Wie können wir die Innovationsfähigkeit in Deutschland steigern, damit Unternehmen auch in Zukunft wettbewerbsfähig in globalen Märkten agieren können?

Mit diesem Ziel haben wir eine Studie zur Innovationsfähigkeit deutscher Unternehmen durchgeführt. Es geht darum, die Relevanz, Gegenstände und Entstehungsräume von Innovationen in deutschen Unternehmen zu verstehen und Einblicke in die Stellhebel des Innovationsmanagements von der strategischen Ausrichtung bis zur Unterstützung der Umsetzung zu bekommen. Die Studie wurde als Online-Umfrage durchgeführt – von 433 Rückmeldungen konnten 201 in der Auswertung Anfang 2026 berücksichtigt werden. Ein überwiegender Anteil der Teilnehmenden kommt aus dem produzierenden Gewerbe (mit hohem Anteil des Maschinenbaus und der Automobilwirtschaft), gefolgt von der Dienstleistungsbranche.

Für Unternehmen soll die Studie Ansatzpunkte für die Reflexion der eigenen Situation liefern und gleichzeitig einige der wichtigsten Stellhebel thematisieren. Die Studie ist im Open Access Format zum Download verfügbar – für weitere Details stehen die Autoren und die Mitarbeitenden der Institute aus dem Fraunhofer-Verbund Innovationsforschung (Fraunhofer IAO, Fraunhofer ISI, Fraunhofer IRB, Fraunhofer FKIE, Fraunhofer IIS) zur Verfügung.

Für die Politik liefert die Studie Einblicke in die Wahrnehmung deutscher Unternehmen zur Situation in Deutschland, zum aktuellen Status Quo und zu den Herausforderungen der Innovationsfähigkeit. Gleichzeitig lassen sich Handlungsfelder für die Wissenschaft ableiten, in denen es größere Verbesserungspotenziale in Unternehmen gibt. Wir freuen uns auf die Diskussion der Ergebnisse und einen Austausch zwischen allen Akteuren, die zur Steigerung der Innovationsfähigkeit beitragen können oder wollen.

Weitere Informationen:

• Download der Studie (Kostenfrei, Open Access) „German Innovation Spotlight 2026. Studie zur Innovationsfähigkeit deutscher Unternehmen“ https://doi.org/10.24406/publica-8379

Viele Unternehmen haben wertvolle Informationen in Dokumenten gespeichert. Lieferantenberichte, Spezifikationen, Prüfprotokolle oder technische Beschreibungen enthalten oft genau die Daten, die für Auswertungen oder Entscheidungen gebraucht werden. Gleichzeitig sind diese Informationen selten sauber strukturiert. Manche Werte stehen in Tabellen, andere im Fließtext. Manche Hinweise finden sich nur in einer Randnotiz oder werden über Synonyme beschrieben.

Genau hier entsteht ein typischer Anwendungsfall für KI aus der Praxis. Die Frage ist nicht nur, wie PDFs ausgelesen werden können. Die wichtigere Frage lautet, wie aus Dokumenten eine Datenstruktur entsteht, die später sicher abgefragt werden kann.

Das Ziel: erst verstehen, dann automatisieren

Bei Migrationsprojekten ist der erste Impuls oft, bestehende Dokumente möglichst schnell auszulesen und in eine neue Datenbank zu übertragen. Das klingt effizient, löst aber nicht automatisch das eigentliche Problem. Wenn die Datenlogik vorher unklar ist, wird durch Automatisierung nur das vorhandene Chaos schneller verarbeitet.

Deshalb beginnt ein gutes KI-Projekt nicht mit dem Modell, sondern mit der Zielfragestellung. Welche Antwort soll die Datenbank später geben können? Welche Kategorien müssen eindeutig sein? Welche Werte müssen numerisch vorliegen? Welche Informationen dürfen unsicher bleiben und welche müssen zu 100 Prozent belastbar sein?

Erst wenn diese Fragen beantwortet sind, lässt sich entscheiden, welche Daten gebraucht werden, wie sie gespeichert werden sollen und an welcher Stelle KI wirklich Mehrwert schafft.

Vom PDF zur belastbaren Datenbasis

In einem konkreten Projekt haben wir genau diesen Ansatz umgesetzt. Ausgangspunkt waren uneinheitliche Lieferantenberichte. Sie beschrieben Hersteller, Materialien und technische Eigenschaften, aber nicht in einer einheitlichen Form. Begriffe wurden unterschiedlich verwendet. Relevante Informationen standen teilweise indirekt im Text. Manche Hinweise waren nur über den Zusammenhang im Dokument erkennbar.

Eine reine Textextraktion wäre hier nicht ausreichend gewesen. Sie hätte zwar viele Inhalte sichtbar gemacht, aber noch keine verlässliche Datenbasis erzeugt. Der entscheidende Schritt war deshalb die Übersetzung der Dokumente in ein klares Datenmodell.

Dafür wurde zuerst definiert, welche Informationen später wirklich abgefragt werden sollen. Aus diesen Fragen entstanden feste Felder, Kategorien und Prüfregeln. Erst danach wurden die PDFs verarbeitet. Die KI hatte dabei eine gezielte Aufgabe. Sie sollte nicht allgemein über die Dokumente sprechen, sondern bestimmte Informationen erkennen, vereinheitlichen und in die Zielstruktur überführen.

So wurde aus einem unstrukturierten Dokument kein weiterer Text, sondern ein sauberer Datensatz. Unterschiedliche Begriffe wurden auf gemeinsame Zielwerte abgebildet. Indirekte Hinweise wurden nur dann übernommen, wenn sie sicher genug waren. Werte, die nicht eindeutig erkennbar waren, wurden nicht geraten. Das ist besonders wichtig, wenn eine Lösung später nicht nur unterstützen, sondern belastbare Abfragen ermöglichen soll.

Warum das Datenmodell wichtiger ist als die Extraktion

Der eigentliche Mehrwert entsteht nicht beim Auslesen allein. Er entsteht durch die Struktur, in die die ausgelesenen Informationen überführt werden. Eine gute Datenstruktur trennt zwischen dem ursprünglichen Dokument, der erkannten Information und dem final nutzbaren Datenwert. Dadurch bleibt nachvollziehbar, woher ein Wert kommt und wie er verwendet wird.

Das ist ein großer Unterschied zu einer einfachen Dokumentensuche. Eine Suche findet Textstellen. Eine Datenbank beantwortet Fragen. Wenn z.B. ein Material in einem Bericht nicht direkt als Kategorie genannt wird, sondern über Beschreibung, Materialaufbau oder Synonyme erkennbar ist, kann ein KI-Schritt diese Information ableiten. Gespeichert wird danach aber nicht der freie Text, sondern ein klar definierter Wert.

Erst dadurch werden stabile Abfragen möglich. Zum Beispiel: Welche Lieferantenberichte enthalten einen bestimmten Hersteller? Welche Dokumente beschreiben ein bestimmtes Material? Welche Datensätze erfüllen eine feste Kategorie?

KI dort einsetzen, wo sie wirklich schafft

Nicht jeder Schritt in einem solchen Prozess muss mit KI gelöst werden. Genau das ist ein wichtiger Erfolgsfaktor. KI ist stark, wenn Informationen uneinheitlich formuliert sind, wenn Begriffe unterschiedlich verwendet werden oder wenn ein Zusammenhang aus dem Dokument verstanden werden muss. Klassische Methoden sind stärker, wenn Daten bereits sauber strukturiert vorliegen und feste Regeln angewendet werden können.

In der Praxis entsteht deshalb meist eine Kombination. KI hilft in der Vorverarbeitung. Sie liest Dokumente aus, erkennt relevante Inhalte und überführt sie in eine definierte Struktur. Danach können klassische Datenbankabfragen, Filter, Prüfregeln und Auswertungen genutzt werden. So wird aus einer schwer greifbaren Dokumentenwelt eine belastbare Datenbasis.

Sicher abfragen statt gute Vermutungen

Besonders relevant wird dieser Ansatz, wenn Abfragen zu 100 Prozent sicher sein müssen. Dann reicht es nicht, ein Sprachmodell immer wieder direkt auf PDFs anzusetzen. Die Antwort kann plausibel klingen, bietet aber keine Garantie auf Vollständigkeit.

Das ist gerade bei Datenbankmigrationen entscheidend. Es geht nicht darum, möglichst viele Inhalte zu extrahieren. Es geht darum, genau die Informationen sauber bereitzustellen, die für den Zielprozess gebraucht werden.

Vom Use Case aus denken

Das Projekt zeigt ein Grundprinzip, das für viele KI-Vorhaben gilt. Gute Lösungen starten nicht mit Technologie, sondern mit einem konkreten Use Case. Erst wenn klar ist, welche Frage beantwortet werden soll, lassen sich Datenmodell, Prozess und KI-Schritte sinnvoll gestalten.

PDFs auszulesen ist heute technisch gut möglich. Der eigentliche Mehrwert entsteht aber erst, wenn die Inhalte so strukturiert werden, dass sie sicher, nachvollziehbar und wiederholbar genutzt werden können. Wer diesen Schritt sauber denkt, schafft nicht nur eine schnellere Verarbeitung, sondern eine bessere Grundlage für Entscheidungen, Migrationen und operative Prozesse.

Wenn Sie ähnliche Fragestellungen in Ihren Prozessen sehen, kommen Sie gerne auf uns zu. Wir diskutieren gemeinsam, welche Use Cases sinnvoll sind und an welcher Stelle KI echten Mehrwert schaffen kann.

Automotive, Maschinenbau, Medizintechnik oder Chemie: Wenn Regionen oder Branchen unter Druck geraten, beginnt meist dieselbe Diskussion. Welche Unternehmen sind betroffen? Welche Arbeitsplätze sind gefährdet? Welche neuen Märkte könnten entstehen? Wie können wir die Transformation unterstützen?

Die eigentliche Frage lautet jedoch anders: Welche Fähigkeiten besitzen die Unternehmen einer Region oder Branche und welche neuen Märkte lassen sich daraus entwickeln?

Genau diese Perspektive fehlt in vielen Transformationsstrategien. Analysiert werden Branchen und Technologietrends. Was aber fehlt, ist der Blick auf die eigentlichen Stärken der Unternehmen. Dabei entscheidet genau dieser Blick darüber, ob Strukturwandel gestaltet oder lediglich verwaltet wird.

Gemeinsam mit Umwelttechnik BW und dem INEC der Hochschule Pforzheim haben wir deshalb einen neuen Ansatz entwickelt. Ausgangspunkt waren über 400 Industrieunternehmen des baden-württembergischen Mittelstands. Statt sie nach Branchen zu gruppieren, haben wir ihre Produkte, Technologien und Kompetenzen analysiert und mit zukünftigen GreenTech-Märkten abgeglichen. Das Ergebnis ist eine völlig neue Sicht auf Transformation.

Die folgende Abbildung zeigt exemplarisch, wie sich bestehende Kompetenzfelder in neue Wertschöpfung übersetzen lassen. Aus Präzisionsmetallkomponenten werden Anwendungen für Wasserstoffsysteme. Aus Automatisierungs- und Energietechnik entstehen Lösungen für Ladeinfrastruktur. Aus Kompetenzen in Prozess- und Anlagentechnik entwickeln sich Angebote für Wasseraufbereitung, Kreislaufwirtschaft oder Carbon Management.

Plötzlich wird sichtbar, was klassische Branchenanalysen nicht zeigen können: welche Zukunft bereits in den Unternehmen einer Region oder Branche angelegt ist.

Genau darin liegt aus unserer Sicht die Zukunft von Regional- und Branchenentwicklung. Nicht die Frage „Welche Branchen haben wir?“ sollte im Mittelpunkt stehen, sondern „Welche Wachstumspfade ergeben sich aus den Kompetenzen unserer Unternehmen?“

Für Wirtschaftsförderungen, Kammern und Verbände eröffnet das eine neue Möglichkeit, Transformation aktiv zu gestalten. Statt auf Strukturbrüche zu reagieren, können neue Wertschöpfungsfelder systematisch identifiziert und entwickelt werden.

Die Resonanz auf unser Projekt hat gezeigt, wie groß der Bedarf an einem solchen Ansatz ist. Inzwischen arbeiten wir bereits an weiteren Projekten, die dieses Prinzip auf andere Branchen und Regionen übertragen.

Denn am Ende entscheidet sich die Zukunft einer Region nicht an ihren heutigen Branchen. Sie entscheidet sich an den Kompetenzen ihrer Unternehmen und daran, wie konsequent daraus die Märkte von morgen entwickelt werden.

Lernen Sie CumulusAI kennen.

In der Juli-Ausgabe unseres CumulusAI Live-Webinars zeigen wir aktuelle Entwicklungen und die neusten Features unseres Smart Foresighting Tools CumulusAI. Der Termin eignet sich perfekt, um unser Tool anhand konkreter Use-Cases und Praxisbeispiele kennenzulernen.

Technologische Entwicklungen werden immer komplexer – und Entscheidungen müssen schneller getroffen werden. CumulusAI hilft Ihnen, relevante Trends frühzeitig zu erkennen und in fundierte Empfehlungen zu übersetzen.

„CumulusAI findet Weak Signals in Primärdaten. Unsere Kunden erkennen dadurch Next Generation Trends vor anderen.“
Dr. Ulrich Hutschek, Principal TIM Consulting

Unsere KI-gestützte Software schafft Transparenz über Technologien und Anwendungsfelder – als Grundlage für faktenbasierte Entscheidungen.

Ihre Vorteile mit CumulusAI:

• Frühzeitiges Erkennen relevanter Trends
• Absicherung von Innovations- und Entwicklungsprojekten
• Fundierte Markteintritts- und Wachstumsstrategien
• Identifikation attraktiver Investitionsmöglichkeiten

Das erwartet Sie im Webinar:

• Bedeutung datenbasierter Technologieanalyse
• 360°-Blick auf Forschung, Patente und Trends
• Praxisbeispiele aus Strategie, F&E, Produktmanagement & M&A
• Live-Demo und konkrete Anwendungstipps

Für wen ist das Webinar geeignet?

Innovations- & Technologiemanager, F&E-Verantwortliche, Produkt- & Portfoliomanager, Experten aus Business Development & Strategie, M&A / Corporate Development

Termin: 17.06.2026 | 12:00 – 13:00 Uhr

Dauer: 45 Minuten | Live-Webinar mit Q&A

Hier kostenlos anmelden & Platz sichern

Treffen Sie Entscheidungen auf Basis von Fakten statt Bauchgefühl – mit CumulusAI.

Wir freuen uns auf Sie!
Herzliche Grüße, Carmen Beisswanger

Veranstaltungshinweise im AiF InnovatorsNet

Innovation systematisch realisieren: Markt, Technologie, Roadmap & Förderung im Zusammenspiel

Wie wird aus einer innovativen Idee ein erfolgreiches Projekt? In diesem Workshop erfahren Sie, wie Markt- und Technologiebewertungen, Roadmapping und Fördermöglichkeiten gezielt zusammenspielen, um Innovationen strukturiert und effizient voranzubringen.

Hier geht’s zur Anmeldung

Strategische Transformationen mit KI – Wie intelligente Systeme Organisationen erneuern

Wir analysieren, wie Künstliche Intelligenz strategische Entscheidungen unterstützen kann und Unternehmen dabei hilft, agiler und zukunftsfähiger zu werden. Anhand praxisnaher Beispiele wird gezeigt, wie KI Transformationsprozesse beschleunigt und neue Organisationsformen ermöglicht.

Hier geht’s zur Anmeldung

Mit KI zum neuen Geschäft – Intelligente Wege zu Innovation und Wachstum

Erfahren Sie, wie Unternehmen KI nutzen können, um neue Geschäftsfelder zu identifizieren und innovative Geschäftsmodelle zu entwickeln. Wir vermitteln praxisorientierte Ansätze, um datenbasierte Erkenntnisse gezielt für Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit einzusetzen.

Hier geht’s zur Anmeldung

Kreislaufwirtschaft neu denken – Geschäftsmodelle als Schlüssel zur Innovation

Nachhaltigkeit und wirtschaftlicher Erfolg schließen sich nicht aus: Die Veranstaltung zeigt, wie innovative Geschäftsmodelle die Transformation zur Kreislaufwirtschaft und Bioökonomie unterstützen. Lernen Sie, wie Unternehmen mit Circular-Economy-Ansätzen neue Wertschöpfungspotenziale erschließen und Zukunftsmärkte gestalten können.

Hier geht’s zur Anmeldung

GreenTech ist für viele Industrieunternehmen kein fernes Zukunftsthema mehr, sondern ein konkreter Wachstumsraum. Die entscheidende Frage ist nur: Wo anfangen?

Genau hier setzt die neue Studie „Unternehmen im Wandel: Mit GreenTech erfolgreich wachsen“ an, die wir gemeinsam mit dem INEC der Hochschule Pforzheim erarbeitet haben. Sie zeigt, wie Unternehmen aus dem herauswachsen können, was sie heute schon gut beherrschen. Spannend wird es genau an der Schnittstelle: Dort, wo sich zeigt, welche Fähigkeiten in neuen Märkten tatsächlich gefragt sind.

Dabei wird deutlich: Es sind oft nicht einzelne Technologien, die den Unterschied machen, sondern Themen wie Industrialisierung, Qualitätssicherung oder die Fähigkeit, komplexe Systeme zuverlässig umzusetzen. Daraus lassen sich klare Angebotsmuster ableiten und damit konkrete Einstiegspunkte in neue Geschäftsfelder.

Vom Ansatz zur Anwendung

Wie dieser Weg in der Praxis aussehen kann, haben wir bei einer Veranstaltung im Literaturhaus Stuttgart vorgestellt.

Im Fokus stand weniger die Studie selbst als die Frage: Wie lassen sich aus vorhandenen Kompetenzen systematisch neue Chancen entwickeln? Genau das haben wir anhand unseres methodischen Vorgehens aufgezeigt, indem wir von der eigenen Ausgangsbasis die Ableitung konkreter Geschäftsmöglichkeiten beschrieben haben.

Die Praxisbeispiele haben das greifbar gemacht: vom Einstieg in biobasierte Chemikalien bis zur Entwicklung von Ladeinfrastruktur aus dem Maschinenbau heraus. Unterschiedliche Wege, aber ein ähnliches Prinzip.

Den Austausch besonders wertvoll gemacht hat die Offenheit, auch über Unsicherheiten und Hürden zu sprechen. Denn genau dort entscheidet sich, ob aus einer Idee ein Geschäft wird.

Warum das jetzt wichtig ist

Viele Unternehmen stehen unter Druck, neue Wachstumsfelder zu erschließen. Gleichzeitig fehlt oft die Klarheit, wo genau diese liegen.

Die Studie hilft, den Suchraum einzugrenzen und zeigt, dass der nächste Schritt oft näher ist, als man denkt. Nicht irgendwo da draußen, sondern im eigenen Unternehmen.

Oder anders gesagt:
Die Frage ist nicht, was der nächste große Trend ist.
Sondern, wo die eigenen Stärken morgen gebraucht werden.

Fazit

GreenTech bietet echte Chancen, gerade für Unternehmen mit starker industrieller Basis. Wer sie nutzen will, muss nicht bei null anfangen. Sondern bei sich selbst.

Studie und Praxisleitfaden hier herunterladen:
https://www.umwelttechnik-bw.de/de/kompetenzfelder/greentech

Daten, Simulation und Künstliche Intelligenz verändern die Medizintechnik spürbar. Gleichzeitig wächst die Unsicherheit, welche Entwicklungen wirklich relevant sind und wo sich ein Einstieg lohnt.

Genau dieser Frage sind wir bei einer Veranstaltung in Tuttlingen nachgegangen, organisiert von MedicalMountains. Im Mittelpunkt stand unser Beitrag zu Digital Twins in der Medizintechnik und die Frage, wie sich technologische Entwicklungen fundiert einordnen lassen.

Der Ausgangspunkt ist klar. Produkte werden immer komplexer und der technologische Lösungsraum wächst rasant. Für Unternehmen wird es damit zunehmend schwieriger, den Überblick zu behalten und die richtigen Entscheidungen zu treffen.

Unser Ansatz setzt genau hier an. Statt auf Einschätzungen oder Einzelmeinungen zu setzen, analysieren wir große Mengen wissenschaftlicher Veröffentlichungen und machen so sichtbar, welche Themen tatsächlich an Dynamik gewinnen. In der Präsentation haben wir gezeigt, wie sich auf Basis von über 3.800 Forschungsartikeln konkrete Technologietrends im Umfeld von Digital Twins identifizieren lassen.

Dabei wird deutlich, dass Digital Twins kein isoliertes Thema sind. Entscheidend ist das Zusammenspiel aus Daten, Simulation, KI und durchgängigen Engineering-Prozessen. Erst wenn diese Elemente zusammenkommen, entsteht ein echter Mehrwert.

Für die Medizintechnik eröffnen sich daraus konkrete Potenziale. Entwicklungsprozesse lassen sich beschleunigen, Nachweise sauberer führen und Entscheidungen fundierter treffen. Voraussetzung ist allerdings, dass Daten und Modelle konsequent integriert werden und nicht in Silos verbleiben.

Die Diskussion vor Ort hat gezeigt, wie groß das Interesse an diesen Themen ist. Gleichzeitig wurde deutlich, dass viele Unternehmen vor der Herausforderung stehen, aus der Vielzahl an Möglichkeiten die richtigen auszuwählen. Genau hier kann ein datenbasierter Foresight-Ansatz Orientierung geben und helfen, den Fokus auf die Themen zu legen, die wirklich tragen.

Am Ende bleibt eine einfache Erkenntnis. Digital Twins werden die Medizintechnik prägen. Entscheidend ist, früh zu verstehen, wo die eigene Position in diesem Feld liegt und wie sich daraus konkrete Schritte ableiten lassen.

In Projekten mit unseren Kunden begegnet uns immer wieder dasselbe Muster. Unternehmen verfügen über internes Wissen in Form von Checklisten, Präsentationen, Workshop-Protokollen und Projekterfahrungen aus der Vergangenheit. Gleichzeitig wächst die Menge relevanter Fachliteratur, die in der täglichen Projektarbeit kaum systematisch genutzt werden kann. Die Frage ist selten, ob das Wissen vorhanden ist. Die Frage ist vielmehr, wie es schneller und konsistenter verfügbar gemacht werden kann. Gemeinsam mit unseren Kunden entwickeln wir KI-gestützte Lösungen, die genau das adressieren und zeigen, dass gute KI-Lösungen nicht immer aufwändig sein müssen.

Das Prinzip: Kontext schlägt Modell

Standardsprachmodelle und Chatbots wie GPT, Gemini oder Claude sind leistungsstarke Werkzeuge, bleiben als reine Chatbots aber oftmals zu generisch. Sie sind inzwischen durch verschiedene Tool-Calls nah am Wissen von Experten, aber bei Spezialthemen fehlt die Tiefe und interne Prozesse sind nicht bekannt. Der entscheidende Hebel ist deshalb nicht das Modell selbst, sondern der Kontext, der ihm mitgegeben wird. Die Architektur für Speziallösungen dahinter ist im Kern konzeptuell einfach erklärbar. Interne und externe Wissensquellen werden aufbereitet und dem Modell entweder direkt oder über RAG (Retrieval-Augmented Generation) bereitgestellt. Ein präziser System-Prompt definiert das Verhalten, die Fachsprache und das Ausgabeformat der Lösung. Das Ergebnis ist ein System, das nicht nur Wissen abruft, sondern durch die Generalisierungsfähigkeit des LLMs bekannte Lösungsmuster auf neue Problemstellungen überträgt und direkt anwendbare Empfehlungen generiert.

Entscheidend ist dabei, dass die Qualität der Lösung primär von der Güte der Wissensbasis und des Prompts abhängt und nicht vom gewählten Modell. Ob die Lösung als Custom GPT bei OpenAI, als Gem in Google (Gemini) oder als Projekt in Claude eingesetzt wird, spielt dabei eine untergeordnete Rolle. Das Grundprinzip und die erzielbare Ergebnisqualität sind über alle Plattformen übertragbar.

Mehr als Wissensabruf

Der Unterschied zu einem generischen Chatbot liegt nicht im Modell, sondern im Kontext. Wenn interne Methoden, historische Projektdaten, unternehmensspezifische Checklisten und externe Fachquellen systematisch aufbereitet und mit einem durchdachten Prompt kombiniert werden, entsteht ein System, das die Sprache des Unternehmens spricht. Es kennt die internen Definitionen, orientiert sich an etablierten Prozessen und gibt Empfehlungen, die in der Praxis direkt anwendbar sind.

In einem konkreten Engineering-Projekt wurde ein solcher Copilot entwickelt, der Ingenieure bei der strukturierten Analyse und Lösungsfindung unterstützt. Als Wissensbasis dienten sowohl interne Dokumente wie Methoden-Guidelines, projektspezifische Checklisten und Projekterfahrungen als auch externe Fachquellen wie wissenschaftliche Publikationen und etablierte Konstruktionsprinzipien. Das System synthetisiert diese Quellen, analysiert neue Problemstellungen und schlägt priorisierte Lösungsansätze in Sekunden vor, wo Experten sonst Stunden benötigen würden.

Besonders relevant ist, dass das System nicht nur Wissensabruf betreibt, sondern einen echten inhaltlichen Transfer leistet. Es erkennt Muster aus vergangenen Projekten und überträgt sie auf neue Situationen, ähnlich wie ein erfahrener Kollege, der gesammelte Erfahrungen gezielt anwendet.

Nutzerakzeptanz durch Vertrautheit

Ein oft unterschätzter Erfolgsfaktor bei der Einführung von KI-Lösungen ist die Nutzerakzeptanz. Ergebnisse, die generisch klingen oder nicht zur internen Sprache und Methodik passen, stoßen auf Skepsis, unabhängig davon, wie gut das zugrunde liegende Modell ist. Anders verhält es sich, wenn ein Ergebnis so strukturiert ist wie ein bekanntes internes Dokument, die gewohnte Fachterminologie verwendet und sich an internen Bewertungskriterien orientiert.

Wer eine Antwort erhält, die klingt, als hätte ein erfahrener Kollege mit vollständigem Überblick über alle Unternehmensrichtlinien sie verfasst, vertraut dem Ergebnis eher und setzt es leichter in die Praxis um. Durch die Überführung interner Definitionen, Prozesse und Bewertungsmaßstäbe in die Wissensbasis und den System-Prompt entsteht eine Lösung, die inhaltlich passt und im Arbeitsalltag akzeptiert wird.

Schnell starten, gezielt skalieren

Ein wesentlicher Vorteil dieses Ansatzes ist seine Skalierbarkeit. Ein erster funktionsfähiger Pilot lässt sich in vergleichsweiser kurzer Zeit mit einer strukturierten Wissensbasis, einem guten Prompt und einem leistungsfähigen LLM entwickeln. Wenn der Pilot überzeugt, kann die Lösung schrittweise ausgebaut werden, z.B. durch die Einbindung dynamischer Daten, größerer Datenbanken, weiterer interner Quellen oder angepasster Ausgabeformate. Auch komplexere Visualisierungen oder die Integration in bestehende Systeme sind möglich.

Solche Lösungen stellen einen effektiven Weg dar, schnell einen konkreten KI-Mehrwert zu schaffen, ohne aufwändige Infrastruktur und ohne eigene Modellentwicklung. Entscheidend sind die Qualität der Wissensgrundlage und das Prompt-Design. Wer das Prinzip einmal erfolgreich angewendet hat, kann es auf weitere Fachbereiche, Methoden oder Fragestellungen übertragen. Kommen Sie bei Fragen für Ihre internen Prozesse gerne auf uns zu.

Lernen Sie CumulusAI kennen.

Technologische Entwicklungen werden immer komplexer – und Entscheidungen müssen schneller getroffen werden. CumulusAI hilft Ihnen, relevante Trends frühzeitig zu erkennen und in fundierte Empfehlungen zu übersetzen.

„CumulusAI findet Weak Signals in Primärdaten. Unsere Kunden erkennen dadurch Next Generation Trends vor anderen.“
Dr. Ulrich Hutschek, Principal TIM Consulting

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• Absicherung von Innovations- und Entwicklungsprojekten
• Fundierte Markteintritts- und Wachstumsstrategien
• Identifikation attraktiver Investitionsmöglichkeiten

Das erwartet Sie im Webinar:

• Bedeutung datenbasierter Technologieanalyse
• 360°-Blick auf Forschung, Patente und Trends
• Praxisbeispiele aus Strategie, F&E, Produktmanagement & M&A
• Live-Demo und konkrete Anwendungstipps

Für wen ist das Webinar geeignet?

Innovations- & Technologiemanager, F&E-Verantwortliche, Produkt- & Portfoliomanager, Experten aus Business Development & Strategie, M&A / Corporate Development

Termin: 23.04.2026 | 16:00 – 16:45 Uhr

Dauer: 45 Minuten | Live-Webinar mit Q&A

Hier kostenlos anmelden & Platz sichern

Treffen Sie Entscheidungen auf Basis von Fakten statt Bauchgefühl – mit CumulusAI.

Wir freuen uns auf Sie!
Herzliche Grüße, Carmen Beisswanger

Die letzten Jahre waren für viele Unternehmen ein Dauerlauf im Krisenmodus: Energiepreise, Lieferketten, Zinsen, geopolitische Schocks. Die naheliegende Antwort lautete fast überall gleich: Kosten runter, Prozesse straffen, Headcount einfrieren. Das hat geholfen, aber vor allem auf eine Art: Es hat Zeit gekauft.

2026 wird das Jahr, in dem diese Zeit aufgebraucht ist. Denn immer mehr Firmen merken: Wir haben nicht im Kern ein Effizienzproblem. Wir haben ein Effektivitätsproblem.

Und genau da wird es unbequem. Wer jahrelang primär Effizienz optimiert, wird oft unflexibel: Budgets sind auf “Run the Business” optimiert, Governance belohnt Fehlervermeidung, Innovation wird zum Nebenprojekt. Man kann Prozesse bis zur Perfektion verschlanken und trotzdem (bzw. deswegen?) am Markt vorbeilaufen.

Gleichzeitig droht Europa in vielen Bereichen in die inkrementelle Falle zu rutschen: Wir verbessern Bestehendes, während anderswo harte Kurswechsel stattfinden. Besonders sichtbar ist das in China: In immer mehr Branchen entstehen neue technologische Ansätze und neue Wertschöpfungsmodelle, und das alles mit einer Geschwindigkeit, die kaum mehr aufzuholen ist, wenn man zu spät reagiert.

In Europa regiert dagegen häufig Risikoaversion: Der Gain eines mutigen Schrittes wirkt kleiner als der Pain, wenn er schiefgeht. Das Ergebnis ist strategische Schockstarre – bis einem die Zahlen zeigen, was man lange nicht aussprechen wollte: Man kann sich auch in den Ruin sparen.

Darum werden 2026 nicht die schönsten Effizienzprogramme gewinnen, sondern die Unternehmen, die bereit sind, die harten Fragen wirklich zu beantworten:

• Wo verdienen wir in Zukunft unser Geld – und wo nicht mehr?
• Welche Kundenprobleme lösen wir besser als andere – und welche nur “auch”?
• Welche Wetten müssen wir heute platzieren, damit wir morgen Optionen haben?
• Welche Aktivitäten halten wir am Leben, obwohl sie strategisch keine Zukunft haben?

Die gute Nachricht: Diese Fragen sind unangenehm aber beantwortbar. Die schlechte: Man beantwortet sie nicht mit „Mehr vom Gleichen“, sondern mit klaren Entscheidungen: Portfolio schärfen, Ressourcen umschichten, neue Fähigkeiten aufbauen, mutig experimentieren und sich auch mal bewusst gegen eine Option entscheiden.

2026 wird das Jahr der harten Fragen. Und damit auch das Jahr der echten Strategie.