KI in der Innovation - von der Effizienzsteigerung zur Transformation

Basierend auf dem Beitrag von Teresa Valerie Mandl und Helen Yuanyuan Cao:Die Evolution hin zur nächsten Generation der Innovationsentwicklung revolutioniert die klassischen Prozesse durch den gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI), die sich vom bloßen Effizienzwerkzeug hin zum „Co-Creator“ und autonomen Innovationspartner entwickelt, um kreative Hürden zu überwinden und die Entwicklung neuer Produkte und Geschäftsmodelle zu beschleunigen.Diese Erkenntnisse machen die Operationalisierung der KI-gestützten Innovation effektiver und nachhaltiger, indem sie verdeutlichen, dass der Erfolg maßgeblich von Faktoren wie einer intelligenten Mensch-KI-Kollaboration („Hybrid Intelligence“), der Verfügbarkeit qualitativer Daten und dem Aufbau entsprechender KI-Kompetenzen in den Teams abhängt. Angesichts der Herausforderungen wie mangelndem Kontextverständnis, ethischer Risiken („Bias“) und urheberrechtlicher Unsicherheiten fokussieren sich Unternehmen auf klare Zieldefinitionen und Transparenz, um die Akzeptanz zu sichern und die Validität der KI-generierten Ergebnisse zu gewährleisten.Dieses Kapitel skizziert die innovationsrelevanten KI-Konzepte (wie Generative KI und Machine Learning), analysiert deren Anwendung entlang der sieben Phasen des Innovationsprozesses – von der Strategieentwicklung bis zur Vermarktung – und erörtert zentrale Erfolgsfaktoren sowie die notwendige Transformation von Rollenbildern und Organisationsstrukturen.Zudem wird mit dem Ausblick auf „Agentic AI“ (agentische KI) aufgezeigt, wie proaktive KI-Agenten und Multi-Agenten-Systeme künftig die Lücke zwischen reaktiver Werkzeugnutzung und autonomer Innovationsführerschaft schließen könnten.