15.07.2025
CORPORATE VENTURING

Eine Frage des Mindsets

Wie gelingt Innovation in etablierten Unternehmen? Hinter allen Maßnahmen und Programmen brauche es vor allem die richtige Einstellung, meinen Stanford-Professor Ilya Strebulaev und McKinsey-Senior-Advisor Alex Dang: das "Venture-Mindset". Im Rahmen der brutkasten-Serie "Corporate Venturing" waren die beiden Autoren gemeinsam mit Franz Zöchbauer, Managing-Director von Verbund X Ventures, zu Gast im brutkasten-Studio.
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vlnr.: brutkasten-CEO Dejan Jovicevic, Stanford-Professor Ilya Strebulaev, McKinsey-Senior-Advisor Alex Dang und Franz Zöch- bauer, Managing-Director von Verbund X Ventures | (c) brutkasten
vlnr.: brutkasten-CEO Dejan Jovicevic, Stanford-Professor Ilya Strebulaev, McKinsey-Senior-Advisor Alex Dang und Franz Zöch- bauer, Managing-Director von Verbund X Ventures | (c) brutkasten

Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von Juni 2025 “Neue Welten” erschienen. Eine Download-Möglichkeit des gesamten Magazins findet sich am Ende dieses Artikels.

Die brutkasten-Serie „Corporate Venturing“ is powered by AKELA, Raiffeisen Bank International AG, UNIQA Insurance Group, Mavie Next, VERBUND, whataventure — New business. Powered by entrepreneurs. und Wien Energie GmbH.


Sie kommen regelmäßig, und sie sind nicht zu überhören: die Rufe nach Innovation in etablierten Unternehmen. Der Wille ist da, das Budget sehr oft auch. Und doch will es vielfach nicht so recht funktionieren. Woran liegt das?

Geht es nach Stanford-Professor Ilya Strebulaev, Professor für Private Equity und Finance an der US-Elite-Uni, und Alex Dang, Senior Advisor bei McKinsey und ehemaliger Senior Product Manager bei Amazon, ist die Antwort einfach: Es ist eine Frage der Einstellung. Die beiden legten mit dem Buch „The Venture Mindset“ eine konkrete Anleitung vor, mit der es gelingen soll. In den USA wurde das Buch zum Bestseller.

Der Grundgedanke ist dabei schnell erklärt: Etablierte Unternehmen müssen Denk- und Entscheidungsweisen von Venture Capitalists – zu deutsch: Risikokapitalinvestor:innen – anwenden, um innovativ zu bleiben und neue Geschäftsfelder zu entwickeln. Es geht also, wie man bereits erahnen kann, darum, Risiken in Kauf zu nehmen – aber nicht nur; und auch nicht in allen Unternehmensbereichen.

„Im Kerngeschäft, wo man eine gewisse Stabilität und Vorhersehbarkeit hat, ist ein ‚traditionelles Mindset‘ nicht nur anwendbar, sondern sogar empfehlenswert. Überall, wo man es jedoch mit Unsicherheit zu tun hat und nicht vorhersehen kann, was nächstes Jahr passiert, ist das Venture-Mindset entscheidend“, meint Alex Dang im Gespräch mit brutkasten.

„Double down or quit“

Ein Prinzip sei dabei etwa „double down or quit“. Dang erklärt: „Man geht Wetten ein und verfolgt deren Entwicklung mit. Je nachdem werden einige davon gekillt, die anderen verfolgt man umso entschlossener weiter.“ Als Beispiel bringt er den Aufbau der Cloud-Sparte Amazon Web Services (AWS) seines früheren Arbeitgebers Amazon: „Es ist die Profit-Maschine des gesamten Unternehmens geworden. Ob es jetzt ‚New Business‘ oder Kerngeschäft ist, kann man nicht mehr sagen. Aber es ist das, was passiert, wenn man ein neues Geschäftsfeld von innen heraus entwickelt und wachsen lässt.“

Wichtig sei diese „Double down or quit“-Strategie, weil sie gegen „eines der allergrößten Probleme in großen Organisationen“ wirke, erklärt Ilya Strebulaev: die „Escalation of Commitment“, also das Festhalten an Projekten, obwohl diese nicht erfolgreich sind. Ein Projekt nicht aufzugeben, in das bereits viel Geld und Zeit geflossen ist, klinge zunächst nachvollziehbar, „ist es aber nicht – ist es ganz einfach nicht!“, betont Strebulaev. Man müsse erfolglose Projekte loslassen, um Ressourcen für erfolgreiche frei zu machen. Um die Strategie umzusetzen, könne man ebenfalls ein Prinzip aus dem Venture-Capital-Bereich anwenden.

Genau das tut Franz Zöchbauer, Managing Director bei Verbund X Ventures, der Startup-Beteiligungsgesellschaft von Österreichs größtem Energieversorger Verbund. Er nutzt in seiner Organisation aktiv das Buch „The Venture Mindset“, erzählt er im brutkasten-Talk, und er wendet eines der Prinzipien der „Double down or quit“-Strategie an. „Wir haben ein Rotationsprinzip bei Follow-on-Investments: Der Investmentmanager, der die erste Finanzierungsrunde geleitet hat, leitet die zweite nicht mehr, weil er zu ‚verliebt‘ sein und dabei Probleme übersehen könnte“, erklärt Zöchbauer.

Und er berichtet von einem weiteren „The Venture Mindset“-Prinzip, das er direkt anwendet und das „sehr leicht zu implementieren“ sei: „Juniors speak first“. „Zu Beginn eines Meetings schauen alle immer auf mich und warten darauf, dass ich oder ein anderer aus dem Management etwas sagen. Jetzt verweise ich immer auf das Buch und sage, dass ich der Letzte in der Runde bin, der spricht, und die Juniors beginnen. Das bringt andere Perspektiven“, sagt der Verbund-X-Chef. Denn, so die grundlegende Erkenntnis hinter dem Prinzip: Wenn die Seniors bereits ihre Ansichten dargelegt haben, trauen sich die Juniors nicht mehr, entgegengesetzte Meinungen zu äußern.

„Conviction beats Consensus“

Genau diese unterschiedlichen Meinungen stehen im Zentrum eines weiteren Prinzips: „Conviction beats Consensus“. „Ich habe mir die Geschichte einer der bekanntesten Venture-Capital-Firmen mit ihren Hunderten Investments angesehen: Bei jedem einzelnen Investment, das sich als besonders erfolgreich herausstellte, war zu Beginn die Mehrheit der Partner dagegen. Währenddessen wurde kein einziges Investment, bei dem sofort Einigkeit herrschte, zum wirklich großen Deal“, erzählt Ilya Strebulaev.

Alex Dang führt aus: „Wenn du nach Ausreißern suchst, wenn du das nächste Unicorn, das nächste Amazon, Google oder Apple finden willst, muss manchmal eine einzelne Person die Wette machen. Denn per definitionem kann ein Ausreißer nicht von allen verstanden und befürwortet werden, sonst wäre er kein Ausreißer.“

Um dieses Prinzip umzusetzen, brauche es wiederum eine konstruktive Scheiterkultur und ein „Safe Failure Environment“. „Wenn du nie scheiterst, hast du höchstwahrscheinlich nicht in genügend innovative Projekte investiert“, sagt Strebulaev. Dang ergänzt: „Die größte Angst von Venture Capitalists ist nicht, mit den gescheiterten Startups Geld zu verlieren, sondern das nächste Google oder Amazon zu verpassen.“

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Teamfoto Klartext AI | (c) Leandra Schurz Photography

Elektronikprodukte enthalten wertvolle Rohstoffe, werden aber häufig so entwickelt, dass sie sich nicht einfach reparieren, wiederverwenden oder recyceln lassen. Das Wiener Startup Klartext AI will mit Künstlicher Intelligenz dazu beitragen, das zu ändern. Das 2025 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Lösungen für unterschiedliche Anwendungsbereiche, darunter doclarity, ein Tool zur Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente. Im Rahmen des Eureka-Forschungsprojekts „ManageR“ entwickelt es einen KI-Assistenten, der Elektronikhersteller bei Entscheidungen zur Kreislaufwirtschaft unterstützen soll. Dafür erhält Klartext AI eine Förderung von rund 250.000 Euro von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).

Das Projekt startete am 1. Oktober 2026 und läuft über drei Jahre. Klartext AI ist dabei für die KI-Technologie zuständig und entwickelt den sogenannten ‚ManageR Copilot‘. Dieser soll Informationen über Produkte, Materialien und gesetzliche Vorgaben zusammenführen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten.

KI soll Reparatur und Wiederverwendung bewerten

Im Mittelpunkt von ManageR steht ein digitales Bewertungs- und Optimierungstool. Dieses soll Unternehmen dabei helfen, für einzelne Produkte und Komponenten geeignete Kreislaufstrategien zu finden. Dabei geht es beispielsweise um die Frage, ob Bauteile repariert, wiederverwendet, aufbereitet oder recycelt werden sollten. Die Software soll in unterschiedlichen Phasen des Produktlebenszyklus zum Einsatz kommen – etwa bei der Entwicklung oder im Einkauf. Je nach Lebenszyklusphase soll das System unterschiedliche Handlungsmöglichkeiten aufzeigen. Neben ökologischen Faktoren soll dabei auch die Wirtschaftlichkeit berücksichtigt werden.

Eine Herausforderung ist dabei die Vielzahl an benötigten Informationen. Dazu zählen etwa Produktstücklisten, Materialdaten, regulatorische Anforderungen und branchenspezifisches Fachwissen. Diese Informationen sind häufig auf unterschiedliche Systeme und Abteilungen verteilt oder liegen bei einzelnen Experten. Das Wiener Startup entwickelt deshalb ein KI-Agentensystem samt Benutzeroberfläche, das die Daten verknüpfen soll. Ein besonderer Schwerpunkt liegt laut Anna Poledna, Business Development bei Klartext AI, auf der Nachvollziehbarkeit: Nutzer sollen erkennen können, auf welchen Informationen und Quellen die Vorschläge beruhen. Technologisch setzt das Startup dafür unter anderem auf Wissensgraphen und Multi-Agenten-Systeme.

Eine Rolle bei der Entstehung des Projekts spielten laut Poledna auch neue EU-Vorgaben. Die Ökodesign-Verordnung (ESPR) soll unter anderem die Langlebigkeit und Reparierbarkeit von Produkten verbessern. Der Digitale Produktpass soll künftig Informationen zu Materialien, Reparaturmöglichkeiten und Umweltauswirkungen verfügbar machen.

Zusammenarbeit mit Fraunhofer und Industrieunternehmen

An ManageR sind neben Klartext AI das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), die Universität Stuttgart sowie die deutschen Unternehmen ifm und Ansmann beteiligt. Fraunhofer koordiniert das Projekt und entwickelt unter anderem ein Bewertungsmodell, während die Universität Stuttgart ihre Expertise in der Ökobilanzierung einbringt. Die beiden Industrieunternehmen stellen ein 3D-Kamerasystem und ein Ladegerät zur Verfügung, an denen die Technologie getestet werden soll.

„Für uns ist es großartig, dass wir unsere KI-Forschung direkt in die Anwendung bringen können. In ManageR entwickeln wir gemeinsam mit führenden Forschungseinrichtungen neue Methoden und testen sie gleichzeitig an echten Industrieprodukten“, sagt Poledna.

Nach Abschluss des Forschungsprojekts im September 2029 soll die Technologie laut Poledna kommerziell angeboten werden. Geplant ist, sie künftig auch für weitere Elektronikprodukte einzusetzen. Wie breit das System anwendbar sein wird, hängt insbesondere von der Verfügbarkeit entsprechender Daten ab.

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