19.07.2017

Wo die großen Innovationen herkommen

Manager, die Innovation anstreben, müssen wissen, welche Quellen dafür am vielversprechendsten sind. Eine aktuelle Befragung von Entscheidungsträgern aus dem privaten und öffentlichen Sektor zeigt, dass hier eklatante Fehleinschätzungen vorherrschen.
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Die Fähigkeit zur Innovation ist in praktisch allen Branchen mittlerweile der entscheidenste Erfolgsfaktor im Wettbewerb. Wer die Fähigkeit hat, neue Produkte, neue Dienstleistungen, neue Geschäftsmodelle und neue Prozesse zu generieren und durchzusetzen, kann heute schneller wachsen und höhere Gewinne machen als je zuvor – wem Innovation fehlt, riskiert der schöpferischen Zerstörung zum Opfer zu fallen. Das Wissen, woher die nächsten radikalen und womöglich disruptiven Innovationen kommen, ist daher von entscheidender Bedeutung für alle Organisationen.

Die wichtigste Quelle für Innovationen: User

Es gilt seit einigen Jahren als gesicherte Erkenntnis der Innovationsforschung, dass User die wichtigsten Innovationsquellen sind. Zahllose Innovationen, vom Mountain Bike
über die Herz-Lungen-Maschine, „atmenden“ Schuhen, Flugzeugen, bis hin zum Internet stammen von NutzerInnen, die Trends angeführt und dringend eine Lösungen für ein Problem gesucht haben. Eric von Hippel (MIT) und Kollegen belegten in einer Reihe von Studien, dass ein großer Teil der jeweils wichtigsten Innovationen eines Marktes auf Ideen und Prototypen von Usern zurückgehen.

Redaktionstipps

User-Innovation

Im Zeitalter der „Connectedness“ hat sich diese Dominanz weiter verstärkt. Es ist heute so einfach, sich über Foren und Online-Communities mit Anderen zu vernetzen, auszutauschen und fehlendes Wissen zu erschließen. Die Österreichischen Bundesministerien für Verkehr, Innovation und Technologie sowie für Wissenschaft, Forschung und Wirtschaft haben 2016 aufgrund der Bedeutung von User-Innovation eine nationale Open-Innovation-Strategie erarbeitet.

Was denken Manager? Eine aktuelle Studie der WU Wien und TU Hamburg

Um zu untersuchen, wie weit diese Erkenntnis in der Praxis verbreitet ist, führten das Institut für Entrepreneurship und Innovation der WU Wien (Prof. N. Franke, P. Bradonjic, MSc.) und das Institut für Innovationsmarketing der TU Hamburg (Prof. C. Lüthje) eine
Befragung von 1.768 EntscheidungsträgerInnen in Unternehmen, Politik und Wissenschaft durch. Die Befragten wurden aufgefordert zu schätzen, wie sich die jeweils wichtigsten Innovationen in den Bereichen Medizin-Apps, Off-Label-Medikamente, disruptive Innovationen, wissenschaftliche Instrumente, Kajaksport, Windsurfen, Mobile Finanzdienstleistungen, Bankdienstleistungen für Firmenkunden sowie Bankdienstleistungen für Privatkunden auf die möglichen Quellen „User“, „Herstellerunternehmen“, „Universitäten/Forschungseinrichtungen“ und „Erfinder/sonstige Dienstleister“ verteilen. Für alle Innovationen liegen wissenschaftlich
abgesicherte Informationen über die tatsächliche Quelle vor. Die aggregierten Schätzwerte können damit mit den tatsächlichen Werten verglichen werden.

Eine drastische Unterschätzung der User

Insgesamt unterschätzten die befragten Entscheidungsträger User als Innovationsquelle um 58 Prozent – die wahre Bedeutung dieser wichtigsten Quelle wird also durchschnittlich nicht einmal zur Hälfte erkannt. Nur eine winzige Minderheit der 1.758 Befragten – genau neun Personen – schätzen die Bedeutung von Usern korrekt ein oder überschätzten sie leicht, 99,5 Prozent der Manager dagegen glaubten, dass auf User weniger Innovationen zurückgehen als dies tatsächlich der Fall war. Die Unterschätzung zieht sich dabei quer
durch alle Branchen, Organisationsgrößen, Hierarchieebenen, Funktionsbereiche und Bildungshintergründe. Man kann also sagen, dass es sich bei der Unterschätzung von User-Innovationen um eine stabile und systematische Wahrnehmungsverzerrung handelt.

Ursachen der Wahrnehmungsverzerrung

Als Gründe für diesen überraschend deutlichen Befund bieten sich zwei Erklärungen an. Zunächst fehlt es einfach an Wissen über aktuelle Erkenntnisse der Innovationsforschung. Traditionelle Lehrbücher vermittelten lange das Bild des Herstellerunternehmens als zentralem Innovationstreiber. Auch die Unternehmen, die User-Innovationen aufgreifen und kommerziell vermarkten, legen selten die Quelle der Innovation offen. So kommt es, dass vielen Menschen nicht bewusst ist, wie mächtig und kreativ die große Masse der User
sein kann. Der zweite Grund ist, dass Innovationen von außerhalb des Unternehmens vielfach als Bedrohung empfunden werden. „Not invented here“ heißt die weitverbreitete Tendenz von Organisationen, die Kreativität außerhalb des Unternehmens aktiv abzuwerten.

Was kann man tun?

Wer sich die gewaltigen ökonomischen Potenziale von User-Innovationen nicht entgehen lassen möchte, sollte unbedingt Zugang zu neuen Methoden und Erkenntnissen suchen. Schlagworte wie „Lead User“, „Crowdsourcing“ und „Innovationscommunities“ haben wohl die meisten Manager schon gehört – aber wie macht man es konkret? Welche Methoden helfen in welcher Situation? Wie kann man die Suche nach Innovationen effizient organisieren? Wie baut man ein dauerhaftes Ökosystem mit User-Communities auf? Das
Wissen zu Methoden schreitet rasant voran. Wer die Chancen nutzen will, sollte rasch handeln.

Über den Autor

Nikolaus Franke ist Leiter des Instituts für Entrepreneurship & Innovation des WU Gründungszentrums und der User Innovation Research Initiative an der WU Wien. Er ist auch Akademischer Leiter des Professional MBA Entrepreneurship & Innovation der von der TU Wien sowie der WU Executive Academy angeboten wird.

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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