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Ein aufgeklärter “Ich-Begriff” bedeutet, dass Individuen ihren Einfluss perspektivisch drastisch ausbauen können

Speech bubbles, blank boards and signs held by voters with freedom of democracy and opinion. The review, say and voice of people in public news adds good comments to a diverse group.

Der Trend zur Individualisierung hat eine gesellschaftliche und ökonomische Dimension. Dabei bestimmen neue technologische Möglichkeiten, wie z-B- die Künstliche Intelligenz, deutlich die Richtung der Veränderungen. Technologie war schon in der Vergangenheit immer wieder Treiber für solche Entwicklungen – mit all seinen Risiken und Möglichkeiten.

Dabei ging es in der Vergangenheit beispielsweise im ökonomischen Sinne darum, Produkte und Dienstleistungen immer stärker an das Individuum anzupassen – ganz im Sinne von Customization, Personalization, Mass Customization, Mass Personalization etc. – ganz im Sinne von Unternehmen.

Andererseits bieten neue Technologien wie Künstliche Intelligenz, Additive Manufacturing (3D-Druck), Robotik usw. auch neue Möglichkeiten für jeden Einzelnen, da die Kosten für diese Technologien teilweise sogar gegen “0” gehen. Beispiel im Softwarebereich: sind Open Source Projekte, oder im Innovationsbereich die vielen Open Innovation Projekte. Dabei meine ich bewusst den Ansatz von Eric von Hippel “Democratizing Innovation,” bzw. “Free Innovation”. Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz und Open Innovation.

Immer mehr Menschen nutzen die neuen Möglichkeiten und kreieren ihre eignen Bilder, Beiträge, Videos oder eben Produkte und Dienstleistung mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz, Additive Manufacturing (3D-Druck) und Robotik. Dabei geht es den Personen nicht in erster Linie darum, damit geschäftlich aktiv zu sein. Es geht am Anfang oft um das spielerische experimentieren mit den neuen Chancen.

Manche Personen stellen ihre Kreationen anderen zur Verfügung, z.B. auf Plattformen wie Patient Innovation. Alles, um unsere Gesellschaft einfach etwas besser, menschlicher zu machen. Dazu habe ich folgenden Text in einer Veröffentlichung der Initiative2030 gefunden:

“Wir glauben an einen aufgeklärten „Ich-Begriff“, bei dem die ausgiebige Beschäftigung dem Inneren weder das Ego füttern, noch ein um sich selbst kreisen anfeuern muss. In der Logik der Dichotomie der Kontrolle setzen wir uns dafür ein, dass handelnde Individuen ihren Einfluss auf die Dinge, die ihnen am wichtigsten sind, perspektivisch gewaltig ausbauen können. Wenn sie sich dann noch mit anderen zusammentun, können alternative Zukünfte gestaltet werden” (Initiative2030 (2025): Missionswerkstatt. Das Methodenhandbuch | PDF).

Ich bin auch der Meinung, dass einzelne Personen heute und in Zukunft mit Hilfe der neuen technischen Möglichkeiten, die täglichen und wichtigen Probleme von Menschen lösen können. Alleine und natürlich im Austausch mit anderen. Ob es dazu das oben verlinkte Methodenhandbuch bedarf sei dahingestellt. Dennoch: Für manche ist es gut, einen kleinen Leitfaden zum Thema zu haben.

Dabei steht nicht der Profit im Mittelpunkt, sondern das soziale Miteinander zum Wohle aller.

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Künstliche Intelligenz beeinflusst den gesamten Lebenszyklus der Software-Entwicklung

High-level software development life cycle (McKinsey (2024): The gen AI skills revolution: Rethinking your talent strategy)

Wie in dem Beitrag von McKinsey (2024) ausführlich erläutert wird, beeinflusst Künstliche Intelligenz (GenAI) alle Schritte/Phasen der Softwareentwicklung. Drüber hinaus werden in Zukunft immer mehr KI-Agenten einzelne Tasks eigenständig übernehmen, oder sogar über Multi-Agenten-Systeme ganze Entwicklungsschritte.

Die Softwareentwicklung hat dazu beigetragen, dass Anwendungen der Künstlichen Intelligenz heute überhaupt möglich sind. Es kann allerdings sein, dass Künstliche Intelligenz viele Softwareentwickler und deren Unternehmen überflüssig macht.

Möglicherweise ist in Zukunft auch jeder Einzelne Mensch in der Lage, sich mit Künstlicher Intelligenz kleine erste Programme schreiben zu lassen – ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind. Ganz im Sinne von Low Code, No Code und Open Source.

So eine Entwicklung kann als Reflexive Innovation bezeichnet werden: “Die Revolution frisst ihre eigenen Kinder” (Quelle). Siehe dazu ausführlicher Freund, R.; Chatzopoulos, C.; Lalic, D. (2011): Reflexive Open Innovation in Central Europe.

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Hybrides Innovationsmanagement: Free Innovation und Producer Innovation

Source: The free innovation paradigm and the producer innovation paradigm. (von Hippel 2017)

Alles ist ja heute hybrid. Es gibt beispielsweise Hybrides Arbeiten, Hybrides Projektmanagement, Hybrides Wissensmanagement, und die Hybride Wettbewerbsstrategie Mass Customization. Das verwundert nicht wirklich, da es in der Reflexiven Modernisierung zu Entgrenzungen auf allen Ebenen der Gesellschaft kommt – so auch bei den Management-Prozessen. Management-Berater verkaufen alles jetzt als neue Entwicklung, doch ist diese schon sehr lange – beispielsweise in den Sozialwissenschaften – bekannt.

Den Run auf die Entgrenzung von Innovationsprozessen hat Henry Chesbrough (2003) mit Open Innovation ausgelöst (Innovation als Kontinuum zwischen Closed Innovation und Open Innovation). Sein Ansatz bezog sich dabei auf auf Innovationsprozesse in Organisationen, die nun langsam aber sicher angefangen haben, Wissen auch von Außen zu integrieren. In der Grafik ist das der untere große Pfeil (Producer Innovation Paradigm), mit dem Abschluss “Market diffusion”. Dieser auf Schumpeter zurückgehende Blick auf Innovation, und dessen Öffnung zeigt sich auch in den dazugehörenden Definitionen (Oslo Manual 2018) oder auch in den jeweiligen Statistiken, die eben Innovationen nur dann erfassen, wenn sie von Organisationen im Markt positioniert worden sind.

In den letzten mehr als 20 Jahren ist gerade von Eric von Hippel allerdings deutlich nachgewiesen worden, dass es auch viele Innovationen von einzelnen Personen gibt, die nicht zwingend im Markt, sondern beispielsweise innerhalb von interessierten Gruppen ausgetauscht werden (Free Innovation Paradigm). Dabei wird hier schon klar, dass solche Innovationen nach der Oslo-Definition gar keine Innovationen sind, und somit auch in keiner traditionellen Statistik vorkommen. In den verschiedenen Paper von Eric von Hippel allerdings schon. Siehe dazu ausführlicher Eric von Hippel (2005): Democratizing Innovation und Eric von Hippel (2017): Free Innovation.

In der Abbildung ist allerdings auch zu erkennen, dass es durchaus Sinn machen kann, nicht von einem Entweder-oder, sondern von einem Sowohl-als-auch zu sprechen. Beide Extrempositionen können sich an verschiedenen Stellen der jeweiligen Prozesse ergänzen, beispielsweise durch einen Innovation support vom Producer Innovation Paradigm zum Free Innovation Paradigm und umgekehrt durch Innovation Designs.

Ein so verstandenes Hybrides Innovationsmanagement, oder auch ein entsprechendes Innovations-Kontinuum, bieten gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) viele Chancen.

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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

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Künstliche Intelligenz und Open Innovation

AI (Artificial intelligence) AI management and support technology in the Business plan marketing success customer. AI management concept.

Zunächst sollten Sie sich noch einmal klar machen, wie sich Closed Innovation und Open Innovation unterscheiden. Wie so oft, gibt es nicht nur die beiden Pole, sondern ein Innovations-Kontinuum (Roth 2008). Weiterhin finden Sie in dem Beitrag Künstliche Intelligenz im Innovationsprozess von Organisationen Hinweise dazu, welche Vorteile, bzw. Nachteile es geben kann, wenn für jeden Schritt im Innovationsprozess eines der bekannten KI-Modelle wie ChatGPT, Gemeni etc. genutzt wird.

In diesem Beitrag geht es mir darum aufzuzeigen, wie Künstliche Intelligenz bei Open Innovation genutzt werden kann. Wie der folgenden Tabelle zu entnehmen ist, kann zwischen der Verbesserung von Open Innovation durch KI (OI-Enhancing AI), einer Ermöglichung von Open Innovation durch KI (OI-Enabling AI) und der Ersetzung von Open Innovation durch KI (OI-Peplacing AI) unterschiedenen werden. Die jeweils genannten Beispiele zeigen konkrete Einsatzfelder.

DescriptionExamples
OI-Enhancing AIAI that enhances established forms of open innovation by utilizing the advantages of AI complemented with human involvementInnovation search
Partner search
Idea evaluation
Resource utilization
OI-Enabling AIAI that enables new forms of open innovation, based upon AI’s potential to coordinate and/or generate innovationAI-enabled markets
AI-enabled open business models
Federated learning
OI-Replacing AIAI that replaces or significantly reshapes established forms of open innovationAI ideation
Synthetic data
Multi-agent systems
Quelle: Holgersson  et al. (2024)

Alle drei Möglichkeiten – mit den jeweils genannten Beispielen – können von einem KI-Modell (z.B. ChatGPT oder Gemeni etc.) der eher kommerziell orientierten Anbieter abgedeckt werden. Dieses Vorgehen kann als One Sizes Fits All bezeichnet werden.

Eine andere Vorgehensweise wäre, verschiedene spezialisierte Trainingsmodelle (Large Language Models) für die einzelnen Prozessschritte einzusetzen. Ein wesentlicher Vorteil wäre, dass solche LLM viel kleiner und weniger aufwendig wären. Das ist gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) von Bedeutung.

Nicht zuletzt kann auch immer mehr leistungsfähige Open Source AI eingesetzt werden. Dabei beziehe ich mich auf die zuletzt veröffentlichte Definition zu Open Source AI. Eine Erkenntnis daraus ist: OpenAI ist kein Open Source AI. Die zuletzt veröffentlichten Modelle wie TEUKEN 7B oder auch Comon Corpus können hier beispielhaft für “wirkliche” Open source AI genannt werden.

Weiterhin speilen in Zukunft AI Agenten – auch Open Source – eine immer wichtigere Rolle.

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Künstliche Intelligenz im Innovationsprozess von Organisationen

Quelle: AdobeStock_650993865

Innovationen sind für eine Gesellschaft, und hier speziell für marktorientierte Organisationen wichtig, um sich an ein verändertes Umfeld anzupassen (inkrementelle Innovationen), bzw. etwas ganz Neues auf den Markt zu bringen (disruptive Innovationen).

Organisationen können solche Innovationen in einem eher geschlossenen Innovationsprozess (Closed Innovation) oder in einem eher offenen Innovationsprozess (Open Innovation) entwickeln.

Darüber hinaus können die Innovationen von Menschen (People Driven) oder/und von Technologie (Data Driven) getrieben sein. Aktuell geht es in vielen Diskussionen darum, wie Künstliche Intelligenz (AI: Artificial Intelligence) und die damit verbundenen Trainingsdaten (LLM: Large Language Models) im Innovationsprozess genutzt werden können.

Im einfachsten Fall würde sich eine Organisation den Innovationsprozess ansehen, und in jedem Prozessschritt ein Standard-KI-Modell wie ChatGpt, Gemini, Bart usw. nutzen. Die folgende Tabelle stellt das grob für einen einfachen Innovationsprozess nach Rogers (2003) dar:

Opportunity identification and idea generationIdea evaluation and selectionConcept and solution developmentCommercialization launch phase
e.g. identifying user needs, scouting promising technologies, generating ideas;e.g. idea assessment, evaluatione.g. prototyping, concept testinge.g. marketing, sales, pricing
ChatGPT, Gemeni, etc.ChatGPT, Gemini, etc.ChatGPT, Gemini, etc.ChatGPT, Gemini, etc.
Eigene Darstellung

Dieser Ansatz könnte als One Size fits all interpretiert werden: Eine Standard-KI für alle Prozessschritte.

Dafür sprechen verschiedene Vorteile:
– Viele Mitarbeiter haben sich schon privat oder auch beruflich mit solchen Standard-KI-Modelle beschäftigt, wodurch eine relativ einfache Kompetenzentwicklung möglich ist.
– Die kommerziellen Anbieter treiben AI-Innovationen schnell voran, wodurch es fast “täglich” zu neuen Anwendungsmöglichkeiten kommt.
– Kommerzielle Anbieter vernetzen KI-Apps mit ihren anderen Systemen, wodurch es zu verbesserten integrierten Lösungen kommt.

Es gibt allerdings auch erhebliche Nachteile:
– Möglicherweise werden auch andere Organisationen/Wettbewerber so einen Ansatz wählen, sodass kaum ein grundlegendes Alleinstellungsmerkmal erzielt werden kann.
– Kritisch ist auch heute noch, ob es sich bei den verwendeten Trainingsdaten (Large Language Models) nicht um Urheberrechtsverletzungen handelt. Etliche Klagen sind anhängig.
– Weiterhin können die für Innovationen formulierte Prompts und Dateien durchaus auch als Trainingsdaten verwendet werden.
– Die LLM sind nicht transparent und für alle zugänglich, also sie sind keine Open Source AI, auch wenn das von den kommerziell betriebenen KI-Modellen immer wieder suggeriert wird.
– Organisationen sind anhängig von den Innovationsschritten der kommerziellen Anbieter.
– Die Trainingsdatenbanken (Large Language Models) werden immer größer und damit natürlich auch teurer.
– Nicht zuletzt ist unklar, wie sich die Kosten für die kommerzielle Nutzung der KI-Apps in Zukunft entwickeln werden – eine gerade für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) nicht zu unterschätzende Komponente.

Gerade kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sollten die genannten Vorteile und Nachteile abwägen und überlegen, wie sie Künstliche Intelligenz in ihrem Innovationsprozess nutzen wollen.

In unserem Blog werde ich in der nächsten Zeit weitere Möglichkeiten aufzeigen.

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Henry Chesbrough über die Zukunft von Open Innovation

Wenn es um Open Innovation geht, wird meistens die Veröffentlichung von Henry Chesbrough aus dem Jahr 2003 genannt: Open Innovation: The New Imperative for Creating and Profiting from Technology.

Dabei stellt Chesbrough dar, wie sich der bisher geschlossene Innovationsprozess (Closed Innovation) immer mehr öffnet. indem Organisationen für den dazugehörenden Wissensfluss (neue) technologische Möglichkeiten einsetzen (Abbildung). Darüber hinaus hatte Chesbrough bei seiner Veröffentlichung seinen Fokus auf Großunternehmen gelegt, und entsprechende Beispiele beschrieben. Nach mehr als 20 Jahren hat Henry Chesbrough nun einen sehr lesenswerten Artikel veröffentlicht:

Chesbrogh, H. (2024): Open Innovation: Accomplishments and Prospects for the Next 20 Years, in: California Management Review, Volume 67, Issue 1, November 2024, Pages 164-180 | Link

Der Beitrag zeichnet die Entwicklungslinien von Open Innovation für Organisationen noch einmal nach, und ordnet diese ein. Ich habe hier absichtlich “für Organisationen” ergänzt, da das Verständnis von Open Innovation nach Chesbrough auf ein offeneres Business Model von Organisationen abzielt.

Dieser Hinweis ist deshalb wichtig, da es auch eine andere Perspektive auf Open Innovation gibt, und zwar die von Eric von Hippel. Siehe dazu von Hippel, E. (2005): Democratizing Innovation und von Hippel, E. (2017): Free Innovation. Dieser Blick ist eher Bottom-Up gerichtet, da er davon ausgeht, dass jeder Mensch in seinem täglichen Umfeld Möglichkeiten sieht, innovativ zu sein. Mit Hilfe neuer Technologien wird es fast jedem möglich sein, Innovationen zu entwickeln und anzubieten – entweder kommerziell oder frei nutzbar für andere Menschen.

Abschließend möchte ich Open Innovation auch noch mit den größeren gesellschaftlichen Entwicklungen der Modernisierung in Verbindung bringen. ein Ergebnis von Entgrenzungstendenzen, die sich aus der Reflexiven Modernisierung ergeben haben. Dabei handelt es sich um einen Strukturbruch zwischen einfacher und reflexiver Modernisierung.

Siehe dazu auch meine verschiedenen Veröffentlichungen zu Open Innovation, beispielsweise

Freund, R. (2016): Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model. Bellemare, J., Carrier, S., Piller, F. T. (Eds.): Managing Complexity. Proceedings of the 8th World Conference on Mass Customization, Personalization, and Co-Creation (MCPC 2015), Montreal, Canada, October 20th-22th, 2015, pp. 249-262 | Springer

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EU IP Helpdesk (2024): Open Innovation

Quelle: https://intellectual-property-helpdesk.ec.europa.eu/document/download/7d8d109e-263f-4676-9239-7d4fa3f8233c_en (PDF)

Die früher eher geschlossenen Innovationsprozesse (Closed Innovation) werden in Organisationen immer mehr gegenüber externen Partnern geöffnet. Diese Entgrenzung des Innovationsprozesses hat Henry Chesbrough (2003) konzeptionell als Open Innovation zusammengefasst. In der Zwischenzeit gibt es viel große, aber auch immer mehr Kleine und Mittelständische Unternehmen (KMU), die den Vorteil in externer Wissensintegration und in entsprechenden externen Kollaborationen sehen.

Aus dieser Entwicklung entsteht zwangsläufig die Frage, wie mit geistigen Eigentum bei Open Innovation umgegangen werden soll, denn das “übliche” Schutzrecht bezieht sich auf die traditionell geschlossenen Innovationsprozesse mit ihren klaren Abgrenzungen.

Das European IP Helpdesk befasst sich grundsätzlich mit den Fragen der Rechte an Geistigen Eigentums (Intellectual Property Rights) und hat in seiner Ausgabe 8 im Oktober eine entsprechendes Bulletin veröffentlicht: European IP Helpdesk (2024): Open Innovation. Es ist gut, wenn auf europäischer Ebene auf Open innovation und auf die damit verbundenen Herausforderungen hin einer Veröffentlichung hingewiesen wird.

Darüber hinaus hätte ich mir gewünscht, dass sich das European IP Helpdesk auch mit der Frage befasst, wie geistiges Eigentum in Open User Innovation auf europäischer Ebene betrachtet werden sollte. Dieser Blick auf Innovation geht nicht von Organisationen, sondern von einzelnen Bürgern aus, die innovativ sind. Auch hier stellt sich die Frage nach den geistigen Eigentumsrechten. Siehe dazu auch Innovationsmanagement.

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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.

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Open Innovation und die finanzielle Performance von Unternehmen

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Wie schon in dem Titel des Beitrags zu erkennen, geht es um Open Innovation bei Unternehmen. Diese Perspektive hat Chesbrough (2003) eingenommen und erläutert, dass Unternehmen durch das Öffnen ihres eher noch geschlossenen Innovationsprozesses (Closed Innovation) Vorteile generieren können. In der Zwischenzeit scheint sich das Mantra durchzusetzen, dass sich die Vorteile (gerade auch die finanziellen Vorteile) mit der Öffnung des Innovationsprozesses erhöhen.

Dass dem nicht so ist haben Forscher in einem Paper im Jahr 2023 ausführlich dargelegt und erläutert. Darin deuten die Autoren an, dass es sich beim Zusammenhang zwischen Open Innovation und finanzielle Performance eines Unternehmens eher um eine “S-Kurve” handelt.

“The results of our fixed-effects regression analyses indicate that the link between open innovation and firm financial performance is S-shaped, with closed innovation and medium levels of open innovation high financial returns while low levels and high levels of open innovation lead to low financial returns. This functional form indicates that even when open innovation is the norm, closed innovation can still be a financially viable option and that firms are not well-advised to open up their innovation processes as far as possible” (Schäper, T., Jung, C., Nils Foege, J., Bogers, M. L. A. M., Fainshmidt, S., & Nüesch, S. (2023). The S-shaped relationship between open innovation and financial performance: A longitudinal perspective using a novel text-based measure. Research Policy, 52(6), Article 104764. https://doi.org/10.1016/j.respol.2023.104764).

Die Aussage, “je offener der Innovationsprozess eines Unternehmens ist, umso höher ist die finanzielle Performance ” ist also nicht richtig. Es kommt bei dem Ansatz von Chesbrough also auf das richtige Maß bei Open Innovation an, um die finanzielle Performance zu optimieren.