16.08.2024
GASTBEITRAG

Innovation Community Building: Der Gamechanger für Corporate Venturing?

Gastbeitrag. Olivia Lancerotto betreut als Innovationsmarketingexpertin Unternehmen beim Aufbau von Innovation Communities. Für brutkasten erläutert sie, warum solche Communities im Corporate Venturing zum Game Changer werden können.
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Olivia Lancerotto
Olivia Lancerotto | Foto: Nikki Harris

Im Kontext der rasanten technologischen Entwicklungen und der zunehmenden Globalisierung suchen Unternehmen nach neuen Wegen, um ihre Innovationskraft zu stärken und wettbewerbsfähig zu bleiben. Eine Strategie, die in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung gewonnen hat, ist Corporate Venturing (hier geht’s zu brutkasten-Serie “Corporate Venturing”).

Doch eine zentrale Frage bleibt: Wie gelingt es Unternehmen, diese Strategie nachhaltig und erfolgreich umzusetzen? Die Antwort könnte in einer praxisnahen, aber oft unterschätzten Methode liegen – dem Aufbau von Innovation Communities.

Warum Innovation Communities ein „Gamechanger“ sind

Corporate Venturing, also die Zusammenarbeit von Unternehmen mit Startups und anderen externen Innovator*innen, hat das Potenzial, neue Geschäftsmodelle zu entwickeln und technologische Fortschritte schneller voranzutreiben. Doch der Erfolg dieser Kooperationen hängt nicht nur von der Auswahl der richtigen Partner*innen ab, sondern vor allem von der Fähigkeit, eine langfristige und tiefgehende Zusammenarbeit zu ermöglichen. Hier kommt das Community Building ins Spiel.

Corporate Venturing gelingt nur gemeinsam und langfristig. Alle relevanten Akteur*innen, sowohl unternehmensintern als auch entlang der gesamten Wertschöpfungskette, müssen über Jahre hinweg eingebunden werden. Nur eine funktionierende Innovationsgemeinschaft kann die nötigen qualitativ hochwertigen Beziehungen schaffen, die für nachhaltigen Erfolg erforderlich sind.

Was zeichnet eine Innovation Community aus?

„Networks connect; communities care“, sagte der renommierte Managementexperte Henry Mintzberg treffend. Doch was unterscheidet eine Innovation Community von einem klassischen Netzwerk?

Eine Community geht über den reinen Austausch von Informationen hinaus. Sie zeichnet sich durch drei zentrale Merkmale aus:

  • Fokus auf ein gemeinsames Ziel: Die Mitglieder einer Innovation Community verfolgen nicht nur individuelle Interessen, sondern arbeiten zusammen an einem klar definierten gemeinsamen Ziel.
  • Gemeinsame Werte: Eine erfolgreiche Community basiert auf gemeinsamen Werten, die das Fundament für Vertrauen und Zusammenarbeit bilden.
  • Balance von Geben und Nehmen: In einer echten Gemeinschaft profitieren alle Beteiligten von einem ausgewogenen Verhältnis von Geben und Nehmen, was den langfristigen Zusammenhalt stärkt.

Im Gegensatz zu Netzwerken, die oft auf kurzfristigen Austausch ausgelegt sind, schaffen Communities die Grundlage für langfristige, konstruktive Zusammenarbeit – sowohl innerhalb eines Unternehmens als auch darüber hinaus.

Interne und externe Innovation Communities: Beispiele und Erfolgsfaktoren

Innovation Communities lassen sich in interne und externe Varianten unterteilen. Interne Communities finden sich in Bereichen wie Venture Building, Venture Clienting oder auch systematischer Ideengenerierung durch Intrapreneur*innen. Externe Communities hingegen dienen dem Venture Clienting und der Zusammenarbeit mir Start-ups,  anderen Unternehmen oder auch Kund*innen, die direkt in den Innovationsprozess eingebunden werden.

Doch wie gelingt es, das Engagement der Community-Mitglieder über lange Zeit aufrechtzuerhalten? Menschen schließen sich einer Gemeinschaft wegen eines gemeinsamen Ziels an, aber sie bleiben wegen der Menschen. Deshalb ist es besonders wichtig, von Anfang an die „richtigen“ Personen in die Community zu integrieren – solche, die nicht nur durch ihre Kompetenz, sondern auch durch ihre Neugierde und Offenheit bestechen.

„Start with Who“ ist hier die Devise: Aufbauend auf dem strategischen Ziel der Community sollten zunächst eine kleine, sorgfältig ausgewählte Gruppe von Mitgliedern integriert werden. Diese können als Botschafter*innen oder Founding Members fungieren und die Werte der Gemeinschaft mitprägen. Zudem spielt die Vielfalt der Mitglieder eine entscheidende Rolle – unterschiedliche Perspektiven und Kompetenzen bereichern die Community und sorgen für dynamische Entwicklungen.

Um die Community lebendig zu halten, empfiehlt es sich, klare Milestones und Inhalte zu definieren sowie regelmäßige Events und Formate anzubieten, die den Austausch fördern und die Bindung stärken. Ein weiterer wichtiger Erfolgsfaktor ist die maßgeschneiderte Kommunikation: Unterschiedliche Zielgruppen – von etablierten Unternehmen bis hin zu Startups – benötigen spezifische Botschaften und Tools, um effektiv angesprochen zu werden.

Die Vorteile von Innovation Communities auf einen Blick

Der Aufbau von Innovation Communities bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile, die weit über das unmittelbare Innovationspotenzial hinausgehen. Interne Communities tragen maßgeblich zur Förderung der Innovationskultur bei und steigern die Sichtbarkeit von Innovationsprojekten innerhalb des Unternehmens. Gleichzeitig helfen sie, Talente zu binden und das Engagement der Mitarbeiter*innen zu erhöhen.

Externe Innovation Communities können als „Türöffner“ für Startups fungieren, indem sie ihnen Zugang zu Ressourcen und Know-how verschaffen, die für ihre Entwicklung entscheidend sind. Für Unternehmen bedeuten solche Kooperationen nicht nur einen Innovationsschub, sondern auch einen signifikanten Wettbewerbsvorteil in einem zunehmend dynamischen Marktumfeld.

Fazit: Innovation Communities als Schlüssel zum Erfolg

In einer Zeit, in der Innovationen der Schlüssel zum wirtschaftlichen Erfolg sind, können Unternehmen es sich nicht leisten, auf effektive Zusammenarbeit zu verzichten. Der Aufbau und die Pflege von Innovation Communities bieten eine einzigartige Möglichkeit, nachhaltige Partnerschaften zu schaffen, die über bloße Netzwerke hinausgehen und den Weg für langfristigen Erfolg im Corporate Venturing ebnen. Indem Unternehmen in die richtigen Menschen und Beziehungen investieren, können sie eine Innovationskultur entwickeln, die nicht nur den aktuellen Herausforderungen gewachsen ist, sondern auch die Zukunft aktiv mitgestaltet.


Über die Autorin

Olivia Lancerotto bringt mehr als 20 Jahre Erfahrung im internationalen Innovationsmarketing mit. Als selbstständige Beraterin unterstützt sie Unternehmen dabei, nachhaltige Innovationen durch Sichtbarkeit erfolgreich umzusetzen. Ihr Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung maßgeschneiderter Kommunikationsstrategien und dem Aufbau von Innovationsgemeinschaften, die langfristige Erfolge sichern.

Sie initiiert und leitet regelmäßig Netzwerktreffen, die Innovationsverantwortlichen eine Plattform für den Austausch zu aktuellen Kommunikationsthemen bieten. Der nächste „INNCOMMON coffee & chat“ mit dem Titel „Bringe deine Innovation Community auf Touren!“, widmet sich dem Thema Community Engagement und findet am 17. Oktober in der ÖAMTC Innovationswerkstatt statt.

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Logo von OpenAI
Foto: Adobe Stock

Wenn OpenAI neue Dinge ankündigt, hört die KI-Szene hin. Klar, nicht jede Ankündigung des US-Unternehmens in den vergangenen zwei Jahren hatte dieselbe Tragweite wie jene vom 30. November 2022, als OpenAI den Start eines Chatbots namens ChatGPT verlautbaren ließ. Aber potenziell könnte jede Mitteilung des Unternehmens rund um CEO Sam Altman bahnbrechend sein. Kein Wunder also, dass es für Aufsehen sorgte, als OpenAI Anfang Dezember verlautbarte, zwölf Tage hintereinander neue Dinge vorzustellen.

Schon in der Ankündigung hatte Altman darauf hingewiesen, dass es neben größeren auch kleinere Neuigkeiten sein würden, die OpenAI liefern würde. So kam es dann auch: Zugang zu ChatGPT über WhatsApp oder die Integration in Apple Intelligence waren eher in die zweite Kategorie einzuordnen. Daneben veröffentlichte OpenAI aber auch das neue Modell o1 für ChatGPT – oder Sora, ein Tool zur Videoerstellung.

Den größten Widerhall in der KI-Szene fand allerdings die Ankündigung am letzten der zwölf Tage. Am vergangenen Freitagabend stellte OpenAI sein neues Modell o3 vor. Wichtig dabei: Das Modell ist noch nicht öffentlich zugänglich. OpenAI stellte zunächst einmal nur vor, wie das Modell in unterschiedlichen KI-Benchmarks abschnitt. Aber diese Ergebnisse hatten es in sich.

o3 zeigt starke Performance bei AGI-Benchmark

Vielbeachtet wurde dabei vor allem die Benchmark namens ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), bei der zwei Varianten des o3-Modells deutlich bessere Ergebnisse erzielten als die bisher führenden o1-Modelle. Das Ziel von ARC-AGI ist es zu messen, wie sich eine KI im Umgang mit ihr unbekannten Aufgaben schlägt.

Wie die O3-Modelle verglichen mit anderen OpenAI-Modellen abschneiden // Grafik: ARC Prize

Es gibt unterschiedliche Definitionen von AGI. Die meisten davon verstehen AGI aber als ein System, das sämtliche intellektuellen Aufgaben mindestens so gut oder besser als ein Mensch erledigen kann.

Die ARC-AGI-Benchmark wurde von François Chollet konzipiert. Er definiert AGI als ein System, das “in der Lage ist, effizient neue Fähigkeiten zu erwerben und neuartige Probleme zu lösen, für die es trainiert wurde.”

Eine AGI ist also nicht für eine bestimmte Aufgabe trainiert, sondern kann jegliche Aufgaben übernehmen. Es ist weitgehender Konsens in der KI-Szene, dass solche Systeme noch nicht existieren. OpenAI wurde aber beispielsweise explizit mit dem Ziel gegründet, AGI zu erreichen.

Chollet gehört zu den bekanntesten Namen der internationalen KI-Szene. Er hat die bekannte KI-Library Keras entwickelt und seit einigen Jahren für Google tätig. Dem von ChatGPT ausgelösten Hype rund um generative KI steht Chollet seit Anfang an eher kritisch gegenüber, wie beispielsweise auch dieser brutkasten-Bericht wenige Wochen nach Erscheinen von ChatGPT thematisierte.

o3: “Wir befinden uns auf neuem Terrain”

Umso interessanter ist es, was Chollet nun zu den Ergebnissen des o3-Modells bzw. seiner Varianten zu sagen hat. In einem Blogeintrag attestiert er OpenAI, mit dem Modell einen “bedeutenden Sprung nach vorne” erreicht zu haben.

Die Performance des Modells stelle “einen echten Durchbruch” in der Anpassungsfähigkeit und Verallgemeinerung” von KI-Modellen dar”, wenn es darum gehe, wie sich KI-Modelle an neue Aufgaben anpassen könnten. o3 stelle nicht bloß einen “schrittweisen Fortschritt” dar. Vielmehr befinde man sich auf “neuem Terrain”, das “ernsthafte wissenschaftliche Aufmerksamkeit” erfordere.

Aber es ist schon Artificial General Intelligence (AGI)? Hier schränkt Chollet ein: “o3 scheitert immer noch an einigen sehr einfachen Aufgaben, was auf grundlegende Unterschiede zur menschlichen Intelligenz hinweist”. Dennoch befeuerten die Ergebnisse die Diskussion rund um AGI – und manche Stimmen sahen, anderes als Chollet, mit o3 AGI sogar bereits erreicht.

Selbst wenn dem so wäre, wäre es zum jetzigen Zeitpunkt schwer nachzuprüfen: Denn das Modell ist noch nicht veröffentlicht. Forscher:innen im Bereich der KI-Sicherheit können sich für Zugang vormerken lassen. Wann und zu welchen Konditionen das Modell für Endnutzer:innen zugänglich sein wird, ist aktuell noch unklar. Klar ist allerdings schon jetzt, dass die beeindruckenden Ergebnisse bei der ARC-AGI-Benchmark enorme Rechenressourcen erforderten – und dementsprechend teuer waren.

Reasoning-Modelle

Das o3-Modell ist eine verbesserte Version des o1-Modells, welches OpenAI am 4. Dezember veröffentliche und das zuvor bereits in Preview- und Mini-Varianten für ChatGPT-User:innen zugänglich gewesen war. Dieses Modell unterscheidet sich zu dem im Mai 2024 veröffentlichten GPT4o-Modell insofern, als es auf einen “Reasoning”-Ansatz setzt.

OpenAI bezeichnet GPT4o weiterhin als das “vielseitige, hochintelligente Flagship-Modell”, das für die “meisten Aufgaben” die richtige Wahl sei. Die o1-Modelle wiederum referenziert das Unternehmen als “Reasoning-Modelle, die sich bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben auszeichnen”.

Enduser:innen von ChatGPT merken dies in der Nutzung vor allem insofern, als sich die o1-Modelle länger Zeit nehmen, Ergebnisse zu produzieren. Diese Modelle “verbringen mehr Zeit mit Nachdenken, bevor sie reagieren”, wie es OpenAI formuliert. In einigen (aber nicht notwendigerweise in allen) Bereichen liefern sie dann deutlich bessere Ergebnisse als die bisherigen Modelle.


Tipp der Redaktion: Die neue brutkasten-Serie “No Hype KI”

No Hype KI
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