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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Teamfoto Klartext AI | (c) Leandra Schurz Photography

Elektronikprodukte enthalten wertvolle Rohstoffe, werden aber häufig so entwickelt, dass sie sich nicht einfach reparieren, wiederverwenden oder recyceln lassen. Das Wiener Startup Klartext AI will mit Künstlicher Intelligenz dazu beitragen, das zu ändern. Das 2025 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Lösungen für unterschiedliche Anwendungsbereiche, darunter doclarity, ein Tool zur Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente. Im Rahmen des Eureka-Forschungsprojekts „ManageR“ entwickelt es einen KI-Assistenten, der Elektronikhersteller bei Entscheidungen zur Kreislaufwirtschaft unterstützen soll. Dafür erhält Klartext AI eine Förderung von rund 250.000 Euro von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).

Das Projekt startete am 1. Oktober 2026 und läuft über drei Jahre. Klartext AI ist dabei für die KI-Technologie zuständig und entwickelt den sogenannten ‚ManageR Copilot‘. Dieser soll Informationen über Produkte, Materialien und gesetzliche Vorgaben zusammenführen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten.

KI soll Reparatur und Wiederverwendung bewerten

Im Mittelpunkt von ManageR steht ein digitales Bewertungs- und Optimierungstool. Dieses soll Unternehmen dabei helfen, für einzelne Produkte und Komponenten geeignete Kreislaufstrategien zu finden. Dabei geht es beispielsweise um die Frage, ob Bauteile repariert, wiederverwendet, aufbereitet oder recycelt werden sollten. Die Software soll in unterschiedlichen Phasen des Produktlebenszyklus zum Einsatz kommen – etwa bei der Entwicklung oder im Einkauf. Je nach Lebenszyklusphase soll das System unterschiedliche Handlungsmöglichkeiten aufzeigen. Neben ökologischen Faktoren soll dabei auch die Wirtschaftlichkeit berücksichtigt werden.

Eine Herausforderung ist dabei die Vielzahl an benötigten Informationen. Dazu zählen etwa Produktstücklisten, Materialdaten, regulatorische Anforderungen und branchenspezifisches Fachwissen. Diese Informationen sind häufig auf unterschiedliche Systeme und Abteilungen verteilt oder liegen bei einzelnen Experten. Das Wiener Startup entwickelt deshalb ein KI-Agentensystem samt Benutzeroberfläche, das die Daten verknüpfen soll. Ein besonderer Schwerpunkt liegt laut Anna Poledna, Business Development bei Klartext AI, auf der Nachvollziehbarkeit: Nutzer sollen erkennen können, auf welchen Informationen und Quellen die Vorschläge beruhen. Technologisch setzt das Startup dafür unter anderem auf Wissensgraphen und Multi-Agenten-Systeme.

Eine Rolle bei der Entstehung des Projekts spielten laut Poledna auch neue EU-Vorgaben. Die Ökodesign-Verordnung (ESPR) soll unter anderem die Langlebigkeit und Reparierbarkeit von Produkten verbessern. Der Digitale Produktpass soll künftig Informationen zu Materialien, Reparaturmöglichkeiten und Umweltauswirkungen verfügbar machen.

Zusammenarbeit mit Fraunhofer und Industrieunternehmen

An ManageR sind neben Klartext AI das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), die Universität Stuttgart sowie die deutschen Unternehmen ifm und Ansmann beteiligt. Fraunhofer koordiniert das Projekt und entwickelt unter anderem ein Bewertungsmodell, während die Universität Stuttgart ihre Expertise in der Ökobilanzierung einbringt. Die beiden Industrieunternehmen stellen ein 3D-Kamerasystem und ein Ladegerät zur Verfügung, an denen die Technologie getestet werden soll.

„Für uns ist es großartig, dass wir unsere KI-Forschung direkt in die Anwendung bringen können. In ManageR entwickeln wir gemeinsam mit führenden Forschungseinrichtungen neue Methoden und testen sie gleichzeitig an echten Industrieprodukten“, sagt Poledna.

Nach Abschluss des Forschungsprojekts im September 2029 soll die Technologie laut Poledna kommerziell angeboten werden. Geplant ist, sie künftig auch für weitere Elektronikprodukte einzusetzen. Wie breit das System anwendbar sein wird, hängt insbesondere von der Verfügbarkeit entsprechender Daten ab.

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