30.09.2025
GASTBEITRAG

Vom Pilot zum Business: Warum erfolgreiche PoCs oft im Tal der Tränen landen

In ihrer neuen Corporate-Venturing-Kolumne geht Viktoria Ilger der Frage nach, warum gerade die vielversprechenden Pilotprojekte oft an der Weiterführung scheitern - und was das für Corporate Venturing heißt.
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Viktoria Ilger
Viktoria Ilger | Foto: Viktoria Ilger/Adobe Stock (Hintergrund)
Corporate Venturing

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Warum wir Piloten brauchen

Pilotprojekte oder Proof of Concepts (PoCs) haben im Innovationsmanagement eine wichtige Funktion. Sie helfen, komplexe und riskante Vorhaben herunterzubrechen, Hypothesen zu testen und Risiken frühzeitig zu minimieren.

Ein gut aufgesetzter Pilot geht dabei weit über die technologische Machbarkeit hinaus. Er prüft Annahmen zu Markt, Geschäftsmodell und ökonomischer Tragfähigkeit. Richtig eingesetzt, können Piloten uns helfen, frühzeitig umzudenken, Annahmen zu verändern und Entwicklungen zu verbessern – ohne gleich massenhaft Budget zu verbrennen.

Das Tal der Tränen

Trotzdem kennen viele das Phänomen: Nach dem erfolgreichen PoC folgt nicht die Skalierung, sondern das „Tal der Tränen“. Damit sind nicht die gescheiterten Piloten gemeint – im Gegenteil. Piloten, die zeigen, dass eine Idee sich nicht trägt, sind wertvoll. Sie bewahren Unternehmen davor, viel Geld in die falsche Richtung zu investieren.

Das eigentliche Problem sind die erfolgreichen PoCs. Jene, die Euphorie auslösen, weil sie Potenzial zeigen – und die dann nach Abschluss im Sand verlaufen. Für viele Innovations-Teams, Startups und Mitarbeitende ist das die größte Frustration: nicht das Scheitern, sondern das Ausbleiben des nächsten Schritts.

Oft wird die Schuld beim Startup oder den Mitarbeitenden gesucht, die den PoC umgesetzt haben. Doch in vielen Fällen liegt das Problem nicht dort. Entscheidend ist vielmehr, wie Piloten ausgewählt und aufgesetzt werden.

Corporate Innovation: Mehr als Markt, Technologie und Geschäftsmodell

Für Startups gilt oft: Wenn Technologie, Markt und Geschäftsmodell stimmen – und das Team stark aufgestellt ist, spricht vieles für eine erfolgreiche Umsetzung.

In Corporate Innovation muss man das „Team“ größer denken: Es umfasst nicht nur die Projektbeteiligten, sondern auch Strukturen, Entscheidungswege und die Organisation selbst. Neue Ideen müssen in bestehende Systeme passen oder sehr bewusst verfolgt werden. Genau hier scheitern vielversprechende PoCs: nicht an der Machbarkeit, sondern an der fehlenden Einbettung in Strukturen und strategische Überlegungen.

Piloten strukturiert auswählen und richtig aufsetzen

Piloten sind enorm wertvoll – doch sie entfalten ihre Wirkung nur dann, wenn sie in einen strategischen Rahmen eingebettet sind und mit klarem Commitment verfolgt werden.

Das bedeutet: Piloten müssen bewusst ausgewählt werden – entlang von Themen, die für die Zukunft des Unternehmens relevant sind. Dafür braucht es eine klare Innovationsstrategie, die regelmäßig überprüft wird, externe wie interne Ideen integriert, clustert und priorisiert. Dabei ist entscheidend, nicht nur inkrementelle Weiterentwicklungen zu betrachten, sondern auch Innovationen, die weiter in die Zukunft reichen: etwa neue Technologien mit Disruptionspotenzial oder Geschäftsfelder, die langfristig Teil der Unternehmensstrategie werden sollen.

Wichtig ist: Scheitern darf und soll Teil der Innovationsarbeit sein. Piloten, die zeigen, dass etwas in dieser Form keinen Erfolg hat, sind kein Misserfolg, sondern ein Erkenntnisgewinn.

Ich denke ebenfalls, dass experimentieren wichtig ist, aber innerhalb einer Innovationsstrategie die Piloten ermöglicht, aber bewusst mit committment startet und mit einer Struktur die am Ende eine Aussage über das Ergebnis zulässt.
Das bedeutet:

  • Klare Hypothesen, die im Pilot überprüft werden sollen.
  • KPIs und Metriken, die am Ende eine Bewertung ermöglichen.
  • Treiber im Unternehmen identifizieren, die das Thema strategisch für die Zukunft verankern.
  • Next Steps, die vor dem Start geklärt sind: Was passiert, wenn der Pilot erfolgreich ist?

Dieses Setup macht einen Unterschied. Es schafft Klarheit – nicht nur für das Projekt, sondern auch für Mitarbeitende und Startups. Es verhindert, dass Piloten in einem „Wachkoma“ enden, bei dem niemand genau sagen kann, ob sie erfolgreich waren und wie es weitergehen soll.

Mehr Klarheit, weniger Frust

Denn das Tal der Tränen betrifft nicht nur Projekte, sondern auch Menschen. Wenn Mitarbeitende erleben, dass vielversprechende Piloten trotz Euphorie versanden, entsteht Frust und Demotivation. Und auch Startups verlieren Vertrauen in das Corporate, wenn ihre Lösungen nach einem erfolgreichen PoC und ohne erkennbaren Grund nicht weitergeführt werden.

Corporate Venturing lebt aber von Vertrauen, Partnerschaft und der Fähigkeit, aus Experimenten echte Geschäftsmöglichkeiten zu machen. Dafür braucht es nicht weniger, sondern besser aufgesetzte Piloten – mit Strategie, Struktur und einem klaren Blick auf das, was danach kommt.

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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