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Innovationen machen sich Veränderungen zunutze, die schon stattgefunden haben. Was haben Konferenzen damit zu tun?

In den letzten Jahrzehnten habe ich weltweit an vielen Konferenzen teilgenommen. Beispielhaft möchte ich hier nur die erste Weltkonferenz zu Mass Customization and Personalization MCPC 2001 an der Hong Kong University of Science and Technology (HKUST), die MCPC 2003 in München, die MCPC 2007 am MIT in Boston, die MCPC 2015 in Montreal usw. nennen..

Überall konnte ich sehen, welche Themen die Forscher in ihren Veröffentlichungen vorstellten. Konferenzen sind daher ein vorlaufender Indikator für aktuelle und zukünftige Entwicklungen, auch für Innovationen. Solche Zusammenhänge hat Peter Drucker schon vor vielen Jahren aufgezeigt:

„Es wird allgemein angenommen, dass Innovationen grundsätzlich Veränderungen herbeiführen – doch nur die wenigsten leisten das. Erfolgreiche Innovationen machen sich Veränderungen zunutze, die schon stattgefunden haben. Sie nutzen beispielsweise den Time-lag – in der Wissenschaft macht dieser oft zwanzig bis dreißig Jahre aus – zwischen der Veränderung an sich und deren Auf- und Annahme. Während dieses Zeitraums muss der Nutznießer dieses Wandels kaum, wenn überhaupt, Konkurrenz befürchten“ (Drucker 1996).

Manche Themen wie die Entwicklung und Nutzung von Konfiguratoren im Rahmen der Hybriden Wettbewerbsstrategie Mass Customization, Problemlösungen zur Verschwendung in der Massenproduktion durch Personalisierung, oder die Nutzung von Additive Manufacturing (3D-Druck), usw. wurden in den letzten Jahrzehnten schon auf Konferenzen vorgestellt. Es dauerte dann doch noch viele Jahre, bis die Entwicklungen im Mainstream der Unternehmen ankamen.

Es ist eine Kunst, die auf Konferenzen aufgezeigten Themen und Problemlösungen für die eigene Organisation zum richtigen Zeitpunkt nutzbar zu machen, also als Innovationen anzubieten. Die von Drucker angesprochene Zeitspanne von 20-30 Jahren bietet hier die Möglichkeit, das richtige Timing zu finden. Zu früh mit Innovationen auf den Markt zu gehen, kann genau so negativ sein, wie Innovationen zu spät anzubieten.

Auf der Konferenz MCP 2026 haben Sie im September wieder die Möglichkeit, sich über die Themen (Mass) Customization und Personalization, sowie Open Innovation aus erster Hand zu informieren. Die von mir initiierte Konferenzreihe findet in diesem Jahr das 12. Mal statt, und zwar in Balatonfüred (Ungarn). Wir werden auch dabei sein.

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Mass Customization und Quantenmechanik

In verschiedenen Blogbeiträgen habe ich immer wieder darauf hingewiesen, dass wir uns von den in vielen Bereichen diskutierten Dichotomien (Entweder-oder) verabschieden sollten. Im Wissensmanagement beispielsweise haben wir es mit den beiden Polen implizites Wissen oder explizites Wissen zu tun. Zwischen beiden Polen gibt es allerdings ein Kontinuum des „sowohl-als-auch“. Ähnlich sieht es in anderen Bereichen aus.

Im Innovationsmanagement kennen wir die Extreme Closed Innovation oder Open Innovation. Beim Projektmanagement gibt es nicht nur das klassische Projektmanagement oder das agile Projektmanagement, sondern zwischen beiden Polen ein Kontinuum. Ähnlich sieht es bei der Künstlichen Intelligenz aus, wo es von Closed AI Models über Open Weight AI Models bis zu Open Source AI Models auch ein Kontinuum der Möglichkeiten gibt.

Diese Entwicklung deutet schon darauf hin, dass es in vielen Bereichen nicht mehr um ein „entweder-oder“, sondern um ein angemessenes „sowohl-als-auch“ geht. Vor über 30 Jahren hat B. Joseph Pine II schon darauf hingewiesen, und dabei eine Verbindung von der Quantenmechanik zu Mass Customization als hybride Wettbewerbsstrategie hergestellt:

„Today management has much the same problem: We still build most of our models around false dichotomies. To name but a few, we speak of strategy versus operations, cost versus quality, and centralized versus decentralized. The way out of this dilemma for scientist, finally, was to abandon the perspective of irreconcilable opposites, and to embrace interpretations that accept contradictions without trying to resolve them. Quantum mechanics does that in physics, mass customization does that in business“ (Pine 1993).

Die hybriden Möglichkeiten zur Schaffung von Werten für Kunden (User) sind heute (nach mehr als 30 Jahre nach der Veröffentlichung) in vielen Organisationen immer noch nicht bekannt.

Auf der nächsten MCP 2026 – Konferenz, im September in Balatonfüred (Ungarn), haben Sie die Chance, mit führenden Forschern und Praktikern über die Themen Mass Customization, Mass Personalization und Open Innovation zu sprechen.

Als Initiator der Konferenzreihe stehe ich Ihnen gerne für weitere Fragen zur Verfügung.

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Innovationen: Künstliche Intelligenz und Neu-Kombinationen

Bei Innovationen sollten wir uns zunächst einmal klar machen, was im Unternehmenskontext darunter zu verstehen ist. Das Oslo Manual schlägt vor, Innovation wie folgt zu interpretieren:

„(…) a new or improved product or process (or combination thereof) that differs significantly from the unit’s previous products or processes and that has been made available to potential users (product) or brought into use by the unit (process)” (Oslo Manual 2018).

Dass Innovation u.a. eine Art Neu-Kombination von Existierendem bedeutet, ist vielen oft nicht so klar (combination thereof). Neue Ideen – und später Innovationen – entstehen oft aus vorhandenen Konzepten. oder Daten.

An dieser Stelle kommen nun die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz (GenAI oder auch AI Agenten) ins Spiel. Mit KI ist es möglich, fast unendlich viele Neu-Kombinationen zu entwickeln, zu prüfen und umzusetzen. Das können Unternehmen nutzen, um ihre Innovationsprozesse neu zu gestalten, oder auch jeder Einzelne für seine eigenen Neu-Kombinationen im Sinne von Open User Innovation nutzen. Siehe dazu Von Democratizing Innovation zu Free Innovation.

Entscheidend ist für mich, welche KI-Modelle dabei genutzt werden. Sind es die nicht-transparenten Modelle der Tech-Unternehmen, die manchmal sogar die Rechte von einzelnen Personen, Unternehmen oder ganzer Gesellschaften ignorieren, oder nutzen wir KI-Modelle, die frei verfügbar, transparent und für alle nutzbar sind (Open Source AI)?

Wenn wir das Wohl der Menschen, und nicht nur den Profit einzelner Tech-Konzerne in den Mittelpunkt stellen, kommt für mich im Sinne einer Digitalen Souveränität nur Open Source AI infrage. Siehe dazu auch Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften.

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UNDP Accelerator Labs: 89 Labs in 113 Ländern

Quelle: Ausschnitt vom Cover der UNDP-Veröffentlichung

In Blogbeiträgen hatte ich schon des Öfteren darüber geschrieben, dass die vielen Innovationsprogramme der Politik (EU, Deutschland, Bundesländer, Landkreise, Städte und Gemeinden) oftmals wenig Innovationen zustande bringen. Wenig bedeutet hier, Innovationen im Vergleich nicht nur zu sich selbst (Beispielsweise: Deutschland 2024 zu 2023), sondern im weltweiten Vergleich.

Dabei fällt auf, dass es ein entsprechendes Europäisches Innovations-Paradox gibt. Kurz zusammengefasst: Es wird viel Geld Top-Down in die Innovations-Systeme gesteckt, doch wenig umgesetzt. Denn: Forschung und Entwicklung ist nicht gleich Innovation. Siehe dazu auch Perspektiven auf Innovation: Von “eng” zu “erweitert” bis gesellschaftlich “zielgerichtet”.

Was wäre, wenn wir Innovationen stärker Bottom-Up denken und fördern würden? Ich erspare es mir, hier auf die vielen Beispiele hinzuweisen, die Eric von Hippel und Kollegen in der Zwischenzeit zusammengetragen, wissenschaftlich analysiert, und veröffentlicht haben.

Darüber hinaus gibt es auch Initiativen, die als eine art Hybrid verstanden werden können. Gemeint ist, dass eine Organisation (möglichst Non Profit) die Rahmenbedingungen schafft, dass Innovationen Bottom Up entstehen können. Am Beispiel des UNDP, des United Nations Development Program, wird das deutlich. Unter dem Dach der UN (United Nations) hat sich das UNDP Accelerator Lab gegründet, dass weltweit lokale und regionale Innovationen Bottom Up fördert:

„The UNDP Accelerator Labs is the world’s largest and fastest learning network on wicked sustainable development challenges. Co-built as a joint venture with the Federal Ministry for Economic Cooperation and Development of Germany and the Qatar Fund for Development, the Network is composed of 90 Lab teams covering 115 countries and taps into local innovations to create actionable insights and reimagine sustainable development for the 21st century“ (UNDP Website, 22.08.2025).

Anmerkung: An anderer Stelle steht, dass es aktuell 89 Labs sind in 113 Ländern. Sicher kommt es bei den Zahlen immer wieder zu Veränderungen.

Aus den regionalen Aktivitäten können Muster erkannt werden, die zu einer nachhaltigen, und auf Problemlösungen für Menschen ausgerichteten Entwicklung von Innovationen führen können.

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Lean Innovation: 12 Schritte

Lean Innovation nach Schuh (2011); eigene Darstellung

Der Lean-Gedanke, also Verschwendung zu vermeiden und den Wertstrom zu optimieren, kann in allen Prozessen thematisiert und integriert werden. Dazu hatte ich in 2013 schon einmal einen Blogbeitrag geschrieben: Lean Innovation – Wie passt das zusammen?

Auf unserer Asienreise waren wir u.a. vom 15.04.-25.04.2025 in Tokyo, Kyoto und Osaka (mit Expo 2025). Dabei ist mir der Lean-Gedanke in allen Bereichen des gesellschaftlichen Lebens begegnet. Eben nicht nur theoretisch, sondern sehr praktisch – inkl. der Ausrichtung am Kundennutzen – sehr beeindruckend.

Es wundert daher nicht, dass der Lean-Gedanke auch im Projektmanagement, oder auch im Innovationsmanagement berücksichtigt werden kann. Prof. Schuh hat für Lean Innovation auf dieser Website 12 Schritte (Abbildung) ausführlich beschrieben.

Es ist wichtig, da alle wirtschaftlichen Bereiche stärker auf die Produktivität achten müssen – gerade in Zeiten vieler neuer technischen Möglichkeiten.

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Neue Erkenntnisse zum Zusammenhang zwischen Innovation und Lernen

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.

Dass Innovationen mit Lernen zusammenhängen ist offensichtlich, da es sich bei Innovationen um etwas Neues handelt. Neues bedeutet auch oft komplexes Problemlösen. In so einem Umfeld ist das Lernen von Individuen, Gruppen, Organisationen und Netzwerken wichtig, denn Lernen ist der Prozess und (neues) Wissen das Ergebnis (nach Willke 2018).

Neuere Forschungsergebnisse zeigen nun auf, dass es für Teams, die sich mit Innovationen befassen, erfolgsversprechend ist, wenn sie „establishing a rhythm that alternates thoughtfully between exploration and reflection“ (Harvey et al 2025). Die Autoren schlagen daher vor, wie folgt vorzugehen:

(1) Experimental learning
(2) Vicarious learning
(3) Contextual learning
(4) Reflexive learning

Harvey et al. (2025): New Research on the Link between Learning and Innovation, in HBR vom 14.07.2025.

In dem Artikel werden noch weitere Einzelheiten zur effektiven Vorgehensweise genannt, die Sie für Ihre Innovationsprojekte nutzen können.

Siehe dazu auch Ambidextres Innovationsmanagement: Zwischen Exploration und Exploitation.

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Waterfall-Agile: Unterschiedliches Erarbeiten von Features

Bain & Company (2015): Agile Innovation

Die Abbildung zeigt die prinzipielle Vorgehensweise im Wasserfallmodell und beim agilen Vorgehen bei Innovationen.

Bei Wasserfallmodell gibt es zu jedem Feature (1-4) die Schritte Discover – Design – Develop – Integrate – Test – Deploy, wobei erst beim letzten Schritt das jeweilige Feature vorliegt.

Bei der agilen Vorgehensweise werden für das Feature 1 die genannten Schritte durchgeführt, anschließend (idealtypisch aufbauend) für Feature 2 usw.

Das sind natürlich wirklich nur grundsätzliche Unterschiede, denn zwischen beiden Extrempositionen gibt es ein Kontinuum von Kombinationsmöglichkeiten. Diese hängen dann beispielsweise von den jeweiligen Rahmenbedingungen, z.B. rechtliche Vorgaben, Vorschriften, Ausschreibungen usw., ab.

In solchen Fällen kommt es zu einem hybriden, adaptiven Vorgehen bei der Entwicklung von Innovationen. Dabei ist es die Kunst, für das jeweilige Projekt, Programm oder Portfolio das angemessene Vorgehensmodell herauszufinden. Siehe dazu auch:

Projektmanagement: Das geeignete Vorgehensmodell finden

Agiles Projektmanagement: Anforderungen auf verschiedenen Granularitätsebenen

Ambidextres Innovationsmanagement: Zwischen Exploration und Exploitation

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Innovationen: Blue Ocean Strategie im Zeitalter Künstlicher Intelligenz

Image by Elias from Pixabay

Es ist für Unternehmen heute nicht leicht, eine geeignete Strategie für Innovationen zu entwickeln. Dabei können inkrementelle oder auch disruptive Innovationen im Fokus stehen. Kleine, inkrementelle Verbesserungen sind möglicherweise in Zeiten von Künstlicher Intelligenz (Artificial Intelligence) nicht mehr ausreichend. An dieser Stelle kommt die Blue-Ocean-Strategie ins Spiel:

„Die Blue-Ocean-Strategie beschäftigt sich mit disruptiven Verbesserungen von Produkten bzw. Produktideen. Disruption (= zerstören, unterbrechen) beschreibt einen Prozess, bei dem ein bestehendes Geschäftsmodell oder ein Markt von Innovationen abgelöst bzw. verdrängt wird. Die Blue-Ocean-Strategie unterteilt Märkte in sogenannte Red Oceans und Blue Oceans. Blue Oceans umfassen zukünftige, noch zu schaffende Markträume, in denen Wettbewerb eine Zeit lang wenig Relevanz hat. Der Fokus von Unternehmen liegt auf dem Aufbau von Nutzeninnovationen für die Kundschaft in neuen Markträumen. Dadurch erreichen Blue-Ocean-Produkte eine Differenzierung (Alleinstellungsmerkmale); sie sind zunächst wettbewerbsarm und erlauben höhere Gewinne (vgl. Kim/ Mauborgne 2015). Red Oceans umfassen hingegen die Gesamtheit des bereits bestehenden Wettbewerbs. Es gilt die existierende Nachfrage zu nutzen und zu steigern, um sich im bestehenden Wettbewerb zu behaupten“ (RKW 2018).

Was hat das nun mit Künstlicher Intelligenz zu tun? Wie ich in dem Beitrag Warum wird GESCHÄFTSMODELL + AI nicht ausreichen? erläutert habe, ist es in Zukunft nicht mehr ausreichend, einfach zu den bestehenden Innovationsprozessen Künstliche Intelligenz hinzuzunehmen. Es kommt eher darauf an, die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (Artificial Intelligence) für ganz neue/neuartige Produkte und Dienstleistungen zu nutzen. Ganz im Sinne von AI +. Mit AI meine ich dabei immer Open Source AI.

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Wissen im Innovationsprozess analysieren

Eigene Darstellung; (c) Dr. Robert Freund

Wissen spielt im Innovationsprozess eine wichtige Rolle. Um dieses Wissen nutzen zu können, sollten Sie zunächst die verschiedenen Schritte des Innovationsprozesses notieren. In der Abbildung sehen Sie dazu ein Beispiel.

Anschließend können Sie zu den einzelnen Schritten die jeweils benötigte(n) Wissensdomäne(n) notieren. Siehe dazu ausführlicher

Fraunhofer IPK (2010): Standarddefinitionen für Wissensdomänen (PDF).

Weitere Spalten Ihrer Analyse sind dann noch Technologie (Wo findet man die Wissensdomänen in technischen Systemen?), Organisation (Wo findet man die Wissensdomänen in der Organisation?) und Mensch (Bei wem findet man dazu noch weitere Expertise – speziell implizites Wissen?).

Diese Vorgehensweise kann auch für andere Prozesse genutzt werden. Beispielsweise für Projektmanagement-Prozesse usw. . Der Ansatz ist relativ einfach und ist daher gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) geeignet.

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Den Weg zu einem modernen Innovationsmanagement mit Blended Learning unterstützten

Quelle: Übersicht über die Blended-Learning-Weiterbildung „Innovationsmanagement in KMU“. (Quelle: Eigene Abbildung (Hochschule Pforzheim), in Bosch et al. 2022)

Das Umfeld von Kleinen und Mittelständischen Unternehmen (KMU) hat sich erheblich verändert. Die Zunahme von Komplexität in allen Bereichen führt dazu, dass auf allen Ebenen (Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk) stärker selbstorganisiert gearbeitet werden muss. Mehr Selbstorganisation auf allen Ebenen ist die Antwort auf Komplexität. Betrachten wir Kompetenz als Selbstorganisationsdisposition, so wird deutlich, dass ein modernes Innovationsmanagement bedeutet, entsprechende Kompetenzen zu entwickeln. Siehe dazu auch Kompetenzmanagement.

Durch ein Ambidextres Innovationsmanagement stellen sich KMU immer besser auf diese Veränderungen ein. Dabei kann der permanente Wechsel zwischen Exploitation und Exploration beispielswise durch klassisches, hybrides und auch agiles Projektmanagement unterstützt werden. Siehe dazu auch DAS Projektmanagement-Kontinuum in der Übersicht.

Übersehen wird hier oft, dass auch Blended Learning einen wichtigen Beitrag leisten kann, da dadurch das selbstorganisierte Lernen, und eine entsprechende Kompetenzentwicklung unterstützt wird (siehe Abbildung).

In dem Artikel Bosch, N. et al. (2022). Neue Wege für das Innovationsmanagement in KMU durch Blended Learning und firmenübergreifenden Austausch. In: Nitsch, V., Brandl, C., Häußling, R., Lemm, J., Gries, T., Schmenk, B. (eds) Digitalisierung der Arbeitswelt im Mittelstand 1. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-64803-2_5 wird der Zusammenhang ausführlich dargestellt.