Kollektive Intelligenz im Innovationsmanagement E-Book

Anja Daniela Höbel

• Herausgeber: Studylab
• Kategorie: Geisteswissenschaft
• Sprache: Deutsch

Seitenzahl: 119

Veröffentlichungsjahr: 2016

Beschreibung

Um im globalen Wettbewerb bestehen zu können, sind Innovationen für Unternehmen unverzichtbar. Innovative Unternehmen generieren mehr Umsatz, können schneller wachsen, in neue Innovationsvorhaben investieren und sind nachhaltig erfolgreicher. Aus diesem Grund müssen Unternehmen Möglichkeiten finden, um Innovationen zu generieren, die genau auf die Bedürfnisse am Markt zugeschnitten sind. Unsere Gesellschaft ist jedoch durch zunehmend globale Vernetzung geprägt. Dem Einzelnen ist es nahezu unmöglich, sich das gesamte Wissen auf einem bestimmten Fachgebiet anzueignen. Die Folge: Um Innovationen hervorbringen zu können, muss ein Unternehmen das Wissen von möglichst vielen Personen anzapfen. In diesem Buch erarbeitet die Autorin ein Erfolgsfaktorenmodell für den Einsatz kollektiver Intelligenzmethoden im Innovationsmanagement eines Unternehmens. Aus dem Inhalt: - Innovation; - Kollektive Intelligenz; - Open Innovation; - Externe Akteure; - Integratives Erfolgsfaktorenmodell

Leseprobe

Impressum:

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Inhaltsverzeichnis

Abkürzungverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1 Einführung

1.1 Problemstellung

1,2 Aktueller Forschungsstand

1.3 Zielsetzung

1.4 Forschungsmethodik

1.5 Aufbau der Arbeit

2 Definitionen und Grundlagen

2.1 Kollektive Intelligenz

2.2 Innovation im betriebswirtschaftlichen Kontext

2.3 Gewonnene Erfolgsfaktoren

3 Closed Innovation: Das klassische Innovationsmanagement

3.1 Aufgaben und Ziele des Innovationsmanagements

3.2 Der klassische Innovationsprozess

3.3 Schwächen des klassischen Innovationsmanagements

4 Soziale Systeme als Voraussetzung von Open Innovation

4.1 Komplexität und Vernetzung in sozialen Systemen

4.2 Die Systemtheorie: Theorie dynamischer Systeme

4.3 Netzwerke: Kommunikation in Systemen?

4.4 Gewonnene Erfolgsfaktoren

5 Kollektive Intelligenz im Unternehmen durch Open Innovation

5.1 Das Open-Innovation-Modell und dessen Kernprozesse

5.2 Die Rolle der kollektiven Intelligenz

5.2.1 Nicht interagierende Kollektive

5.2.2 Interagierende Kollektive

5.3 Rahmenbedingungen für Open Innovation

5.3.1 Agile Führung

5.3.2 Online-Plattformen

5.4 Gewonnene Erfolgsfaktoren

6 Externe Akteure als Antrieb für Innovation

6.1 Instrumente zur Integration von externen Akteuren

6.2 Internetbasierte Kundenintegration

6.3 Crowdsourcing

6.3.1 Funktion

6.3.2 Der Crowdsourcing-Prozess

6.3.3 Vorteile und Risiken

6.3.4 Motivation des Kollektivs beim Crowdsourcing

6.3.5 Praxisbeispiele

6.4 Lead User

6.4.1 Funktion

6.4.2 Der Lead-User-Prozess

6.5 Netnography

6.6 Gewonnene Erfolgsfaktoren

7 Öffnung der internen Innovationskanäle

7.1 Aktive Gestaltung einer Open-Innovation-Kultur

7.2 Förderung von Mitarbeiterkompetenzen

7.3 Social Forecasting als Instrument zur Öffnung der internen Kanäle

7.3.1 Funktion

7.3.2 Praxisbeispiele

7.4 Weitere Methoden zur Öffnung der internen Kanäle

7.5 Gewonnene Erfolgsfaktoren

8 Integratives Erfolgsfaktorenmodell

8.1 Methodik

8.2 Gewichtung der Erfolgsfaktoren

8.3 Erfolgsfaktorenmodell

9 Schlussbetrachtung

9.1 Zusammenfassung der Ergebnisse und kritische Würdigung

9.2 Fazit und Ausblick

Literaturverzeichnis

Abkürzungverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1 Phasenmodell des Innovationsprozesses nach Geschka (Eigene Darstellung). Quelle: Geschka 1993:160.

Abbildung 2 The Closed Paradigm for Managing Industrial R&D (Quelle: Chesbrough 2006: xxii)

Abbildung 3 The Open Innovation Paradigm for Managing Industrial R&D (Quelle: Chesbrough, 2006:xxv)

Abbildung 4 Die Open-Innovation-Prozesse (Quelle: Sigloch 2013:7; angelehnt an Gassmann/Enkel, 2004:6)

Abbildung 5 „Classification of modes of open innovation“ (Quelle: Chesbroug/Brunswicker, 2013:10)

Abbildung 6 Auswahl an Open-Innovation-Inbound-Instrumenten (eigene Darstellung) Quelle: Gassmann 2013:178)

Abbildung 7 Fünf Schritte des Crowdsourcing-Prozesses (eigene Darstellung) (Quelle: Gassmann 2013:27)

Abbildung 8 : Pril „Schmeckt lecker nach Hähnchen“ (Quelle: Tißler 2011)

Abbildung 9 Lead-Costumer- vs. Voice-of-Costumer-Methode (Quelle: Piller 2010:57; in Anlehnung an Reichwald/Piller 2009:152)

Abbildung 10 Lead-User-Prozess (eigene Darstellung) (Quelle: Fraunhofer 2013:3)

Abbildung 11 4-Stufen- Kompetenzmodell (eigene Darstellung) (Quelle: May 2011:174)

Abbildung 12 Integratives Erfolgsfaktorenmodell (Eigene Darstellung).

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1 Dreiphasenschema nach Thom (eigene Darstellung) (Quelle: Vahs/Burmester 2005:87)

Tabelle 2 Gewichtung der Erfolgsfaktoren Teil 1 (eigene Darstellung).

Tabelle 3 Motivation/Teilnahmebedingungen aus Sicht des Kollektivs (eigene Dar-stellung).

Tabelle 4 Gewichtung der Erfolgsfaktoren Teil 2 (eigene Darstellung)

Tabelle 5 Interdependenzen der Cluster und Erfolgsfaktoren (eigene Darstellung).

1 Einführung

1.1 Problemstellung

Damit Unternehmen im globalen Wettbewerb bestehen können, sind Innovationen unverzichtbar. Wie die Wirtschafts- und Beratungsgesellschaft PwC in der Studie „Innovation ‒ Deutsche Wege zum Erfolg“ festgestellt hat, sind dieser Meinung 83 % von 213 befragten Unternehmen aus 25 Ländern (Gackstatter et al. 2015:5). Innovative Unternehmen generieren mehr Umsatz, können schneller wachsen, in neue Innovationsvorhaben investieren und sind nachhaltig erfolgreicher (Gackstatter et al. 2015:1). Wirtschaftlicher Erfolg basiert somit auf Innovationen und umgekehrt (Stern/Jaberg 2010:27). Aus diesem Grund müssen Unternehmen Möglichkeiten finden, wie sie Innovationen generieren können, welche genau auf die Bedürfnisse am Markt zugeschnitten sind. Eine dieser Möglichkeiten ist die Nutzung von kollektiver Intelligenz. Hierbei können Gedanken und Ideen von verschiedenen Akteuren, z. B. Kunden, in den Innovationsprozess eines Unternehmens mit einbezogen werden.

Die Unternehmen P&G, Swarovski und Tchibo, um nur einige zu nennen, nutzen kollektive Intelligenz bereits erfolgreich, indem sie zusammen mit ihren Kunden Ideen für neue Produkte generieren. Dieser Einbezug von unternehmensexternen Personen ist Teil des sogenannten Open-Innovation-Ansatzes, der sich durch eine Öffnung des Innovationsmanagements auszeichnet. Bereits 82 % der Experten schätzen solch offene Innovationsstrukturen für die wirtschaftliche Entwicklung Deutschlands als sehr oder äußerst wichtig ein (Münchner Kreis et al. 2010:80).

Wie auch die Studie „Managing Open Innovation“ des Fraunhofer Instituts aus dem Jahr 2013 zeigt[1], gewinnt der Open-Innovation-Ansatz im Innovations-management zunehmend an Bedeutung in der Praxis, denn 82 % der befragten Unternehmen berichten, dass sie Open Innovation intensiver praktizieren als noch vor drei Jahren. Keines der befragten Unternehmen hat bisher den Ansatz der Open Innovation als Teil seiner Innovationsstrategie verworfen. Trotzdem sind sie mit der praktischen Umsetzung nicht zufrieden. Vor allem ist der Prozess, die Unternehmenskultur von Closed Innovation zu Open Innovation zu ändern, ein sehr großes Hindernis, das es zu bewältigen gilt (Chesbrough/Brunswicker 2013:2).

Dass das Thema „Open Innovation“ nicht nur in der Literatur, sondern auch am Markt relevant ist, wird bei der Analyse von Google Trends deutlich, wo ein markanter Anstieg des Interesses zu erkennen ist. Diese Aussage stützt sich auf die Analyse der Suchanfragen zu den konkreten Begrifflichkeiten:

Der Begriff „Innovation“ stößt seit Jahren auf gleich hohes Interesse. Die Suchanfragen beim Begriff „Kollektive Intelligenz“ konnten laut Google Trends nicht gemessen werden, jedoch findet der Begriff „Schwarmintelligenz“ seit 2009 große Beachtung. „Crowdsourcing“ hatte seinen Höhepunkt in den Suchanfragen im Jahr 2014. Bis dahin ist ein nahezu gleichbleibender Anstieg zu erkennen. Laut Google Trends steigt die Suchanzahl des Begriffs „Open Innovation“ seit 2005 kontinuierlich an, sie war im November 2012 auf ihrem höchsten Stand ‒ Google Trends drückt den höchsten Stand in der absoluten Zahl 100 aus ‒ und ist seitdem weiterhin auf einem sehr hohen Niveau (Stand 01.12.2015: 90).[2] Zum Vergleich: 2004 waren die Suchanfragen zu „Open Innovation“ noch beim Stand null. Dies bestätigt die große Relevanz, sich mit dem Thema der kollektiven Intelligenz im Innovationsmanagement im Rahmen der Open Innovation auseinanderzusetzen.

1,2 Aktueller Forschungsstand

Im Jahr 2003 verfasste der amerikanische Wirtschaftswissenschaftler Henry Chesbrough das Buch „Open Innovation: The New Imperative for Creating and Profiting from Technology“, und er gilt seither als Wegbereiter dieses Innovationsprozesses. Zudem verfasste er diverse Artikel in Fachzeitschriften, wie beispielsweise in der MIT Sloan Management Review.

Seit Chesbroughs Buchveröffentlichung wird der Open-Innovation-Ansatz in der Literatur unterschiedlich aufgefasst. Die meisten Autoren sehen darin nur die Öffnung der Unternehmensgrenzen nach außen, also die Einbeziehung externer Akteure, wie beispielsweise beim Crowdsourcing (z. B. Franken, Prokaska, Gassmann). Andere wiederum schließen auch die interne Öffnung der Innovationskanäle im Unternehmen mit ein (z.B. Reichwald/Piller).

Diese Arbeit sieht in der Öffnung des internen Managements einen der Hauptaspekte und die Basis von und für Open Innovation und verwendet den Begriff sowohl für die interne als auch die externe Öffnung des Innovationsmanagements.

Bisher fehlt in der Literatur ein integrativer Ansatz, der die Bedingung für erfolgreiche Open Innovation vor allem in der Verknüpfung von internen mit externen Akteuren sieht. Außerdem werden die verschiedenen Anwendungen und Methoden der Open Innovation, wie z. B. Crowdsourcing, bislang nur insulär betrachtet und lediglich als Ergänzung zum klassischen Innovationsmanagement gesehen. Das Potenzial der kollektiven Intelligenz ist deshalb noch nicht ausgeschöpft. Zudem fehlen konkrete Handlungsvorschläge. Diese Forschungslücke gilt es zu schließen.

Es lässt sich der Literatur entnehmen, dass Unternehmen bisher zwar das Instrument der Kundenbefragung nutzen und ihre eigene Lieferantenkette mit einbeziehen. Doch werden weiterhin Crowdsourcing und internetbasierte Innovation vernachlässigt, obwohl wissenschaftliche Studien der Plattform InnoCentive zeigen, dass die meisten Problemlösungen von Experten kommen, die nicht aus der Branche des Unternehmens stammen, das den Auftrag erteilt (Enkel 2011:417). Die PwC-Studie bestätigt die Erkenntnis von InnoCentive: Im Bereich Produktinnovation ist Deutschland im Gegensatz zu anderen Ländern erfolgreicher, in manchen Bereichen hinkt es jedoch hinterher[3]. Deutsche Unternehmen fokussieren sich auf die Innovationsbereiche Produkte und Technologie. Das hängt nach Gackstatter et al. damit zusammen, dass sie vorwiegend mit wissenschaftlichen Einrichtungen zusammenarbeiten und dass an Universitäten eher Grundlagenforschung betrieben wird. Sie schlagen eine stärkere Zusammenarbeit mit Kunden und Wettbewerbern vor, damit das Innovationsergebnis marktnäher wird (2015:14). Genau an diesem Punkt setzt diese Masterthesis an.

Trotz des Mangels an Bereitschaft, Geschäftsmodellinnovationen zu generieren, wird in dieser Arbeit der Fokus auf die Produktinnovationen gelegt, da diese Art von Innovationen in Deutschland am meisten betrieben wird und, wie bereits beschrieben, noch weiterer Forschung bedarf.

Betrachtet wird vorrangig der B2C-Markt. Das bedeutet, der Innovations-prozess findet zwischen dem Unternehmen und Privatpersonen statt oder aber im Unternehmen selbst (Leopold 2015:11). Es stehen neue internetbasierte Formen, insbesondere das Crowdsourcing und seine Ausprägungen, im Sinne einer Interaktionsbeziehung zwischen Unternehmen und Privatpersonen im Vordergrund.

Der B2B-Markt erschließt natürlich weitere Möglichkeiten, die im Rahmen dieser Arbeit jedoch nicht analysiert werden können.

1.3 Zielsetzung

Die eben beschriebene Themenabgrenzung führt zu der Zielsetzung, die im Zusammenhang mit dem Thema der kollektiven Intelligenz im Innovations-management verfolgt wird.

Die zugrunde liegende Forschungsfrage lautet:

Wie können Unternehmen das Potenzial der kollektiven Intelligenz ausschöpfen und es sich im Innovationsmanagement durch den Einsatz von Open Innovation zunutze machen?

Als Unterfragen gilt es zu untersuchen: Was besagt das Open-Innovation-Modell? Was sind die Rahmenbedingungen für Open Innovation? Durch welche Maßnahmen und Methoden lassen sich Innovationskanäle sowohl intern als auch extern öffnen? Welche Erfolgsfaktoren lassen sich formulieren? Hier gilt es im Besonderen die Erfolgsfaktoren herauszuarbeiten, die das Potenzial ausmachen. Wie können externe und interne Erfolgsfaktoren integrativ zusammengeführt werden?

Den letzten beiden Unterfragen kommt besondere Bedeutung zu, da sie das Hauptziel dieser Arbeit darstellen, nämlich die Zusammenführung der Erfolgsfaktoren der verschiedenen Aspekte des Open- Innovation-Ansatzes in einem Erfolgsfaktorenmodell.

Als Hypothese lässt sich für das Arbeitsvorhaben formulieren:

Es gibt klar identifizierbare Erfolgsfaktoren, die durch einen integrativ orientierten Open-Innovation-Ansatz kollektive Intelligenz im Innovations-management fördern.

Theoriegeleitetes Ziel der Arbeit ist es, die unterschiedlichen Betrachtungs-winkel der Hypothese zu analysieren und den aktuellen Forschungsstand zum Open-Innovation-Ansatz durch die Beschreibung möglicher Ausprägungen der Nutzung von kollektiver Intelligenz im Innovationsmanagement zu erörtern.

Aus der Literatur werden Rahmenbedingungen extrahiert und Faktoren herausgearbeitet, die als spezifische Erfolgsfaktoren benannt werden.

Als empirisches Ziel der Arbeit soll eigenständig ein integratives Erfolgs-faktorenmodell erstellt werden, in welchem die vorher extrahierten Erfolgsfaktoren zusammengefügt und folglich nicht mehr nur insulär betrachtet werden. Damit wird eine doppelte Zielsetzung verfolgt. Zum einen soll die wissenschaftliche Forschungslücke geschlossen werden, und zum anderen sollen Unternehmen Entscheidungen über die Gestaltung und Durchführung eines Open-Innovation-Ansatzes treffen können. Das Modell soll schließlich einen Beitrag zur Erfolgssteigerung eines Innovationsprozesses leisten.

1.4 Forschungsmethodik

Um das beschriebene Ziel zu erreichen, wird in dieser Arbeit ein qualitativer Ansatz mittels Literaturanalyse und Studienanalyse gewählt. Die Sekundärdatenanalyse ist eine geeignete Methode, um explanativ die Frage nach der Verwendung von kollektiver Intelligenz im Innovationsmanagement zu erfassen. Sie erlaubt eine ganzheitliche Perspektive des untersuchten Aspekts, die bei anderen Methoden nicht möglich wäre.

Die empirische Grundlage dieser Arbeit bilden verschiedene tiefgehende Studien zum Innovationsmanagement. Zusätzlich werden im Verlauf der Arbeit kurze Beispiele zur Veranschaulichung genutzt. Zu beachten ist, dass die Beispiele nur durch Recherche der öffentlich zugänglichen Information analysiert werden können. Unternehmensinterne Daten können in diese Arbeit nicht mit einfließen. In dieser Arbeit kann kein Einblick in die tatsächliche Strategie von Unternehmen gegeben werden.

Es werden jedoch Daten über die Gestaltung und Entwicklung, über Strategien sowie die Auswirkungen von Open Innovation aus der Literatur gesammelt. Diese Informationen ermöglichen die Benennung der spezifischen Charakteristika des Open-Innovation-Ansatzes, aus denen anhand einer induktiven Vorgehensweise Erfolgsfaktoren für das zu erstellende Modell abgeleitet werden können. Risikofaktoren werden nicht außenvorgelassen, sondern teilweise in Erfolgsfaktoren umgewandelt.

Das Gesamtziel, das Zusammenführen der Erfolgsfaktoren, kann somit in einzelne Subziele (Cluster) differenziert werden, unter denen sich die jeweiligen Erfolgsfaktoren sammeln. Schließlich werden die Erfolgsfaktoren gewichtet, um sie in ihrer Relevanz abzuwägen und anschließend in einem eigens erstellten Modell zusammengefügt. Da die Bewertungskriterien nicht in Geldwerten ausgedrückt werden können, wird das Modell mithilfe einer Nutzwertanalyse erstellt. Bei solch einer Analyse werden generell soziale Bewertungskriterien berücksichtigt, die sich an qualitativen Merkmalen orientieren (Eggert et al.). Das Modell trifft folglich Aussagen auf der Basis einer qualitativen Untersuchung. Die exakte Methodik, die bei der Erstellung des Modells angewandt wurde, wird in Abschnitt 8.1 genau erläutert.

1.5 Aufbau der Arbeit

Um das Potenzial von kollektiver Intelligenz im Innovationsmanagement von Unternehmen erklären zu können, ist es zunächst notwendig, die Begriffe „Kollektive Intelligenz“ und „Innovationsmanagement“ zu definieren und deren Grundbegriffe und Bedeutung zu erläutern. Da das Closed-Innovation-Modell als Gegenpol zum Open-Innovation-Modell beschrieben wird, werden die in Kapitel 3 herausgefilterten Schwächen im Umkehrschluss als Erfolgsfaktoren für Open Innovation gesehen und unter Kapitel 5 gelistet. Hier werden vor allem die Schwächen der Closed Innovation herausgearbeitet, von denen auf das Open-Innovation-Modell geschlossen werden kann.

Um die Erfolgsfaktoren der Open Innovation benennen zu können, schließt eine umfassende Literaturanalyse zur kollektiven Intelligenz im Innovationsmanagement an.

Die Systemtheorie bietet die theoretische Grundlage für dynamische Systeme und somit auch die Voraussetzung für Open Innovation und kollektive Intelligenz. Diese wird in Kapitel 4 mithilfe von Literatur des Hauptvertreters der Systemtheorie, Niklas Luhmann, erklärt. Des Weiteren wird der Begriff „Netzwerk“ beschrieben, der sich aus der Systemtheorie ergibt und essenziell für Open Innovation ist. Denn ohne Netzwerke gäbe es keine kollektive Intelligenz.

In Kapitel 5 folgt die Erklärung des Open-Innovation-Modells und seiner Kernprozesse und Rahmenbedingungen. Die Rolle der kollektiven Intelligenz wird zur besseren Erklärung in interagierende und nicht interagierende Kollektive aufgeteilt.

Nun folgen zwei Kapitel (Kapitel 6 und 7) zu den verschiedenen Methoden der Open Innovation. In Kapitel 6 geht es um die Nutzung von externen Akteuren in der Open Innovation. Hier werden sowohl die Kernprozesse als auch mögliche Probleme bei der Umsetzung der jeweiligen Methoden vorgestellt. Die Konzentration liegt bewusst auf der internetbasierten Methode „Crowdsourcing“. Die Erklärung dazu wird in Abschnitt 6.1 gegeben.

In Kapitel 7 werden die Öffnung der Innovationskanäle im internen Innovationsmanagement und mit dieser einhergehend die aktive Gestaltung einer Open-Innovation-Kultur und die daraus resultierenden Auswirkungen auf Führung beschrieben.

Am Ende der Kapitel 2 sowie 4 bis 7 werden jeweils bedeutsame Inhalte herausgestellt, die für die Beantwortung der Forschungsfrage relevant sind und werden als Erfolgsfaktoren gelistet. Dies geschieht in der Reihenfolge, in der sie im Text erscheinen.

2 Definitionen und Grundlagen

Um das Potenzial von kollektiver Intelligenz im Innovationsmanagement zu verstehen und die Erfolgsfaktoren herausarbeiten zu können, sollen zunächst die Grundlagen und Definitionen zu den Begrifflichkeiten erläutert werden. Bereits in diesem Kapitel werden Erfolgsfaktoren extrahiert, die für die Beantwortung der Forschungsfrage verwendet werden.

2.1 Kollektive Intelligenz

Um die Forschungsfrage beantworten zu können, ist es notwendig, an die große Bedeutung von kollektiver Intelligenz heranzuführen, was im Folgenden mithilfe eines Vergleichs zwischen Einzelpersonen und Gruppen (Kollektiven) vorgenommen werden soll.