Innovation gilt seit Jahrzehnten als zentraler Treiber für Wachstum und Wettbewerbsvorteile. In der Praxis zeigt sich jedoch oft ein Widerspruch: Während Unternehmen Innovation strategisch zunehmend priorisieren, gelingt es ihnen immer seltener, diese tatsächlich umzusetzen. Das liegt selten an fehlenden Informationen. Marktanalysen, Technologietrends, Kundenfeedback oder Erfahrungswissen aus vergangenen Projekten liegen meist bereits vor. Sie verteilen sich jedoch nicht über die verschiedenen Systeme, Dokumente und Teams. Die eigentliche Herausforderung ist daher nicht, noch mehr zusätzliche Informationen zu generieren, sondern diese strukturiert zusammenzuführen, zu interpretieren und unter Unsicherheit und Zeitdruck zu nutzen. 

Gleichzeitig steigt der Druck auf Innovationsprozesse: Zahlreiche Studien zeigen, dass die Innovationsfähigkeit insbesondere europäischer Unternehmen tendenziell abnimmt, während gleichzeitig der Druck auf den Innovationsprozess durch steigende Komplexität, Fachkräftemangel und volatile Märkte zunimmt. Daraus entsteht eine sogenannte „Innovation Readiness Gap“. Eine Lücke zwischen der strategischen Relevanz, die Unternehmen Innovationen beimessen und der tatsächlichen organisatorischen Fähigkeit, Innovation effektiv umzusetzen. Unternehmen brauchen daher ein systematisches, methodisch fundiertes Operating Model, um diese Lücke gezielt zu schließen und Innovation wieder in messbaren Unternehmenserfolg zu übersetzen.

Künstliche Intelligenz gilt in diesem Kontext heute vielfach als Schlüsseltechnologie, die weit über klassische Automatisierung hinausgeht. Sie kann große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten analysieren, Muster erkennen und Zusammenhänge sichtbar machen, die für den Menschen allein kaum zugänglich wären. Dabei geht es nicht darum, den Menschen im Prozess zu ersetzen, sondern seine Leistungsfähigkeit gezielt zu erweitern. KI dient zunehmend als Assistenzsystem, das Entscheidungsprozesse unterstützt, kreative Aufgaben ergänzt und komplexe Analysen beschleunigt.

Um dieses Potenzial greifbar zu machen, können Unternehmen ein Target Operating Model entlang des Ansatzes der sogenannten „Smart Innovation“ aufsetzen. Darunter versteht man den gezielten, systematischen Einsatz von künstlicher Intelligenz entlang des Innovationsprozesses. Ziel ist es, sowohl die Effizienz als auch die Qualität der einzelnen Innovationsphasen zu steigern. Entscheidend ist dabei, dass KI nicht isoliert betrachtet wird, sondern als integraler Bestandteil eines ganzheitlichen Innovationssystems. 

Ein zentraler Erfolgsfaktor liegt in der strukturierten Analyse des Innovationsprozesses selbst. Dieser lässt sich als Abfolge klar definierter Aktivitäten verstehen – von der Informationsgewinnung über die Ideengenerierung und Bewertung bis hin zur Implementierung und Markteinführung. Indem diese Aktivitäten systematisch betrachtet und bewertet werden, wird sichtbar, in welchen Prozessschritten ein besonders hoher Unterstützungsbedarf besteht und wo KI den größten Mehrwert liefern kann. Gerade analytische, datenintensive oder wiederholbare Aufgaben bieten hier oft ein hohes Anwendungspotenzial. 

Parallel dazu stellt sich die Frage, welche KI-Methoden für die jeweiligen Aufgaben geeignet sind. Die Bandbreite reicht von generativer KI zur Erstellung neuer Inhalte über datenanalytische Verfahren und maschinelles Lernen bis hin zu Automatisierungslösungen oder Sprachverarbeitung. Jede dieser Technologien hat spezifische Stärken und Voraussetzungen. Eine systematische Bewertung entlang technischer, wirtschaftlicher und organisatorischer Kriterien hilft dabei, geeignete Methoden gezielt auszuwählen und in den Innovationskontext einzuordnen. 

Der eigentliche Hebel im Operating Model für einen KI-gestützten Smart-Innovation-Prozess liegt jedoch weniger in der Technologie selbst als in ihrer Integration in bestehende Prozesse. Der Innovationsprozess des Unternehmens wird nicht ersetzt, sondern gezielt erweitert. KI-Workflows werden entlang bestehender Abläufe integriert. Diese übernehmen spezifische Aufgaben wie die Analyse großer Datenmengen, die Generierung von Ideen oder die Unterstützung von Entscheidungsprozessen. Dadurch entsteht ein hybrides System, in dem Mensch und Maschine zusammenwirken – je nach Anforderung als unterstützende, erweiternde oder teilweise auch autonome Instanz. 

Um die Vielzahl möglicher Anwendungsfälle zu strukturieren und zu priorisieren, bietet sich eine Portfoliologik an. Dabei werden KI-Anwendungen entlang ihres Anwendungspotenzials und ihres Innovationspotenzials bewertet. Auf dieser Basis lassen sich unterschiedliche Kategorien identifizieren: Während sogenannte „Produktivitätsbooster“ kurzfristig Effizienzgewinne ermöglichen und leicht in bestehende Prozesse integrierbar sind, eröffnen „Innovationstreiber“ neue Geschäftsmodelle und strategische Differenzierungspotenziale. Gleichzeitig gibt es Anwendungsfälle mit hohem Zukunftspotenzial, die derzeit noch nicht wirtschaftlich oder technisch voll ausgereift sind, jedoch gezielt weiterentwickelt und erprobt werden sollten. Ergänzt wird dieses Spektrum durch Anwendungen mit aktuell geringem Nutzen, die zwar keinen unmittelbaren Handlungsbedarf erzeugen, jedoch im Sinne eines technologiegetriebenen Frühaufklärungssystems weiter beobachtet werden müssen. 

Zusammenfassend zeigt sich, dass die Potenziale künstlicher Intelligenz im Innovationsprozess zwar breit erkannt sind, Unternehmen sie bislang nur punktuell erschließen. Der entscheidende Unterschied zwischen erfolgreichen und weniger erfolgreichen Unternehmen liegt dabei nicht primär in der verfügbaren Technologie, sondern in der Fähigkeit, diese systematisch und zielgerichtet in bestehende Innovationsprozesse zu integrieren. 

Künstliche Intelligenz wirkt im Innovationskontext als zentraler Hebel, um Effizienz, Qualität und Geschwindigkeit zu steigern. Insbesondere in wissensintensiven, komplexen und von Unsicherheit geprägten Innovationsphasen ermöglicht KI eine bessere Informationsverarbeitung, fundiertere Entscheidungen und eine deutlich verkürzte Zeit bis zur Markteinführung. Gleichzeitig entsteht Wert jedoch erst dann, wenn es gelingt, Innovationsherausforderungen konsequent in klar strukturierte, prozessspezifische KI-Anwendungsfälle zu übersetzen. 

Perspektivisch verändert KI die Logik von Innovation selbst. Neue, KI-gestützte Innovationsformate werden zunehmend zum Standard, während sich die Rolle des Menschen hin zu einer steuernden, bewertenden und kreativ lenkenden Rolle verschiebt. Unternehmen stehen damit vor einer strategischen Entscheidung: KI im Innovationsprozess lediglich punktuell einzusetzen oder sie aktiv als Gestaltungsinstrument für zukünftige Innovationsfähigkeit zu nutzen. 

Mit dem Aufkommen von agentischer KI beschleunigt sich diese Entwicklung weiter: KI-Systeme agieren zunehmend eigenständig, übernehmen komplexe Aufgabenketten und treffen Entscheidungen entlang definierter Ziele. Dadurch verschiebt sich der Fokus von der reinen Unterstützung einzelner Aktivitäten hin zur Gestaltung vollständig integrierter, teilautonomer Innovationsprozesse – in denen Mensch und KI als komplementäre Akteure zusammenwirken.  

Unternehmen müssen gezielt identifizieren, in welchen Innovationsaktivitäten KI Mehrwert schaffen kann, geeignete Technologien auswählen und diese entlang klar definierter Workflows in ihre Prozesse integrieren. Erst durch diese methodische Verankerung wird aus technologischen Möglichkeiten ein nachhaltiger Wettbewerbsvorteil. Diesen Prozess unterstützen wir bei Horváth gerne in Form der kollaborativen Entwicklung eines geeigneten Operating Models für Smart Innovation. 

Schümmelfeder, S.