Was eine gute Innovationsstrategie von der Automobilindustrie lernen kann
Weniger ist mehr
Eine aktuelle Studie von Bain & Company liefert eine Zahl, die erst mal sitzen muss: Die innovativsten Automobilhersteller geben für die Entwicklung neuer Fahrzeuge weniger als ein Drittel dessen aus, was traditionelle Hersteller investieren. Chinesische Insurgent-OEMs kommen im Schnitt auf nur 27 Prozent der Entwicklungskosten der fünf großen deutschen Hersteller – bei vergleichbarem oder sogar höherem Output. Während etablierte Marken oft 48 bis 54 Monate für ein neues Modell brauchen, schaffen es die schnellsten Wettbewerber in 24 bis 30 Monaten. Nicht irgendwann mal, sondern verlässlich, Modell für Modell.
Man könnte das als Randnotiz aus einer einzelnen Branche abtun. Sollte man aber nicht. Denn was Bain hier eigentlich beschreibt, ist kein Automobilphänomen – es ist die Folge einer fehlenden oder verwässerten Innovationsstrategie, ein Muster, das in praktisch jeder Organisation mit nennenswerter Produktentwicklung auftritt, sobald sie groß genug, alt genug und erfolgreich genug geworden ist, um Komplexität anzuhäufen, ohne es zu merken.
Komplexität ist der unsichtbare Kostentreiber
Der erste Reflex bei Kostendruck ist fast immer: Budget kürzen. Weniger Leute, weniger Projekte, weniger von allem. Das Problem dabei – und das zeigt die Bain-Analyse recht deutlich – ist, dass dieser Reflex selten an der eigentlichen Wurzel ansetzt. Der wirksamere Hebel liegt anderswo: in der Innovationsstrategie selbst, genauer gesagt im Produktportfolio, das aus ihr folgt.
Manche europäische Hersteller haben ihre Modellpalette seit der Jahrtausendwende um etwa 250 Prozent ausgeweitet. Ein großer asiatischer Wettbewerber führt heute fast genauso viele Modelle wie im Jahr 2000 – bei vergleichbarer, teils sogar besserer Marktabdeckung. Das ist der eigentliche Skandal in den Zahlen, wenn man so will: Mehr Varianten haben über zwei Jahrzehnte nicht zu mehr Marktanteil geführt. Sie haben vor allem zu mehr internem Aufwand geführt – mehr parallele Entwicklungsstränge, mehr Abstimmungsschleifen, mehr Stellen im Prozess, an denen sich Verzögerungen still und unauffällig aufsummieren, bis irgendwann niemand mehr genau sagen kann, warum ein Projekt eigentlich so lange dauert.
Jeder, der schon mal in einem etablierten Unternehmen an einer Produkt-Roadmap gearbeitet hat, kennt diese Dynamik aus eigener Erfahrung, auch außerhalb der Automobilindustrie. Es gibt selten den einen Moment, in dem bewusst entschieden wird, fünf parallele Varianten statt zwei zu verfolgen. Es passiert schrittweise – ein Sonderwunsch hier, eine Marktanforderung dort, ein Projekt, das aus politischen Gründen nicht gestoppt wurde, obwohl es längst hätte gestoppt werden sollen. Am Ende trägt das Portfolio Gewicht mit sich herum, das niemand mehr bewusst trägt – und genau das ist das Symptom einer Innovationsstrategie, die zwar irgendwann formuliert, aber nie konsequent durchgehalten wurde.
Wer Innovationsressourcen wirklich freisetzen will, muss deshalb zuerst eine unangenehmere Frage stellen als „Wie entwickeln wir schneller?“ Nämlich: Was entwickeln wir überhaupt noch – und trägt das wirklich zur Strategie bei, oder läuft es nur mit, weil es schon immer mitgelaufen ist? Diese Frage lässt sich nicht beantworten, ohne echte Transparenz über das gesamte Projektportfolio zu haben. Und genau daran scheitert es in der Praxis meistens – nicht am Willen, sondern am fehlenden Überblick.
Tempo und Kosten sind zwei Seiten derselben Medaille
Eine der nüchternsten Erkenntnisse der Studie betrifft den Zusammenhang zwischen Entwicklungszeit und Entwicklungskosten: Sie korrelieren stark. Wer schneller entwickelt, entwickelt in aller Regel auch günstiger. Das widerspricht der verbreiteten – und ziemlich hartnäckigen – Annahme, Tempo koste automatisch mehr Geld oder gehe zwangsläufig auf Kosten der Qualität.
Die schnellsten Unternehmen erreichen ihre Geschwindigkeit nicht, indem sie bestehende Prozesse einfach härter durchziehen. Sie erreichen sie, indem sie andere Prozesse aufsetzen. Schlüsselschritte laufen parallel statt sequenziell ab. Zulieferer und Partner werden früh eingebunden statt erst kurz vor der Umsetzung, wenn die wichtigsten Entscheidungen längst gefallen sind. Und Entscheidungen werden konsequent eingefroren, statt sie bis kurz vor Markteinführung offenzuhalten, „nur um auf der sicheren Seite zu sein“. Wer ständig Tür und Tor für späte Änderungen offenlässt, bezahlt am Ende doppelt dafür – in Zeit und in Geld, fast immer beides gleichzeitig.
Dazu kommt ein zweiter Faktor, der in vielen Diskussionen über Entwicklungsgeschwindigkeit untergeht: Die führenden Unternehmen verbessern ihre Produkte kontinuierlich während der Laufzeit, statt alle Neuerungen in seltene, große Releases zu pressen. Software-Updates, laufende Verbesserungen, kleine Iterationen statt eines einzigen großen Wurfs alle paar Jahre. Das verteilt Risiko und Aufwand gleichmäßiger über die Zeit – und es ist ein Prinzip, das weit über Fahrzeuge hinaus für praktisch jede Form von Produkt- und Innovationsentwicklung gilt. Wer das einmal in der Softwarewelt erlebt hat, erkennt das Muster sofort wieder, sobald es in einem völlig anderen Kontext auftaucht.
KI verändert, wo Aufwand überhaupt noch nötig ist
Der dritte Hebel, den die Studie beschreibt, ist vermutlich der, über den aktuell am meisten gesprochen wird – und trotzdem am häufigsten missverstanden wird: künstliche Intelligenz als strukturelle Beschleunigung im Entwicklungsprozess, nicht als nettes Zusatztool, das man irgendwo dazwischenschiebt.
Die Unterscheidung lohnt einen genaueren Blick. In vielen Fällen automatisiert KI einzelne Arbeitsschritte: die Erstellung von Dokumentation, automatisierte Qualitätsprüfungen von Konstruktionszeichnungen, oder das Durchsuchen vorhandener Bauteildaten nach kostengünstigeren Standardkomponenten, die genauso gut funktionieren würden. Das sind nützliche, aber begrenzte Effekte. Interessanter wird es dort, wo KI nicht einzelne Schritte beschleunigt, sondern ganze Aufgabenblöcke überflüssig macht – etwa wenn digitale Zwillinge und Simulationen einen erheblichen Teil der physischen Prototypentests ersetzen, die früher Monate gekostet haben.
Der entscheidende Punkt dabei, und das wird in der öffentlichen Diskussion gerne übersprungen: Diese Effekte greifen nur, wenn die Grundlagen stimmen. Niemand profitiert von automatisierter Dokumentation, wenn die zugrunde liegenden Daten über Projekte, Ressourcen und Entscheidungen über fünf verschiedene Excel-Tabellen, drei Tools und den Kopf eines einzelnen Projektleiters verteilt sind. KI verstärkt vorhandene Stärke. Sie verstärkt aber genauso zuverlässig vorhandene Unordnung. Wer seine Innovationsprozesse nicht zuerst strukturiert, baut Geschwindigkeit auf einem Fundament, das nicht trägt – und merkt das oft erst, wenn es zu spät ist, um es günstig zu korrigieren.
Der gemeinsame Nenner: Eine klare Innovationsstrategie vor Tempo
Was die drei Hebel – Portfolio-Fokus, Prozessdisziplin und der gezielte Einsatz von KI – tatsächlich verbindet, ist eine Voraussetzung, die simpel klingt und trotzdem in den seltensten Organisationen wirklich erfüllt ist: eine Innovationsstrategie, die nicht nur auf dem Papier steht, sondern tatsächlich steuert, welche Projekte verfolgt werden, mit welchen Ressourcen, und mit welchem strategischen Ziel im Hintergrund.
Das gilt nicht nur für Automobilhersteller. Jedes Unternehmen mit einer aktiven Innovations- oder R&D-Pipeline kennt diese drei Symptome, oft alle gleichzeitig: Projekte laufen weiter, weil sie historisch entstanden sind, nicht weil sie heute noch die richtige Priorität verdienen. Wichtige Entscheidungen werden zu spät getroffen, weil niemand wirklich den Überblick über Abhängigkeiten zwischen Teams und Projekten hat. Und neue Tools – auch KI-Tools – werden eingeführt, ohne dass jemand die Prozesse darunter mitdenkt, sodass am Ende ein schnelles Werkzeug auf einen langsamen, unklaren Prozess aufgesetzt wird und dadurch selbst langsam wirkt.
Genau an diesem Punkt beginnt der Unterschied zwischen einer Innovationsstrategie, die nur formuliert wurde, und einer, die im Alltag tatsächlich wirkt: Transparenz über das gesamte Projektportfolio herstellen, Ressourcen dort konzentrieren, wo sie den größten strategischen Hebel haben, und Entscheidungswege so gestalten, dass sie Tempo ermöglichen, statt es im Zweifel zu bremsen. Plattformen wie EVO-Cloud sind genau für diese Aufgabe gedacht – nicht als zusätzliches Tool neben dem eigentlichen Innovationsprozess, sondern als die strukturelle Grundlage, auf der eine Innovationsstrategie erst greifbar wird und Geschwindigkeit, Fokus und am Ende auch neue Technologien wie KI ihre Wirkungvoll entfalten können. Ohne diese Grundlage bleibt jede Beschleunigung Stückwerk.
Die Automobilindustrie liefert hier nur das deutlichste, am besten dokumentierte Beispiel, weil dort die Zahlen so eindrücklich öffentlich vorliegen. Die zugrunde liegende Lektion lässt sich aber eins zu eins übertragen, ganz gleich ob es um Fahrzeuge, Software, Maschinenbau oder Dienstleistungen geht: Eine gute Innovationsstrategie entscheidet zuerst, was nicht verfolgt wird – und macht erst dadurch Raum für das, was wirklich zählt.
