Cross-Industry-Transfer und vielleicht sogar ein Trendsetter! Eine Mitarbeiterin von mir hatte vor vielen Jahren die mutige Idee, die Display-Funktionen eines E-Readers aufs Auto zu übertragen. Sie hat sich die E-Ink-Panels besorgt, einen Prototypen entwickelt und damit nach vielen Experimenten mit einigen Helfern den BMW iX Flow aufgebaut – übrigens anfangs im MakerSpace der UnternehmerTUM. Mit diesem Auto war sie mit BMW 2022 in der Schwarz-Weiß-Version und ein Jahr später mit dem BMW i VISION Dee in der Farbversion mit großem Erfolg auf der CES in Las Vegas: The Color-Changing Car! Das ist für mich der perfekte Cross-Industry-Transfer: Ich übertrage eine erfolgreiche Technologie aus einer Industrie in eine völlig andere und habe einen Nutzen daraus. Ob das in irgendeiner Form mal in Serie kommt? Wer weiß …

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Mathias Lipp-Rosenthal, Gründer der KI Schmiede | Foto: Lipp-Rosenthal

Das im August veröffentlichte Gesamtstaatliche Lagebild 2026 des Krisensicherheitsberaters im Bundeskanzleramt enthält einen Satz, der bislang wenig Beachtung fand: Angesichts der Cyberbedrohung rücke digitale Souveränität weiter in den Fokus der nationalen Sicherheit. Daraus leitet es eine unbequeme Handlungsoption ab, nämlich die Förderung von EU-Anbietern und den Verzicht auf externe Anbieter bei künftigen Beschaffungen. Im (ersten) Lagebild 2025 kam der Begriff nicht vor. Aus einem Standortthema wurde binnen eines Jahres eine Sicherheitsfrage.

Der Ist-Zustand ist bekannt. Verwaltung und Wirtschaft in Österreich laufen weitgehend auf Infrastruktur dreier US-Konzerne. Der CLOUD Act erlaubt US-Behörden den Zugriff auf Daten, die diese Unternehmen verarbeiten, unabhängig vom Standort des Rechenzentrums. Als Microsoft im Frühjahr 2025 plötzlich das Konto des Chefanklägers des Internationalen Strafgerichtshofs sperrte, wurde sichtbar, dass die Verfügbarkeit einer digitalen Grundleistung an einer Entscheidung außerhalb Europas hängen kann. Die Leistungsfähigkeit der Hyperscaler steht außer Streit. Zu klären ist, welche Funktionen ein Staat in fremder Hand belassen kann.

Vorbilder im öffentlichen Sektor

Das Österreichische Bundesheer hat mit der Umstellung auf LibreOffice die Kontrolle über einen zentralen Arbeitsplatzbaustein zurückgeholt, die Schweizer Armee migriert ihr Kommando Cyber auf openDesk.

Am weitesten gehen die Niederlande. Dort stellt die Regierung die gesamte Bundesverwaltung auf digitale Souveränität um. Seit Juli 2026 ist von US-Clouds für E-Mail und Dokumente abzuraten, Daten müssen in Europa bleiben und für jeden Dienst muss ein Ausstiegsplan vorliegen.

Sicherheit als Grundbedürfnis der Wirtschaft

Die Frage stellen sich zunehmend auch heimische Unternehmen. Sie wollen wissen, ob ihre Daten in Europa liegen, wer darauf zugreifen kann und ob der Dienst, auf dem ihr Tagesgeschäft läuft, morgen noch verfügbar ist. Souverän zu arbeiten heißt für sie vor allem, Sicherheit zu haben: dass Daten nicht von Drittstaaten abgegriffen werden können und dass sie sich auf die Infrastruktur, die ihr Geschäft trägt, tatsächlich verlassen können.

Anbieter, die diesen Wechsel möglich machen, gibt es in Österreich und Europa bereits. Sie stellen Rechenleistung, Plattformdienste und KI-Modelle bereit, die europäischem Recht unterliegen und deren Betrieb nachvollziehbar bleibt. Was ihnen fehlt, ist nicht die Kompetenz, sondern die Nachfrage, die sie in jene Größe trägt, in der sie für den Mittelstand zur echten Option werden.

Mehr als ein Hackathon

Im Mai 2026 haben das Bundeskanzleramt und die TU Austria dazu einen Public AI Hackathon veranstaltet. In 48 Stunden entwickelten 25 Talente Prototypen für die öffentliche Verwaltung, präsentiert vor Staatssekretär Alexander Pröll und einer Jury aus Verwaltung, Politik und Forschung. Das Format zeigt, dass der Wille zur Zusammenarbeit zwischen Staat und Nachwuchs vorhanden ist. Es zeigt auch, wo die Grenze liegt. Zwei Tage Hackathon ersetzen keine Strategie, mit der die Startup-Szene dauerhaft in den Aufbau souveräner Infrastruktur eingebunden wird. Auf einen Prototyp sollte eine Beschaffung folgen, auf eine Veranstaltung ein Förderprogramm, auf ein Teilnahmezertifikat ein zahlender Kunde.

Der Hebel heißt öffentliche Nachfrage

Genau hier liegt der Hebel für Österreich. Öffentliche Nachfrage entscheidet, ob heimische Anbieter jene Größe erreichen, die sie brauchen, um für die Wirtschaft eine echte Option zu sein. Wenn Bund, Länder und Förderstellen gezielt bei europäischen und österreichischen Anbietern beschaffen, stärkt das deren Marktposition und signalisiert der gesamten Startup-Branche, dass sich Investitionen in souveräne Technologie lohnen. Souveränität und Innovation stehen dabei nicht im Widerspruch, sie bedingen einander: Wer die Kontrolle über seine Infrastruktur behält, kann auf ihr aufbauen, statt sie nur zu mieten.

Für Österreich heißt das, die Empfehlung des Lagebilds über einzelne Prototypen hinaus zu denken. Jede Ausschreibung, jedes Förderprogramm und jede Anschlussfinanzierung entscheidet mit darüber, ob die österreichische Startup-Branche zu jenem Anbieter heranwächst, von dem Verwaltung, Sicherheitsbehörden und Mittelstand in zehn Jahren abhängen können. Wer Gründerinnen und Gründer heute mit mehr als einem Zertifikat ausstattet, entscheidet mit über die technologische Souveränität von morgen.


Über den Gastautor:

Mathias Lipp-Rosenthal ist Gründer der KI Schmiede, einer im Juni 2026 gestarteten Beratung, die Unternehmen im DACH-Raum bei der Einführung und Schulung von KI begleitet. Zuvor war er stellvertretender Klubdirektor der Neos und Mitgründer von Voter AI; die Gründung der KI Schmiede hat brutkasten hier bereits vorgestellt.

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