24.07.2025
KOLUMNE

Venture Clienting – zwischen Hype und Hebel

In ihrer neuen Corporate-Venturing-Kolumne erklärt Viktoria Ilger diesmal, was Venture Clienting leisten kann, wo die Grenzen liegen – und warum der strategische Einsatz über den Hype hinaus entscheidet.
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Viktoria Ilger
Viktoria Ilger | Foto: Viktoria Ilger/Adobe Stock (Hintergrund)
Corporate Venturing

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In den letzten Wochen habe ich mehrfach über Venture Clienting gesprochen – einen strategischen Ansatz, bei dem Unternehmen gezielt als Kunden von Startups auftreten, um deren Lösungen frühzeitig zu testen und effektiv in ihre Prozesse zu integrieren.

Was in der Diskussion dabei oft zu kurz kommt: Wir sprechen viel über das Framework und seine Prozesslogik – aber selten über die Grenzen, die es hat. Und über die entscheidende Frage, wie sich Venture Clienting sinnvoll in ein ausgewogenes Innovationsportfolio einfügt.

Ein Indiz für die wachsende Relevanz der Methode: 2024 tauchte Venture Clienting zum ersten Mal im Gartner Hype Cycle auf. Die Aufnahme ist nicht nur ein Beweis für die Sichtbarkeit, sondern auch ein klares Zeichen für seine Relevanz in der Unternehmensrealität. Venture Clienting ist keine Randnotiz, sondern ein relevanter strategischer Ansatz – insbesondere in einer Zeit, in der Innovationszyklen kürzer, Budgets knapper und technologische Umbrüche fundamentaler werden.

Was ist Venture Clienting – und warum boomt es jetzt?

Die Methodik wurde 2015 von BMW eingeführt und ist eine direkte Antwort auf die zunehmende Komplexität, mit der Unternehmen konfrontiert sind. Kein Unternehmen, egal wie groß oder etabliert, kann heute noch alle Talente und Kompetenzen inhouse vorhalten. Wer mit neuen Technologien Schritt halten will, braucht Geschwindigkeit und Zugang zu externem Know-how – und genau hier setzt Venture Clienting an.

Statt nur in Startups zu investieren oder sie durch Accelerator-Programme zu begleiten, fungieren Unternehmen im Venture Clienting-Modell als Kunde – und testen konkrete Startup-Lösungen im eigenen Kontext, mit dem Ziel, die Lösung langfristig zu integrieren. Das bedeutet:

  • Direkter Zugang zu marktfertigen Lösungen
  • Schneller ROI durch Nutzung bestehender Skaleneffekte
  • Beschleunigtes Lernen durch reale Anwendung
  • Geringere Risiken und Kapitalbindung

Aus Startup-Sicht ist dieses Modell ebenfalls attraktiv: Es bietet eine echte Validierung am Markt, einen zahlenden Referenzkunden – und im besten Fall die Tür zu einem langfristigen Partner mit Reichweite.

Zwischen Aufbruch und Realität

Im Hype Cycle wurde Venture Clienting in Phase 2 gelistet – am „Gipfel der überzogenen Erwartungen“. Wichtig ist: Diese Einordnung bedeutet nicht, dass die Methode überschätzt wird oder wenig Erfolg zeigt. Sie zeigt aus meiner Sicht aber das Spannungsfeld zwischen Aufbruchsstimmung und realistischer Umsetzung. Und genau hier liegt auch die Herausforderung für Unternehmen.

Eine reine Einführung des Venture-Clienting-Prozesses erleichtert zwar die Zusammenarbeit mit Startups im ersten Schritt – doch ohne klare Ziele und konkrete Einsatzbereiche verpufft die Wirkung.

Denn Venture Clienting ist kein Allheilmittel. Es eignet sich hervorragend für konkrete, klar umrissene Problemstellungen, für die es neuartige Lösungen von Startups gibt. In der internen Effizienzsteigerung, bei Prozessverbesserungen oder bei der Integration neuer Technologien in bestehende Strukturen kann Venture Clienting enorme Wirkung entfalten – schnell, risikoarm und mit direktem Mehrwert für die Organisation.

Doch was passiert, wenn die Lösung strategisch relevant wird? Wenn ein Unternehmen eine starke Abhängigkeit zu einem Startup eingeht? Genau hier zeigt sich die Grenze: Sobald Abhängigkeiten entstehen oder proprietäres Wissen betroffen ist, kann ein reiner Kundenstatus riskant werden. Dann gilt es, Venture Clienting geschickt mit anderen Methodiken zu kombinieren – etwa mit einem Investment über CVC (Corporate Venture Capital) oder einer Co-Creation-Strategie.

Ich bezeichne dieses erweiterte Feld gerne als Venture Partnering – eine Form der Zusammenarbeit, die über das reine „Kunde sein“ hinausgeht und Raum für strategische, mitgestaltende Partnerschaften schafft.

Vom Kunden zum Partner

In der Praxis verschwimmen die Grenzen oft. Viele Unternehmen starten mit einem Venture-Clienting-Projekt, um eine Startup Lösung zu testen – und entdecken dabei Potenzial für eine strategische Partnerschaft. Hier gilt es, bewusst zwischen den Modellen zu unterscheiden: Bleiben wir im reinen Kundenverhältnis? Oder bewegen wir uns in Richtung gemeinsamer Entwicklung?
Auch für Startups ist diese Unterscheidung essenziell – denn sie beeinflusst nicht nur die Ressourcenplanung, sondern auch Themen wie IP, Exit-Strategie und Marktpositionierung.

Auch Ownership-Fragen spielen eine Rolle: Wenn Unternehmen beginnen, Startup-Lösungen tief in eigene Produkte zu integrieren, entsteht oft eine strategische Abhängigkeit. Dann ist es sinnvoll, sich auch mit Beteiligungsmodellen oder erweiterten Partnerschaften auseinanderzusetzen, um langfristige Sicherheit zu schaffen – für beide Seiten.

Venture Clienting im Corporate-Venturing-Mix

In vielen Unternehmen stellt sich die Frage: Wo genau verortet sich Venture Clienting im Corporate Venturing bzw. Innovationsportfolio?

Die Antwort ist: Es hängt davon ab, was erreicht werden soll.

  • Geht es um schnelle operative Verbesserungen, das Testen neuer Technologien oder eine zügige Integration in bestehende Prozesse?
    → Dann ist Venture Clienting ein hervorragender Ansatz. Es ermöglicht es, externe Lösungen mit überschaubarem Risiko einzubinden und von der Agilität junger Unternehmen zu profitieren.
  • Geht es hingegen um neue Geschäftsmodelle oder die Entwicklung neuer Lösungen?
    → Venture Clienting kann ein niedrigschwelliger Einstieg sein – doch um Innovationspotenziale nachhaltig zu heben, braucht es in vielen Fällen ergänzende Maßnahmen:
    Corporate Venture Capital (CVC), strategische Beteiligungen, Co-Development – und nicht zuletzt auch Venture Building.

Die eigentliche Frage, die es vorab zu klären gilt, ist nicht, welches Modell man wählt, sondern: Was wollen wir erreichen – und wo macht es strategisch Sinn, auf Startup-Lösungen zu setzen? Welche Kompetenzen wollen wir im Unternehmen aufbauen – und welche beziehen wir gezielt von außen?

Auch Startups profitieren am meisten, wenn sie verstehen, in welchem Modus sich das Unternehmen befindet – und welche Erwartungen daraus resultieren. Ist es ein schneller Test, eine strategische Integration oder ein Türöffner für weitere Märkte?
Für Startups ist diese Klarheit entscheidend. Sie brauchen Sparringspartner auf Augenhöhe – nicht nur einen Testkunden. Wird Venture Clienting zu isoliert gedacht, entsteht schnell Frustration auf Seiten der Startups: Keine Anschlussprojekte, keine Investitionen, keine strategische Tiefe.

Fazit

Venture Clienting ist mehr als ein Buzzword. Richtig eingesetzt, kann es ein kraftvolles Werkzeug sein, um Innovationen pragmatisch, schnell und effizient umzusetzen – für Unternehmen und Startups gleichermaßen. Entscheidend ist, das Modell nicht als dogmatische Methode zu verstehen, sondern als einen von mehreren Ansätzen im Innovationsbaukasten – und mutig, reflektiert und partnerschaftlich damit zu arbeiten.

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Junior Developer
(c) True Agency via Unsplash

„Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt“, warnt André Holhozinskyj, CEO der europäischen Cloudflight Group. Die Warnung des Branchenexperten stützt sich auf eine aktuelle Befragung, die das Unternehmen durchgeführt hat. Unter den 1.119 Teilnehmenden – mehrheitlich Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien – zeigt sich eine weite Verbreitung, aber auch eine spürbare Reglementierung von KI-Tools im Arbeitsalltag.

Während 99 Prozent der befragten Nachwuchskräfte angeben, KI-Werkzeuge regelmäßig zu nutzen, stoßen sie in der Praxis häufig an organisatorische Grenzen. Rund zwei Drittel der Befragten berichten von Einschränkungen bei der Nutzung, die überwiegend organisatorischer Natur sind. Als Haupthindernis nennen 46 Prozent regulatorische Vorgaben wie Richtlinien von Schulen, Universitäten oder Unternehmen. Weit dahinter folgen Kosten und Lizenzgebühren mit 24 Prozent sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken mit 23 Prozent. Mangelndes Interesse spielt mit nur zwei Prozent praktisch keine Rolle.

Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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