14.07.2025
DECISION-MAKING

„Die innovativsten Ideen entstehen in der Regel nicht durch das Hinzufügen neuer Elemente“

Gründer:innen stehen täglich vor der Herausforderung, fundierte Entscheidungen zu treffen. Doch komplexe Entwicklungen machen es zunehmend schwer, dabei treffsicher zu bleiben. Gideon Nave, Marketing- und Kreativitätsexperte der Wharton School, zeigt gemeinsam mit Monika Koller, wissenschaftliche Leiterin des Executive MBA Strategic Marketing & Sales an der WU Executive Academy, wie Führungskräfte mithilfe von KI und Kreativitäts-Tools in einer „BANI-Welt“ (brittle, anxious, non-linear, incomprehensible) bessere Entscheidungen treffen können. Sie beschreiben drei konkrete Ansätze, um künftige Weichenstellungen valider abzusichern.
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Entscheidungen, Wharton School
© WU Executive Academy - Gideon Nave, Marketing- und Kreativitätsexperte der Wharton School, und Monika Koller, wissenschaftliche Leiterin des Executive MBA Strategic Marketing & Sales.

Die Zeiten sind vorbei, in denen es möglich war, die Zukunft aus den Erfahrungen der Vergangenheit zu gestalten, weil traditionelle Analyse- und Prognoseverfahren in einer BANI-Welt zu kurz greifen. Kreativität und Künstliche Intelligenz können hier den entscheidenden Unterschied machen: für bessere Entscheidungen und neue, innovative Lösungswege. Das ist die Einstellung, die Gideon Nave, Marketing- und Kreativitätsexperte der Wharton School of the University of Pennsylvania (USA), und Monika Koller, wissenschaftliche Leiterin des Executive MBA Strategic Marketing & Sales, teilen.

Entscheidungen: Drei Dimensionen für Leaders

„Mit zunehmender Digitalisierung, KI und anderen technologischen Lösungen eröffnen sich uns gerade zahllose neue Möglichkeiten, aber auch Herausforderungen und Hindernisse in Wirtschaft und Gesellschaft. Deshalb ist es gerade jetzt so wichtig, sich mit den psychologischen Aspekten des menschlichen Denkens und Handelns zu beschäftigen, die die Basis für unsere Entscheidungen sind“, erklärt Koller.

Sie und Nave beschreiben in diesem Sinne drei Dimensionen, wie Führungskräfte KI und Kreativitäts-Tools und -Ansätze gezielt nutzen können, um zukünftig validere Entscheidungen treffen zu können.

Substraktion: gezieltes Weglassen für mehr Innovation

Viele Führungskräfte sind der Meinung, dass mehr Möglichkeiten grundsätzlich zu besseren Entscheidungen führen. Und dass mehr Features eines Produkts oder einer Dienstleistung für mehr Kaufanreize bei den Konsumenten sorgen. Nave dagegen ist davon überzeugt, dass genau das Gegenteil der Fall ist: „Die innovativsten Ideen entstehen in der Regel nicht durch das Hinzufügen neuer Elemente, sondern durch das bewusste Weglassen von Optionen“, sagt er.

Dieses Prinzip zeige sich anhand einiger sehr erfolgreicher Produktinnovationen:

  • Twitter (X) beschränkte die Textlänge auf 140 Zeichen und schuf so eine völlig neue Kommunikationsform.
  • Der iPod Nano entstand, indem der Bildschirm des ursprünglichen iPods entfernt wurde, wodurch das Gerät kleiner und tragbarer wurde.

Die Subtraktionsmethode sei somit nicht nur in der Produktentwicklung nützlich, sondern könne auch bei der Optimierung von Geschäftsprozessen und der Neuausrichtung von Geschäftsmodellen helfen, wie beide Expert:innen ausführen:

  • Prozessoptimierung: Unternehmen können mittels Subtraktion prüfen, welche Schritte in einem Prozess tatsächlich notwendig sind. Beispielsweise könnten sie überlegen, ob bestimmte Genehmigungsschleifen gestrichen oder automatisiert werden können, um so Entscheidungswege zu beschleunigen.
  • Geschäftsmodelle: Erfolgreiche Geschäftsmodelle entstehen oft durch das Weglassen bestimmter Elemente. Ein klassisches Beispiel ist das Freemium-Modell, bei dem Unternehmen zunächst auf direkte Umsätze verzichten, um durch spätere Premium-Angebote Gewinne zu erzielen. Auf diese Weise revolutionierte Netflix den Markt, indem es physische Videotheken überflüssig machte und Streaming revolutionierte. Ein weiteres Beispiel ist Airbnb, das auf Hotels verzichtet und auf Vermietung von Privaträumen setzt.
  • Serviceangebote: Unternehmen haben die Möglichkeit, durch die Reduktion von Optionen oder Dienstleistungen ihren Kernnutzen stärker zu betonen. Beispielsweise setzen viele Fast-Fashion-Händler auf eine limitierte Auswahl an Zahlungsmethoden oder Rückgabeoptionen, um so operative Kosten zu senken und Effizienz zu steigern.
  • Kundenströme: Auch Kundensegmente können gestrichen werden, um den Fokus ganz auf eine spezifische Zielgruppe zu legen und so den Markt mit kundengerechteren Produkten und Dienstleistungen in die Tiefe zu bearbeiten. Die Sportschuhmarke Nike setzte ab den 1980ern verstärkt bei der Markenpositionierung auf professionelle Sportler und nahm 1984 Basketballstar Michael Jordan unter Vertrag, statt auf den breiten Freizeitschuhmarkt zu setzen.

„Kunden konsumieren ja nicht nur die Produkte und Services an sich, sondern vielmehr auch den Nutzen, den Wert, den sie dadurch erfahren“, erklärt Koller. Und dabei gehe es nicht immer nur um reine Funktionalität oder das Preis-Leistungsverhältnis, auch Emotionen und soziale Aspekte seien ausschlaggebend. Kreativität könne hier sehr nützlich sein, um den mehrdimensionalen Nutzen in den Angeboten zu schärfen.

Kreative Szenarien-Analyse mit KI

„Der Schlüssel liegt aber nicht darin, die Entscheidung komplett an die KI abzugeben, sondern sie als Co-Creator zur Ideen- und Entscheidungsfindung einzusetzen“, betont Nave. KI kann dabei helfen, Muster zu erkennen, Optionen zu simulieren und unkonventionelle Ansätze vorzuschlagen. Die Überarbeitung, finale Bewertung und letztendliche Entscheidung müsse jedoch immer mit kritischer Haltung geschehen und beim Menschen bleiben. KI könnte etwa eingesetzt werden, um verschiedene Zukunftsmodelle durchzuspielen und so neue Möglichkeiten aufzuzeigen.

Auch in den unterschiedlichen Phasen der Marktforschung findet KI vermehrt Anwendung, von der Konzeption, über die Datenerhebung und -auswertung hin zur Ergebnisdarstellung und Interpretation: „Wenn Führungskräfte die Erkenntnisse aus der Marktforschung zur Entscheidungsfindung im Unternehmen heranziehen, ist es umso wichtiger, dass die kritische Reflexion nicht zu kurz kommt“, ergänzt Koller.

  • ChatGPT und Co.: Durch gezielte Prompts lassen sich unkonventionelle Perspektiven auf Herausforderungen gewinnen. Beispielsweise könnte eine Führungskraft zu ihrer Strategie fragen: „Was wäre das Gegenteil meiner aktuellen Strategie und welche Vorteile hätte sie?“
  • Datenbasierte Entscheidungsunterstützung: KI-Modelle können Muster und Gesetzmäßigkeiten erkennen, die für das menschliche Auge nicht offensichtlich sind, und so Risiken und Chancen früher identifizieren.

Task-Unification: clevere Mehrfachnutzung von Ressourcen

Der dritte kreative Ansatz, den Nave empfiehlt, ist die „Task-Unification“-Methode: Bestehende Komponenten oder Features eines Produktes bzw. einer Dienstleistung oder eines Prozesses werden gleichzeitig für mehrere Zwecke genutzt. Hierzu gibt der Experte zwei Beispiele:

  • CAPTCHA-Abfragen dienen nicht nur zur Identifizierung von Menschen, sondern trainieren gleichzeitig KI-Modelle bei der Bilderkennung.
  • Das Duolingo-Modell nutzt Übersetzungsaufgaben in erster Linie zum Sprachenlernen, gleichzeitig dient es aber auch zur Verbesserung der eigenen automatischen Übersetzungssoftware – indem sie die Antworten des Users entsprechend verwertet.

Auf Entscheidungen übertragen bedeutet das, sich die Frage zu stellen: Gibt es vorhandene Ressourcen oder Prozesse, die doppelt genutzt werden könnten, um die Effizienz zu steigern und einen Mehrwert für das Unternehmen zu generieren?: „Beim Problem CO2-Emissionen könnte man beispielsweise die in der Produktion entstehende Abwärme über einen Wärmetauscher speichern und ins Heizungssystem umleiten“, rät Nave. Microsoft etwa plane in Dänemark – so sein Beispiel – ab Herbst 2025, die in ihren Rechenzentren entstehende Wärme zur Beheizung von Wohngebäuden zu nutzen.

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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