Forschung, Entwicklung und Innovation (F&E&I) waren schon immer die Motoren des Fortschritts. Doch die Bedingungen, unter denen Innovation heute geschieht, sehen ganz anders aus als noch vor 2–3 Jahren.
Die schiere Menge an verfügbaren Informationen ist sowohl Chance als auch Herausforderung. Die Flut an Patenten, Fachartikeln, Startups, Marktinformationen, Regulierungen und Verbrauchertrends macht eines klar: Einzelne Forscher oder Teams können nicht mehr allein Schritt halten.
Diese Informationsflut fällt zusammen mit einem weiteren Wandel: der Beschleunigung von Innovationszyklen. Wettbewerber iterieren nicht mehr alle fünf bis zehn Jahre. Sie entwickeln sich rasant – manchmal innerhalb von Monaten. Was früher langfristige Horizonte für Forschung und Produktentwicklung waren, wird heute stark komprimiert. Das setzt Organisationen unter Druck, schneller zu agieren und dennoch Qualität und Compliance zu gewährleisten.
Gleichzeitig sind Innovationsökosysteme komplexer geworden. Es erfordert nun Zusammenarbeit über Funktionen hinweg – von Recht und IP bis hin zur Geschäftsstrategie – und oft auch über Organisationsgrenzen hinaus, sei es durch Partnerschaften, Open-Innovation-Programme oder Startup-Scouting.
In diesem Umfeld stoßen traditionelle Forschungsmethoden an ihre Grenzen. Keyword-basierte Datenbanksuchen, manuelle Literaturrecherchen und siloartiges Expertenwissen können mit den Anforderungen moderner Innovation nicht mithalten.
Gefragt ist ein neuer Ansatz: die Kombination menschlicher Kreativität mit Technologien, die in der Lage sind, riesige Datenmengen zu analysieren und zu interpretieren. Hier kommt KI ins Spiel. Nicht unbedingt als Ersatz für Forscher, sondern als mächtiger Enabler für intelligentere, schnellere und strategischere Innovation.
Das Versprechen der künstlichen Intelligenz in F&E&I liegt nicht nur in der Geschwindigkeit (auch wenn die Fähigkeit, Millionen von Dokumenten in Sekunden zu verarbeiten, beeindruckend ist). Die eigentliche Transformation besteht darin, wie KI die Qualität von Forschung und Entscheidungsfindung verändert.
„Die Zukunft der KI dreht sich nicht darum, Menschen zu ersetzen, sondern ihre Fähigkeiten zu erweitern.“ – Sundar Pichai, CEO von Google
KI adressiert diese Herausforderungen direkt.
Am wichtigsten ist vielleicht: KI macht fortgeschrittene Forschung für eine breitere Nutzergruppe zugänglich. Nicht jeder Innovationsmanager oder Business-Stratege beherrscht Boolesche Logik oder Klassifikationscodes. KI schließt diese Lücke und ermöglicht es Nicht-Spezialisten, komplexe Datensätze mit Alltagssprache zu erkunden – und demokratisiert so Erkenntnisse in der gesamten Organisation.
Das Ergebnis ist nicht nur schnellere Forschung. Es ist intelligentere Innovation. Indem KI Verbindungen sichtbar macht, die Menschen allein übersehen würden, können Organisationen Chancen früher identifizieren, Ressourcen effektiver einsetzen und Wettbewerbern vorausbleiben.
Kurz gesagt: KI ersetzt Forscher nicht. Sie erweitert ihre Reichweite und verstärkt ihre Wirkung.
Das Potenzial von KI in F&E&I ist riesig, aber ihr Nutzen wird besonders deutlich, wenn sie auf konkrete Anwendungsfälle angewendet wird. Branchenübergreifend zeigen sich mehrere Bereiche, in denen KI messbaren Impact liefert:
Patente sind oft die frühesten Signale technologischer Innovation – aber bei Millionen von Anmeldungen pro Jahr ist es nahezu unmöglich, alle zu analysieren. KI-gestützte Tools können Patentlandschaften kartieren, White Spaces aufdecken und Portfolios mit Wettbewerbern vergleichen.
In Bereichen wie Biotechnologie, Materialwissenschaft oder Energie hängt der Fortschritt davon ab, mit den neuesten Publikationen Schritt zu halten. KI kann Tausende von Artikeln analysieren, sie thematisch clustern und die einflussreichsten Autoren oder Institutionen markieren.
KI ist hervorragend darin, aufkommende Technologien oder sich verändernde Verbraucherbedürfnisse zu erkennen, bevor sie den Mainstream erreichen.
Startups sind oft Quelle disruptiver Ideen. KI-Tools können Finanzierungsrunden, Patentaktivitäten und Publikationen scannen, um vielversprechende Player früh zu identifizieren.
Suchen Sie nach den richtigen Startups für Partnerschaften? Lesen Sie unseren Startup-Scouting-Guide.
F&E-Budgets sind begrenzt, und Fehlentscheidungen sind teuer. KI bietet einen datengestützten Ansatz, um Projekte zu priorisieren, Investitionen an Trends auszurichten und Doppelarbeit zu vermeiden. So werden Ressourcen auf Chancen mit dem größten strategischen Potenzial konzentriert.
„Wir treten in eine Welt ein, in der wir lernen, mit KI zu koexistieren – nicht als ihre Herren, sondern als ihre Kollaborateure.“ – Mark Zuckerberg, CEO von Facebook
In all diesen Fällen ersetzt KI nicht das menschliche Urteilsvermögen. Stattdessen befähigt sie Forscher und Strategen mit fundierteren, zuverlässigeren Erkenntnissen.
Wollen Sie Innovation mit Strategie ausrichten? Erfahren Sie mehr in unserem Beitrag zum Strategic Portfolio Management.
Bei Questel sehen wir diese Herausforderungen täglich in der Zusammenarbeit mit innovationsgetriebenen Organisationen. Deshalb haben wir innosabi Insight entwickelt – eine Plattform, die F&E&I-Teams hilft, Komplexität zu navigieren und bessere Entscheidungen schneller zu treffen.
Ein zentrales Element von Insight ist Sophia, unser KI-gestützter Assistent, der Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse verwandelt. In einem aktuellen Webinar zeigte Lisa Leapore, wie Sophia die Forschungsarbeit verändert:
Anstatt komplexe Suchstrings zu erstellen, können Sie einfach eine Frage eingeben, z. B. „Textilien und Hygiene seit 2018“. Sophia erweitert diese sofort mit verwandten Begriffen wie Stoff, Gewebe oder Faser – und fügt im Hintergrund die passenden Patentcodes hinzu. So erhalten Sie einen umfassenden, präzisen Überblick über die gesamte Landschaft.
Falls einige Ergebnisse nicht passen, können Sie sie schnell ausschließen (z. B. Begriffe wie „gewebt“ oder irrelevante Klassifikationen herausfiltern). Jede Anpassung verfeinert die Suche und bringt Sie näher an das Wesentliche.
Sophia zeigt nicht nur Trefferlisten, sondern hebt auch zentrale Themen hervor – etwa den Aufstieg antimikrobieller Textilien oder neue Nachhaltigkeitsansätze. So erkennen Sie Chancen und blinde Flecken auf einen Blick.
Von Startups bis zu etablierten Unternehmen – Sophia zeigt, wer in einem Bereich aktiv ist. Sie können Unternehmen bookmarken, Suchen speichern und Ordner teilen. Warum? Damit aus individuellen Erkenntnissen kollaborative Intelligenz wird.
Was früher endlose manuelle Recherche erforderte, geschieht nun in Minuten. Und da das System intuitiv ist, können auch Nicht-Spezialisten bedeutungsvolle Suchen durchführen – und so leistungsfähige Innovations-Insights in die Hände vieler bringen.
Der Effekt ist klar: innosabi Insight, angetrieben von Sophia, soll nicht die Expertise von Forschern ersetzen, sondern sie verstärken. Es nimmt Reibung aus dem Suchprozess und bringt Trends frühzeitig an die Oberfläche. So können Organisationen ihre Bemühungen auf Kernziele ausrichten – und strategische Entscheidungen treffen, die die Zukunft der Innovation prägen.
Das hängt von der Komplexität des Projekts ab, aber KI kann Entdeckungs- und Validierungsphasen von Monaten oder Jahren auf Wochen verkürzen. Generative KI hat zum Beispiel den Medikamentenentwicklungsprozess von durchschnittlich 10–15 Jahren auf nur 1–2 Jahre reduziert – also bis zu 70 % Zeitersparnis (Quelle: Medium, 2025).
ROI zeigt sich meist in drei Formen: kürzere Time-to-Market, geringere Forschungskosten und höhere Erfolgsquoten bei Innovationsprojekten. Laut McKinsey kann KI die Geschwindigkeit von F&E verdoppeln und jährlich bis zu eine halbe Billion Dollar an Wert freisetzen.
Plug-and-Play funktioniert in F&E&I selten. KI bringt den größten Nutzen, wenn sie in eine umfassendere Innovationsstrategie eingebettet wird. Unternehmen müssen jedoch nicht bei null anfangen – der kluge Ansatz sind Pilotprojekte, die KI in bestehende Workflows integrieren, und dann schrittweises Skalieren, wenn Best Practices entstehen.
Der Schlüssel liegt in einem hybriden Ansatz: die Kombination von Machine Learning mit menschlicher Expertise. Forscher können KI-Modelle so lenken, dass sie auf Anomalien und Kontextsignale achten, die sonst übersehen würden.
Die Einführung von KI bringt neue Herausforderungen im Datenmanagement. Unternehmen müssen sicherstellen, dass Trainingsdaten, Algorithmen und Ergebnisse mit IP-Vorschriften und Sicherheitsprotokollen übereinstimmen. Das erfordert in der Regel strengere Zugriffskontrollen, transparente Dokumentation der KI-Entscheidungen und Partnerschaften mit vertrauenswürdigen Technologieanbietern.
Nein. KI ist kein Ersatz für menschliche Neugier und Kreativität. Sie ist ein Verstärker. Indem sie repetitive Aufgaben automatisiert und Insights schneller liefert, ermöglicht sie es Forschern, sich auf höherwertige Problemlösung, strategisches Denken und Innovationsführung zu konzentrieren.
Entdecken Sie, wie Sophia, unsere KI-Assistentin, Ihnen hilft, Ihre Patent- und Trendrecherchen zu beschleunigen.
