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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Lovable-CEO Anton Osika (r.) im Gespräch mit Times Senior Editorin Ayesha Javed. © brutkasten

Kaum ein Tool steht so sehr für den KI-Bauboom wie Lovable. Erst im August 2026 hat das schwedische Startup, wie brutkasten berichtete, eine Series-C-Runde über 400 Millionen US-Dollar abgeschlossen, angeführt von Menlo Ventures und mit dem EQT-gemanagten Scaleup Europe Fund als Co-Lead, bei einer Bewertung von 13,3 Milliarden US-Dollar.

Für Gründer und CEO Anton Osika ist das mehr als eine Finanzierungsrunde: Es sei ein Indikator dafür, dass KI-gestützte No-Code- und Low-Code-Plattformen die Nische verlassen hätten und im Mainstream angekommen seien.

Weg vom Entwickler-Monopol

Auf der Dreamforce in San Francisco erläutert Osika die zentrale These hinter Lovable: „Menschen mit Fachwissen über das jeweilige Problem sollten diejenigen sein, die Software bauen“, so Osika. Wer ein Problem am besten kenne, solle auch die Lösung bauen, egal ob in Marketing, HR, Finance oder Operations. Nicht die formale Qualifikation zähle, sondern die Nähe zum Problem.

Dass Lovable längst kein reines Anfänger-Werkzeug sei, belegt Osika mit einer internen Zahl: 55 Prozent der Lovable-Nutzer:innen brächten mehr als elf Jahre Berufserfahrung in ihrem Fachgebiet mit. Entscheidend sei laut dem Co-Founder nicht das klassische Programmieren, sondern die Fähigkeit, komplexe, unstrukturierte Probleme systematisch in funktionierende Systeme zu zerlegen.

Vom Nebenprojekt zur Unternehmenslösung

Besonders aufschlussreich sind die Praxisbeispiele, die Osika im Gespräch anführt. Bei einer Healthcare-Staffing-Firma habe ein Fachbereichsleiter eine komplette neue Produktlinie für die Zertifizierung von Pflegekräften aufgebaut, samt Verwaltung und Terminplanung, und anschließend mehr als zehn weitere interne Anwendungen vernetzt. In den nordischen McDonald’s-Filialen laufe mittlerweile ein auf Lovable gebautes Interface, über das rund 300 Standorte operative Anfragen abwickeln würden.

Solche Geschichten seien laut Osika keine Ausnahme: Bei knapp zwei Dritteln der Fortune-500-Unternehmen, darunter Adidas und Nvidia, würden Mitarbeitende die Plattform nutzen. Häufig beginne es als kleines Team-Projekt und wachse zur unternehmensweiten Lösung heran.

Entwicklung unter Aufsicht

Damit das nicht in unkontrollierter Schatten-IT ende, setzt Lovable laut Unternehmensangaben auf Admin- und Audit-Funktionen, mit denen IT-Verantwortliche nachvollziehen können sollen, welche Anwendungen entstehen, wo sensible Daten verarbeitet werden und wo Sicherheitslücken drohen. Genau das mache aus der anfänglichen Skepsis von IT-Abteilungen häufig Zustimmung, so Osika: „Es wird vom letzten Nein zu dem, was man ausrollen wollte, zum ersten Ja. So verhindern wir Schatten-IT und die Zersplitterung in unzählige Tools, die niemand mehr überblickt“, erklärt Osika.

Überflüssig würden Engineers durch die Lovable-Nutzung anderer trotzdem nicht, meint Osika: Ihre Rolle verschiebe sich von Routineaufgaben hin zu Architektur, Systemanbindung und der Betreuung unternehmenskritischen Codes.

Warum heißt Lovable eigentlich Lovable?

Zum Schluss des Gesprächs räumt Osika mit einem gängigen Klischee über den europäischen Tech-Standort auf: „Viele halten Europa für langsam, aber wenn man in die Tech-Hubs Europas geht, brodelt es dort wie nie zuvor“, sagt Osika. Dass der Produktfokus so stark auf dem Nutzererlebnis liege, führt Osika auch auf den Standort Stockholm zurück, wo der Großteil des Engineering-Teams sitzt. Man habe in den nordischen Ländern genaue Vorstellungen davon, wie ein Produkt funktionieren solle – oder eben nicht. Diese „I-Tüpfelchen-Reiterei“ mache Lovable erst zu dem was es heute ist.

Warum das Unternehmen ausgerechnet „Lovable“ heißt, erklärt er mit einer letzten Zeile, die zugleich als Leitmotiv des Gesprächs steht: „Software sollte nicht einfach nur funktionieren. Sie soll die Emotionen der Menschen wecken“, so Osika.

Vom Vibe zum Volumengeschäft

Was also vor nicht allzu langer Zeit noch als spielerisches „Vibe-Coding“ belächelt wurde, ist laut Osika längst zu einer Infrastruktur geworden, auf der Enterprisekund:innen die nächsten Prozesssysteme entwickeln. Der Markt für KI-gestütztes Bauen sei, so der Lovable-Gründer, endgültig über das reine Ausprobieren hinausgewachsen – und weit über das Vibecoding hinaus.

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