Künstliche Intelligenz im Innovationsmanagement: Von der Strategie bis zum Prototypen

Innovationsmanagement bedeutet, Zukunft aktiv zu gestalten. In einer Zeit, in der Märkte sich dynamisch verändern, reicht klassisches Vorgehen und lineares Prozessdesign längst nicht mehr aus. Künstliche Intelligenz (KI)wird hier zum Gamechanger: KI-Tools liefern uns nicht nur Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung bei standardisierten Abläufen, sondern auch kreative Impulse und die Möglichkeit, Ideen in Rekordzeit in Prototypen zu übersetzen. In diesem Newsletter beschäftige ich mich beispielhaft mit drei konkreten Einsatzfeldern, die bei Innovationsvorhaben genutzt werden können.

Drei Anwendungsfelder von KI im Innovationsmanagement

1. Strategien entwickeln – Trends und Zukunftsmärkte erkennen

Die Grundlage jeder erfolgreichen Innovation ist eine fundierte Strategie. Wer Zukunft aktiv gestalten will, muss dazu die Signale von heute richtig deuten. KI-Tools helfen dabei, riesige Datenmengen zu durchforsten und relevante Trends sichtbar zu machen. Für die Durchführung sind größere Sprachmodelle von Vorteil. Für Branchen mit hoher Innovationsdynamik, wo eine permanente Beobachtung von Trends erforderlich ist, kann es von Vorteil sein eigene „KI-Agenten“ zu bauen, die im Hintergrund laufen. Folgende Schwerpunkte für Signale sind bei der Recherche von Relevanz:

Marktforschung: Automatisierte Analyse von Kundenfeedback, Wettbewerbsdaten und Branchenberichten.
Trends aufspüren: Früherkennung von Technologiesprüngen und sozialen Veränderungen.
Zukunftsprognosen: Entwicklung von Szenarien und strategischen Empfehlungen.

Beispiel eines einfachen Trendradars

Ziel ist es aus schwachen Signalen („weak signals“) und Mustern, zukünftige Trends abzuleiten. Für die Visualisierung und Interpretation eignet sich ein Trendradar. Das ist ein visuelles Management-Tool, mit dem man Zukunftstrends systematisch erfassen, priorisieren und strategisch bewerten kann. Das Tool dient als ein „Frühwarnsystem“ für Innovationsbedarf und unterstützt die Ableitung von Maßnahmen.

2. Ideation-Prozess – Ideen finden und spinnen lassen

Kreativität lebt davon, dass wir zunächst „verrückt“ in die Breite denken, bevor wir Ideen clustern und filtern. KI kann genau hier unterstützen, indem sie ungewöhnliche Kombinationen und neue Musteraufzeigt. Während bei präzisen Ergebniserwartungen im Rahmen eines KI-Prompts das „Halluzinieren“ eines KI-Tools unerwünscht ist, kann das im Rahmen der Ideenfindung zu Inspirationen und genialen Gedankensprüngen führen.

Nahezu alle Standard-KI-Plattformen können dazu eingesetzt werden, um Ideen zu generieren. Der Output in Textform kann in weiterer Folge durch KI-Tools in Bildform visualisiert werden. Ähnlich wie in Kreativitätsworkshops entstehen durch Bilder und Skizzen wieder Inspirationen in unseren Köpfen und damit entstehen weitere Ideen. Mit jeder Weiterentwicklung von Ideen werden damit Lösungen besser. So wird KI zum Sparringspartner in der Ideenfindung – und liefert Impulse, die Menschen im Team weiterentwickeln können.

3. Prototypen bauen – schneller testen, schneller lernen

Der Weg von der Idee zur Umsetzung war noch nie so kurz. KI-gestützte Tools ermöglichen es, digitale Prototypen in Stunden statt Wochenzu entwickeln. In der Softwareentwicklung werden längst Programmcodes mittels KI-Tools generiert. Damit verändert sich das Jobprofil von Softwareentwickler:innen massiv. Inzwischen gibt es aber auch viele „No-Code“ Tools, womit Software, Websites oder Produktdesigns über einen einfachen KI-Chat in der digitalen Welt gebaut werden können. Auch 3D-Objekte für AR/VR-Prototypen sind bereits möglich. Der Weg zum realen haptischen Produktprototypen ist dann nur mehr einen 3D-Druck entfernt.

Diese neuen Möglichkeiten helfen der Entwicklung im Innovationsprozess immer früher mit potenziellen Kunden über Feedback zur neuen Lösung zu sprechen. Damit steigt die Sicherheit in der Entwicklung und das Innovationsrisiko kann enorm gesenkt werden. In weiterer Folge können Szenarien durchgespielt und Erlösmodelle simuliert werden. Über KI-Tools können Kundendaten & Feedback automatisch ausgewertet und Muster erkannt werden.

Bsp.: KI-gestützter Markttest für ein Mobilitätskonzept

Conclusion: KI-Tools helfen, Prototypen oder Mockups in Stunden zu erstellen. Diese Prototypen können rasch realen Zielgruppen präsentiert werden – online oder simuliert. Damit können Botschaften, Preise oder Funktionengetestet werdenohne bereits ein fertiges Produkt zu haben. Dort wo bereits in dieser frühen Phase hohe Kosten anfallen, kann damit eine neue Qualität im Innovationsmanagement erreicht werden.

Seminartipp: Wir beschäftigen uns demnächst intensiv mit KI-Tools, Anwendungsfällen und autonomen Innovationsprozessen beim Live-Seminar am 11. September 2025 am Campus der Privatuniversität Schloss Seeburg Wien. Die Teilnahme wird über den European Digital Innovation Hub (EDIH) Crowd in Motion gefördert. Jetzt anmelden und mit dabei sein!

Let’s innovate together!