Ausgehend vom Wissenschaftsfeld der Zukunftsforschung werden Voraussetzungen und Rahmenbedingungen eruiert, damit Ausblicke in die Zukunft für Unternehmer belastbare Prognosen darstellen. Dies ist notwendig, um Erfahrungen der Vergangenheit mit Handlungen der Gegenwart zu synchronisieren und auf die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens auszurichten. Ein wesentliches Konzept bilden hierbei neben dem Geschäftsmodell sog. Megatrends. Vorgestellt und zueinander in Beziehung gesetzt werden die Typologien des Zukunftsinstituts (2021) sowie von Grömling und Haß (2009). Anschließend wird der Megatrend ‚Technologischer Fortschritt‘ fokussiert und es werden vor diesem Hintergrund drei Thesen im Hinblick auf die Geschäftsmodellentwicklung formuliert. Abschließend werden die Kapitel des vorliegenden Bandes kurz vorgestellt und in die Landschaft der Megatrends eingeordnet.
Autor:in · Entrepreneurship der Zukunft
Dr. Lars Heim
Kurzbiografie
Co-Founder und Geschäftsführer des Robotik-Startups Aeon Robotics (seit 2021). Studium in Betriebswirtschaftslehre (Universität Magdeburg), Marketing Management (Universität Groningen) und Wirtschaftspsychologie (FOM). Promotion zum Einfluss der Blockchain-Technologie auf Geschäftsmodelle an der TU Clausthal (2017–2021). Tätigkeiten in Blockchain (govdigital eG), Projektmanagement, Beratung und Vertrieb. Co-Herausgeber der Sammelbände Entrepreneurship der Zukunft bei Springer Gabler (2022, 2023, 2026). Forschungsschwerpunkte: Entrepreneurship, Robotik, Blockchain.
Beiträge in der Reihe 9 Beitrage
Band 1 · Digitale Technologien und der Wandel von Geschäftsmodellen
Die Blockchain-Technologie bietet großes Potenzial für Unternehmen hinsichtlich der Optimierung bestehender und Aufbau neuer Prozesse. Dies zeigt sich auch in der stetig wachsenden Anzahl der Start-ups, deren Geschäftsmodelle auf dieser Technologie beruhen. Für viele Unternehmen, die bereits in ihren jeweiligen Märkten aktiv sind, stellt sich jedoch die Frage, ob und wie diese Technologie für ihr individuelles Geschäftsmodell relevant ist und welche Auswirkungen eine Implementierung im Unternehmen oder im Unternehmensumfeld hätte. Diese Fragen können unter Zuhilfenahme und Modifikation bestehender Methoden und Werkzeuge beantwortet werden. In diesem Beitrag wird die Methode des Business Model Stresstesting vorgestellt, die mit gewissen Anpassungen einen Beitrag zur Beantwortung der Frage leisten kann, welche Effekte die Blockchain-Technologie auf ein bestehendes Geschäftsmodell haben kann. Dies ermöglicht es, dass im Bereich der Blockchain-Technologie entstehende Ökosystem aktiv zu gestalten und weiterzuentwickeln. Die Implementierung und Weiterentwicklung der Technologie auf Basis spezifischer Anforderungen aus dem Geschäftsumfeld wird so erleichtert und beschleunigt.
Entscheidungen unter Unsicherheit sind für Unternehmen normal. Megatrends und deren Subtrends sind die Treiber hinter Gesellschaftlichen Strömungen und Geschäftsmodellinnovationen. Das vorliegende Kapitel zeigt mit der Methode der trendantizipierenden Geschäftsmodellinnovationen ein Vorgehen auf, auf Basis dessen bestehende Geschäftsmodelle hinsichtlich ihrer Zukunftsfestigkeit gegenüber von Trends geprüft werden können. Die detaillierten Informationen zu verschiedenen Subtrends in den vorangegangenen Kapiteln des vorliegenden Bandes können als Basis für eine möglichst ausführliche Analyse im Rahmen dieser Methode dienen.
Band 2 · Voraussetzung, Implementierung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz im Rahmen datenbasierter Geschäftsmodelle
Künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen und gilt als wesentlicher Trend zukünftiger Wirtschaftsund Gesellschaftsentwicklungen. Unternehmen sehen in der Anwendung von KI große Chancen, beispielsweise durch automatisierte Prozesse, die Zeit und Kosten sparen sowie verbesserte Entscheidungen durch die Analyse großer Datenmengen. KI kann auch dazu beitragen, neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und die Kundenbindung zu verbessern. Allerdings birgt die zunehmende Verbreitung von KI auch Risiken, wie die Veränderung von Arbeitsplätzen durch Automatisierung und ethische Herausforderungen, die sich z. B. aus der Verarbeitung persönlicher Daten ergeben. Unternehmen müssen daher sorgfältig abwägen, wie sie KI einsetzen, um die Chancen zu nutzen und die Risiken zu L. Heim (B) Aeon Robotics GmbH, Braunschweig, Deutschland E-Mail: heim@aeonrobotics.com S. Gerth Zentrum ProKI-Ilmenau & Mittelstand-Digital Zentrum Ilmenau, Technische Universität Ilmenau, Ilmenau, Deutschland E-Mail: info@sebastiangerth.com MentalAid UG (haftungsbeschränkt), Erfurt, Deutschland
Das Problem der Skalierbarkeit von Produktionslinien ist kein Neues. Durch das Voranschreiten der Robotik in Verbindung mit Künstlicher Intelligenz ergeben sich zukünftig jedoch neue Möglichkeiten diesem entgegenzuwirken. Insbesondere vor dem Hintergrund von Personalmangel und den Gesundheitsschäden, die durch monotone und repetitive Tätigkeiten hervorgerufen werden, suchen viele Branchen nach Möglichkeiten ihre Produktionslinien mit Robotersystemen flexibler skalieren zu können. Gerade auch mittelständige Unternehmen, denen die finanziellen Mittel für extensive Umbauten der Produktionseinrichtungen oder für lange Integrationsschleifen fehlen, können von der nächsten Generation der Industrieroboter profitieren. Gleichzeitig kann die Wahl eines Produktionsstandorts stärker von dem vorherrschenden Lohnniveau entkoppelt werden, wodurch auch Standorte beispielsweise in Deutschland wieder attraktiv werden.
Der vorliegende Beitrag wagt auf der Basis vergangener und aktueller Entwicklungen von Künstlicher Intelligenz (KI) einen Ausblick auf zukünftige Leistungen von KI in spezifischen Gebieten. Es wird argumentiert, dass KI ein eigenständiger Megatrend mit zahlreichen Auswirkungen auf die Gesellschaft und v. a. auch auf die Wirtschaft in unterschiedlichen Bereichen und Ebenen mit zahlreichen Anknüpfungspunkten diverser Geschäftsbereiche und -modelle ist. Es wird gezeigt, dass die wesentliche Stärke von KI einerseits die exakte Analyse und das zur Erreichung von vordefinierten Zielen optimale Inbeziehungsetzen spezifischer Parameter ist. Andererseits vermag KI bestimmte Prognosen zu fundieren. Aus diesem Grund wird der Chatbot ChatGPT des Entwicklers OpenAI zur Zukunft von KI befragt – eine KI trifft also Vorhersagen über KI. Dieser vielversprechende Ansatz wird dennoch kritisch reflektiert und der Beitrag mit einer Beleuchtung von starker und schwacher KI im Unternehmenskontext sowie einer prüfenden Deskription der bevorstehenden KI-Evolution abgeschlossen. S. Gerth (B) Zentrum ProKI-Ilmenau & Mittelstand-Digital Zentrum Ilmenau, Technische Universität Ilmenau, MentalAid UG (haftungsbeschränkt), Erfurt, Deutschland E-Mail: info@sebastiangerth.com L. Heim Aeon Robotics GmbH, Braunschweig, Deutschland E-Mail: heim@aeonrobotics.com
Band 3 · Nachhaltige Geschäftsmodelle durch digitale Innovation und Transformation
Das Kapitel diskutiert die Notwendigkeit eines neuen Verständnisses von Unternehmertum im Spannungsfeld globaler ökonomischer, sozialer und ökologischer Herausforderungen sowie digitaler Transformation. Es argumentiert, dass traditionelle Paradigmen inkrementeller Innovation und linearer Digitalisierung nicht ausreichen, um nachhaltige unternehmerische Zukunftsfähigkeit zu sichern. Stattdessen bedarf es einer tiefgreifenden Integration von Nachhaltigkeit und Digitalisierung, die in der heutigen Zeit als kooperative Gestaltungsräume verstanden werden müssen. Anhand konzeptioneller Überlegungen und praktischer Beispiele wird gezeigt, wie digitale Technologien, neue Geschäftsmodelllogiken, kollaborative Innovationsprozesse und zukunftsorientierte Regulierung zu einer resilienz- und verantwortungsorientierten Unternehmenspraxis beitragen können. Das Kapitel mündet in sieben Prinzipien zukunftsfähigen Unternehmertums, die als Reflexions- und Handlungsrahmen dienen und als eine Art Handlungsleitfaden verstanden werden können. Es plädiert für eine unternehmerische Haltung, die systemisches Denken, gesellschaftliche Verantwortung und aktive Gestaltung von Transformationen miteinander verbindet.
Der Beitrag untersucht das Potenzial humanoider Roboter für die automatisierte Second-Life-Prüfung von Photovoltaik-Modulen. Angesichts der wachsenden Rücklaufmengen gebrauchter oder beschädigter Solarmodule stellt die systematische Bewertung ihrer Wiederverwendbarkeit eine zentrale Herausforderung für eine nachhaltige Kreislaufwirtschaft dar. Die bislang vorherrschenden manuellen Prüfverfahren sind kostenintensiv, langsam und belasten das Fachpersonal physisch. Der Einsatz humanoider Robotik bietet die Möglichkeit, diese Prozesse zu automatisieren, ohne auf mechanische Standardlösungen beschränkt zu sein. Durch ihre flexible Aktorik, feinfühlige Sensorik und lernfähige Steuerung eignen sich humanoide Systeme besonders für Prüfaufgaben mit hohem kognitivem und motorischem Anspruch. Der Beitrag analysiert technologische Anforderungen, Einsatzpotenziale und systemische Bedingungen für den erfolgreichen Technologietransfer in die industrielle Praxis. Ökologische und wirtschaftliche Effekte werden ebenso diskutiert wie Herausforderungen bei der Integration in bestehende betriebliche Strukturen. Die Ergebnisse zeigen, dass humanoide Robotik einen wertvollen Beitrag zur digitalen Transformation ressourcenschonender Prozesse im PV-Sektor leisten kann.
Die sogenannte ‚Twin Transformation‘, also die strategische Verknüpfung von Digitalisierung und Nachhaltigkeit, gilt als zentrale Herausforderung und zugleich als bedeutende Chance für zukünftige Wertschöpfung. Dieses Kapitel bietet eine strukturierte Literatur- und Inhaltsübersicht zu den Potenzialen, Geschäftsmodellen, Handlungsempfehlungen und Grenzen der Twin Transformation. Es zeigt, wie digitale Technologien als Enabler nachhaltiger Innovationen fungieren und beleuchtet die Voraussetzungen, unter denen Unternehmen, Politik und Bildungseinrichtungen diese Potenziale ausschöpfen können. Neben Praxisbeispielen und strategischen Implikationen werden auch Herausforderungen wie Rebound-Effekte, Zielkonflikte und der bestehende Forschungsbedarf diskutiert. Die Analyse basiert auf aktuellen wissenschaftlichen Arbeiten, White Papern und Strategiestudien. Ziel ist es, ein theoretisch fundiertes und zugleich praxisorientiertes Verständnis der Twin Transformation als Wegbereiter zukunftsfähiger Geschäftsmodelle zu vermitteln.