18.07.2019

Studie: Intrapreneurship scheitert meistens am Widerstand der Mitarbeiter

Laut einer Studie von Pioneers unter Konzernen im DACH-Raum scheitern Intrapreneurship-Programme oft an den eigenen Mitarbeitern. Positive Erfahrungen haben die Manager aber bei der Kooperation mit Startups gemacht.
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Intrapreneurship Widerstand
(c) fotolia / fizkes

Konzerne setzen auf Kooperation mit Startups und auf Intrapreneurship-Programme, um ihre eigene Wettbewerbsfähigkeit zu stärken. Dabei gibt es jedoch einige Hürden zu meistern, wie die DACH Innovation Landscape Studie von Pioneers zeigt. Für die Studie wurden Führungskräfte von 104 Großunternehmen im DACH-Raum befragt, die durchschnittlich 1000 Mitarbeiter und einen Jahresumsatz von mindestens 500 Millionen Euro haben. Die finale Version des Reports wird im Herbst veröffentlicht, die ersten Erkenntnisse wurden vorab vor Journalisten präsentiert.

Warum Unternehmen Innovation betreiben (c) Pioneers

Intrapreneurship scheitert am mittleren Management

Eine Erkenntnis des Reports ist, dass Programme zur Förderung von Innovation innerhalb des Unternehmens von den Mitarbeitern nicht immer gerne angenommen werden. „Reine Intrapreneurship-Programme reichen nicht aus, um Innovation voran zu treiben“, sagt Antonia Fritzberg, Senior Innovation Consultant bei Pioneers und Co-Autorin der Studie: „Oft scheitern die Intrapreneurship-Programme am internen Widerstand, denn viele Mitarbeiter fürchten sich vor Veränderung.“ In Zahlen: Von 47 Prozent der Befragten, also knapp der Hälfte, wird interner Widerstand als häufigster Grund für das Scheitern von Intrapreneurship genannt.

Woran scheitert Intrapreneurship? (c) Pioneers

Zwar stehe das Top-Management oft hinter den neuen Ansätzen, vom mittleren Management werden die Ideen jedoch oft torpediert, wie Anton Schilling, Head of Pioneers Discover, ergänzt: „Das mittlere Management ist oft risikoavers. Denn neue Programme bedeuten für sie mehr Aufwand und mehr Risiko, was außerdem oft nicht incentiviert wird.“ Demnach sagen auch 79 Prozent der Befragten, dass das Verhalten des Senior Managements ein entscheidender Erfolgsfaktor für Intrapreneurship-Programme ist.

Corporate-Startup-Collaboration als Erfolgsfaktor

Zugleich sagen 88 Prozent der Befragten, dass sie bereits mit Startups zusammen arbeiten. „Und fast alle Befragten wollen auch in den kommenden Jahren mit Startups kollaborieren“, sagt Fritzberg: „Man sieht hier einen klaren Trend, der nicht abreißt.“

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Entscheidende Erfolgsfaktoren für  Startup-Innovation sind der Studie zufolge klare Erwartungshaltungen (62 Prozent), das Engagement der Führungskräfte (52 Prozent),  der Einsatz für die Kollaboration (48 Prozent), klare strategische Planung (41 Prozent) und schnelle Kommunikationswege (40 Prozent).

Innovation mit Startups: Erfolgsfaktoren (c) Pioneers

Viele Unternehmen veranstalten Pitch-Wettbewerbe (49 Prozent) oder Hackathons (39 Prozent), um potenzielle Kooperationspartner kennenzulernen. Den am besten geeigneten Startups  werden daraufhin finanzierte PoCs (Proof of Concept bzw. Prüfung der Durchführbarkeit) (69 Prozent),  sowie Zugang zu Daten (53 Prozent) und Kunden (59 Prozent) angeboten. Auch Acceleratoren sind bei  Unternehmen sehr beliebt: 41 Prozent der Befragten bieten eigene 6-12-monatige Programme und  kombinieren somit die zuvor genannten Formate. Inkubatoren (13 Prozent) oder Arbeitsräume (19 Prozent)  werden seltener angeboten.

+++Studie: Startups ziehen in Kollaboration mit Corporates oft den Kürzeren+++

Entscheidend für die erfolgreiche Kollaboration zwischen Startups und Corporates ist den Studienautoren zufolge auch die Überbrückung kultureller Unterschiede. „Denn zum Beispiel haben die Corporates oft hohe Erwartungen an die Startups, diese wiederum arbeiten oft mit knappen Ressourcen und entwickeln sich sehr dynamisch“, sagt Schilling.

Daher greifen viele Konzerne (72 Prozent) auch auf externe Beratung zurück, damit der Prozess begleitet wird: 38 Prozent beschäftigten externe Berater, rund 20 Prozent arbeiten mit Universitäten oder externen Mentoren.  Insgesamt sind Unternehmen, die externe Unterstützung einholen, mit den Ergebnissen zufriedener  als diejenigen, die es nicht tun, heißt es von den Studienautoren. Pioneers selbst bietet ebenfalls derartige Beratungsleistungen an.

Skepsis bei Corporate-Corporate-Collaboration

Es ist laut ​Fritzberg übrigens deutlich wahrscheinlicher, dass ein Corporate erfolgreich mit einem Startup zusammenarbeitet, als dass man Erfolg mit einem anderen Konzern hat. Obwohl 78 Prozent der Befragten bereits versucht hatten, sogenannte ‘Multi-Corporate’ Innovationsmaßnahmen umzusetzen, sind die Erfolgsraten wesentlich geringer, als bei Startup-Innovationsprojekten, heißt es dazu in den Studienergebnissen. 47 Prozent der Befragten begründen dies mit der Schwierigkeit, den richtigen Unternehmenspartner mit ähnlichen Zielen aus einer anderen Branche zu finden. Die Hauptziele der ‘Multi-Corporate’ Innovation sind Produktentwicklung (65 Prozent), Ökosystemaufbau (40 Prozent) und Prozessinnovation (40 Prozent).

Woran scheitert ‘Multi-Corporate’ Innovation? (c) Pioneers
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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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