20.06.2025
KOLUMNE

R&D ist nicht gleich Innovation – Kann Corporate Venturing ein Bridge Builder sein?

In ihrer Corporate-Venturing-Kolumne erklärt Viktoria Ilger diesmal, warum die Verwechslung der beiden Begriffe Forschung und Entwicklung (R&D) und Innovation ein strukturelles Missverständnis ist - und wie Corporate Venturing beides systemisch zusammenbringen kann.
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Viktoria Ilger
Viktoria Ilger | Foto: Viktoria Ilger/Adobe Stock (Hintergrund)

Die brutkasten-Serie „Corporate Venturing“ is powered by AKELA, Raiffeisen Bank International AG, UNIQA Insurance Group, Mavie Next, Verbund, whataventure — New business. Powered by entrepreneurs. und Wien Energie GmbH.


„Wir machen Innovation – wir haben schließlich eine starke F&E-Abteilung.“ – ein Satz, der schnell zum Trugschluss werden kann.

Denn Forschung und Entwicklung (R&D) ist nicht immer gleich Innovation. Die Verwechslung beider Begriffe ist kein sprachliches Detail, sondern ein strukturelles Missverständnis – das Unternehmen Ressourcen, Geschwindigkeit und im schlimmsten Fall Wirkung kosten kann.

R&D in Unternehmen ist ein wichtiger Teil des Innovationssystems. Sie liefert technische Lösungen, neue Materialien, Verfahren, Prototypen und vieles mehr. Doch Innovation entsteht erst daraus, wenn diese Lösungen angewendet, angenommen und skaliert werden – in der Realität, von Märkten, von Kund:innen, in Geschäftsmodellen. Und genau da beginnt der Teil, der oftmals vernachlässigt wird.  

Wissen ist nicht gleich Wirkung

Die Wurzel dieses Missverständnisses liegt im traditionellen, linearen Innovationsmodell: Am Anfang steht oft ein technisches Problem. Es folgt ein klassischer Stage-Gate-Prozess mit klar definierten Phasen und Entscheidungspunkten. Technisch betrachtet funktioniert das. Der Prozess ist klar strukturiert und nachvollziehbar. Diese lineare Vorgehensweise ist aber aus heutiger Sicht oft nicht mehr ausreichend.

Warum? Unternehmen stehen heute vor der Herausforderung, dass Innovationszyklen sich massiv beschleunigt haben. Durch Software, Simulation, Automatisierung entstehen Lösungen heute nicht nur schneller – sie werden auch schneller wieder überholt. Gleichzeitig steigt die Komplexität in Marktumfeldern, Lieferketten und regulatorischen Rahmenbedingungen. 

Innovation verläuft daher nicht linear, sondern iterativ, vernetzt, von Feedbackschleifen geprägt. Sie entsteht im Zusammenspiel von Technik, Markt, Nutzung, Regulierung, gesellschaftlichem Wandel. Und genau deshalb ist es gefährlich, Forschung und Entwicklung als alleinigen Innovationsindikator zu sehen.

Von Patenten zu marktfähigen Lösungen – warum Startups schneller wirken

In klassischen R&D-Prozessen kommt die Marktbetrachtung oft zu kurz. Die Entwicklung ist oft bereits zu einem großen Teil abgeschlossen – und dann kommt der Pferdefuß: Die Lösung wird vom Markt nicht wie gedacht angenommen. War es – bei aller technischen Brillanz – ein Produkt am tatsächlichen Bedarf vorbei?

Startups zeigen uns, wie es anders geht und machen aus der Not oft eine Tugend. Sie starten nicht mit der perfekten technischen Lösung, sondern mit einer Vision. Sie testen, lernen, justieren – immer mit Blick auf den Markt. Sie müssen früh Traction nachweisen, also zeigen, dass es zahlungsbereite Kund:innen gibt. Und weil Zeit und Budget knapp sind, bleibt wenig Zeit fürs Tüfteln – nur fürs Lernen.

In großen, etablierten Unternehmen dagegen sind längere Entwicklungszyklen möglich und der Anspruch auf Perfektion naturgemäß hoch. Die Finanzierung wurde abgesegnet, der Prozess trägt die Idee. Der Erfolg wird für R&D-Abteilungen am Ende oft in Patenten gemessen. Diese sind für Unternehmen zweifellos wichtig und sehr wertvoll – aber sie sagen nicht automatisch aus, ob daraus auch eine marktfähige Innovation wird.

Corporate Venturing als strategische Brücke in eine neue Innovationskultur

Was können wir also tun? Wie gelingt es, den enormen Wert von R&D besser mit dem Markt zu verbinden?

Ich glaube, die Antwort liegt in einem veränderten Mindset – und in einem neuen Werkzeugkasten. Ein Innovationsprozess, der heutigen Anforderungen gerecht werden will, muss iterativ, strategisch und marktorientiert gestaltet sein. Er muss neue Geschäftsfelder mitdenken, nicht nur bestehende Produkte verbessern. Und er muss die eigene Rolle im Innovationsökosystem reflektieren: Wo bauen wir intern Kompetenzen auf? Wo investieren wir? Und wo arbeiten wir besser mit Partnern?

Und genau hier kommt Corporate Venturing ins Spiel – nicht als Add-on, sondern als strategische Brücke zwischen R&D und marktwirksamer Innovation.

Denn Innovation scheitert in etablierten Unternehmen selten an Ideen, sondern oft an den Strukturen. Klassische Prozesse sind darauf ausgerichtet, bestehende Produkte möglichst effizient zu optimieren – nicht darauf, radikal Neues zu entwickeln. 

Corporate Venturing schafft genau hier die nötigen Freiräume:

Venture Building erlaubt es, neue Ideen in geschützten, unternehmerisch geführten Einheiten zu testen – losgelöst von Konzernlogik, aber strategisch verknüpft. 

Venture Clienting ermöglicht es, externe Lösungen von Startups direkt in die eigenen Prozesse einzubinden – schnell und pragmatisch. Es macht Unternehmen zu Kunden von Startups und ermöglicht es neue Lösungen mit begrenztem Risiko zu testen. 

Corporate Venture Capital ermöglicht es, sich Zugang zu Technologien oder Märkten zu sichern, die man selbst nicht aufbauen will oder kann – die man aber für die Zukunft als relevant erachtet. 

Co-Creation-Partnerschaften ermöglichen gemeinsame Entwicklungen – mit Startups oder auch in Cross-Industry-Kollaborationen – um insbesondere komplexe, disruptive Innovationen mit reduzierter Unsicherheit zu ermöglichen.

Es geht also nicht nur um Geschwindigkeit und Agilität, sondern auch um bewusste, strategische Entscheidungen: Wo lohnt es sich zu bauen (Build), wo zu kaufen (Buy)– und wo zu kooperieren (Partner)?

Ich möchte klar sagen: Corporate Venturing ist kein Wundermittel. Aber es ist aus meiner Sicht eine kluge Antwort auf ein strukturelles Problem, das wir in klassischen Innovationsprozessen immer wieder beobachten: zu lange Entwicklungszeiten, zu wenig Nähe zum Markt, zu viele Lösungen, die nie wirklich den Markt erobern.

Was wir brauchen, ist ein System, das technologischen Fortschritt ernst nimmt – und ihn systematisch in Wirkung übersetzt. Ein System, das nicht R&D oder Innovation sagt – sondern beides systematisch zusammen denkt. Ein System, das Mitarbeitende befähigt, offen zu sein für neue Denkweisen, Geschwindigkeit und Partnerschaften.

Corporate Venturing kann dabei der Katalysator sein. Nicht als Spielwiese für Innovationsverliebte. Sondern als strategisches Element einer Zukunftsstrategie, die Wirkung entfalten will.

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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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