Mit weniger mehr erreichen: Skalierung von Venture Building in unsicheren Zeiten mit (Gen)AI

In den letzten Jahren hat sich das Corporate Venture Building zu einem beliebten Ansatz zur Förderung der digitalen Innovation in Unternehmen entwickelt. Wenn es richtig gemacht wird, bietet es strukturierte Prozesse, klare Ergebnisse und wertvolle Daten für eine fundierte Entscheidungsfindung, wodurch das Risiko des Scheiterns von Projekten verringert wird.

Venture Building im Jahr 2024

Die wirtschaftlichen Herausforderungen des Jahres 2023 veranlassten viele Unternehmen, ihre Venture-Building-Aktivitäten aufgrund begrenzter Investitionskapazitäten zurückzufahren. Im Jahr 2024 verlagert sich der Schwerpunkt für Venture-Building-Einheiten darauf, mit weniger Ressourcen mehr zu erreichen, wobei Effizienz und Skalierbarkeit im Vordergrund stehen. Die neuesten Entwicklungen im Bereich GenAI bieten viele Möglichkeiten, dies zu erreichen, einerseits durch die Eröffnung völlig neuer Spielfelder und andererseits durch die Verbesserung interner Prozesse und die Beschleunigung der Produktentwicklung. Um das zu verdeutlichen, sind die wichtigsten Venture-Building-Phasen, mit denen wir arbeiten:

Nach eigenen Überlegungen haben wir bei Körber Wege identifiziert, wie GenAI unser Venture Building in allen Phasen besser und schneller machen kann.

Unsere Venture-Building-Phasen

Unser Weg zum Erfolg

Entdeckung & Ideenfindung

Discovery & Ideation ist die Phase mit den offensichtlichsten Anwendungsbereichen für GenAI. Durch ein fein abgestimmtes Prompting werden die Modelle in ihren Forschungsfähigkeiten immer leistungsfähiger, was eine schnelle Generierung umfassender Markteinblicke ermöglicht, die letztlich die Grundlage für eine tiefgreifende nutzerzentrierte Problemerkennung bilden. Das Verstehen von Nutzerbedürfnissen ist ein wichtiger Teil der Unternehmensentwicklung und wird oft durch unzählige Interviews mit Experten und Kunden erreicht. GenAI kann diesen Prozess erheblich verbessern. Durch das Destillieren langer Interviews in die wichtigsten Erkenntnisse können verwertbare Einsichten synthetisiert werden. Es liegt in der Natur eines LLM, dass die Modelle (noch) nicht in der Lage sind, radikal disruptive Konzepte zu generieren, und wenn Sie nicht richtig gefragt werden, finden Sie sich leicht in einer Sammlung von Gartners Trendwörtern für Ihren nächsten Bingo-Abend wieder.

Validierung

Im Jahr 2023 haben wir uns in erster Linie auf die Entwicklung von Lösungen konzentriert, die auf GenAI beruhen. In vielen Fällen konnten wir dadurch die Vorteile bestehender LLM-Frameworks wie Langchain nutzen, um viel schneller als bisher funktionierende Prototypen zu entwickeln. Dies beschleunigt nicht nur die Entwicklung von Prototypen, sondern ermöglicht auch Benutzertests und beschleunigt die Erstellung eines Proof-of-Concept. Im Nachhinein betrachtet wird dadurch der Übergang von der Validierung zum MVP-Build gestrafft, was ein wichtiger Faktor für die Validierung der Markttauglichkeit des Produkts ist und letztlich die Markteinführungszeit erheblich verkürzt.

Aufbau & Wachstum

Das Ziel der (MVP) Build - und späteren Growth-Phase - bleibt eine viel detailliertere Validierung der Lösung, ihres Wertes, ihrer spezifischen Funktionen und der Produkt-Markt-Fit. Darüber hinaus sehen wir das größte Potenzial für GenAI im Aufbau und in der Skalierung von Unternehmungen mit schlankeren Organisationen, was die Kapitaleffizienz einer Unternehmung drastisch verbessern kann und uns schließlich erlaubt, mehrere Projekte parallel voranzutreiben, bevor wir uns auf die vielversprechendste Gelegenheit konzentrieren.

Schlussfolgerung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Einsatz von GenAI in Zeiten von Unsicherheit und begrenzten Investitionen unerlässlich ist, um den Aufbau von Unternehmen zu beschleunigen, die Effizienz zu steigern und Innovationen voranzutreiben. Durch den Einsatz dieser Technologien können Unternehmen Herausforderungen effektiv meistern und sich bietende Chancen nutzen. Nicht jeder Venture-Building-Ansatz ist gleich, denn jede Einheit muss selbst bestimmen, was für sie am besten funktioniert.

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