07.10.2020

Aktuelle Studie: Corporate-Startup-Partnerschaften verschenken zu viel Potenzial

Durch die Coronakrise gewinnen Corporate-Startup-Partnerschaften zunehmend an Bedeutung. Jedoch wird bei der Zusammenarbeit viel Potenzial verschenkt. Eine aktuelle Studie von McKinsey & Company zeigt, was die größten Stolpersteine sind.
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Covid-Startup-Hilfsfonds
(c) AdobeStock

Die Coronakrise hat die Relevanz von Partnerschaften zwischen Startups und etablierten Unternehmen noch einmal verstärkt, wie die aktuelle Studie „You can’t buy love. Re-imagining corporate-startup partnerships in the DACH region“ der Unternehmensberatung McKinsey & Company zeigt. Die Studie besteht aus einer Umfrage unter 150 Startup-Geschäftsführern, 20 Experten-Interviews mit Führungskräften etablierter Unternehmen und einer Untersuchung von zehn Partnerschaftsmodellen.

Warum Startup und Corporates kooperieren

Die Beweggründe sind auf beiden Seiten sehr unterschiedlich. Die drei meistgenannten Motive für Startups sind schnelleres Wachstum (87 Prozent), positive Signalwirkung gegenüber Investoren (87 Prozent) und die Hoffnung, das Partnerunternehmen zum Kunden zu machen (79 Prozent).

Verantwortliche in etablierten Unternehmen wollen mit derartigen Partnerschaften vor allem ihre eigene Innovation beschleunigen und Zugang zu neuen Technologien, Marktsegmenten oder Arbeitsweisen erhalten.

Partnerschaften: Ein wichtiges Thema für beide Seiten

Partnerschaften zwischen Unternehmensgründern und Konzernen haben in den vergangenen Jahren zunehmend an Bedeutung gewonnen, da sie beiden Seiten entscheidende Vorteile bieten können. So verfügen beispielsweise 29 von 30 Dax-Konzernen über institutionalisierte Partnerschaften in Form von Corporate-Venture-Capital-Programmen. Auf diese Weise investieren Unternehmen in junge, innovative und wachstumsstarke Unternehmen.

„Die aktuelle COVID-19-Krise mit ihren plötzlichen und drastischen Auswirkungen auf das Verbraucherverhalten ändert das Geschäftsumfeld für viele etablierte Unternehmen grundlegend. Diese neue Situation erhöht die Bedeutung von Partnerschaften, da Corporates Zugang zu schnellen Innovationen und Startups Zugang zu Wachstum benötigen“, sagt Karel Dörner, Seniorpartner im Münchner Büro von McKinsey und Co-Autor der Studie.

Auch seitens der Startups misst man den Thema eine hohe Bedeutung zu: Als sehr wichtig bewerten 75 Prozent der Gründer oder Geschäftsführer von 150 Startups aus der DACH-Region solche Corporate-Startup-Partnerschaften. Gut 63 Prozent erwarten, dass deren Relevanz in den kommenden Monaten noch einmal zunimmt.

Die Stolpersteine der Corporate-Startup-Collaboration

Auf den ersten Blick scheinen die beteiligten Parteien von ihren Partnerschaften zu profitieren: Von den befragten Gründerunternehmen sind 52 Prozent mit ihren Partnerschaften relativ zufrieden. Unzufrieden ist jedes fünfte Startup.

Gründe sind aus Sicht der Startups zu geringe Prozessgeschwindigkeit (55 Prozent), Mangel an Zeitplänen und Zielvorgaben (45 Prozent) sowie unklare und intransparente Entscheidungsprozesse (40 Prozent).

Als besonders herausfordernd empfinden Verantwortliche auf Corporate-Seite demgegenüber:

  • Kulturelle und technologische Auseinandersetzungen durch unterschiedliche Arbeitsstile und technologische Unstimmigkeiten.
  • Die zu Beginn erwarteten positiven Effekte sind deutlich geringer als erwartet, entweder weil die Erwartungen des Topmanagements zu hoch sind oder weil die interne Bürokratie den Prozess verlangsamt.
  • Hoher Verwaltungsaufwand, da die Integration externer Partner unterschiedliche Ressourcen bindet und die Beteiligung mehrerer Entscheidungsträger erfordert.

Welche Formen der Partnerschaft besser funktionieren

Individualisierte Partnerschaften (z.B. Vertriebs- oder Entwicklungspartnerschaften) sind für Startups deutlich wichtiger (79 Prozent) als institutionalisierte Partnerschaftsprogramme (21 Prozent) wie Accelerator-, Corporate Venture Capital- oder Incubator-Programme. Institutionalisierte Partnerschaften sind gewöhnlich breiter angelegt und sollen Interaktionen mit einer großen Gruppe von Startups ermöglichen.

Die Art der Partnerschaft wirkt sich signifikant darauf aus, wie zufrieden Gründerunternehmen mit ihrer Partnerschaft sind: Liegt der Zufriedenheitsgrad bei individualisierten Partnerschaften bei 85 Prozent, sind nur 57 Prozent der Startups in institutionalisierten Partnerschaften zufrieden.

Weitere Faktoren für die Zufriedenheit der Startups

Weitere Faktoren, die sich auf den Zufriedenheitsgrad der Startups auswirken sind laut der aktuellen Studie:

  • Kulturelle und technologische Unterschiede überwinden: Gehen beide Parteien bewusst Unterschiede in den Unternehmenskulturen sowie technologischer Infrastruktur an, erhöht sich die Zufriedenheit der Gründerunternehmen von 37 Prozent auf 69 Prozent.
  • Top-Management involvieren: Die Zufriedenheit von Startups steigt auf 86 Prozent, wenn die Partnerschaft hohe Aufmerksamkeit in der obersten Führungsetage des Corporates genießt. Ohne diese Aufmerksamkeit liegt das Zufriedenheitsniveau bei 40 Prozent.
  • Konkrete Ziele vereinbaren: Werden konkret messbare Ziele vereinbart, steigt die Zufriedenheit der Startups von 47 Prozent auf 80 Prozent. Jedoch gibt nur jedes zweite Startup an, dass konkrete Ziele und Messkriterien mit dem Partnerunternehmen wurden.
  • Passende Größe finden: Zu viele zu klein angelegte Projekte, die die Pilotierungsphase nie verlassen, ist ein weiteres Problem, das häufig Corporates referenzieren. Die Lösung ist eine ausgewogene Projektgröße: Klein genug, um keinen Schaden z.B. beim Datenaustausch anzurichten, aber groß genug, um repräsentativ solide Ergebnisse für eine umfassende Bewertung zu liefern.

„Angesichts der knappen Ressourcen in Form von Zeit und Kapital ist es gerade jetzt wichtig, sich auf die wirklich wertschöpfenden Projekte zu konzentrieren. Was keinen Mehrwert bringt, sollte gestrichen werden – einschließlich mittelmäßiger Corporate-Startup-Partnerschaften, die keinen der beiden Partner zufriedenstellen. Unternehmen, die bereits eine Partnerschaft haben, sollten diese bewerten“, sagt Max Flötotto, Seniorpartner im Münchner Büro von McKinsey und Co-Autor der Studie.

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KI-Agenten
© Philipp Lipiarski - Elizabeth F. Churchill.

Auf der diesjährigen uxcon hielt Elizabeth F. Churchill eine Keynote über die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion. Sie ist Professorin sowie Gründungsdirektorin des Fachbereichs für Human-Computer Interaction (HCI) an der MBZUAI in Abu Dhabi und zählt zu den prägenden Stimmen im Bereich Psychologie, Künstliche Intelligenz und Kognitionswissenschaften.

Bei Google, eBay und Yahoo tätig

Im Laufe ihrer Karriere baute sie Forschungsteams für Tech-Giganten wie Google, eBay, Yahoo und PARC auf. Für ihre Führungsrolle und ihren Einfluss auf die Tech-Branche wurde die Wissenschaftlerin vielfach ausgezeichnet, zuletzt unter anderem mit dem SIGCHI Lifetime Practice Award 2024.

In Wien erörterte sie in den Hallen der Hauptuniversität das Zusammenspiel von Mensch und Technologie und erklärte brutkasten gegenüber den fundamentalen Paradigmenwechsel, der aktuell die gesamte Software-Welt erfasst: den Aufstieg agentischer KI-Systeme. Dabei machte sie deutlich, dass dieser Wandel ein neues Verständnis von Kontrolle und Autonomie erfordert.

Vom Werkzeug zum Agenten: Der Unterschied

Die entscheidende Veränderung bei KI sei weniger, dass Systeme „bessere Antworten“ geben, sondern dass sie zunehmend selbstständig handeln könnten. Klassische Software – ob deterministisches Werkzeug oder reaktives KI-System – habe stets auf konkrete Eingaben des Menschen gewartet.

Ein KI-Agent dagegen bekommt ein Ziel und bestimmte Rahmenbedingungen und kann daraus einen adaptiven Ausführungsplan ableiten, Werkzeuge und APIs nutzen sowie mehrere Schritte selbstständig ausführen. Bei Multi-Agenten-Systemen arbeiteten mehrere solcher Agenten zusammen, oft als sich selbst korrigierende „Schwärme“, die asynchron im Hintergrund laufen.

Damit verändert sich auch die Rolle des Menschen „dramatisch“: Menschen bedienen das System nicht mehr zwangsläufig Schritt für Schritt, sondern würden zu einer Art „Flugdirektor“ (Supervisory UX), der Ergebnisse definiere und den Weg dorthin überwache. Diese Entwicklung bringe, Churchill zufolge, bisherige, starre Benutzeroberflächen an ihre Grenzen.

Ghost-State-Dilemma

Wenn Agenten im Hintergrund arbeiteten, drohe Nutzer:innen der Verlust des Kontexts – ein sogenanntes „Ghost-State-Dilemma“, bei dem nicht mehr nachvollziehbar sei, in welchem Zustand sich Prozesse aktuell befänden. Ein Kernrisiko dabei ist die unterschiedliche Entscheidungsarchitektur (Choice Architecture) von Mensch und Maschine: Während der Mensch bei Aufgaben – wie etwa einer Hotelbuchung – intuitive, visuelle und kontextuelle Nuancen (Größe des Zimmers, Lage) abwäge, operierten Agenten rein deterministisch anhand von API-Vorgaben.

Diese Diskrepanz kann dazu führen, dass Agenten durch kumulative Fehler vom eigentlichen Ziel abwichen oder APIs auf unerwartete Weise ausnutzten. Achtsam mit agentischen Systemen zu arbeiten, erfordere deshalb ein völlig neues Design-Paradigma: Autonomie müsse bewusst begrenzt und Kontrolle sichtbar gehalten werden, meint Churchill.

Kill Switches

Aus diesem Rollenwechsel leitet die Expertin konkrete Gestaltungsmechanismen ab: Vor kritischen Aktionen sollte der Mensch geplante Schritte in sogenannten „Trockenläufen“ (Plan Dry Runs) prüfen und freigeben können. Zudem brauche es klare und vor allem transparente Zusammenfassungen, sobald sich ein Prozess plötzlich ändert, sowie „Circuit Breaker“ (Kill Switches), um laufende Prozesse sofort zu unterbrechen, falls sie aus dem Ruder laufen.

Die zentrale Frage lautet somit für Churchill nicht mehr nur: „Was kann die KI?“, sondern: „Wie gestalten wir die Sichtbarkeit ihrer autonomen Entscheidungen – und wo muss der Mensch zwingend die Kontrolle behalten?“

„Je höher die Tragweite des Kontexts, desto weniger Autonomie sollte das KI-System bei kritischen Entscheidungen haben“, sagt sie. Wo genau diese Grenze verläuft, müssten KI-Designer für jeden Anwendungsfall neu bestimmen.

Die Falle der heimlichen Entmächtigung

Aus Churchills Sicht sei ein entscheidender Punkt, dass Unternehmen die Falle der „heimlichen Entmächtigung“ vermeiden müssten, also der stillen Einschränkung menschlicher Handlungsfähigkeit unter dem „Deckmantel der Bequemlichkeit“. Systeme sollten keine „undurchsichtigen Blackboxen“ sein, die allein Entscheidungen treffen.

Co-Governance als Notwendigkeit

Über einzelne Sicherheitsmechanismen hinaus brauche es laut Churchill zudem ein grundsätzliches Governance-Prinzip: Menschen gewöhnten sich zunehmend daran, mit Systemen über Gespräche einfache Aufgaben zu erledigen. Wenn es jedoch um wichtige oder emotionale Entscheidungen gehe, stießen sie schnell an ihre Grenzen. Deshalb müssten sie im Sinne von Co-Governance weiterhin informiert und in den Entscheidungsprozess eingebunden bleiben.

Churchills Erfahrung nach konzentriert sich die Industrie vor allem auf Leistungstests, gute Sprache und die Fähigkeiten von KI-Modellen. Dabei würde die langfristige Wirkung auf Menschen und Gesellschaft oft zu wenig berücksichtigt.

„Menschliche Erfahrung bleibt chaotisch, kulturell vielfältig und in gelebten Umgebungen verankert“, sagt sie. „Wir müssen den Fokus vom Bau von Generalisten-Modellen, die plausible Antworten produzieren, hin zur Entwicklung kulturell kontextualisierter und resilienter Werkzeuge verschieben, die echtes menschliches Aufblühen (human flourishing) und kritisches Denken unterstützen.“

Ratschläge für Startups

Laut Churchill sei es ein großer Fehler, generative KI als Ersatz für Fachwissen zu sehen. Sie sollte vielmehr dazu dienen, vorhandenes Fachwissen zu unterstützen und zu erweitern. Startups würden dabei oft ein zentrales Problem übersehen: Sie würden Foundation-Modelle in „Thin Wrappers“ verpacken (wie automatisierte Bewerber-Screenings oder Kundensupport-Bots), ohne robuste Schutzmechanismen einzubauen.

„So sahen sich beispielsweise Unternehmen wie die ‚National Eating Disorders Association‚ (NEDA) unmittelbar mit Gegenreaktionen konfrontiert, nachdem sie geschulte menschliche Mitarbeiter der Helpline durch einen KI-Chatbot ersetzt hatten, der innerhalb weniger Tage begann, schädliche Ratschläge zum Thema Diäten zu geben“, nennt sie ein warnendes Beispiel. „Unternehmen können erfolgreich sein, wenn sie KI direkt in spezifische, professionelle Arbeitsabläufe einbetten, beispielsweise indem sie das Modell als fachkundiges kollaboratives Gerüst behandeln, anstatt zu versuchen, die Fachkraft vollständig zu automatisieren bzw. überflüssig zu machen.“

„Ich vermeide gerne utopische und dystopische Visionen“

Neben der Gefahr, dass Menschen aus der Kontrolle gedrängt werden, sieht Churchill ein zweites Problem: die Eskalation des Wettbewerbs der Tech-Giganten rund um KI, die sie als berechtigte Krise innerhalb der Spitzenforschung bezeichnet.

„Leider übertreffen wettbewerbsorientierte Marktanreize die Governance-Mechanismen immer wieder“, sagt sie. „Es ist enttäuschend, dass dies der Fall ist. Aber das Problem als ein spekulatives Science-Fiction-Szenario des Aussterbens zu rahmen, kann von systemischen Schäden ablenken, die in Echtzeit stattfinden. Persönlich vermeide ich gerne utopische und dystopische Visionen. Daher bin ich weniger besorgt über eine sich selbst verbessernde Superintelligenz, die außer Kontrolle gerät, als vielmehr über den schleichenden Zusammenbruch institutioneller Verantwortlichkeit und die Übertragung lebensverändernder Entscheidungen an fragile, nicht nachvollziehbare statistische Systeme.“

Florieren kleiner Volkswirtschaften

Für Europa sieht Churchill in diesem „Rennen“ mit den USA und Asien „nicht alles verloren“, vielmehr bestehe der Fehler darin, die hochzentralisierten, rechenintensiven Foundation-Modelle aus Silicon Valley oder Shenzhen zu kopieren.

„Ich glaube, dass die Zukunft der KI auf Vertrauen, Präzisionstechnik, eingebetteter industrieller Automatisierung, souveräner Dateninfrastruktur und strikter regulatorischer Compliance (EU AI Act) beruht“, betont sie. „Kleine Volkswirtschaften mit hohem Vertrauen wie Österreich werden florieren, indem sie spezialisierte Nischen fördern. Wie etwa verifizierbare industrielle KI, menschenzentrierte Fertigungsautomatisierung, hochzuverlässige biomedizinische Werkzeuge und vertrauenswürdige Systeme des öffentlichen Sektors.“

Die Welt in fünf Jahren

Churchill wagt einen – wenn auch schwierigen – Blick in die Zukunft: „In fünf Jahren wird die Neuartigkeit von Konversationen hoffentlich nicht mehr so sehr im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit stehen“, meint sie. „Hoffentlich werden wir erkennen, dass der generative Hype eine Infrastrukturphase für eine Ära hybrider kollektiver Intelligenz war. Die dominante Herausforderung wird nicht die technische Skalierung sein, sondern soziotechnische kognitive Architekturen. Und die Frage, wie wir das Bauen, Managen, Ausbilden, Kurskorrigieren und Steuern navigieren, wenn hybride menschlich-synthetische Agentenlogik in die grundlegende Struktur der täglichen Arbeit und des gesellschaftlichen Lebens eingewoben ist?“

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Aktuelle Studie: Corporate-Startup-Partnerschaften verschenken zu viel Potenzial

  • Die Studie besteht aus einer Umfrage unter 150 Startup-Geschäftsführern, 20 Experten-Interviews mit Führungskräften etablierter Unternehmen und einer Untersuchung von zehn Partnerschaftsmodellen.
  • Verantwortliche in etablierten Unternehmen wollen mit derartigen Partnerschaften vor allem ihre eigene Innovation beschleunigen und Zugang zu neuen Technologien, Marktsegmenten oder Arbeitsweisen erhalten.
  • Individualisierte Partnerschaften sind für Startups deutlich wichtiger als institutionalisierte Partnerschaftsprogramme wie Accelerator-, Corporate Venture Capital- oder Incubator-Programme.
  • Institutionalisierte Partnerschaften sind gewöhnlich breiter angelegt und sollen Interaktionen mit einer großen Gruppe von Startups ermöglichen.

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