Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

19.03.2025

INTERVIEW

WU-Bootcamp: „Können Venture Building mit KI erheblich beschleunigen“

Interview. Wie kann künstliche Intelligenz im Venture Building eingesetzt werden? Das zu untersuchen, ist das Ziel einer 48-Stunden-Lehrveranstaltung an der Wirtschaftsuniversität Wien, die diese Woche das zweite Mal stattfindet. Wir haben mit den Initiatoren gesprochen.

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✨ AI Kontextualisierung

Wie KI die Entstehung neuer Geschäftsideen beschleunigen und gleichzeitig fundiertere Entscheidungen ermöglichen kann, beschäftigt Unternehmer:innen und Wissenschaftler:innen weltweit. Vor diesem Hintergrund startete an der Wirtschaftsuniversität Wien (WU) ein experimentelles Format: das „AI Bootcamp for Entrepreneurs“, das im Rahmen der Lehrveranstaltung „E&I Zone: Artificial Intelligence“ im Dezember an der Wirtschaftsuniversität Wien erstmals stattfand und nun diese Woche seine Wiederholung findet.

Die Idee dahinter: In nur 48 Stunden sollte der gesamte „Venture Building“-Prozess durchlaufen werden – von der ersten Konzeptskizze bis zum ausgereiften Pitch. Initiiert haben das Projekt AustrianStartups-Co-Founder Daniel Cronin, WU-Associate-Professor Peter Keinz, KI-Experte Andreas Lederer und Tributech-CEO Thomas Plank.

Gemeinsam mit ihren Studierenden wagten die Initiatoren ein praxisnahes Experiment: Wie weit können KI-Tools wie ChatGPT das Identifizieren, Validieren und Pitchen neuer Geschäftsideen unterstützen? Ist es realistisch, ein ganzes Semester an Arbeit in ein komprimiertes Wochenendformat zu packen – und wie hoch ist die Qualität der Ergebnisse? In diesem Interview geben die Initiatoren einen Einblick in ihre wichtigsten Erkenntnisse und erklären, wie künstliche Intelligenz das Potenzial hat, den Innovationsprozess grundlegend zu verändern.

brutkasten: Wie kam es zum “AI Bootcamp for Entrepreneurs” – wie ist die Idee entstanden und wie kam es zur Umsetzung?

Daniel Cronin: Die Idee zum “AI Bootcamp for Entrepreneurs” entstand fast beiläufig in einem Gespräch mit meinem langjährigen Freund Peter Keinz. Ich meinte damals: „Ich glaube, wir können den gesamten Venture-Building-Prozess mit Hilfe von KI erheblich beschleunigen.“ Peter reagierte sofort und schlug vor, genau diesen Ansatz einmal zu testen.

Von da an ging es rasant voran: Ich kontaktierte Andreas Lederer, einen Kollegen und KI-Experten, und erwartete zunächst, dass er die Idee aus technischer Sicht relativierte – stattdessen wurde er sofort Teil des Teams, um es in der Praxis auszuprobieren, und brachte das technische Know-how mit ein. Zudem holten wir Thomas Plank ins Boot, dessen umfangreiche Markterfahrung und gemeinsame Gedanken zur digitalen Transformation das Team perfekt ergänzten.

Gemeinsam setzten wir uns das ambitionierte Ziel, das, was normalerweise ein Semester an Arbeit ist, in nur 48 Stunden umzusetzen. Die schnelle und überzeugende Resonanz – unser Kurs „E&I Zone: Artificial Intelligence – AI Bootcamp for Entrepreneurs“ war nahezu sofort ausgebucht – bestätigte uns, dass wir mit diesem komprimierten, praxisnahen Format genau den Nerv der Zeit getroffen haben.

Was war euer Ziel mit dem Bootcamp, als ihr es aufgesetzt habt?

Peter Keinz: Mich persönlich hat die akademische Neugier angetrieben. Als Professor für Entrepreneurship und Innovation, der Venture Building unterrichtet und beforscht, beschäftigt mich die Frage, wie eine höchst disruptive Technologie wie KI mein Feld verändern wird.

Das Bootcamp – eine Lehrveranstaltung im Rahmen der SBWL (Spezialisierung innerhalb des BWL-Studiums, Anm. d. Red.) „Entrepreneurship und Innovation“ der WU Wien – war im Grunde ein erstes Experiment, ein MVP, wenn man so will. Mein Hauptziel war zu lernen: Wie funktionieren die aktuellen Tools? Welchen Mehrwert stiften sie im Venture Building? Wie können angehende Entrepreneure mit KI umgehen? Wir haben jetzt ein paar erste, sehr vielversprechende Eindrücke.

Im nächsten Schritt fände ich es spannend, sich diesem Thema auch wissenschaftlich anzunehmen. Wie valide sind beispielsweise Informationen, die im Rahmen synthetischer Customer-Discovery-Interviews gewonnen werden, wirklich? Wie verändert sich der Venture Building-Prozess strukturell? Ist die Qualität des Outcomes mit jenen der üblichen Formate vergleichbar, wo Studierende nicht gut 20 Stunden, sondern vier Monate an ihrem Venture arbeiten? Am Ende steht vielleicht die Entwicklung einer gänzlich neuen Venture-Building-Logik oder Methode?

Daniel Cronin: In den letzten Jahren habe ich viel Zeit mit Venture Building sowie mit Transformationsprozessen in Konzernen verbracht. Dabei hatte ich immer wieder das Gefühl, dass enorm viel Zeit darauf verwendet wird, überhaupt erst festzustellen, ob eine Idee tatsächlich verfolgenswert ist oder nicht.

Gleichzeitig habe ich mich intensiv mit KI beschäftigt und war stets fest davon überzeugt, dass der sogenannte „Fuzzy Frontend“ – also der Prozess von der ersten Idee über den Markttest bis zur Erprobung beim Kunden – viel, viel schneller durchlaufen werden muss. Warum? Weil auf diesem Weg zu viel Zeit und Energie verschwendet wird.

Ein zentrales Ziel für mich war daher, herauszufinden, ob dieser Prozess tatsächlich erheblich schneller möglich ist? Und ob er auch ohne jegliches Vorwissen durchlaufen werden kann? Von beidem war ich überzeugt. Doch es reichte nicht aus, nur daran zu glauben – es musste überprüft werden.

Was waren die wichtigsten Erkenntnisse, die ihr aus der Lehrveranstaltung mitnehmt? Gab es für euch Aspekte, die sich während der Veranstaltung herauskristallisiert haben und die für euch überraschend waren?

Peter Keinz: Überraschend war vor allem, wie versiert unsere Studierenden bereits im Umgang mit KI-Tools sind. Sie sind nicht in die Falle getappt, den Output ungeprüft als „faktisch richtig“ zu übernehmen, sondern haben verschiedene Prompts und Tools getestet, Ergebnisse verglichen und diese mit eigener Recherche validiert. Ihre Kreativität im Einsatz von KI während des Venture Building-Prozesses hat mich ebenfalls beeindruckt – sie haben Einsatzmöglichkeiten identifiziert, die wir als Lehrende so nicht erwartet oder vorhergesehen hatten.

Das zeigt, wie Personen mit dem nötigen Basiswissen KI-Tools auf innovative und unvorhersehbare Weise nutzen können. Auch wenn diese Beobachtungen nicht repräsentativ für alle potenziellen Anwender:innen sind, weil sich die Studierenden unseres Instituts durch überdurchschnittliche Neugier, Offenheit für Technologien und Problemlösungskompetenz auszeichnen, unterstreichen sie doch das enorme und noch nicht voll antizipierbare Potenzial von KI für den Venture Building-Prozess.

Andreas Lederer: Die Lehrveranstaltung hat gezeigt, dass KI-Tools wie ChatGPT und ähnliche Technologien großes Potenzial im Bereich Venture Building haben – wenn sie richtig eingesetzt werden. Die größte Wirkung entfalten sie häufig durch die Verwendung in Kombination mit menschlichem Urteilsvermögen. Ein für mich zentraler Punkt war zum Beispiel, dass KI in der Ideengenerierungsphase das skalierbare Finden neuer Produkt- und Geschäftsansätze ermöglicht.

Die Eigenschaft von KI kreativ zu „halluzinieren“ kann insbesondere in dieser Phase ein echter Vorteil sein, den man auch so sehen und nutzen muss. Das war überraschend: Was oft als Schwäche von KI betrachtet wird, nämlich die Tendenz zu fehlerhaften oder erfundenen Inhalten, kann im kreativen Prozess für den Nutzer einen inspirierenden Mehrwert darstellen.

KI hat sich in dieser ersten Ideenfindungsphase aber auch als sehr gut erwiesen, zum Beispiel in der Rolle als erfahrener und fachkundiger Investor eine große Anzahl erster Ideen substantiell, umfassend und kritisch gegenüber den Teilnehmern zu hinterfragen, um ihnen als zukünftigen Unternehmern rasch eine erste Grundlage für eine Entscheidung zu geben, ob eine bestimmte Idee es wert ist, mehr Arbeit zu investieren, um sie weiter zu verfolgen und umzusetzen.

KI kann ein mächtiges Werkzeug im Venture Building sein, das es ermöglicht, kreativer und effizienter zu arbeiten. Das Seminar hat aber auch gezeigt, dass es einen bewussten, reflektierten Umgang mit diesen Tools braucht, um echte Innovation und Qualität sicherzustellen. KI kann Prozesse anstoßen und unterstützen – aber der Unternehmergeist, die Beurteilung und vor allem die Entscheidungen und die Umsetzung müssen weiterhin vom Menschen kommen.

Ihr habt euch angesehen, welche Tools im Venture Building Prozess eingesetzt werden können. Welche konkret habt ihr dabei am wertvollsten empfunden und würdet ihr weiter empfehlen? Welche Tools sind möglicherweise überschätzt?

Andreas Lederer: Leistungsfähige Sprachmodelle wie ChatGPT oder Claude haben sich in den meisten Venture Building Phasen als Allrounder und “Schweizer Taschenmesser” der KI-Tools bewährt.

Für Aufgaben wie Market Research oder Competitor Research haben wir Tools wie Perplexity getestet, die mit Sprachmodellen arbeiten und einen Internetzugang für Echtzeitrecherchen haben. Für die Aufarbeitung und Analyse punktueller Rechercheergebnisse waren die Ergebnisse brauchbar, eine aktuell noch große Schwäche von solchen KI-Tools ist allerdings, dass umfassende – geschweige denn vollständige – Live-Recherchen im Internet kaum automatisiert möglich sind.

Solche Tools finden zum Beispiel auf Anweisung punktuell Mitbewerber im Internet und können sie sehr treffend analysieren, aber eine umfassende oder vollständige Recherche der Wettbewerbslandschaft war zum Zeitpunkt des Seminars unseren Erfahrungen nach automatisiert durch KI noch nicht zu erwarten.

Spannend ist allerdings, dass sich alleine in den sechs Wochen nach unserem Seminar mit Google Deep Research (veröffentlicht im Dezember 2024) und OpenAI Deep Research (veröffentlicht im Jänner 2025) zwei KI-Agenten veröffentlicht wurden, die gerade in diesem Punkt große Verbesserungen versprechen. Dadurch zeigt sich, wie unglaublich rasch die Entwicklung momentan voranschreitet.

Es gibt einige auf VentureBuilding spezialisierte Tools, die unserer Erfahrung aber noch alle Einschränkungen haben. Ein Beispiel: VentureKit. Diese KI verfasst auf Basis einer kurzen Geschäftsidee einen sehr ausführlichen Business Plan, der eher allgemein gehalten aber vom Gefühl auch zu 80 Prozent inhaltlich relevant ist. Wenn man eine fertig konzipierte Idee redaktionell ausarbeiten möchte, hilft diese redaktionelle Unterstützung natürlich enorm. Es bleibt einem aber nicht erspart, die wesentlichen 20 Prozent inhaltlich selbst zu ergänzen.

Und: Am Ende unseres Seminars hatten wir einige bereits sehr stark inhaltlich ausgearbeitete Ideen inkl Business Modell und Zielgruppendefinition. Wir haben dann festgestellt, dass die KI auf Basis so detaillierter Infos nicht gut arbeiten kann. Das reduziert natürlich den Wert, wird aber eine Frage der Zeit sein, bis diese Einschränkungen behoben sind.

Bei Dokumentation und Präsentation wurden einzelne KI-Tools wie fireflies (Dokumentation) oder beautiful ai verwendet, die sich als brauchbare Unterstützung erwiesen haben. Für die Aufarbeitung und Auswertung umfangreicherer Textmengen wurde NotebookLM verwendet, das dafür von vielen Tools die beste Performance geliefert hat.

Was sind aktuell die größten Probleme oder Herausforderungen, wenn es um den Einsatz von KI-Tools im Venture-Building-Prozess geht?

Peter Keinz: Am Ball zu bleiben! Die Technologie und die entsprechenden Tools entwickeln sich mit einer so großen Geschwindigkeit, dass Wissen, Skills und Strategien, die heute noch wertvoll sind, morgen schon wieder obsolet sein können. Das beginnt bei der Auswahl der „richtigen“ Tools, geht über Promptingstrategien und endet bei der Frage, wofür ich die KI überhaupt einsetzen kann.

Für ein eigenes Gründungsprojekt hatte ich vor eineinhalb Jahren mal das gesamte Fuzzy Frontend des Venture Building-Prozesses durchlaufen. Und zwar ganz klassisch und ohne jegliche KI. Interviews, Tests verschiedener MVPs, Markt- und Konkurrenzanalyse, etc. Als ich den Prozess dann aus reiner Neugierde ein paar Monate später mit KI-Unterstützung wiederholte, waren die Ergebnisse enttäuschend – sehr oberflächlich und wenig valide. Da hätte ich der KI keinen großen Nutzen im Venture Building zugestanden.

Im Zuge der Vorbereitung des Bootcamps habe ich den Prozess jetzt nochmals durchgespielt mit der letzten Generation von Tools und was soll ich sagen: Die Ergebnisse erscheinen höchst valide. Aber wie gesagt: Diese Eindrücke sind jetzt durch wissenschaftliche Untersuchungen zu untermauern.

Die Lehrveranstaltung wurde in 48 Stunden abgehalten. Inwiefern hat dieses Format sich auf die Ergebnisse ausgewirkt?

Peter Keinz: Den gesamten Venture Building-Prozess in zwei Tage zu packen – eigentlich waren es nur gut 20 Stunden für die Studierenden – ist natürlich ein sehr ambitioniertes Format. In den üblichen Formaten haben die Studierenden für diese Aufgabe wesentlich länger Zeit, da sprechen wir von ein paar Monaten. Insofern war ich überrascht, wie gut die an unserem Demo Day präsentierten Pitches waren! Inhaltlich war alles da, was einen potenziellen Investor interessieren könnte, auch die Storyline der Pitches und die Slides waren top. Da hätte ich kaum einen signifikanten Unterschied zu den „klassisch“ erarbeiteten Pitches gesehen.

Was man aber schon merkt, ist, dass die Studierenden wenig Zeit hatten, all die gesammelte Information auch wirklich kognitiv zu verarbeiten. Es macht einfach einen Unterschied, ob ich mit einer Business Opportunity mehrere Monate beschäftige, sie wirklich aus verschiedensten Perspektiven in Ruhe durchdenken kann, oder aber innerhalb von nur ein paar Stunden eine Unmenge an relevanten Daten generiere und zu verarbeiten versuche.

Da kommt es schnell zum information overload und wichtige Details bleiben auf der Strecke. Das ist dann am Demo Day bei den sehr spezifischen Nachfragen der Investoren schon aufgefallen. Aber wie schon weiter oben erwähnt: Die Idee ist ja auch bisher gar nicht, die „klassischen“ Schritte des Venture Building-Prozesses zu ersetzen, sondern sie zu ergänzen, zu bereichern und zu beschleunigen.

Was waren die interessantesten Business-Ideen, die von Studierenden im Rahmen der Veranstaltung identifiziert wurden? Gab es eine, die euch besonders beeindruckt hat?

Daniel Cronin: Es gab eine ganze Reihe spannender Business-Ideen, doch was mich weitaus mehr fasziniert hat, war die Geschwindigkeit, mit der Pivotierungen stattfinden konnten. Wir kennen alle den alten Grundsatz: “Never love your own product.“ In der Regel dauert es jedoch Wochen, wenn nicht sogar Monate, bis eine Gründerin oder ein Gründer die Erkenntnis gewinnt: „Wow, ich habe eine großartige Idee! – nur um wenig später festzustellen: Oh, ich muss pivotieren.“

Doch was wir in unseren Tests schnell erkannt haben, war etwas vollkommen Neues: Pivotierungen waren hier nicht nur innerhalb weniger Stunden, sondern teilweise sogar innerhalb von Minuten notwendig. Warum? Weil KI als Sparring-Partner genau an diesen Punkt führt – schneller, präziser und mit knallharter Analyse.

Der vielleicht eindrucksvollste Moment war, als wir in den Gesichtern der Studentinnen und Studenten sehen konnten, wie begeistert sie zunächst von ihren Ideen waren – nur um kurze Zeit später die harte Entscheidung treffen zu müssen. Denn auch wenn die Idee gut war, zeigten die Zahlen, die Daten und das KI-Feedback unmissverständlich: Ja, vielleicht müssen wir das Konzept doch noch einmal überdenken und weiterentwickeln.“

Diese radikale Beschleunigung des Pivot-Prozesses ist eine der faszinierendsten Auswirkungen der KI auf den Innovationsprozess.

Können KI-gestützte Analysen einen Gründungsprozess „zu generisch“ machen, oder kann KI auch Originalität fördern?

Daniel Cronin: Diese Frage ist äußerst spannend, und ich würde sie aus mehreren Perspektiven betrachten. Der erste Punkt, ist dass KI Gründungen ohne Vorwissen ermöglicht. Das bedeutet konkret: KI kann Menschen die Möglichkeit bieten, großartige Ideen umzusetzen, die sonst niemals realisiert worden wären. Warum? Weil ihnen oft das richtige Umfeld, der fachliche Background oder der Zugang zu einer Hochschule fehlt. Viele scheitern nicht an ihren Ideen, sondern daran, dass ihnen die einfachen, aber essenziellen Werkzeuge fehlen, die man ansonsten nur in einem Entrepreneurship-Institut kennenlernen würde.

Diese Entwicklung ist spektakulär, weil sie Unternehmertum zugänglicher macht und Menschen mit innovativen Ideen eine echte Chance gibt – unabhängig von ihrem Bildungshintergrund oder ihrem Netzwerk.

Andererseits muss man auch ganz klar sagen: KI kann halluzinieren. Sie ist in ihrer grundlegendsten Form darauf trainiert, Muster zu erkennen und daraus Vorhersagen zu treffen. Das bedeutet, dass KI oft die wahrscheinlichsten und naheliegendsten Ausgänge bevorzugt.

Doch was bedeutet das für Innovation? Könnte es dazu führen, dass KI nur bestehende Erfolgsmodelle reproduziert und wahre Originalität unterdrückt? Nicht unbedingt. Denn am Ende des Tages trifft immer der Mensch die Entscheidung. Die KI dient lediglich als Sparring-Partner, der Ideen in kürzester Zeit herausfordert und den Nutzer zwingt, neue Perspektiven einzunehmen.

Insofern sehe ich KI als eine enorme Möglichkeit, Originalität zu fördern – aber nur, wenn der Purpose stark genug ist. Wie in allen Bereichen gilt: Der wahre Antrieb für eine Gründung muss aus einer tiefen Überzeugung kommen. Ohne einen klaren Purpose, ohne das brennende innere Verlangen, ein wirklich relevantes Problem zu lösen, bleibt eine Idee schwach – ganz egal, wie gut die KI sie weiterentwickelt. Innovation braucht Mut, Leidenschaft und einen klaren inneren Antrieb.

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Funktion statt nur Funkeln: Wie Swarovski in Wattens Innovation organisiert

Die Marke kennt jeder, die Fertigung dahinter kaum jemand. In Wattens will Swarovski aus 130 Jahren Glas-, Schleif- und Beschichtungskompetenz neue Geschäftsfelder machen. Head of Technology & Innovation Gerhard Schwarz und Head of Innovation Simon Laubscher erklären bei einem Besuch von brutkasten in Wattens, warum Innovation bei ihnen direkt an der Fertigung sitzt und weshalb ein Stopp kein Scheitern ist.

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Funktion statt nur Funkeln: Wie Swarovski in Wattens Innovation organisiert

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Hoch an der Wand der Halle hängt ein Satz in verspiegelten Lettern: „Everything you want is on the other side of fear.“ Darunter, auf hellem Holzboden, Werkbänke, eine Fräsmaschine, Vitrinen mit Kristallapplikationen, Bildschirme, Prototypen, eine Sitztreppe mit bunten Polstern. Links, hinter einem Gitter, eine größere Anlage. Von einem Fenster im Gebäude geht der Blick über die Werksdächer auf die Felswände des Karwendels. Wattens, Tirol, ein Freitagmorgen im September.

Der Ort heißt Swarovski Manufaktur. Das Unternehmen beschreibt sie als Kreativ- und Innovationsort am Standort Wattens, der Design, Handwerk, Forschung und Fertigung unter einem Dach vereint. Hier arbeitet der B2B-Entwicklungsbereich von Swarovski: Textil, Mode, Sonderlösungen, Mobility. Es geht um die Applikation von Kristall auf Stoffe, auf T-Shirts, in allen möglichen Formen.

Im selben Raum sitzen Kolleginnen und Kollegen aus der internen Schmuckentwicklung und dem Prototyping. Und hier werden auch Kristalle geschliffen. Neben einer Fräseinheit steht eine selbst entwickelte Einheit. Maschinen, die Kristall schleifen und polieren, gibt es auf keinem Markt zu kaufen. Swarovski war nach eigener Darstellung lange einer der größten Maschinenbauer und ist heute Maschinenentwickler. Bestimmte Komponenten dieser Maschinen gelten im Haus als das, was die Einzigartigkeit des Unternehmens in den vergangenen 130 Jahren ausgemacht hat. Deshalb wird dieses Know-how geschützt, Fotografieren ist nur in bestimmten Bereichen erlaubt.

Wie das Produkt entsteht, lässt sich an ein paar Objekten nachvollziehen. Ein Glasrohling, mit Anguss und Körper, so wie er aus der Form kommt. Am Anfang steht das Wissen um die Ingredienzien und ihre Zusammensetzung, dann die Schmelze und das Umformen. Durch erneutes Erhitzen lässt sich aus einer Farbe eine andere machen. Dann wird der Rohling auf Werkzeugaufspannungen geschliffen und poliert, bis er funkelt. Kleiner als ein Millimeter ist das kleinste Format, 40 Zentimeter das größte. Zuletzt die Frage, ob die Oberfläche noch einen Effekt braucht: hinten verspiegelt, oder komplett beschichtet, dann sieht derselbe Kristall völlig anders aus. Höchste Transparenz, präzise Bearbeitung, optische Veredelung: Verfahren, die es im Grundprinzip auch in der Hochtechnologie gibt, hier eingesetzt für den Effekt. Und inzwischen auch für eine Funktion.

Was das bedeutet, erklären an diesem Vormittag zwei Männer. Gerhard Schwarz, gelernter Physiker, ist Head of Technology & Innovation bei Swarovski. Sein Bereich umfasst Produkttechnologie, also die Technologie für die Produkte selbst, vom Schmuck bis zu den neuen Zweigen wie Automotive und Mobility, und Produktionstechnologie, also das, was diese Produkte in die Fertigung bringt, als Eigenentwicklung oder gemeinsam mit Partnern. Simon Laubscher, zuvor in der Automobil- und Elektronikindustrie tätig, ist seit einem Jahr Head of Innovation, unter Schwarz‘ Verantwortung, mit Schwerpunkt B2B. Seine Aufgabe: aus dem, was das Fertigungsumfeld an Fähigkeiten hervorbringt, neue Felder identifizieren und aufbauen.

Wo das endet, sagt Schwarz gleich zu Beginn: „Wir identifizieren Geschäftspotenziale, erarbeiten daraus Businesskonzepte und validieren diese mit Kunden am Markt. Auf dieser Basis prüfen wir, ob ein marktfähiges Produkt oder ein Service entstehen kann. Die Entscheidung, ob und wie diese Geschäftsfälle anschließend umgesetzt werden, liegt schlussendlich beim Top-Management.“ Es ist eine Grenze, die man kennen muss, um zu verstehen, worüber die beiden sprechen und worüber nicht.

Schön und Funktion

Swarovski kennt man als Marke, vom Schmuck, von den Figurinen, vom Endkunden. Das ist das B2C-Geschäft. Das B2B-Geschäft, so Schwarz, geht an Kunden, die die Artikel weiterverarbeiten: in Schmuck, in Textil, aber auch in der Automobilindustrie. Und genau dort beginnt, was die Innovationsabteilung interessiert. „Man kennt Kristall mit seiner funkelnden Wirkung. Da gehen wir einen Schritt weiter, da haben wir funktionale Wirkung. Ich tippe auf einen Kristall, und das ist dann ein Schalter.“ Kristallglas an sich kann das nicht. Mit einer optischen Schicht kann es das. Lichtleitung sei eine zweite solche Funktion, „neben schön“.

„Innovation ist ein sehr standardisierter Prozess. Er ist sehr klar, sehr strukturiert und folgt gewissen Regeln.“ | Simon Laubscher

Die Kombination aus dekorativ und funktional sei im Automotive-Bereich ein Erfolgsmodell geworden, sagt Laubscher. Jetzt gehe es darum, in welche anderen Segmente sich das übertragen lässt. Man sei in der Validierung, teste an verschiedenen Kundensegmenten, was einen Mehrwert bringen kann. Der Schwerpunkt liege derzeit auf der Hightech-Branche, weil man dort den Vorteil aus Material, Fertigungs- und Technologiekompetenz sieht.

Warum Innovation in der Forschung sitzt

Bei vielen Konzernen sitzt die Innovationsabteilung losgelöst vom Rest, manchmal an einem anderen Ort. Bei Swarovski nicht. Innovation ist Teil der Forschung, und der Grund dafür ist die enge Verzahnung mit der Technologie. Forschung und Entwicklung auf der einen Seite, Technologie und Innovation (T&I) auf der anderen: Bei Swarovski ist das eines. Die Organisation ist projektorientiert, das Innovationsportfolio fließt mit dem Gesamtportfolio zusammen, Personal wird über die Portfolioplanung den Projekten zugeordnet.

Simon Laubscher | (c) Martin Pacher / brutkasten

Für Laubscher war das ein Grund, nach Wattens zu kommen. 15 Jahre hat er sich in anderen Unternehmen mit Innovation beschäftigt und hat, wie er sagt, einen Überblick darüber, was funktioniert und was nicht. „Ein schlagendes Argument für mich bei Swarovski war: Man sitzt sehr nah an dieser Kompetenz.“ Im Englischen nennt er das Capability-led Approach. Die Fähigkeit bestimmt, wo innoviert wird.

Und diese Fähigkeit hat einen Ort. „Wir sitzen sehr tief in der Wertschöpfungskette“, sagt Laubscher. „Wir schmelzen unser eigenes Glas, wir prozessieren es, wir schleifen, wir polieren, wir veredeln es mit Beschichtungen und haben dann eine fertige Komponente.“ Alles an einem Standort, aus einem Guss, bis hin zu den selbst entwickelten Maschinen, die in der Halle stehen. Technologieentwicklung und Maschinenentwicklung, sagt Schwarz im Gespräch, mache man zum Teil selbst, zum Teil mit Partnern.

Pull, Push und ein Trichter

Wie kommt eine Idee bei Swarovski ins Portfolio? Es gibt zwei Wege. Laubscher beschreibt den ersten, Schwarz wird ihn später Pull nennen: explorativ Zukunftstrends und Technologien anschauen, dann relativ schnell prüfen, ob es einen Fit zur eigenen Fähigkeit gibt. „Haben wir ein Recht mitzuspielen, also das berühmte Right to Play.“ Danach der Technologie-Check, dann der Markt-Check: Gibt es potenzielle Kunden, und sind sie bereit, für den Mehrwert zu zahlen? „Dann ist das für uns schon eine gute Indikation.“

Der zweite Weg, Push, kommt von innen. „Jeder liest, jeder sieht Trends“, sagt Schwarz. Die Technologieexperten im Haus melden, was etwas sein könnte, und das landet im Technologieradar. Keine Ideendatenbank über alle, betont er, sondern Experten, wobei Ideen einzelner Mitarbeiter ebenfalls willkommen seien. Ergänzt wird das inzwischen von KI-Agenten, die das Netz nach Trends absuchen. Ein Spezialist bestätigt, dann kommt es aufs Radar. Und dann gibt es noch den ganz rudimentären Weg, wie Schwarz sagt: „Man trifft sich und spricht.“

KI spielt auch in der Fertigung eine Rolle, aber Schwarz bleibt nüchtern. „Im Prozessbereich ist es früher Regelungstechnik gewesen.“ Jetzt verarbeite man mehr Daten, halte Temperatur und Mechanik genauer, werde schneller. Und in der Maschinensoftware, die Swarovski teils selbst, teils mit Partnern entwickelt, gehe es mit KI-Einsatz ebenfalls schneller. Laubscher ergänzt aus Innovationssicht: Die Recherche werde deutlich kürzer, aber „am Ende des Tages kriege ich eine Liste von Annahmen. Die Annahmen muss ich testen.“ Am Kunden. „Die künstliche Intelligenz bringt Geschwindigkeit. Das Tun und das Machen liegt im Menschen.“ Man arbeite in einem festgelegten, geschützten Cloud-Rahmen, den die Digital-Abteilung vorgibt.

Gerhard Schwarz | (c) Martin Pacher / brutkasten

Was über beide Wege ins Portfolio kommt, muss durch einen Trichter. Stages und Gates, an denen gefragt wird, wo das Projekt steht und wie es sich am Ende materialisiert. Im Kerngeschäft oder außerhalb? Das entscheidet sich fallweise in Portfolio-Meetings mit dem Topmanagement. „Wichtig ist Disziplin, diese Stages, und Transparenz“, sagt Schwarz. Jedes Projekt ist gelistet, offen einsehbar, auch für die Nachbarabteilungen. Controlling, Produktentwicklung und Produktmanagement sitzen im Portfolio-Steering-Team.

Laubscher wehrt sich gegen ein Missverständnis: „Innovation wurde gerade im Hype 2013, 2014 immer verwechselt mit kreativen Prozessen. Innovation ist ein sehr standardisierter Prozess. Er ist sehr klar, sehr strukturiert und folgt gewissen Regeln.“ Eines seiner Key Learnings nach einem Jahr: die Kollegen aus der Linie früh einbinden, umso früher, je näher ein Thema am Kerngeschäft liegt. Damit das, was als Potenzial identifiziert wurde, am Ende auch übergeht und man nicht genau dort stoppt, wo man schnell sein will.

Ein Stopp ist kein Scheitern

Der Satz, der an diesem Vormittag am häufigsten fällt, lautet: Innovation ist kein Selbstzweck. „Innovation muss am Ende auch rentabel sein, damit wir langfristig erfolgreich sind“, sagt Laubscher. Das heißt auch: „Nicht alles geht weiter. Wir müssen ganz klare Stopps setzen.“ Gestoppt wird, wenn eines von drei Themen nicht abgedeckt werden kann: Technologie, Markt, Kunde und dessen Bedarf. „Da müssen wir ganz klar und ehrlich zu uns sein.“ Ob man darin noch besser werden könne? „Sicherlich, das kann jede Organisation.“

Aber: „Ein Stopp ist kein Scheitern.“ Prozesswissen bleibe hängen, was für einen Kunden nicht funktioniere, könne für einen anderen laufen. Der größte Erfolgsfaktor sei, so schnell wie möglich am Kunden zu sein. „Nicht in unserer Bubble zu bleiben. Wir wollen nach außen hin eine Klarheit haben, auch wenn das manchmal wehtut, das ehrliche Feedback.“

Niemand kann alles

Beim Thema Partnerschaften wird Laubscher grundsätzlich. „Der Punkt ist: Niemand kann alles.“ Der Aufbau eines Innovationsökosystems sei Teil der strategischen Initiative aus der Innovation heraus: Vernetzung mit Industriepartnern, Startups, Universitäten. Wie, das entscheide sich von Fall zu Fall. Universitäten für Ideen und Forschungsthemen, Startups für Technologieerweiterungen. Schwarz sieht darin auch eine Frage der Einschätzung: Weil Swarovski Technologie so breit einsetze, könne man die Technologien von Startups gut beurteilen. „Man muss einschätzen können: Was ist der gemeinsame Nutzen?“

„Innovation muss am Ende auch rentabel sein, damit wir langfristig erfolgreich sind.“ | Simon Laubscher

Beteiligungen? „Grundsätzlich sind wir für alles offen“, sagt Laubscher, es lasse sich aber nicht pauschal beantworten. Wer welche Fähigkeit oder welche IP einbringe, bestimme das Modell. Wichtig sei der Bezug zur eigenen Technologie. „Nicht in einem Bereich schwimmen, der uns fremd ist, nur weil es ein Trendthema ist.“ Schwarz formuliert es so: „Für mich legt der Inhalt immer das Beteiligungsmodell fest.“ Auch IP wird von Fall zu Fall geregelt: ablösen über Bezahlung, beim Partner belassen oder lizenzieren. Die Rechtsabteilung, sagt Schwarz, denke da sehr innovativ mit.

Was Swarovski in eine solche Partnerschaft einbringt, ist für Laubscher klar: „Wir sind Industrialisierungsexperten. Wir haben industrialisierte Prozesse, wir haben das Know-how, und wir können skalieren.“ Das habe man 130 Jahre lang bewiesen, so habe die Geschichte des Unternehmens begonnen. Schwarz: „Die Firmengründung war eine technische Innovation.“

Nach außen ist man aktiv, auf Veranstaltungen, bei denen Startups pitchen, und an Universitäten im DACH-Raum. Und an der EPFL in Lausanne. „Die EPFL ist für mich sehr innovativ, weil diese Loslösung von der Universität dort besser stattfindet als woanders“, sagt Schwarz. Entrepreneurship sei dort ein großer Schwerpunkt, ergänzt Laubscher, man bekomme früh Transparenz, was an der Universität läuft. Und Innsbruck, wo Quantentechnologie ein Schwerpunkt ist? „Muss man sich anschauen“, sagt Schwarz. Mit der Universität und dem MCI gibt es Zusammenarbeit, Master- und Diplomarbeiten, die in Lösungen eingeflossen sind.

Und wenn ein Gründer diesen Text liest und eine Lösung hat? Schwarz nennt eine Mailadresse ([email protected]), Laubscher ergänzt: „Gerne direkt schreiben.“ Schwarz: „Oder LinkedIn.“ Es seien die Menschen, die entscheiden, sagt er. Man müsse nicht formalisieren, was sich einfach lösen lässt.

Aus Bruch wird Produkt

Ein Beispiel, bei dem Fähigkeit und Geschäftsmodell bereits zusammengefunden haben, sind die ReCreated Kristalle. Wenn die Glasschmelze anläuft, hat das Glas nicht sofort die nötige Qualität. Es entsteht Anlaufglas, Bruch, der eingeschmolzen werden müsste. Bis jemand die Idee hatte, damit anders umzugehen. „Eigentlich könnte ich das upcyceln, wieder ein Produkt draus machen und in die Farbglasproduktion reingehen“, sagt Schwarz. Heute ist das eine eigene Produktlinie für B2B und B2C. „Kommt beim Kunden sehr gut an.“

Für Laubscher schließt sich hier der Kreis. Chemische Verfahrenstechnik sei das Know-how des Hauses, also frage man, aus welchem Materialstrom ein Wertstrom werden kann, und diskutiere früh über Geschäftsmodelle. Meist mit Partnern, weil erst dann Synergie entstehe. „Es darf nicht zum Selbstzweck passieren“, sagt er auch hier. „Aber wenn aus der Nachhaltigkeit ein Geschäftsmodell entsteht, ist das für uns ein Punkt, auf den wir aufspielen wollen.“

Am Ende des Gesprächs sagt Laubscher, worum es ihm geht: „Wir sind ein Unternehmen mit einem sehr einzigartigen Produkt. Für uns ist es wichtig, als Innovation relevant zu bleiben und diese Einzigartigkeit immer wieder neu zu finden, in neuen Themen.“ Innovation werde hier nicht aus Spaß betrieben, sondern mit Seriosität. Und, sagt er nach einem Jahr in Wattens: „Es macht viel Spaß.“

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