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)

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„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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Neue Studie zum Daten- und KI-Arbeitsmarkt in Österreich. (c) AdobeStock

Ein bemerkenswertes Paradoxon prägt den aktuellen Daten- und KI-Arbeitsmarkt: Obwohl Künstliche Intelligenz den Arbeitsmarkt gerade erst neu ordnet, sucht dieser dafür fast ausschließlich nach langjähriger Berufserfahrung, der Nachwuchs wird weitgehend außen vor gelassen. Das belegt die aktuelle Studie „Daten & KI im Arbeitsmarkt 2026 – Österreich“ von Nejo und data:unplugged.

Für den Report wurden knapp 25.000 im Mai 2026 ausgeschriebene Jobs auf Basis der DAISY-Ontologie (Data & AI Skills Ontology) analysiert. Die Zahlen zeigen auch: Österreich treibt den Wandel mit einem KI-Stellenanteil von 4,5 Prozent zwar etwas schneller voran als Deutschland (4,0 Prozent) – verdeutlicht aber in besonders extremer Form, wie schwer der Karrierestart für Berufseinsteiger derzeit ist.

„Müssen die nächste Generation importieren“

Die KI-Branche bleibt paradox. Zwar reichen oft praxisnahe Ausbildungen wie eine HTL, HAK oder eine Lehre formal völlig aus, um die Anforderungen der Unternehmen zu erfüllen – doch die Türen bleiben für Einsteiger trotzdem meist verschlossen. Aufgaben, die früher von Berufseinsteigern übernommen wurden, erledigt die KI heute selbst. Die Zahlen sprechen für sich: Nur 72 von 1113 Daten- und KI-Stellen richten sich an Berufseinsteiger, ein Anteil von 7,7 Prozent. Das Verhältnis von Junior zu Senior-Stellen liegt damit bei eins zu sechs.

Maximilian Fischer, Head of Business Development bei data:unplugged, warnt vor dieser Entwicklung: „Die österreichische Wirtschaft sucht erfahrene KI-Fachkräfte in großem Stil – baut die eigene Nachwuchspipeline aber kaum auf. Wenn wir die Junior-Quote nicht erhöhen, verschieben wir den heutigen Fachkräftemangel in drei bis fünf Jahren auf die nächste Kohorte – und müssen die nächste Generation importieren, statt sie im Land auszubilden“.

(c) Daisy Report 2026.

Der versteckte KI-Arbeitsmarkt

Nur rund 10 Prozent (110 von 1113) der untersuchten Daten- und KI-Stellen tragen einen expliziten Titel wie beispielsweise AI Engineer. Die übrigen Stellen verbleiben klassisch: Controller:in, Berater:in oder Software Engineer. Inhaltlich werden aber Kompetenzen gefordert, die vor wenigen Jahren spezialisierten Daten- und KI-Rollen vorbehalten waren.

„Wer ausschließlich nach ‚Data Scientist’ oder ‚AI Engineer’ filtert, übersieht 90 Prozent des KI-Arbeitsmarktes“, sagt Aloisious Caraet, Principal Data Scientist bei Nejo und Hauptautor der Studie. „Die KI-Karriere beginnt heute selten mit einem Titelwechsel – sie entsteht durch die Anreicherung des bestehenden Berufsbildes.“

Mehr als die Hälfte der Stellen in Wien

Die offenen Daten- und KI-Stellen stammen zumeist nicht von reinen Tech-Unternehmen. Insgesamt verteilen sich die Inserate auf 495 Unternehmen. Hinter der IT-Branche (354 Stellen) suchen vor allem der Finanzsektor (88) und die Unternehmensberatung (83) nach KI-Personal. Geografisch konzentriert sich der Markt mit 63 Prozent aller Ausschreibungen deutlich auf Wien. Graz verzeichnet hingegen die technisch anspruchsvollsten Profile: Hier werden im Schnitt 5,4 spezifische Daten- und KI-Skills pro Position gefordert.

Werkzeuge sind zweitrangig: Der Fokus liegt auf KI-Verständnis

Bei den Programmiersprachen dominiert Python und wird in fast jeder dritten Stelle gefordert – knapp doppelt so häufig wie Java. Bei den Cloud-Plattformen führt Microsoft Azure vor AWS. Auch bei generativer KI liegt Microsoft mit GitHub Copilot als meistgenanntem Werkzeug vorn. Der größte fachliche Schwerpunkt des Marktes liegt mit 39,7 Prozent auf dem Data Engineering, was den aktuellen Fokus auf den Aufbau von Dateninfrastruktur zeigt.

Dennoch ist das konzeptionelle Verständnis oft wichtiger als die Beherrschung einzelner Programme: Fast die Hälfte aller geforderten Kompetenzen entfällt auf allgemeine Wissensgebiete und Methoden, wobei „Künstliche Intelligenz“ zu den fünf meistgenannten Begriffen zählt.

Das unterstreicht auch Simona Hübl, Geschäftsführerin von Nejo: „Unternehmen suchen aktuell vor allem konzeptionelle Fähigkeiten, und erst zweitrangig nach spezifischen Tool-Kenntnissen. Gefragt ist, wer Daten- und KI-Konzepte im Grundsatz versteht und tool-unabhängig sicher anwenden kann.

(c) Daisy Report 2026.

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