Ihre Einschätzung zu folgender Fragestellung ist gefragt:

Welche Rolle spielt Nachhaltigkeit bei der Entwicklung von Innovationen in Ihrem Unternehmen?

An der Hochschule Pforzheim führen wir dazu eine Studie mit Industrieunternehmen in Deutschland zur Anwendung von Nachhaltigkeitsaspekten im Innovationsmanagement durch.

Die Umfrage richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus Innovations-, F&E- und Nachhaltigkeitsbereichen in Industrieunternehmen in Deutschland.

Teilen Sie Ihre Erfahrungen mit uns und erhalten Sie eine Zusammenfassung der Studienergebnisse per E-Mail. Außerdem haben Sie die Chance, eines von drei Kartensets „Revolutionary Minds“ zu gewinnen.

Ziel unserer Studie ist die Ermittlung des aktuellen Standes in der deutschen Industrie zu Rolle und Anwendung von Nachhaltigkeitsaspekten im Innovationsmanagement.

Hier geht es zur Umfrage: https://www.unipark.de/uc/MA25_Dickerhof/eb7f/

Die Umfrage ist anonym, dauert circa 10 Minuten und steht bis zum 21.12.2025 zur Verfügung.

Bei Fragen wenden Sie sich gerne an Anna Dickerhof (dickerho@hs-pforzheim.de), die diese Umfrage im Rahmen ihrer Masterarbeit durchführt.

Vielen herzlichen Dank für Ihre Unterstützung!

Die deutschen Industrieunternehmen gelten als Rückgrat der Wirtschaft und waren lange Zeit global führend. Doch technologische Disruptionen und neue Wettbewerber setzen viele Unternehmen unter Druck. Ob Automobilbau, Maschinenbau oder Chemie – zahlreiche Marktführer kämpfen mit rückläufigen Margen, Stellenstreichungen und einer schwierigen Positionierung in Zukunftsmärkten.

Ein Schlüssel zum Verständnis liegt im Konzept des „Leapfrogging“, geprägt von Paul Krugman. Neue Marktteilnehmer haben oft weniger zu verlieren und können direkt auf moderne Lösungen setzen, während etablierte Unternehmen, die sich auf bestehendes Wissen stützen, in die „Inkrementelle Falle“ geraten: Sie optimieren alte Technologien, anstatt neue Wege einzuschlagen.

Ein markantes Beispiel bietet die Heidelberger Druckmaschinen AG. Über Jahrzehnte dominierte das Unternehmen den Markt für Offsetdruckmaschinen. Doch mit dem Aufkommen des Digitaldrucks hielt Heidelberg an inkrementellen Verbesserungen seiner bestehenden Technologien fest. Marktanteile gingen verloren, das Unternehmen stand vor existenziellen Herausforderungen. Doch Heidelberger schaffte den Turnaround: Heute ist das Unternehmen mit neuen Geschäftsfeldern wie Wallboxen für Elektromobilität erfolgreich und zeigt, dass auch große Marktführer Innovationskraft entwickeln können.

Vor ähnlichen Herausforderungen steht die deutsche Automobilindustrie. Marktführer wie Volkswagen und BMW geraten durch die Elektromobilität unter Druck, während Unternehmen wie Tesla oder BYD mit neuen Ansätzen Marktanteile gewinnen. Statt mutig in neue Technologien zu investieren, setzen die deutschen Hersteller oft auf die Optimierung bestehender Produkte, was sie verwundbar macht.

Was können deutsche Industrien daraus lernen? Die Antwort lautet: Mut zur Exploration. Der Weg aus der Krise erfordert, sich für verschiedene Szenarien zu rüsten, Risiken einzugehen und in neue Geschäftsfelder zu investieren. Unternehmen müssen agiler und bereit sein, etablierte Strukturen zugunsten einer nachhaltigen Zukunft aufzubrechen.

Innovation bedeutet auch Risiko – doch es ist das Fundament für eine wettbewerbsfähige Industrie. Nur mit einem strategischen Fokus auf Zukunftsmärkte und disruptives Denken wird die deutsche Industrie ihre Rolle als globaler Taktgeber behaupten können.

Seit der IBM-Computer „Deep Blue“ Ende der 90er den damals amtierenden Schachweltmeister Garri Kasparow geschlagen hat, gibt es kein Zurück mehr: es wird nie wieder ein Mensch besser Schach spielen als ein Computer. Kasparow hat sich davon nicht entmutigen lassen, sondern eine neue Sportart mitbegründet: Cyborgschach. Dabei spielen Teams aus Menschen und KI gegeneinander. Das funktioniert mittlerweile so gut, dass ein „analog-digitales“ Team heute wieder eine KI schlagen kann, die alleine spielt.

Die Geschichte ist für mich immer wieder Inspiration nach kooperativen Lösungen zu suchen, die das Beste aus beiden Welten vereinen. Auch “Deep Blue”-Erbauer IBM schreibt in einer Studie:

„AI won’t replace people — but people who use AI will replace people who don’t.” [1]

Mit dieser Ansicht bin ich nicht alleine, deshalb veranstalten Gerhild Winnig und Peter Fürst von five i’s, Innovationsmanagementlegende und Stage-Gate-Erfinder Robert Cooper und ich ein zweitägiges Seminar, um Erkenntnisse und Best Practices vorzustellen und gemeinsam zu diskutieren.

TIM Consulting Newsletter-Leser erhalten einen Rabatt von 5% auf die Teilnahmegebühr des Seminars. Bitte hierzu bei der Registrierung im Feld „Registration Code“ den Begriff „Rabatt2025TIM“ eingeben.

Jetzt schon anmelden, weitere Informationen kommen zeitnah!

Wann: 7. und 8. Mai 2025

Wo: Raum Frankfurt am Main, tbd

Weitere Infos: https://stage-gate.eu/

Die Geschwindigkeit, in der neue Durchbrüche im Bereich der künstlichen Intelligenz durch die Presse gehen, sucht ihresgleichen. Chats, fotorealistische Bilder, Software-Code – das Anwendungspotenzial ist riesig und wächst von Tag zu Tag weiter. Gleichzeitig wird in Politik und Bevölkerung das Thema Nachhaltigkeit zum Teil hart diskutiert; im Zentrum steht hier häufig die Frage, welche Formen der Intervention notwendig und angemessen sind, um dem menschengemachten Klimawandel adäquat zu begegnen.

Vor dem Hintergrund dieser beiden Entwicklungen liegt die Frage auf der Hand: Wie kann KI dabei helfen, nachhaltiger zu wirtschaften? Dieser Frage sind wir nachgegangen und haben die Forschung an der Schnittstelle von KI und Nachhaltigkeit ausgewertet, in Summe 772 Artikel aus den letzten gut vier Jahren.

Insgesamt konnten 16 Themencluster identifiziert werden, in denen KI und Nachhaltigkeit interagieren (s. Grafik) – Cluster 1 ist das einzige Cluster, in dem Nachhaltigkeit auf KI wirkt; es geht also darum, wie KI-Systeme nachhaltiger werden können und eine KI-Entscheidungsunterstützung rechtlich und ethisch besser abgesichert werden kann. Die anderen 15 Themencluster behandeln für verschiedene Domänen die Frage, wie KI dabei unterstützen kann, Systeme nachhaltiger zu gestalten.

Hier lässt sich insbesondere ein Aspekt ausmachen, der KI zu einem wirkungsvollen Werkzeug auf dem Weg zu mehr Nachhaltigkeit werden lässt: KI kann dabei unterstützen, komplexe Systeme besser zu verstehen und zu steuern. Dies kann beispielsweise dabei helfen Wege zu minimieren, seien es die Wege von Daten (Cluster 4 und 7), Gütern (Cluster 11), Abfällen (Cluster 6) oder Menschen (Cluster 4 und 12). Außerdem ermöglicht es eine Monitoring-Granularität, die so bislang nicht möglich war – beispielsweise bei Wasserqualität und -verbrauch (Cluster 2), Produktion und Nachfrage von Erneuerbaren Energien (Cluster 3), Präzisionslandwirtschaft (Cluster 5), der Simulation nachhaltiger Baumaterialien (Cluster 10), Desaster-Resilienz von Lebensmittelsystemen (Cluster 13), Luftverschmutzung (Cluster 15) oder Tourismus-Belastungen (Cluster 16).

In beiden Bereichen – KI und Nachhaltigkeit – sind in den kommenden Jahren deutliche Entwicklungen und Veränderungen zu erwarten. Das macht die Prognose schwierig, wie es hier in Zukunft weitergehen wird. Doch eine Sache steht wohl schon fest. Wir können uns glücklich schätzen, dass die KI-Systeme gerade noch rechtzeitig eine Leistungsfähigkeit gewonnen haben, um uns dabei zu helfen, den menschengemachten Klimawandel in den Griff zu bekommen.

KI in aller Munde.

Das Jahr ist gestartet mit viel Wirbel um ChatGPT, dem auf generativen Transformermodellen entwickelten Chatbot von OpenAI. Welche Anwendungsmöglichkeiten sich langfristig aus diesem entwickeln und wie neuste KI-Modelle von Unternehmen eingesetzt werden, ist zu Beginn des Jahres noch nicht absehbar. Mit Sicherheit wird uns aber ChatGPT und vor allem die dahinter liegende KI auch nach dem Abklingen der ersten Faszinationswelle weiterhin beschäftigen. Denn nicht nur die Lösung von OpenAI zeigt, welche Quantensprünge im Bereich der künstlichen ­­Intelligenz in den letzten fünf Jahren gemacht wurden. Auch Google, Meta & Co entwickeln mit Hochdruck ihre eigenen KI-Modelle.

Die rasante Entwicklung bringt mit sich, dass die aktuell verfügbaren Produkte und Services im Innovations- und Technologiekontext noch größtenteils auf älteren KI-Modellen basieren. Wir sind also gespannt auf die Entwicklungen rund um Transformermodelle im Jahr 2023 und wie Startups, bestehende Softwareanbieter und andere Unternehmen diese nutzen werden, um neue Lösungen für konkrete Anwendungsfelder zu entwickeln. Wir selbst sind ebenfalls dabei, hier für das Innovations- und Technologiemanagement an neuen Lösungen zu arbeiten.

Und was noch?

Nicht zuletzt der von der EU jüngst vorgelegte Green Deal Industrial Plan, der im Kern die Vereinfachung des regulatorischen Rahmens für die Produktion von grünen Technologien in Europa hat, lenkt unsere Aufmerksamkeit auch dieses Jahr auf die Entwicklungen im Green Tech Bereich. So freuen wir uns, dass in unseren AI-gestützte Studien immer öfter auch der Fokus auf dem Identifizieren von nachhaltigen Alternativen liegt, bspw. bei Materialfragen oder dem Einsatz ressourcenschonender Produktionsprozesse und -technologien.

Darüber hinaus werden wir bei TIM Consulting auch in diesem Jahr einen besonderen Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung von Circular Economy Ansätzen zur Erreichung der C02-Ziele setzen. So zeigen unsere Projekte und Erfahrungen mit Partnern aus Industrie und Wissenschaft, dass hier insbesondere die Entwicklung von innovativen Geschäftsmodellen eine zentrale Rolle spielen wird, um ressourcenschonende Kreislaufwirtschaft flächendeckend zu etablieren. Spannende Diskussionen und Insights erwarten uns beim Ressourceneffizienz Kongress BW im November.

Und daneben?

Innovation bedeutet im Kern immer auch Zusammenarbeit. So ist erfolgreiches Innovationsmanagement auch dadurch gekennzeichnet, Kollaborationsmodelle mit internen und externen Partnern aufzubauen, zu strukturieren, und moderieren. Wir sind gespannt, auf den Austausch mit Partnern, Kunden und unserem Netzwerk in unterschiedlichen Formaten und Foren, wie z.B. auf der COPETRI DIGICON23 oder dem Open Innovation Kongress Baden-Württemberg 2023 und freuen uns auf die Zusammenarbeit mit Ihnen!

Ambidextrie beschreibt die Fähigkeit von insbesondere etablierten Unternehmen bei ihrer Innovationsstrategie zwei komplett unterschiedliche Aufgabenstellungen zu vereinbaren: die kurzfristige Optimierung des Bestandsgeschäft (Exploitation) und die langfristig orientierte Suche nach komplett neuen Geschäftsfeldern und bahnbrechenden Innovationen (Exploration). Damit zählt Ambidextrie zu den wichtigsten Fähigkeiten langfristig erfolgreicher Unternehmen, die sich in ihren Produkten und Services immer wieder neu erfinden müssen. Andernfalls droht die Gefahr, von neuen, insbesondere disruptiven, Technologien vom Markt verdrängt zu werden. Das Thema ist nicht neu, so hat z.B. James March bereits 1991 mit seiner Publikation zum „Exploration Exploitation Dilemma“ viel Aufmerksamkeit erreicht.

Gleichzeitig ist es bis auf einige anekdotische Erfolgsbeispiele noch zu keinem strukturellen Durchbruch gekommen, wie Unternehmen Ambidextrie erlernen und leben können. Dies liegt unter anderem sicherlich an der Vielschichtigkeit des Themas und der Notwendigkeit, verschiedenste Disziplinen einzubeziehen, z.B. Führungsverständnis, Organisationsstruktur, Unternehmenskultur, prozessuales Denken, individuelle Mindsets und Fähigkeiten.

Dadurch erschien Ambidextrie prädestiniert, um es in einem interdisziplinären COPETRI Circle zu diskutieren. COPETRI ist eine Community mit Praxisexperten und Wissenschaftlern aus den drei Bereichen Innovation, Transformation und HR, über die wir bereits berichtet haben [1].

Auf der anstehenden Digitalkonferenz am 24.2.23 wird unser Kollege Philipp Wichert mit anderen Experten aus Forschung und Wirtschaft in einer Paneldiskussion Ambidextrie aus verschiedenen Perspektiven beleuchten, um neue Erkenntnisse und Synergien aufzudecken.

Anmeldung unter: https://www.copetri.com/digital-convention/

Marius, wie definierst du für dich Innovation? 

Innovation kann als Prozess definiert werden, durch den neue Ideen in kommerziell erfolgreiche Produkte, Dienstleistungen oder Geschäftsmodelle umgewandelt werden. Im Kern geht es darum, eine bessere Lösung für ein bestehendes Problem oder eine neue Chance zu schaffen, indem die bestehenden Technologien und Methoden verbessert oder neu kombiniert werden. Ich verbinde mit dem Begriff Innovation vor allem die Unterscheidung in disruptive und inkrementelle Innovationen. Disruptive Innovationen haben das Potenzial, Märkte und Branchen komplett zu verändern, sind jedoch seltener und erfordern mehr Risikobereitschaft als die Weiterentwicklung von bewährten Technologien oder Geschäftsmodellen. Etablierte Unternehmen fokussieren sich oftmals auf inkrementelle Innovationen und die kontinuierliche Verbesserung des Leistungsangebots, wodurch immer bessere Produkte und Services für bestehende Kunden entstehen. Dies liegt daran, dass die Technologien bei disruptiven Innovationen zunächst Leistungsnachteile für einen unklaren Markt aufweisen und Vorteile bei neuen Kriterien liefern, die zu Beginn der Innovation nur eine kleine Randgruppe von Kunden betreffen. Beide Arten von Innovationen sind die Grundlage zur Erhaltung der Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen, ohne die in einer sich ständig verändernden Welt kein Fortschritt möglich ist.

Warum tun sich viele Menschen und Firmen schwer mit dem Thema Innovation? 

Das Verhalten in Bezug auf Innovationen ist geprägt von der Entscheidungsfindung und dem Umgang mit Risiken. Menschen werden auch in Unternehmen von Emotionen beeinflusst und neigen dazu, sich an bekannte und sichere Optionen zu halten. Das liegt daran, dass das menschliche Gehirn oft unbewusst negative Emotionen mit unsicheren Optionen und positive Emotionen mit sicheren Optionen verknüpft. Innovationen (egal ob inkrementell oder disruptiv) sind immer unbekannte Optionen und werden daher trotz wirtschaftlicher Notwendigkeit aufgrund negativer Emotionen und verbundener Risiken zögerlicher umgesetzt als bekannte Ansätze. In der Praxis kann sich dies an dem Festhalten an bestehenden Strukturen und Generierung von sicheren, kurzfristigen Gewinnen bemerkbar machen, wodurch es schwieriger wird, langfristige Investitionen in innovative und nachhaltige Projekte zu tätigen. Wer sich mit Innovationsthemen beschäftigt, sollte sich daher immer über die kognitiven Verzerrungen bei menschlichen Entscheidungsprozessen bewusst sein. So können Risiken und Chancen objektiver bewertet werden und, zusammen mit etwas Mut, neue Innovationen geschaffen werden, die zu langfristigem Erfolg führen.

Wie kamst du zum Innovationsmanagement? 

Während meines Elektrotechnik-Bachelorstudiums habe ich mich intensiv mit Technologien beschäftigt, die Grundlage für Innovationen in der Industrie sind. Ein wichtiger Aspekt für den wirtschaftlichen Erfolg sind neben den Technologien allerdings auch ein erfolgreiches Technologie- und Innovationsmanagement und gute Geschäftsmodelle. In diese Themen bin ich so richtig durch mein Masterstudium in Entrepreneurship und die Arbeit im eigenen Startup eingetaucht, womit ich mich seitdem kontinuierlich beschäftige. Bei TIM Consulting kann ich nun parallel weiter an diesen Themen arbeiten und meine Erfahrungen zu künstlicher Intelligenz in das Technologie- und Innovationsmanagement einfließen lassen.

Wo siehst du große Trends im Innovationsmanagement? 

Entscheidungen im Innovationsbereich sind komplex und erfordern die Berücksichtigung von vielen Informationen. Hier kann künstliche Intelligenz einen wertvollen Beitrag liefern, um sinnvolle Unternehmensentscheidungen zu treffen. Im Bereich des Natural Language Processing gab es technologisch in den letzten fünf Jahren einen großen Technologiesprung, der allerdings noch nicht im Alltag und in den Prozessen im Innovationsmanagement ausgenutzt wird . Zusätzlich können die neuen KI-Modelle genutzt werden, um kreative Lösungen zu generieren. Das ist ein spannender Trend, der auch außerhalb des Innovationsmanagements langfristig den Arbeitsalltag verändern wird. Ich freue mich diese Technologien in Zukunft bei TIM Consulting gemeinsam mit dem Team in konkrete Softwarelösungen zu überführen, die konkrete Anwendungsfälle lösen und Entscheidungen vereinfachen.

Und nach der Arbeit? 

Als ehemaliger Leichtathlet haben sportliche Aktivitäten und Fitnesstraining immer noch einen hohen Stellenwert in meinem Alltag. Für gutes Essen kann ich mich immer begeistern und in der Natur oder auf Reisen versuche ich mit meiner Kamera zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu sein.

Wie Sie nicht zuletzt im Editorial dieses Newsletters gesehen haben, sind die aktuellen Fortschritte auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz gewaltig. Noch vor ein paar Monaten war die KI-Welt klar strukturiert – für das Technologie- und Innovationsmanagement waren insbesondere Unsupervised-Learning-Ansätze, wie auch wir sie in unseren Projekten einsetzen, von Relevanz. Doch selten hat ein Technologiefeld in so kurzer Zeit eine solche Dynamik aufgewiesen, wie dies aktuell im KI-Bereich der Fall ist: Neben den eindrucksvollen Text-to-Image-Modellen wie DALL-E oder Stable Diffusion sind inzwischen generative Modelle wie ChatGPT auf dem Vormarsch.

Doch was genau hat sich in den letzten Jahren getan? Welche Entwicklungen sind relevant? Und welche Rolle können die neuen Ansätze für das Technologie- und Innovationsmanagement spielen? Diesen Fragen widmen wir uns in unserem Format „ChatGPT, DALL-E, BERT – Workshop zu aktuellen KI-Technologien und ihrem Einsatzpotenzial im Innovationsmanagement“.

Anhand konkreter Beispiele werden wir aufzeigen, welche Daten verwendet werden können, welche Analysen möglich sind und wie diese interpretiert werden.

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann sprechen Sie uns gerne an!

Innovieren ist ein frustrierendes Geschäft. Eine Vielzahl von Studien bescheinigt Ideen nur eine Überlebenswahrscheinlichkeit im Promille-Bereich. Selbst am Markt eingeführte Produkte scheitern noch mit 40-prozentiger Wahrscheinlichkeit. [1] Neu gegründete Unternehmen haben es noch schwerer, 11 von 12 Start-Ups schaffen es nicht, sich am Markt zu etablieren.[2]

Mit der industriellen Massenproduktion kamen Mitte des 20. Jahrhunderts Methoden und Strategien auf, die auf Qualitätsmaximierung, Beseitigung von Verschwendung und Fehlervermeidung abzielen, wie Kaizen, Toyota Produktionssystem oder Total Quality Management.

Auf die Spitze getriebene Fehlervermeidung hat im schlimmsten Fall zur Konsequenz, dass Fehler lieber totgeschwiegen werden, risikoreichere Innovationsvorhaben gar nicht angegangen oder zu früh abgebrochen und damit Lernen und mögliche Erfolge behindert werden.

Seit den 90ern hat sich daher ein offenerer Umgang mit Fehlern entwickelt, mit dem Ziel, an Fehlern zu wachsen, Folgefehler zu vermeiden und blinde Flecken aufzudecken. Im Start-Up-Ökosystem des Silicon Valley hat sich das Mantra „fail fast, fail often“ etabliert. Es soll viel ausprobiert werden, aber möglichst schnell ein Scheitern eingestanden werden, um die sunk costs niedrig zu halten.

Aber sind Fehler und Scheitern überhaupt die richtigen Begriffe für einen Innovationsprozess? Führt „fail fast, fail often“ in jedem Fall zu weniger Verschwendung?

In Innovationsprojekten wird zwangsläufig mit Unsicherheit, Hypothesen und Ungewissheiten gearbeitet. Ständig besteht die Gefahr, in eine Sackgasse zu gelangen und nochmal von weiter vorne anfangen zu müssen. Scheitern scheint der notwendige Preis für Innovation zu sein.

Das erinnert ein wenig an wahrscheinlichkeitsbasierte Umgebungen wie Poker oder einige Handelsstrategien an der Börse. Dabei lässt sich in jeder Situation eine ungefähre (Optionshandel an der Börse) oder exakte (Poker) Eintrittswahrscheinlichkeit errechnen, ob man gewinnt oder verliert. Sehr gute Pokerspieler zeichnen sich u.a. dadurch aus, dass sie mit hoher Sicherheit bei engen Spielen einschätzen können, ob das Blatt 60%-40% gegen sie oder für sie steht. Der Unterschied scheint minimal und gibt bei einem einzigen Spiel keine zuverlässige Indikation, ob man gewinnt oder verliert. Bei sehr vielen Spielen nähert sich über das Gesetz der großen Zahlen die Summe der Ergebnisse aber dem 60%-40% an.

Wichtig ist dabei die Höhe des Einsatzes und der mögliche Gewinn, also das Chance-Risiko-Verhältnis. Der wahrscheinliche Gewinn muss den wahrscheinlichen Verlust übersteigen. Bei einem Vorteil von 60%-40% könnten z.B. die Einsätze genauso hoch wie der erwartete Gewinn sein und das Modell wäre langfristig profitabel. Ebenso wichtig, die einzelnen Einsätze dürfen nicht so hoch sein, dass man Gefahr läuft auf dem Weg bankrott zu gehen. Hohe Einsätze versprechen hohe Gewinne in kurzer Zeit, können aber auch schnell zu katastrophalen Konsequenzen führen. Gier ist an der Börse und am Pokertisch eine verbreitete und gefährliche Emotion.

Mit einem ebenfalls emotional sehr fordernden Handelsmodell ist der Finanzmathematiker und Autor Nassim Taleb erfolgreich geworden. Er setzte konstant sehr niedrige Einsätze auf sehr selten vorkommende und sehr schwer vorhersagbare Ereignisse (von ihm sogenannte „schwarze Schwäne“[3]), die aber ein enormes Gewinnpotential versprachen. Es kann passieren, dass er über Jahre viele kleine Verluste macht und dann einen riesigen Gewinn einfährt. Auch hierbei muss natürlich das Chance-Risiko-Verhältnis wieder stimmen, deshalb ist z.B. Lottospielen keine Alternative dazu.

Die nüchterne statistische Betrachtung der Handelsmodelle an der Börse und beim Poker kennt keine Fehlerkultur und keine Verschwendung. Wenn die Wahrscheinlichkeiten und der Einsatz stimmen, wird sich das Modell früher oder später auszahlen, alle Abweichungen sind temporär und kehren zum statistischen Mittelwert zurück. Morgan Housel schreibt in seinem Buch „The Psychology of Money“, dass es keine Abkürzung zu Reichtum gibt und Gewinne an der Börse niemals gratis sind. Die unweigerlichen Verluste sollten daher mental als Eintrittsgeld anstatt als Bußgeld verbucht werden, damit die Versuchung nicht zu groß wird, eine vermeintliche Abkürzung zu nehmen, wie z.B. sehr hohe Einsätze an der Börse oder beim Lottospielen.

Innovierende können sich vielleicht etwas von den diesem Mindset abschauen. Unweigerliche Sackgassen nicht als Bug sondern als Feature im Prozess begreifen, nicht als Fehler, den man hätte vermeiden können, sondern als Teilnahmegebühr am Spiel. Analog zu den vorgestellten Handelsmodellen könnten sich für inkrementelle Innovationsaktivitäten mit hoher Erfolgswahrscheinlichkeit dedizierte, sauber geplante Projekte anbieten und für radikale Innovationen eher viele schlanke Aktivitäten, um möglichst viel auszuprobieren, Erkenntnisse zu sammeln und ohne zu große Verlustrisiken durchzuhalten, bis der Erfolg sich einstellt. Innovation ist nicht planbar, aber ein bewussterer Umgang mit Risiken könnte zu mehr Ausprobieren und mehr Resilienz gegenüber temporären Rückschlägen führen. Denn das System gibt die notwendige Selbstsicherheit, dass sich irgendwann die überproportionalen Erfolge einstellen.

Die Herausforderungen werden allerdings nicht kleiner: ungebremster Wettbewerbsdruck aus Übersee, immer komplexere Technologien und kürzere Lebenszyklen, sowie zuletzt die angespannte Lage am Energiemarkt. Dies sind nur wenige Beispiele, die aber nachdrücklich verdeutlichen, dass konsequentes und strukturiertes Innovieren weiterhin essenziell wichtig ist, vielleicht sogar immer wichtiger wird.

Insbesondere KMU, zu deren Gruppe der Großteil der Mitglieder der Allianz Faserbasierte Werkstoffe Baden-Württemberg (AFBW) zählt, haben oft nur begrenzte dedizierte F&E-Ressourcen bzw. nur ein zufalls- und opportunitätsgetriebenes Innovationsmanagement.

Das war die Motivation für die AFBW das Projekt Innovation2tex ins Leben zu rufen. Ziel war der Aufbau eines Ökosystems für Innovationen in der faserbasierten Industrie, um Unternehmen zu helfen Innovationspotentiale zu identifizieren und ihre Innovationsfähigkeit strukturell zu steigern.

Neben einer Wissensplattform mit Webinaren, Podcast und weiteren Informationsangeboten sowie den AFBW-typischen starken Community- und Netzwerkaktivitäten ist das Herzstück dieses Projekts eine Reihe von Workshopformaten, die TIM Consulting maßgeblich mitgestalten durfte.

Ziel der Workshopreihe war es, Lösungsvorschläge für eine konkrete Aufgabenstellung eines Unternehmens in einem 1,5-tägigen Format zu entwickeln und dabei gleichzeitig im Learning by doing Stil Kreativitäts­techniken und Methoden strukturierten Vorgehens in Innovationsprojekten zu vermitteln.

Nach einer Kundenanalyse wurden sieben Workshopformate entwickelt, die relevante Problemstellungen der AFBW-Mitgliedsunternehmen adressieren. Die Mitglieder der AFBW setzen sich größtenteils aus technologieorientierten produzierenden KMU zusammen, die oft in Familienhand sind und eine lange Unternehmenshistorie aufweisen.

Diese Unternehmen zeichnen sich in der Regel durch eine starke Tradition, Pragmatismus und Bodenständigkeit aus. Dies wurde bei der Gestaltung der Workshopformate berücksichtigt, um die Teilnehmer bestmöglich in ihrer Denk- und Arbeitsweise abzuholen. Mit ihrer hohen Motivation und Zielorientierung war eine wichtige Grundvoraussetzung für den Erfolg der Workshops erfüllt, um bei straffem Zeitplan strukturiert arbeiten zu können und zudem bewusst Räume zu schaffen, in denen die Teilnehmer auch außerhalb der Komfortzone nach kreativen Lösungsvorschlägen suchen und diese für ihren Unternehmenskontext adaptieren konnten.

Für einen ersten Eindruck zu den Pilotworkshops finden Sie hier die zugehörigen Videos: https://www.afbw.eu/projekte/innovation2tex/case-studies-pionierprojekte-als-best-pactices/

Themen der Workshopformate sind z.B. „Neugeschäftgenerierung: Suche nach neuen Anwendungsfeldern für die Kompetenzen eines Unternehmens“ oder „Entwicklung eines ökologisch nachhaltigen Geschäftsmodells“. Die Workshopformate wurden mit drei Unternehmen verprobt und anhand der dabei gewonnenen Erkenntnisse verfeinert. Die Entwicklung des Projekts Innovation2tex ist abgeschlossen und die Inhalte werden jetzt in kontinuierliche Dienstleistungen der AFBW überführt.