Venture Building hat wieder einen ROI
"Habt ihr gute Entwickler?"
"Kennst du einen guten PO?"
Das waren die Fragen, die mir in den letzten Jahren gestellt wurden, wenn große Unternehmen neue Produkte bauen wollten.
Denn genau das mache ich seit Jahren: neue Produkte und Geschäftsfelder mit Konzernen in Financial Services, Energy und Mittelstand entwickeln.
Und die große Hürde war jahrelang technische Kompetenz.
Wer keine Developer hatte, konnte nicht bauen
Jedes neue Geschäftsmodell war (und ist) immer auch ein digitales Geschäftsmodell. Digitale Kompetenz wurde damit zum Bottleneck. Nur wer Product Owner, UX Designer und die richtigen Developer hatte, konnte bauen. Die meisten hatten sie nicht und mussten sie einkaufen.
Diese Ressourcen waren knapp und teuer. Jedes neue Produkt wurde damit zu einer kostspieligen Wette. Mit dem Ergebnis, dass Venture Building in vielen Konzernen in den letzten Jahren depriorisiert wurde. Mögliche Erfolge konnten die hohen Initialkosten oft nicht rechtfertigen.
Wenn Bauen zur Commodity wird
Jetzt verschiebt sich etwas. Digitale Produkte zu bauen wird mit AI einfacher, schneller, günstiger. Microsoft Research hat gezeigt, dass Developer mit GitHub Copilot ihre Aufgaben 55 Prozent schneller abschließen, bei Cursor-Nutzern berichten viele von zwei- bis dreifacher Geschwindigkeit beim Feature-Shipping. AI-gestützte MVP-Builds sind dadurch 60 bis 85 Prozent günstiger als noch vor zwei Jahren, mit Entwicklungszeiten, die parallel um 40 bis 50 Prozent schrumpfen.
Und wir reden noch nicht mal davon, dass Menschen ohne technisches Vorwissen ganze Applikationen bauen. Product Building wird perspektivisch zur Commodity, das alte Bottleneck im Corporate Venture Building verschwindet.
Aus einer Wette werden zehn
Das hat eine ökonomische Konsequenz, die Venture Building grundlegend verändert. Was vor drei Jahren ein sieben- oder achtstelliges Budget für die erste belastbare Version brauchte, kommt heute mit fünf- bis sechsstelligen Investitionen bis zum MVP. Für das Budget von früher können Konzerne heute fünf bis zehn parallele Wetten platzieren, während das Geld früher für eine gereicht hat.
Das ist der Übergang von der teuren Einzelwette zum Portfolio. Wer eine Wette platziert, braucht Glück. Wer fünf platziert, baut ein Portfolio, in dem zwei oder drei funktionieren müssen, um sauberen ROI reinzuholen. Das verschiebt das Risiko-Profil von Corporate Venture Building grundlegend. Nicht mehr All Eggs in one basket, sondern eine klare Portfolio-Strategie.
Was AI nicht beschleunigt sind die Lenkungskreise
Aber mit dieser Verschiebung entsteht eine neue Hürde. Sie sitzt dort, wo AI auf absehbare Zeit nicht hinkommt. Governance, internes Regelwerk, Regulatorik, Datenschutz, Entscheidungswege. Ein neues Produkt im Corporate muss durch eine Schicht von Stakeholder-Workshops, Vorstandsüberzeugung und Compliance-Klärung, bevor es auch nur in die Nähe eines Public Launches kommt.
Konkret heißt das:
Workshops mit Stakeholdern
Überzeugung wichtiger Entscheider
Interpretation regulatorischer Unschärfe
Klärung der Datenschutz-Architektur
Aufbau tragfähiger Entscheidungswege
Diese Aufgaben sind komplex, und sie sind nichts, was eine Maschine heute kann. Sie verlangen erfahrene und strategisch denkende Menschen, die zwischen Business, IT und Governance vermitteln können, die Strategie und Umsetzung verstehen. Die KI baut das Produkt, aber die Integration in die Messiness des Corporates machen nach wie vor Menschen.
Die letzte Hürde: Governance
Hier sitzt die menschliche Wertschöpfung der nächsten Jahre. Sie verschiebt sich vom Bauen des Produktes hin zur Navigation der Untiefen eines Konzerns. Wer das kann, der kann aus fünf bis zehn Wetten am Ende echte Geschäftsfelder machen, die Konzerne wieder ins Wachstum bringen.
Die gute Nachricht: Bottom-line-Impact in etablierten Konzernen kann wieder durch echtes Wachstum entstehen, durch neue Geschäftsfelder und digitale Produkte. KI hilft beim Bauen. Erfahrene Leute helfen dabei, dass aus dem Prototyp ein echtes Geschäftsmodell wird.