„28-jähriger Selfmade-Milliardär kauft Forbes“ – so lautete eine brutkasten-Headline Mitte Mai. Statistisch gesehen ist der besagte Unternehmer, Luminar-Gründer Austin Russell, eine Ausnahme – wie auch andere vergleichsweise junge Superreiche, etwa Mark Zuckerberg. Denn laut einer aktuellen statistischen Auswertung (Daten Stand Ende 2022) des US-Unternehmens Altrata, über die CNBC berichtet, beträgt das Durchschnittsalter der Milliardär:innen der Welt nicht gerade knusprige 67 Jahre. Weniger als zehn Prozent davon sind unter 50, aber 42 Prozent über 70. In einer anderen Hinsicht ist Russell dagegen ein denkbar gewöhnlicher Milliardär: Wie er sind 87,5 Prozent davon Männer. Bei den Frauen ist der Anteil der unter 50-Jährigen mit 18 Prozent deutlich höher als bei den Männern.
Wer nicht erbt, braucht für gewöhnlich sehr lange
Das in Medien gezeichnete Bild sei trügerisch, wird in der Studie ausgeführt. Während (verhältnismäßig) junge Tech-Milliardär:innen die Berichterstattung dominieren, ist das Median-Alter der Milliardär:innen in den vergangenen fünf Jahren sogar etwas gestiegen. Dazu Altrata-Expertin Maya Imberg gegenüber CNBC: „Viele der jüngeren Milliardär:innen haben ihren Reichtum in der Tech-Branche erworben, die einen schnellen Vermögensaufbau ermöglicht und viel Aufmerksamkeit in den Medien erhält. Aber die meisten brauchen eine lange Zeit, um Reichtum aufzubauen, es sei denn, er wird geerbt. Die überwiegende Mehrheit der Menschen braucht ein ganzes Geschäftsleben, um ein solches Vermögen zu schaffen“.
Finance über alle Altersgruppen hinweg dominierende Branche
Die Branchen-Unterschiede zwischen jungen und alten Milliardär:innen sind auch in der Statistik klar ablesbar, obgleich eine Branche in allen Altersgruppen dominiert: Von den unter 50-Jährigen sind 21 Prozent dem Finance- und 20 Prozent dem Tech-Bereich zuzuordnen. Bei den Milliardär:innen zwischen 50 und 70 Jahren dominieren Finance (24 Prozent) und Industrie (8,3 Prozent). Bei den über 70-Jährigen sind es Finance (18 Prozent), Misch-Konzerne (11 Prozent) und Immobilien (8,3 Prozent).
USA in Milliardär-Statistik weit vorne, China auf Platz 2
Zuletzt ging die weltweite Anzahl der Milliardär:innen erstmals seit 2018 leicht zurück. Geografisch dominieren nach wie vor klar die USA mit 955 Superreichen vor China mit 357. Im Städte-Ranking führt New York mit 136 Milliardär:innen vor Hongkong (112), San Francisco (84), Moskau (76) und London (75). Dazu Expertin Imberg: „Vor zehn Jahren hat die Städteliste noch anders ausgesehen. Inzwischen sind einige chinesische Städte und Städte außerhalb der USA darauf.“
Aktuelle Forbes Top 10 Milliardäre (ohne „:innen“) mit Alter:
„Der Transfer ist das Schwierigste“: Ex-BMW Tech-Scouting-Leiter Frank Möbius über Technologie-Früherkennung
Technologie-Trends zu erkennen ist heute einfach, sie ins Kerngeschäft zu übersetzen bleibt die eigentliche Hürde. Frank Möbius hat BMWs Tech-Früherkennung sechs Jahre verantwortet und erklärt im brutkasten-Gespräch, woran der Transfer scheitert und wie er gelingt.
„Der Transfer ist das Schwierigste“: Ex-BMW Tech-Scouting-Leiter Frank Möbius über Technologie-Früherkennung
Technologie-Trends zu erkennen ist heute einfach, sie ins Kerngeschäft zu übersetzen bleibt die eigentliche Hürde. Frank Möbius hat BMWs Tech-Früherkennung sechs Jahre verantwortet und erklärt im brutkasten-Gespräch, woran der Transfer scheitert und wie er gelingt.
Knapp 30 Jahre war Frank Möbius bei BMW. Zuletzt leitete er in der Konzernforschung den Bereich Technologiemanagement und -prognose und koordinierte das weltweite Netzwerk der BMW Technology Offices vom Silicon Valley bis Tokio. Seit 2023 gibt er seine Erfahrung als Senior Innovation Advisor bei der UnternehmerTUM GmbH in München, Europas größtem Gründerzentrum, weiter. Im Interview erklärt er, wie systematische Technologie-Früherkennung funktioniert, warum die meisten Unternehmen am Transfer der daraus gewonnenen Erkenntnisse scheitern und wie KI die Tech-Trenderkennung vereinfacht hat.
brutkasten: Sie waren fast 30 Jahre bei BMW. Wie sind Sie dort zum Thema Innovation gekommen?
Frank Möbius: Ich habe an der Uni Stuttgart Maschinenbau, Fachrichtung Fahrzeugtechnik studiert und nach dem Diplom Anfang 1990 meinen ersten Job bei der Lufthansa Technik in Frankfurt gefunden. Dort durfte ich die damals neuartigen stangenlosen Flugzeugschlepper mitentwickeln und 1992 den neuen Flughafen München damit ausrüsten – meine erste Berührung mit Innovationen und ihrer Einführung im Massengeschäft. Ich verließ die Lufthansa nach ein paar Jahren, um an der Uni Kaiserslautern über Robotik zu promovieren. Nach der Promotion kam ich 1996 zu BMW, meiner Wunschfirma in meiner Wunschstadt. Dort konnte ich viele unterschiedliche Funktionen übernehmen: erst arbeitete ich vier Jahre im Versuchsfahrzeugbau, dann vier Jahre im Personalwesen, ein lehrreicher “Side Step” für einen Ingenieur!
(c) BMW Group
Mitte 2004 durfte ich eine Abteilung für Vorentwicklung und Innovationsmanagement im Bereich Antriebsproduktion übernehmen. Daraus entstand meine Rolle im damals neuen elektrifizierten Antrieb für BMW – von der strategischen Inhouse-Entscheidung und fachlichen Befähigung der Firma bis zur Großserie: über zehn Jahre lang war ich für die Industrialisierung und später Entwicklung von Hochvoltbatterien verantwortlich, vom ersten A-Muster mit einem sehr kleinen Team bis zu 100 Mitarbeitenden. 2017 bin ich schließlich in die Forschung gewechselt und habe dort das Team “Technologiemanagement und -prognose” übernommen, das später in die Einheit “Open Innovation” integriert wurde.
Was macht so eine Open-Innovation-Einheit in einem Konzern konkret?
Mit Open Innovation Methoden erkennt und verwertet man frühzeitig innovative Signale und Trends, die außerhalb der eigenen Unternehmensgrenzen stattfinden. Wir schauen bewusst in Branchen jenseits des Automobilbaus: Consumer Electronics, Luft- und Raumfahrt, Medizin, Computing, Biomaterialien, etc. Immer mit der Frage im Hinterkopf: Was können wir davon für das eigene Kerngeschäft nutzen? Konkret: Technologische Trends aus der Cross-Industrie frühzeitig erkennen, verstehen, bewerten, ein Proof-of-Concept-Projekt durchführen, z. B. mit einem Startup, einer Uni, einem Fraunhofer-Institut, etc. und diese Ergebnisse dann in die Firma für die eigenen Produkte, Services und Prozesse transferieren.
(c) BMW Group
BMW hat dafür eine eigene Abteilung aufgebaut. Wie hängen die einzelnen Bausteine zusammen?
2015 wurde die Technologie-Früherkennung mit dem Technologie-Trendradar ins Leben gerufen, fast gleichzeitig wurde die BMW Startup Garage gegründet. Das Radar ist zunächst ein Visualisierungs- und Kommunikationstool: wir platzieren die erkannten Technologien nach Kategorien und Reifegraden, um frühzeitig aufzeigen zu können, was sich technologisch weltweit tut. Aber diese Erkenntnisse stehen erstmal nur auf dem Papier. Entscheidend ist nach Bewertung und Priorisierung die Verwertung dieser Erkenntnisse, der sogenannte Transfer. Dieser erfolgt dann oft mit Startups.
Hier kommt die BMW Startup Garage zum Einsatz. Sie betreibt Venture Clienting, d. h. sie investiert nicht, sondern scoutet im Netzwerk der internationalen BMW Tech Offices die besten Startups und koordiniert Innovationsprojekte mit den betroffenen BMW-Fachbereichen, die meist das Budget dafür stellen. Diese Startups müssen schon reifer sein, also ein stabiles Team, eine robuste Finanzierung, ein fertiges Produkt – ggf in anderen Branchen – und am besten schon erste Kunden haben. Das Ziel dabei ist immer, dass das Startup ein regulärer Lieferant für BMW werden kann, wir nennen das “startup as a supplier”. Erst wenn die Lösung des Startups wirklich bei BMW zum Einsatz kommt – in Produkt, Service oder Prozess -, entsteht Impact!
Daneben gibt es das Team BMW iVentures als klassischer Risikokapital-Investor, der ebenfalls über das BMW Tech Office Netzwerk auch in ganz frühphasige Startups investiert. Außerdem gehört dazu ein BMW-interner Incubator und eine Crowd Innovation Plattform.
Wie läuft systematische Tech-Trenderkennung bzw. Tech-Scouting im Alltag ab?
Es gibt vier Prozessschritte: Scouten und Strukturieren, Diskutieren und Bewerten, Visualisieren und Vorbereiten und dann der Transfer in die passenden BMW-Fachbereiche und die dortige Umsetzung. Den ersten Schritt haben früher Mitarbeitende und Werkstudierende gemacht, heute erledigen das maßgeschneiderte KI-Agenten. Für den zweiten Schritt braucht man die Experten: Fachleute von intern und extern. Ggf wird zu einem bestimmten Tech-Trend eine Studie erstellt. Für den dritten Schritt sitzt man in Workshops zusammen und erarbeitet einen Vorschlag für das nächste Trendradar und mögliche Scouting- oder Prototypen-Projekte. Von einer Liste mit über hundert Themen bleiben dann vielleicht vierzig übrig, die auf das Trendradar kommen und fünf, die dann tiefergelegt werden.
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Und dann kommt der Teil, an dem viele scheitern.
So ist es! Die ganzen modernen Technologien und Trends kann man heute recht einfach im Netz recherchieren, Generative AI hilft dabei. Das Entscheidende aber ist am Ende: Was leitet das Unternehmen daraus ab? Nur neues Wissen, eine Produktverbesserung oder gleich ein neues Geschäftsmodell? Einfacher gesagt: was mache ich damit morgen besser als heute? Das ist das Schwierige, der Transferprozess. Dieser hat inhaltliche, strukturelle, finanzielle aber auch menschliche Aspekte. Der Transfer einer neuen, erstmal riskanten Technologie aus einer anderen Branche in die eigene Firma ist oft schwierig. Auch bei BMW hat es ein paar Jahre gedauert, bis erste Erfolge kamen und das Vorgehen akzeptiert war.
Was ist das Rezept, damit es funktioniert?
Man holt die Personen, die später die Erkenntnisse umsetzen sollen, frühzeitig in den Prozess mit hinein. Sie dürfen die Startups mit bewerten, sie erfahren sofort, wenn eine neue Technologie für ihren Fachbereich tiefergelegt werden soll, diese wird dann gemeinsam bewertet. Dafür gibt es in der BMW Startup Garage für jedes Ressort einen konkreten Schnittstellenpartner. Dann geht man gemeinsam in den betroffenen Fachbereich, organisiert die Ressourcen und plant das Projekt, damit das Startup den Prototypen bauen kann. Wichtig: für das Startup-Projekt wird oft das Geld des späteren Fachbereichs verwendet. Das erzeugt zusätzliches Commitment! Und das Zweite ist die Hierarchie: Wenn Du einen Bereichsleiter oder Geschäftsführer hast, der voll hinter Open Innovation steht und auch mal in oberen Etagen politisch unterstützt, dann funktioniert es deutlich besser, auch in Krisenzeiten mit Budgetknappheit.
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Was raten Sie einem Unternehmen, das ohne viel Budget mit Technologiemanagement starten will?
Man muss nicht gleich zehn Leute einstellen. Oft genügt erstmal eine Person mit den nötigen Ressourcen und Befugnissen, dazu evtl. einen Studierenden und ein paar Teilkapazitäten in den relevanten Fachbereichen als Unterstützung. Ggf hilft am Anfang auch eine externe Trendagentur oder ein passender Toolanbieter. KI-Kenntnisse sind wichtig, um einen KI-Agenten nutzen oder einen eigenen aufbauen zu können. Ein gutes, internationales Netzwerk in alle relevanten Industrien ist ebenso wichtig, denn inzwischen betreiben die meisten großen Firmen Technologie-Früherkennung im Rahmen von Corporate Foresight, man kann von ihnen lernen und Best Practices übernehmen. Ich habe aus meinen über 6 Jahren in dieser Rolle eine Liste mit den zehn wichtigsten Lessons Learned zusammengeschrieben. Da steht alles drin, was man braucht, man muss es halt nur noch machen.
Was machen Sie heute bei UnternehmerTUM?
UnternehmerTUM hat drei Zielgruppen: Talente, Startups und Unternehmen – vom großen Corporate und Mittelstand bis zum Familienunternehmen. Meine Hauptarbeit liegt in der Innovationsberatung, wo ich meine BMW-Erfahrung einbringen kann. Daneben bin ich Startup-Mentor, halte Vorlesungen, unterstütze die Internationalisierung der UnternehmerTUM und betreue Delegationen. Und ich baue gerade einen KI-gestützten Technologie-Trendradar-Prozess für die UnternehmerTUM, die TUM Venture Labs und ihre Partner und Kunden auf. Der ist nochmal deutlich umfangreicher als ein Radar für die Automobilindustrie. Wir haben dafür einen KI-Agenten gebaut, der weltweit schwache Tech-Signale erkennt, also Technologien, die noch kein messbarer Trend sind. Diesen KI-Agenten trainiere ich täglich. Gerade für Mittelständler und Familienunternehmen ist das sehr hilfreich, weil sie in der Regel nicht das Netzwerk und die Möglichkeiten großer Firmen haben.
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Gibt es ein Beispiel aus Ihrer BMW-Zeit, das zeigt, was Open Innovation bewirken kann?
Aus der Tech-Trenderkennung und der Startup-Arbeit wurden in den letzten Jahren schon viele Projekte zu Quantum Computing, Fahrzeug-Satelliten-Kommunikation, Gesundheitsdaten-Monitoring im Fahrzeug, Panorama-Displays, In-Car-Gaming u.v.m. erfolgreich transferiert. Einiges davon ist schon im Auto zu erleben, manches wird noch kommen. Mein Lieblingsbeispiel ist das farbwechselnde Auto: keine klassische Trenderkennung, aber ein erfolgreicher Cross-Industry-Transfer und vielleicht sogar ein Trendsetter! Eine Mitarbeiterin von mir hatte vor vielen Jahren die mutige Idee, die Display-Funktionen eines E-Readers aufs Auto zu übertragen. Sie hat sich die E-Ink-Panels besorgt, einen Prototypen entwickelt und damit nach vielen Experimenten mit einigen Helfern den BMW iX Flow aufgebaut – übrigens anfangs im MakerSpace der UnternehmerTUM. Mit diesem Auto war sie mit BMW 2022 in der Schwarz-Weiß-Version und ein Jahr später mit dem BMW i VISION Dee in der Farbversion mit großem Erfolg auf der CES in Las Vegas: The Color-Changing Car! Das ist für mich der perfekte Cross-Industry-Transfer: Ich übertrage eine erfolgreiche Technologie aus einer Industrie in eine völlig andere und habe einen Nutzen daraus. Ob das in irgendeiner Form mal in Serie kommt? Wer weiß …
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Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?
Der Inhalt des Artikels zeigt, dass die Mehrheit der Milliardäre in der Welt ältere Männer sind und dass Frauen sowie junge Menschen in dieser Gruppe unterrepräsentiert sind. Dies verdeutlicht eine Ungleichheit in der Verteilung von Reichtum und Macht, die gesellschaftspolitische Auswirkungen hat und Fragen in Bezug auf Gleichberechtigung und soziale Gerechtigkeit aufwirft. Außerdem zeigt der Artikel, dass die meisten Milliardäre nicht durch alleinige persönliche Leistung, sondern auch durch Erbschaften oder langjährige Geschäftstätigkeit zu ihrem Vermögen gelangt sind. Dies könnte Fragen zur wirtschaftlichen Chancengleichheit aufwerfen.
Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?
Der Artikel liefert einen Einblick in die Demografie der Milliardäre weltweit und zeigt, dass das Vermögen für die meisten Menschen eine lebenslange Herausforderung darstellt. Zudem hebt der Artikel hervor, dass die Finanzbranche in allen Altersgruppen das dominierende Feld der Milliardäre ist und dass die USA in der Milliardär-Statistik weltweit an erster Stelle stehen. Die Wirtschaft hat somit eine ungleiche Verteilung von Vermögen innerhalb spezifischer Branchen und Länder.
Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?
Als Innovationsmanager:in können Sie aus dieser Statistik über Milliardäre ableiten, dass der schnelle Aufbau von großem Vermögen in der Regel Zeit und Ausdauer erfordert und nicht nur auf technologische Disruption beschränkt ist. Branchenübergreifend kann der Finance-Sektor als relevante Branche betrachtet werden, während die Tech-Branche insbesondere bei den jüngeren Milliardären dominiert. Insgesamt kann die Analyse der Verteilung von Superreichtum auch Einblicke darüber geben, welche Industrien und Unternehmen in verschiedenen Märkten und Ländern dominieren und wo es möglicherweise Chancen für Innovationen und Disruptionen gibt.
Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?
Die Statistik zeigt, dass die meisten Milliardäre ältere Männer sind und dass nur wenige unter 50 Jahre alt sind. Außerdem sind die meisten von ihnen im Finance- oder Industriebereich tätig. Für Investoren könnte dies bedeuten, dass es wichtiger ist, langfristig in Unternehmen zu investieren, die in diesen Branchen tätig sind, anstatt auf schnelle Erfolge in der Tech-Branche zu hoffen.
Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?
Als Politiker:in können Sie von dieser Statistik lernen, dass ein Großteil der Milliardär:innen erfahrene Geschäftsführer sind, die über Jahre hinweg hart gearbeitet haben und ihren Erfolg nicht über Nacht erreicht haben. Es zeigt auch, dass bestimmte Branchen wie Finanzen und Technologie besonders erfolgreiche Unternehmer hervorgebracht haben. Darüber hinaus können Sie daraus ableiten, dass die Verteilung von Reichtum in der Welt weiterhin stark von den USA dominiert wird.
Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?
Die statistische Auswertung des US-Unternehmens Altrata zeigt, dass Milliardäre weltweit im Durchschnitt 67 Jahre alt sind und dass weniger als zehn Prozent von ihnen unter 50 sind, jedoch 42 Prozent über 70 Jahre alt sind. Obwohl junge Tech-Milliardäre wie Mark Zuckerberg oder Luminar-Gründer Austin Russell in den Medien präsenter sind, haben die meisten Milliardäre für ihr Vermögen lange Zeit benötigt und die überwiegende Mehrheit von ihnen hat ihren Reichtum geerbt. In der Studie werden auch Branchenunterschiede aufgezeigt, und es wird berichtet, dass die USA im Vergleich zu anderen Ländern weltweit die meisten Milliardäre haben.