Autonome Innovation – wie KI im Innovationsmanagement eingesetzt wird

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Künstliche Intelligenz hat ein enormes Potenzial und eine immense Palette an Anwendungsmöglichkeiten im Innovationsmanagement. Dennoch tun sich viele Unternehmen nach wie vor schwer mit der Umsetzung eines KI-basierten Innovationsmanagements.

Unsere neueste Studie unter 162 KI-erfahrenen Innovationsmanagern zeigt, dass sich zwar eine große Mehrheit der Unternehmen über das hohe Potenzial des KI-basierten Innovationsmanagements einig ist und insgesamt eine Verbesserung der Innovationsergebnisse erwartet, die meisten Unternehmen jedoch nicht in der Lage sind, die mit dem KI-basierten Innovationsmanagement verbundenen Herausforderungen und Hindernisse, wie z. B. fehlende technische Expertise, mangelnde Infrastruktur, geringes Vertrauen oder ein KI-averses Mindset zu bewältigen. Folglich scheitern viele Unternehmen bei der Anwendung von KI-basiertem Innovationsmanagement. Aber längst nicht alle!

Von KI-Leadern, KI-Pragmatikern, KI-Aspiranten – unsere Studie hat sie im Blick

In unserer Studie untersuchen wir, wie sich Organisationen auf ein KI-basiertes Innovationsmanagement vorbereiten und dieses umsetzen können. Unsere Ergebnisse zeigen deutliche Unterschiede in den Präferenzen, wie Unternehmen KI-basiertes Innovationsmanagement nutzen und umsetzen. Drei Haupttypen von Unternehmen lassen sich identifizieren, die sich nicht nur in ihrer beabsichtigten KI-Nutzung, sondern auch in ihrer Strategie, ihrem organisatorischen Aufbau und ihrem Ansatz zur Kompetenzentwicklung unterscheiden:

1. KI-Leader

Sie weisen den Weg zu einem autonomen Innovationsmanagement in großem Maßstab.

2. KI-Pragmatiker

Sie sind motiviert, zögern aber, zu investieren und größere Risiken einzugehen.

3. KI-Aspiranten

Sie verfolgen einen minimalen Ansatz und sind noch dabei, die Grundlagen herauszufinden.

Unsere Studie gibt Managern einen fundierten Überblick über KI-basiertes Innovationsmanagement und liefert klare und umsetzbare Empfehlungen, die Unternehmen den nächsten Schub im Innovationsmanagement ermöglichen können, vergleichbar mit dem Wechsel von Closed zu Open Innovation. 

Prof. Dr. Johann Füller, Autor der Studie und CEO HYVE

Unsere Studie in sieben Thesen

1. Der Einsatz von KI wird vor allem für analytische und marktbezogene Innovationsaufgaben als hilfreich erachtet, doch mangelnde Erfahrung und mangelndes Verständnis hindern Unternehmen daran, KI umfassend einzusetzen.

2. Es wird erwartet, dass der Einsatz von KI für das Innovationsmanagement die Innovationsleistung um mehr als 50% verbessert, aber die Unternehmen haben Schwierigkeiten, geeignete Ansätze zu finden, um das wahrgenommene Potenzial zu realisieren.

3. Die größten Herausforderungen, mit denen Unternehmen bei der Implementierung von KI konfrontiert sind, sind der Zugang zu ausreichend großen Datensätzen auf der Datenebene und der Mangel an technischem Fachwissen auf der Organisationsebene.

4. Unternehmen verfolgen unterschiedliche Ziele und Ansätze bei der Implementierung von KI für das Innovationsmanagement.

5. Es lassen sich drei verschiedene Typen von KI-Implementierenden ausmachen: 1) KI-Leader, 2) KI-Pragmatiker, 3) KI-Aspiranten. Die identifizierten Gruppen unterscheiden sich signifikant in Bezug auf die gewählte Strategie, den organisatorischen Aufbau und den Ansatz zum Aufbau von Fähigkeiten.

6. Unternehmenscharakteristika wie Größe, Fachwissen und wahrgenommenes Potenzial stehen im Zusammenhang mit bestimmten KI-Implementierungspraktiken.

7. Abhängig von den jeweiligen Voraussetzungen und Ambitionen verfolgen KI-Aspiranten, KI-Pragmatiker und KI-Leader gezielte Strategien, um im Spiel um autonome Innovationen weiter voranzukommen.

Noch nicht neugierig genug?

Unsere Studie zeigt den Status quo der KI für das Innovationsmanagement auf und wie Künstliche Intelligenz sich auf die Zukunft des Innovierens auswirken kann. Sie zeigt, dass KI das Innovationsmanagement (r-)evolutionieren und den Innovationsprozess von der Idee bis zur Markteinführung verändern und optimieren wird.