Blogartikel von Prof. Dr. Bernhard Koye & Kevin Schneebeli
Innovationsfähigkeit entsteht, wenn strategische Ausrichtung, strukturierte Entwicklung und organisationale Verankerung zu einer durchgängigen Innovationslogik verbunden werden. Dieser Beitrag zeigt anhand eines praxisnahen Anwendungsfalls, wie Organisationen die drei Dimensionen des Zukunftsfähigkeitsmodells zusammenführen und Innovation in Wertschöpfung überführen können.
1. Innovationsfähigkeit entsteht im Zusammenspiel
Viele Organisationen verfügen über Ideen, Innovationsinitiativen und Zugang zu neuen Technologien. Häufig fehlt jedoch die verbindende Logik: Innovationsfelder werden nicht in konkrete Entwicklungsaktivitäten übersetzt, erprobte Lösungen finden keinen Weg in die Organisation und gewonnene Erkenntnisse werden nicht dauerhaft verankert. Das Zukunftsfähigkeitsmodell versteht Innovationsmanagement deshalb als ganzheitliche organisationale Kernkompetenz.
Das Swiss Future Viability Institute (SFVI) erforscht branchenübergreifend die Leitplanken für die Zukunftsfähigkeit von Organisationen im digitalen Zeitalter. Im Rahmen unserer Blogserie beleuchten wir Innovation als einen zentralen Hebel für organisationale Zukunftsfähigkeit.
Die ersten drei Beiträge haben die strategische Ausrichtung, strukturierte Entwicklung und organisationale Verankerung von Innovation betrachtet. In der Praxis müssen diese Dimensionen zu einem durchgängigen System verbunden werden.
Ein exemplarischer Anwendungsfall zeigt diese Verbindung: Eine Organisation stellt fest, dass lange Bearbeitungszeiten, verteilte Informationen und wiederkehrende Anfragen ihre Servicequalität beeinträchtigen. Daten und künstliche Intelligenz eröffnen neue Möglichkeiten. Entscheidend ist jedoch nicht der schnelle Start eines KI-Projekts, sondern die Entwicklung einer relevanten, tragfähigen und organisational anschlussfähigen Lösung.
2. Drei zentrale Kompetenzfelder für integrierte Innovationsfähigkeit
1. Strategische Innovationsfelder in konkrete Aufträge übersetzen
Strategische Innovationsausrichtung entfaltet erst dann Wirkung, wenn aus Zukunftspotenzialen konkrete Innovationsaufträge entstehen. Im Praxisfall wäre die „Einführung einer KI-Lösung im Kundenservice“ zu kurz gegriffen, weil damit die Technologie vor dem Problem festgelegt würde. Der Auftrag könnte stattdessen lauten: Wie können wiederkehrende Kundenanliegen schneller bearbeitet werden, ohne Servicequalität und persönliche Kundennähe zu reduzieren?
Damit bleibt der Lösungsweg offen. Zunächst ist zu verstehen, welche Kundenanliegen besonders relevant sind, wodurch Verzögerungen entstehen und an welchen Stellen bestehende Prozesse an Wirkung verlieren. Erst diese Analyse zeigt, ob künstliche Intelligenz, Prozessautomatisierung, eine veränderte Aufgabenverteilung oder eine Kombination verschiedener Ansätze den grössten Mehrwert bietet.
Ein klarer Innovationsauftrag verbindet damit ein relevantes Problem mit einer erwarteten Wirkung, nachvollziehbaren Bewertungskriterien und definierten Verantwortlichkeiten. Aus einer allgemeinen Innovationsabsicht entsteht ein konkreter Ausgangspunkt für Exploration und Entwicklung.
2. Entwicklung und Entscheidungen am Erkenntnisstand ausrichten
Im Praxisfall könnte eine erste Analyse zeigen, dass standardisierte Informationsanfragen ein hohes Automatisierungspotenzial aufweisen, während komplexe Anliegen weiterhin persönliche Beratung erfordern. Anstatt unmittelbar eine umfassende Lösung zu entwickeln, werden zunächst die wichtigsten Annahmen mit einem begrenzten Prototyp überprüft.
Dabei wird untersucht, ob Anfragen zuverlässig erkannt, Antworten korrekt vorbereitet und Bearbeitungszeiten tatsächlich reduziert werden. Gleichzeitig wird geprüft, wie Kunden und Mitarbeitende mit der neuen Unterstützung umgehen und an welchen Stellen weiterhin menschliche Entscheidungen notwendig bleiben.
Die erste Entscheidung lautet damit nicht, ob die Lösung bereits vollständig eingeführt werden soll. Entscheidend ist, ob genügend belastbare Erkenntnisse für die nächste Entwicklungsphase vorliegen. Zeigt die Erprobung einen relevanten Kundennutzen, technische Machbarkeit und eine wirtschaftliche Perspektive, kann der Ansatz erweitert werden. Werden zentrale Annahmen nicht bestätigt, muss die Lösung angepasst oder bewusst nicht weiterverfolgt werden.
Mit zunehmendem Reifegrad gewinnen neben Kundennutzen und technischer Machbarkeit auch wirtschaftliche Tragfähigkeit, Datenschutz, Compliance, Sicherheit und organisationale Anschlussfähigkeit an Bedeutung. Entscheidungen sollten deshalb auf dem Erkenntnisstand und Reifegrad des Vorhabens beruhen – nicht auf der Attraktivität einer neuen Technologie oder bereits investierten Ressourcen.
3. Umsetzung und organisationale Verankerung frühzeitig vorbereiten
Der Übergang von einer validierten Lösung in die Anwendung beginnt nicht erst am Ende des Innovationsprozesses. Bereits während der Entwicklung muss geklärt werden, welche Fähigkeiten, Ressourcen, Verantwortlichkeiten und Veränderungen für die spätere Umsetzung erforderlich sind.
Im Praxisfall werden Fachbereich, Technologie, Datenschutz, Compliance und potenzielle Verantwortungsträger frühzeitig einbezogen. So lassen sich Umsetzungshürden erkennen und notwendige Kompetenzen aufbauen. Gleichzeitig entsteht schrittweise eine breitere Verantwortung für die entwickelte Lösung.
Auch Skalierung bedeutet nicht allein die technische Ausweitung eines erfolgreichen Prototyps. Sie erfordert belastbare Prozesse, geklärte Verantwortlichkeiten, geeignete Daten und geschulte Mitarbeitende. Erst wenn diese Voraussetzungen erfüllt sind, kann die Lösung kontrolliert auf weitere Anfragetypen, Kundengruppen oder Organisationseinheiten übertragen werden.
Neben der Lösung müssen auch die gewonnenen Erkenntnisse verankert werden. Dazu gehören das Wissen über geeignete Anwendungsfelder, erkannte Grenzen der Technologie und bewährte Formen der Zusammenarbeit. Auf diese Weise stärkt das einzelne Vorhaben die Innovationsfähigkeit der gesamten Organisation.
3. Leitplanken für die Operationalisierung
a. Mit dem Problem und der angestrebten Wirkung beginnen
Ein Innovationsvorhaben sollte nicht mit einer bereits festgelegten Technologie starten. Zunächst ist zu klären, welches Problem adressiert wird, für wen daraus ein Nutzen entsteht und welche strategische Bedeutung das Handlungsfeld besitzt.
b. Entscheidungen an Erkenntnisse und Reifegrad binden
Für jede Entwicklungsphase sollte transparent sein, welche Annahmen überprüft, welche Erkenntnisse gewonnen und welche Voraussetzungen für den nächsten Schritt erfüllt werden müssen. Entscheidungen sollten auf belastbaren Erkenntnissen und nicht auf der Attraktivität einer Technologie beruhen.
c. Umsetzung und Verantwortung von Beginn an mitdenken
Fachbereiche und potenzielle Verantwortungsträger müssen frühzeitig beteiligt, organisationale Anforderungen berücksichtigt und notwendige Fähigkeiten aufgebaut werden. So entsteht nicht nur eine validierte Lösung, sondern eine realistische Perspektive für Umsetzung und Skalierung.
4. Fazit
Der Praxisfall zeigt: Der Weg zu einer wirksamen Innovation beginnt nicht mit der vorschnellen Einführung einer neuen Technologie, sondern mit einem relevanten Problem und einem klaren Innovationsauftrag. Anschliessend werden Annahmen überprüft, Lösungsansätze schrittweise entwickelt und Entscheidungen am Erkenntnisstand ausgerichtet. Gleichzeitig werden Umsetzung und organisationale Anschlussfähigkeit frühzeitig berücksichtigt.
Damit schliesst sich die Logik der ersten vier Blogbeiträge: Strategische Innovationsausrichtung bestimmt, wo und wofür innoviert wird. Innovationssysteme und Innovationsprozesse ermöglichen die strukturierte Entwicklung relevanter Lösungsansätze. Umsetzung und organisationale Verankerung überführen tragfähige Innovationen in Wertschöpfung. Die integrierte Innovationspraxis verbindet diese Dimensionen zu einer dauerhaften Fähigkeit der Organisation.
Für einen strategischen Dialog an den Potenzialen für Ihre Organisation freuen wir uns über Ihre Kontaktaufnahme.
Prof. Dr. Bernhard Koye
Academic Director am SFVI. Pionier in der Erforschung der Auswirkungen der Digitalisierung auf Geschäftsmodelle, Organisationen und Menschen mit Fokus auf den Praxistransfer.
Langjährige internationale Erfahrung als Executive, Forscher und Coach in Strategie, Transformation und Innovation sowie in der Begleitung von Top-Management-Teams und Executive Development, u.a. bei einer Schweizer Grossbank und dem Swiss Finance Institute.
Verbindet wissenschaftliche Tiefe mit unternehmerischer Umsetzungskompetenz als Forscher, Coach und Sparringspartner für Entscheidungsträger.
Kevin Schneebeli
Leitung Next Business Models. Unternehmer, Investor und praxisorientierter Forscher mit Fokus auf Business- und Finanzökosysteme, Strategie, Geschäftsmodelle und zukunftsfähige Wertschöpfung.
Erfahrung als Executive, Strategieberater und Business Developer in Banking, Wealth Management, FinTech, digitaler Transformation und Innovation sowie in Forschung und Executive Education.
Verbindet unternehmerische Umsetzungskompetenz mit strategischer Weitsicht als Sparringspartner für Unternehmer, Investoren und Entscheidungsträger.
