Das Organisationsprinzip hinter der Interaktiven Wertschöpfung

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In ihrer Veröffentlichung Reichwald/Piller (2009): Interaktive Wertschöpfung. Open Innovation, Individualisierung und neue Formen der Arbeitsteilung haben die Autoren das Konzept einer Interaktiven Wertschöpfung ausführlich dargestellt. Interessant dabei ist, welches Organisationsprinzip dahinter steckt. Dazu habe ich folgendes gefunden:

„Das hinter der interaktiven Wertschöpfung stehende Organisationsprinzip wurde vom Yale-Wissenschaftler Yochai Benkler (2002, 2006) als „Commons-based Peer-Production“ bezeichnet: „Peer-Production“, das eine Gruppe Gleichgesinnter („Peers“) gemeinschaftlich ein Gute produziert, „Commons-based“, da das Ergebnis der Allgemeinheit zur Verfügung steht und auf offenem Wissen („Commons“) basiert. Die Idee der interaktiven Wertschöpfung baut auf der Commons-based Peer-Production auf, erweitert diese aber um einen Rahmen, in dem ein fokales Unternehmen diesen Prozess anstößt, moderiert oder unterstützt – genau wie wir es bei Threadless oder Innocentive gesehen haben“ (Reichwald, R.; Möslein, K. M.; Piller, F. T. (2008): Interaktive Wertschöpfung – Herausforderungen für die Führung. In: Buhse, W.; Stamer, S. (Hrsg.) (2008): Die Kunst, Loszulassen Enterprise 2.0. S. 99-122).

Basis ist also eine (Interaktive) Wertschöpfung, die darauf ausgerichtet ist, gemeinschaftlich Produkte zu erschaffen, die dann der Allgemeinheit zur Verfügung steht (nach Benkler).

Die von den Autoren propagierte „Interaktive Wertschöpfung“ soll darauf aufbauen, doch schränkt sie durch den Fokus auf Unternehmen das zugrunde liegende Organisationsprinzip einer Commons-based-Peer-Produktion eher ein.

Mit den heutigen technologischen Möglichkeiten ist es einzelnen Usern, und deren vernetzten Peers möglich, Produkte und Dienstleistungen für die Allgemeinheit zu entwickeln und selbst anzubieten. Dabei müssen diese User nicht zwangsläufig mit Unternehmen kooperieren, da die Transaktionskosten im gesamten Prozess in den letzten Jahrzehnten drastisch gesunken sind. Siehe dazu auch

Eric von Hippel (2017): Free Innovation

Eric von Hippel (2005): Democratizing Innovation 

MCP-Konferenz im September 2026 in Balatonfüred, Ungarn

Von KI-Agenten zu Personalized AI Twins

Die aktuelle Diskussion zu Künstlicher Intelligenz befasst sich u.a. mit den Möglichkeiten generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) und den Entwicklungen bei KI-Agenten (AI Agents). KI-Agenten können in Zukunft viele Tätigkeiten/Jobs in Organisationen übernehmen, und so deren Effektivität und Effizienz steigern.

Solche Entwicklungen sind allerdings nicht alleine auf Organisationen begrenzt. Auf der individuellen, persönlichen Ebene entwickeln sich KI-Agenten immer mehr zu persönlichen Agenten, oder sogar zu Personal AI Twins:

Personal AI Twins represent a profound shift from generic to deeply personalized agents. Unlike today´s systems that may maintain the memory of past interactions but remain fundamentally the same for all users, true AI twins will deeply internalize an individual´s thinking patterns, values, communication style, and domain expertise“ (Bornet et al. 2025).

Die hier angesprochene Entwicklung von generischen KI-Agenten zu personalisierten KI-Agenten (personal ai twins) ist bemerkenswert. Es stellt sich natürlich gleich die Frage, ob eine Person solche Personal AI Twins nur für ihre Arbeit, oder auch für alle ihre Aktivitäten nutzen möchte. Dabei kommt es immer wieder zu Überschneidungen zwischen der beruflichen Domäne und den privaten Kontexten.

Möglicherweise können einzelne Personen in Zukunft mit Hilfe von Personalized AI Twins ihre eigenen Ideen besser selbst entwickeln oder sogar als Innovationen in den Markt bringen. Dabei empfiehlt sich aus meiner Sicht die Nutzung von Open Source AI – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität und im Sinne von Open User Innovation nach Eric von Hippel. Siehe dazu auch

Eric von Hippel (2017): Free Innovation

Von Democratizing Innovation zu Free Innovation

Innovations-Feuchtgebiete (Innovation Wetlands): Was ist darunter zu verstehen?

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Wenn wir etwas erklären wollen, bedienen wir uns oft der Analogie. Wenn es um Innovationen geht, haben Forscher den Begriff „Innovation Wetlands„, also Innovations-Feuchtgebiete, benutzt, um eine besondere Form der Innovationsentwicklung zu beschreiben.

Feuchtgebiete waren über eine lange Zeit für Pest und Krankheiten verantwortlich und wurden daher oft in sogenannte Nutzflächen umgewandelt. In der Zwischenzeit wird allerdings immer deutlicher, dass Feuchtgebiete für unser Ökosystem sehr wichtig sind. Die Folge: Viele Flächen werden wieder renaturiert. Ähnlich sieht es mit den Innovation Wetlands, also den Innovations-Feuchtgebieten aus. Der folgende Absatz erläutert die Zusammenhänge:

„Similar concerns have motivated IP researcher Andrew Torrance and user innovation scholar Eric von Hippel to call for preservation of the “innovation wetlands” that are essential to the ability of users to innovate. Marshy ecosystems were for a very long time, they point out, conceived of either as “resources ripe for conversion into more beneficial uses” or as “noxious sources of pestilence and disease.” Over time, environmentalists and regulators realized that wetlands were “among the most productive and diverse of ecosystems on earth” and the law should protect and preserve them. Torrance and von Hippel coined the phrase “innovation wetlands” to suggest an analogous need for an awakening in the intellectual realm. They believe that legislation and other forms of regulation can have a “significant negative impact” on the “fragile” innovation ecosystem that enables user innovation to flourish“ (Samuelson, Pamela, Freedom to Tinker (June 15, 2016). Theoretical Inquiries in Law, Forthcoming, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2800362).

Forscher aus dem Bereich IP (Intellectual Property Rights) wie Andrew Torrance und Eric von Hippel, der User Innovation in den Mittelpunkt seiner Arbeiten stellt, weisen darauf hin, dass staatliche Regulierungen diese Innovations-Feuchtgebiete einschränken, ja sogar vernichten können. Siehe dazu ausführlicher Free Innovation Paradigm and Producer Innovation Paradigm.

Möglicherweise erkennen staatliche Organisationen -genau wie bei den natürlichen Feuchtgebieten, auch den Wert von Innovation Wetlands und schützen diesen wichtigen Innovations-Raum im gesamten Innovations-Ökosystem.

Mit Künstlicher Intelligenz und Online-Daten von Verbrauchern können (auch eigene) Produkte direkt entwickelt werden

Mit Hilfe der hybriden Wettbewerbsstrategie Mass Customization (PDF) ist es Unternehmen möglich, Produkte zu individualisieren, ohne dass der Preis höher ist, als bei massenhaft hergestellten Produkten. Kernelement ist dabei ein Konfigurator, mit dem der Kunde selbst in einem definierten Lösungsraum (fixed solution space) vielfältige Möglichkeiten zusammenstellen kann. In der Zwischenzeit gibt es allerdings mit Künstlicher Intelligenz noch ganz andere Optionen für Mass Customization.

Künstliche Intelligenz kann für einen Verbraucher Produkte und Dienstleistungen entwickeln und anbieten, nur auf Basis der vom Konsumenten generierten Daten – sogar ohne die aktive Mitwirkung des Konsumenten. Damit bringt Künstliche Intelligenz Mass Customization auf ein neues Level: Smart Customization.

„But this is one area where AI can take mass customization to a new level: The growth of AI and machine learning can allow us to use all the data traces consumers leave online to design a perfect product for an individual consumer, without their active involvement. AI can evolve into the ability to perfectly customize a product for a consumer, without the
need for a conscious process of elicitation from the consumer. As a consumer, I could specify what I want for aesthetics, while for functional parameters, it could be the system that senses what I want and desire. An algorithm reading your Instagram profile might know better than you do about your dream shirt or dress. I see a lot of opportunity to use the data that’s out there for what I call smart customization“ (Piller, Frank T. and Euchner, James, Mass Customization in the Age of AI (June 07, 2024). Research-Technology Management, volume 67, issue 4, 2024 [10.1080/08956308.2024.2350919], Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4887846).

Dieser Ansatz ist natürlich für Unternehmen interessant, da sie die umständlichen und teuren Befragungen von Verbraucher nicht mehr – oder etwas weniger – benötigen, um angemessene Produkte anzubieten.

Es gibt allerdings auch noch eine andere Perspektive: Was ist, wenn die Verbraucher ihre eigenen Daten mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz selbst nutzen, um eigene Produkte zu entwickeln? Im Extremfall – und mit Hilfe von modernen Technologien wie z.B. den 3D-Druck (Additive Manufacturing) – können sich die Verbraucher innovative Produkte selbst herstellen. Diese Option klingt etwas futuristisch, da wir es gewohnt sind, Innovationen mit Unternehmen in Verbindung zu bringen. Doch hat Eric von Hippel gezeigt, dass es immer mehr von diesen Open User Innovation gibt, die gar nicht in den üblichen Statistiken zu Innovation auftauchen. Siehe dazu auch

Eric von Hippel (2005): Democratizing Innovation

Free Innovation: Was wäre, wenn wir Innovationen stärker Bottom-Up denken und fördern würden?

Eric von Hippel (2017): Free Innovation

UNIQLO & TORAY: Mass-User Innovation aus einer etwas anderen Perspektive

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Der Begriff „User Innovation“ wird meistens mit den Überlegungen und Veröffentlichungen von Eric von Hippel in Verbindung gebracht, der bei Innovationen nicht so sehr von Unternehmen/Organisationen, sondern von einzelnen Usern ausgeht (Siehe dazu: Von Democratizing Innovation zu Free Innovation). Dabei war es Eric von Hippel schon in den 80er Jahren wichtig, beispielsweise auf Lead User hinzuweisen (von Hippel 1986).

Dieser Ansatz, Innovationen – auch massenhafte Innovationen – von einzelnen Personen (User) aus zu betrachten, kann auch als Mass User Innovation bezeichnet werden, wobei der Schwerpunkt hier auf sehr vielen „Usern“ liegt. Interessanterweise habe ich in einem Paper den Begriff Mass-User Innovation ganz anders interpretiert gefunden. Dort geht es eher darum, den Schwerpunkt von der Anbieterseite her zu betrachten. Der folgende Text stellt die Zusammenhänge dar:

„On the contrary to the one-way flow of disseminating context of new breakthroughs from a minor group of avant-couriers to the uninterested mass public, the mass-user innovation is driven by the dynamic tension amongst what is possible from the offering side, what is valuable from the intermediating body, and what is needed from the consuming mass. This model necessitates ever intensive processing of technical information in mass quantity in order to retain the signalling precision between the enmeshed fabrics of product supply and market demand. (…) Now it is known that TORAY has established an array of exclusive product lines for UNIQLO and let the committed production stop and go according to Fast Retailing’s analysis of market demand“ (Choi 2011 | PDF).

Auch hier wird wieder deutlich, dass Begriffe durchaus unterschiedlich und missverständlich sein können. Es kommt immer wieder auf den jeweiligen Kontext an. Erst wenn der bekannt ist (möglichst mit Quellenangabe) wird klar, was gemeint ist. Siehe dazu auch Innovationsmanagement.

Open Innovation: Anmerkungen zu einer Capgemini-Studie

Capgemini Research Institute (2023): The power of open minds

Seit Henry Chexbrough (2023) darauf hingewiesen hat, dass es für Organisationen Sinn macht, ihren Innovationsprozess zu öffnen (Open Innovation), gibt es immer wieder auch Studie dazu. Die Veröffentlichung Capgemini Research Institute (2023): The power of open minds. How open innovation offers benefits for all (PDF) ist eine davon. Insgesamt ist der Tenor, dass Organisationen davon profitieren, ihren Innovationsprozess zu öffnen. Allerings soll es dabei noch Verbesserungspotenzial geben.

Es ist lobenswert, wenn das Capgemini Research Institute die Erfahrungen von Organisationen mit Open Innovation darstellt, und auch Potenziale für Verbesserungen aufzeigt. Dabei ist natürlich zu beachten, dass die Autoren ausnahmslos von Capgemini sind und Capgemini ein Beratungsunternehmen ist, das möglicherweise mit der studie eigene Ziele verfolgt. Honi soit qui mal y pense.

Die Autoren gehen auch nicht tiefer darauf ein, wie es zu dem Trend zu mehr Open Innovation überhaupt kommt. Das Phänomen „Open Innovation“ kann beispielsweise aus der Reflexiven Modernisierung mit ihren Entgrenzungstendenzen, also aus sozialwissenschaftlichen Betrachtungen angeleitet werden.

Weiterhin ist das Öffnen des Innovationsprozesses nicht immer gut für Organisationen. Wie Schäper et al. (2023) dargestellt haben, ähnelt die finanzielle Performance von Open Innovation eher einer S-Kurve – und weiter: „that firms are not well-advised to open up their innovation processes as far as possible”. Siehe dazu ausführlicher Open Innovation und die finanzielle Performance von Unternehmen.

Abschließend fehlt mir auch noch der Hinweis darauf, dass man Open Innovation auch noch anders interpretieren kann. Genau das hat Eric von Hippel gemacht, indem er nicht von Organisationen ausgeht. Der Ansatz von Eric von Hippel ist, dass jeder Einzelne innovativ sein kann. Diese Innovationen findet man allerdings nicht in den offiziellen Statistiken zu Innovationen von Ländern. Open Innovation ist hier ein Open User Innovation, das Innovation demokratisiert. Siehe dazu von Democratizing Innovation zu Free Innovation.

Die Reflexivität von Transaktionskosten und Innovationen am Beispiel von „Patient Innovation“

Screenshot von der Website https://patient-innovation.com

Wo kommt der Begriff „Transaktionskosten“ überhaupt her? In meinem Blogbeitrag Brauchen wir Unternehmen? vom 15.12.2015 bin ich schon einmal darauf eingegangen, dass der Begriff auf Ronald Coase zurückgeht, der 1937 in seinem Artikel “The Nature of the Firm” erläuterte, warum wir Unternehmen benötigen. Die Antwort war schlüssig:

Die Transaktionskosten in Unternehmen waren eben günstiger als die Kosten, die außerhalb eines Unternehmens nötig waren, um eine Leistung zu erbringen. 

Dieser Ansatz hat sich auch Jahrzehnte als durchaus erfolgreich herausgestellt. Dabei kam den Unternehmen zugute, dass die Möglichkeiten der allgemeinen Digitalisierung in den Unternehmen und auch im Kundenkontakt intensiv genutzt wurden. Kunden können beispielsweise ihre Bankgeschäfte selbst durchführen, selbst online einchecken usw. Hinzu kommen noch die Möglichkeiten des 3D-Drucks (Additive Manufacturing) und jetzt auch noch der Künstlichen Intelligenz. Alles wurde und wird genutzt, um Transaktionskosten im Unternehmen stark zu reduzieren. Oftmals zugunsten einer besseren Gewinnmarge, weniger zum Nutzen ihrer Kunden.

Auf der anderen Seite merkt der Kunde oder User, dass er viele Transaktionen selbst durchführt und seine Bedürfnisse nicht wirklich von den Unternehmen befriedigt werden. Diese Kunden, Nutzer oder User erhalten also oftmals immer noch nicht den Value (Wert, Mehrwert), den alle seit den Zeiten von Marketing, Qualitätsmanagement, Innovationsmanagement und Agilem Projektmanagement etc. versprechen.

Was machen daher immer mehr User? Na ja, wenn sie schon vieles selbst machen sollen und die digitalen Tools sehr günstig zur Verfügung stehen (Open Source, 3D-Druck usw.) können sie ihre benötigten Dienstleistungen und Produkte auch gleich selbst designen, entwickeln und herstellen (User Innovation).

Ein Paradebeispiel für diese gesamte Entwicklung ist die Plattform Patient Innovation (Patienten-Innovation), deren Entwicklung ich auf den verschiedenen Weltkonferenzen verfolgen konnte. Die Initiative hat 2016 den Health Care Startup Award als Non-Profit Startup of the Year erhalten. Zunächst waren da medizinische Problemlösungen, von einzelnen Personen, da keine Lösungen (Dienstleistungen, Produkte) von Unternehmen angeboten wurden (Lohnt sich nicht / Break Even). Dann kamen die ersten eigenen Problemlösungen auf eine Plattform, die sich in der Zwischenzeit weltweiter Beliebtheit erfreut. Bitte schauen Sie sich auf der angegebenen Seite um.

Der Vorteil der immer stärker sinkenden Transaktionskosten in Unternehmen schlägt also auf die Unternehmen zurück – ist in diesem Sinne reflexiv. Ähnlich sieht es auch bei Innovationen aus. Künstliche Intelligenz mit ihren Möglichkeiten kann in Unternehmen für Innovationen genutzt werden, – und auch von einzelnen Usern, die für Ideen und Innovationen möglicherweise nicht immer Unternehmen mit den jeweiligen Strukturen benötigen. Eric von Hippel vom MIT hat das treffend „Democratizing Innovation“ bzw. „Free Innovation“ genannt. Siehe dazu auch

> Reflexive Modernisierung
> Von Democratizing Innovation zu Free Innovation
> Eric von Hippel (2017): Free Innovation
> 3D-Druck als reflexive Innovation?
> Freund, R.; Chatzopoulos, C.; Lalic, D. (2011): Reflexive Open Innovation in Central Europe. 4th International Conference for Entrepreneurship, Innovation, and Regional Development (ICEIRD2011), 05.-07. May

Einige Gedanken zu Geschäftsmodell-Innovationen (Business Model Innovation)

Top view of multiracial young creative people in modern office. Group of young business people are working together with laptop, tablet, smart phone, notebook. Successful hipster team in coworking. Freelancers.

Das Umfeld von Organisationen und ganzen Gesellschaften ändert sich auf vielen verschiedenen Ebenen (Technik, Klima, Sozial…), sodass immer mehr neue, komplexe Problemstellungen gelöst werden sollten, ja müssen. Das führt zwangsläufig dazu, dass sich neue Geschäftsmöglichkeiten ergeben und alte Geschäftsmodelle sich weiterentwickeln müssen, oder eben auslaufen.

Geschäftsmodelle innovativer zu gestalten kann einerseits evolutionär in kleinen Schritten geschehen, oder auch radikal, was zu disruptiven Veränderungen ganzer Branchen führen kann. Das Gebiet der Geschäftsmodell-Innovation (Business Model Innovation) wird oft von den Beratungsunternehmen vereinnahmt und an zahlungskräftige Unternehmen verkauft. Dabei ist aus wissenschaftlicher Sicht gar nicht so klar, was Business Model Innovation überhaupt ist, bzw. sein soll. In dem gerade veröffentlichten Werk von Annabeth Aargard ist dazu folgendes zu finden:

„Accordingly, the process of business model innovation can be defined as a process that deliberately changes the core elements of a business and its business logic (Frankenberger et al., 2013; Snihur & Zott, 2020). (…)

In addition, Wirtz et al. (2016, p. 37) highlight a prevailing lack of consensus within the academic community, noting that “there is still no complete clarity in the literature, in particular about the purpose or the right of the business model approach to exist, or even the contrast to established concepts.”

Quelle: Aargard, A. (2024): Introducing Business Model Innovation and the Game Changers of Tomorrow, in Aargard, A. (2024): Business Model Innovation. Game Changers and Contemporary Issues | Open Access.

Da es diese wissenschaftliche Klarheit nicht wirklich gibt, bzw. trotz intensiver wissenschaftlicher Recherchen einfach nicht zu finden ist, sollten wir bei den ganzen Versprechen von Beratungsunternehmen zu modernen Geschäftsmodell-Innovationen (Business Model Innovation) vorsichtig sein, da sich Beratungsunternehmen gerne auf eine Interpretation von Business Model Innovation beziehen, die ihnen selbst gute Geschäftsmöglichkeiten garantieren.

Wie ich darauf komme?

Nehmen wir das Beispiel Open Innovation, das meistens in Bezug auf Chesbrough gehandhabt wird, der sich im Verständnis von Open Innovation auf das Öffnen der früher eher geschlossenen Innovationsprozesse (Closed Innovation) von Unternehmen bezieht. Darüber hinaus gibt es allerdings auch den Ansatz von Eric von Hippel, der Open Innovation so interpretiert, dass sie Bottom-Up und somit eher von jedem Einzelnen kommt, bzw. kommen kann. Eric von Hippel nennt diese Perspektive dann Democratizing Innovation. Siehe zur besseren Einordnung diesen Beitrag.

Es ist aus der Sicht von Beratungsunternehmen verständlich, dass sie sich auf den Ansatz von Chesbrough beziehen, da Unternehmen gute Beraterverträge garantieren. Der Ansatz von Eric von Hippel verspricht daher für die Beraterbranche weniger Geschäft.

Dennoch vermute ich, dass in der Entfesselung der Innovationskraft jedes einzelnen Menschen ein wirklich enormes Potenzial steckt, um die anstehenden komplexen, auch globalen Probleme im Sinne einer besseren Welt für alle – nicht nur für einige wenige Konzerne – führen kann.

Closing Open Innovation – was soll das sein?

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Wenn es um Open Innovation geht, ist meistens die Perspektive von Henry Chesbrough (2003) gemeint. Dabei geht es um die Öffnung des bis dahin hauptsächlich geschlossenen Innovationsprozesses (Closed Innovation) – eben Open Innovation. Zu beachten ist hier, dass der Autor den Begriff Open Innovation in Verbindung mit Unternehmen sieht. Wenig erforscht ist, dass auch viele Open Innovation Initiativen scheiterten und in dem Zusammenhang gestoppt wurden. Um dieses Closing Open Innovation geht es in dem folgenden Paper.

„Closing open innovation may refer to canceling a specific open innovation initiative and reducing a firm’s general use of open innovation (cf. Granstrand and Holgersson, 2014). In this article, we focus primarily on the closing of specific initiatives“ Holgersson, Marcus & Wallin, Martin & Chesbrough, Henry & Dahlander, Linus. (2022). CLOSING OPEN INNOVATION | Link.

Die Autoren verweisen auf verschiedene Unternehmensinitiativen. Beispielsweise auf eine Open Innovation Community, die Probleme mit der rechtlichen Situation hatte und geschlossen wurde. Weiterhin wird Quirky genannt, ein Start-up, das allerdings seine Betriebskosten nicht dauerhaft decken konnte – usw.

Es wird deutlich, dass mit dem Start einer Open Innovation Initiative in einer Organisation auch daran gedacht werden sollte, wie diese Initiative auch wieder beendet werden kann. Dieser Punkt soll natürlich kein KO-Kriterium für Open Innovation Initiativen in Organisationen sein, doch wurde Closing Innovation bisher zu wenig beachtet.

Darüber hinaus habe ich in unserem Blog schon mehrfach darauf verwiesen, dass es neben der Perspektive von Chesbrough auch noch die Perspektive von Eric von Hippel auf Open Innovation gibt. Eric von Hippel geht dabei nicht von Unternehmen/Organisationen, sondern von jedem Einzelnen aus – Free Innovation. Auch hier könnte es Sinn machen, über Closing Innovation nachzudenken.

Interessante Zahlen zu Reparieren und Selbermachen

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Wir schreiben und reden oft darüber, dass mehr Selbstorganisation eine Antwort auf Komplexität (beispielsweise im Unternehmensumfeld) darstellt. Diese Entwicklung steht im Gegensatz zu dem eher fremdorganisierten Vorgehen in Unternehmen, die wir aus der Industrialisierung gewohnt waren. Gehen wir aus den Unternehmen hinaus in den privaten Bereich, so können wir sehen, wie intensiv das Reparieren und Selbermachen in unserer Gesellschaft verankert ist. Einige Zahlen sollen das belegen:

80.430 kostenlose Reparatur-Anleitungen für 36.191 Geräte stellt iFixit derzeit online.
60% der Menschen sind interessiert an Heimwerken und Do-it-yourself-Arbeiten.
Ein Viertel der 30–39- jährigen stellt mindestens einmal im Monat etwas in Handarbeit her.
70% der Menschen würden ein Repair- Café besuchen, um nachhaltiger zu konsumieren.
6–7 Minuten pro Tag verbringen Menschen in Mehrpersonenhaushalten mit Reparieren, Warten und Pflegen ihrer materiellen Ausstattung (Stand 2012/13).
1.000 Offene Werkstätten gibt es schätzungsweise in Deutschland.
5 Mrd. Euro wurden im deutschen Do-It-Yourself Onlinemarkt in 2020 umgesetzt (10% Wachstum gegenüber 2019).
112 t Ressourcen wurden in 2021 durch Reparieren in 22 Initiativen gespart.
914 Reparatur-Initiativen gibt es 2022 in Deutschland.
2 Mio. Abonnent*innen hat der Youtube-Kanal „Basteln mit Papier“ und erreicht Klickzahlen von über 500 Mio.
Quelle: Jaeger-Erben, M.; Hielscher, S. (2022:8-9): VERHÄLTNISSE REPARIEREN. Wie Reparieren und Selbermachen die Beziehungen zur Welt verändern | PDF).

Diese beeindruckende Liste macht deutlich, das das Reparieren und Selbermachen ein wichtiger gesellschaftlicher Faktor ist. Weiterhin wird ersichtlich, dass viele Produkte (Sachgüter und Dienstleistungen) nicht den Anforderungen der Nutzer entsprechen, sodass diese Anpassungen, Veränderungen, ja sogar Weiterentwicklungen betreiben, woraus inkrementelle und disruptive Innovationen entstehen.

Das Problem ist dabei nur, dass Innovationen oft nur in Verbindung mit Organisationen/Unternehmen statistisch erfasst werden, obwohl sie durchaus einen gesamtwirtschaftlichen Faktor darstellen – siehe dazu beispielhaft Nesta (2010: Measuring User Innovation in the UK (PDF).

In unserem Blog habe ich über diese Art von Innovationen, User Innovation, häufig geschrieben. Siehe dazu auch Warum entwickeln Menschen Innovationen und stellen diese kostenlos zur Verfügung? oder etwas allgemeiner Innovationsmanagement.