22.04.2024
GASTBEITRAG

Hinter Innovation steht Marketing: Wie ein (un)gleiches Paar Innovation zur Norm macht

Gastbeitrag. Olivia Lancerotto spricht über die Rolle von Marketing in innovativen Unternehmen - passend zum gestrigen Welttag der Innovation.
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Olivia Lancerotto (c) Nikki Harris

Der Welttag der Innovation am 21. April 2024 soll Menschen dazu ermutigen, ihren Ideen freien Lauf zu lassen, um die Welt zu einem besseren Ort zu machen. Das feiere ich. Die Gefahr bei Jahrestagen ist nur, dass allzu gerne gefeiert und an Ideen von einer besseren Zukunft geträumt wird, im Alltag aber dann davon nur wenig zu spüren ist. Sprich, es mangelt an Umsetzung der hehren Ziele. Woran liegt das?

Wenn mangelnde Kommunikation Innovationen scheitern lässt

Außergewöhnliche Ideen lassen sich meist nicht allein umsetzen. Wer Grenzen überschreitet, muss kommunikative Brücken bauen, um sowohl unternehmensinterne Unterstützung als auch unternehmensexterne Kooperationen zu sichern.

95% aller Ideen scheitern. Nicht nur, aber auch aufgrund fehlender Kapazitäten, um durch geeignete Botschaften Silodenken abzubauen und ein Unterstützer*innen-Netzwerk für Veränderung aufzubauen. Während viel Kraft in die richtigen Innovationsstrategien, -prozesse und -methoden gesteckt wird, bekommt das Thema Kommunikation nur wenig Aufmerksamkeit.

Denn die große Frage ist: Wer ist im Konzern für die Kommunikation von Innovation(stätigkeiten) verantwortlich?

Innovationsverantwortliche konzentrieren sich auf ihr Innovations-Business: Die Vermarktung ist oft die einzige Phase im Prozess, die nicht mehr in ihren Händen liegt. Marketingverantwortliche konzentrieren ihre Ressourcen auf das gewinnbringende Kerngeschäft.

Das frustrierende Ergebnis aus Innovationssicht: „Wir machen so viele tolle Sachen. Nur keiner weiß davon (außerhalb der Innovationsbubble).“ Intern nicht und schon gar nicht der Markt.

Eine starke Innovationskultur als Erfolgsfaktor

So lange Innovation im Unternehmen kaum wahrnehmbar ist bzw. eine Außenseiterrolle spielt, wird die Umsetzung von Innovation auch die Ausnahme bleiben. Ein Teufelskreis, der nur durch eine starke Innovationskultur gebrochen werden kann:

Nur wenn alle Mitarbeitenden Innovation nicht als shiny Hobby der Chefetage oder Image-Mascherl belächeln, sondern als Garantie in die Zukunft begreifen und mitmachen können, dürfen und wollen, kann Innovation auch die für die Umsetzung notwendige Unterstützung erfahren.

Sei es durch das Sammeln (was in den meisten Unternehmen noch am besten funktioniert) als auch durch die zur Verfügungstellung der notwendigen Ressourcen für die Ausarbeitung, Umsetzung und Vermarktung von Ideen.

Change needs a winning team

Innovationskultur bedeutet aber mehr als die Einführung einer Ideen-Plattform und ein paar Methoden-Trainings. Um Innovationskultur wirklich „in den Griff“ zu bekommen muss ein Portfolio an richtigen Kommunikationsbotschaften, -kanälen und -formaten bespielt werden. Kurz: es braucht professionelle Kommunikation für verschiedene Zielgruppen.

Die Voraussetzung dafür ist ein absolut aufeinander abgestimmtes Dream Team aus Innovation und Marketing. Eines, das sich nicht nur an Jahrestagen pflichtbewusst zunickt, sondern im Alltag harmonisch und respektvoll aufeinander abgestimmt ist und gemeinsam Sichtbarkeit für Innovation nach innen und nach außen schafft. Das ist nicht immer selbstverständlich.

Hier sind 5 Tipps für eine gelungene Partnerschaft auf Augenhöhe:

  1. Gemeinsame Ziele

Nichts verbindet so sehr wie gemeinsame Visionen und Werte. Einerseits müssen die Ziele beider Unternehmensbereiche dem jeweilig anderen klar sein. Andererseits haben sie wahrscheinlich mehr gemeinsam als sie denken.

  1. Respekt

Aktives Zuhören und Einblick in die andere Abteilung kann helfen, das gegenseitige Verständnis und Miteinander zu verbessern. Walk in each others shoes.

  1. Gleichberechtigung.

Eine faire Arbeitsteilung je nach verfügbaren Kompetenzen und Ressourcen ist der Grundstein für ein harmonisches Miteinander und sorgt für den nötigen Teamgeist, um gemeinsam etwas Großes zu erreichen.

  1. Grenzen setzen

Es ist wichtig, dass sich Innovation und Marketing aber auch weiterhin als unabhängig voneinander wahrnehmen und Eigenverantwortung für abgegrenzte Bereiche übernehmen.

  1. Transparente Kommunikation

Silodenken wird durch stete und offene Kommunikation zwischen den Abteilungen entgegengewirkt. Austausch mit Gleichgesinnten kann ebenfalls inspirierend und bereichern wirken. Gelegenheit dazu gibt es beim nächsten INNCOMMON Community Meeting am 28. Mai 2024 in der ÖBB Open Innovation Factory: Die Community für Innovationskommunikation verbindet Innovations- und Kommunikationverantwortliche mit dem Ziel, nachhaltige Innovationen durch mehr Sichtbarkeit erfolgreich umzusetzen.

Das Fazit

Was Peter Drucker als die „einzigen Funktionen im Unternehmen“ zusammenführt, soll der Mensch nicht trennen. Eine enge Zusammenarbeit zwischen Innovation und Marketing ist einer der größten Hebel, um die Umsetzung von Innovation im Unternehmen zur Norm zu machen.

Über die Autorin

Olivia Lancerotto verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung im Innovationsmarketing in internationalen Konzernen. Als selbstständige Beraterin setzt sie sich für die Umsetzung von Innovationen für eine zukunftsfähige Gesellschaft ein, indem sie Innovations- und Kommunikationsverantwortliche mit Strategie- und Proessentwicklung unterstützt. Neben ihrer Beratungstätigkeit organisiert sie im Rahmen des INNCOMMON Netzwerks regelmäßig Community-Treffen für den praxisnahen Austausch zu Innovationskommunikationsthemen.

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Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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