TY - JOUR A1 - Schmidt, Daniel A1 - Bilgram, Volker A1 - Laarmann, Felix T1 - Wie KI das Innovationsmanagement revolutioniert BT - Eine Befragung unter Innovationsverantwortlichen JF - Ideen- und Innovationsmanagement N2 - Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich als „General-Purpose Technology“ zum zentralen Beschleuniger von Innovationsprozessen und verändert das Innovationsmanagement grundlegend – insbesondere seit dem Durchbruch generativer KI und großer Sprachmodelle. Aufbauend auf einer quantitativen Online-Umfrage unter 45 Innovationsverantwortlichen aus Deutschland, Österreich und der Schweiz (Juli–Oktober 2024) analysiert die Studie Einstellungen, aktuelle Nutzung, Potenziale, strategische Verankerung und Barrieren von KI im Innovationsmanagement und vergleicht ausgewählte Ergebnisse mit einer Prä-ChatGPT-Studie (Füller et al., 2022). Die Befragten stehen KI mehrheitlich positiv gegenüber, zugleich bleibt die Nutzung im Innovationsmanagement hinter der allgemeinen KI-Adoption in Unternehmen zurück: Viele Organisationen experimentieren, aber nur wenige skalieren systematisch. Besonders deutlich zeigt sich seit 2022 eine Verschiebung von analytischen hin zu kreativen Anwendungen (z. B. Ideengenerierung, Design, Prototyping), während evaluative und nutzerzentrierte Aufgaben (z. B. User/Concept Testing) weiterhin überwiegend menschlich geprägt sind. Als wichtigste erwartete Nutzen werden Effizienzgewinne, schnellere Datenverarbeitung, kürzere Entwicklungszyklen und Kostensenkung genannt, während Qualitätsverbesserung nachrangig bleibt. Strategisch fehlt häufig eine kohärente KI-Strategie; Investitionen sind meist moderat, sollen jedoch in den nächsten Jahren steigen. Zentrale Hemmnisse sind mangelnde Kompetenz und Orientierung auf Führungsebene sowie Datenschutz- und Sicherheitsbedenken. Daraus leitet die Studie Managementimplikationen ab: KI strategisch verankern, kreative Einsatzfelder gezielt erschließen, Kompetenzen aufbauen, Pilotprojekte skalieren und Governance/Security frühzeitig adressieren. Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.37307/j.2198-3151.2025.02.07 SN - 2198-3151 VL - 51 IS - 2 SP - 66 EP - 72 PB - Erich Schmidt Verlag CY - Berlin ER - TY - CHAP A1 - Hahn, Alexander A1 - Joosten, Jan A1 - Klug, Katharina A1 - Bilgram, Volker ED - Hofbauer, Günter T1 - Embracing Digital Empathy T2 - Artificial Intelligence in Business and Engineering Y1 - 2025 SN - 978-3-17-046742-2 PB - Kohlhammer CY - Stuttgart ER - TY - JOUR A1 - Brem, Alexander A1 - Bilgram, Volker A1 - Gutstein, Adele T1 - Involving Lead Users in Innovation: A Structured Summary of Research on the Lead User Method JF - International Journal of Innovation and Technology Management N2 - Research on the lead user method has been conducted for more than thirty years and has shown that the method is more likely to generate breakthrough innovation than traditional market research tools. Based on a systematic literature review, this paper shows a detailed view on the broad variety of research on lead user characteristics, lead user processes, lead user identification and application, and success factors. The main challenge of the lead user method as identified in literature is the resource issue regarding time, manpower, and costs. Also, internal acceptance and the processing of the method have been spotted in literature, as well as the intellectual property protection issue. From the starting point of the initial lead user method process introduced by Lüthje and Herstatt (2004), results are integrated into a revisited view on the lead user method process. In addition, concrete suggestions for corporate realization options are given. The article closes with limitations and future research suggestions. Y1 - 2018 U6 - https://doi.org/10.1142/S0219877018500220 SN - 0219-8770 VL - 15 IS - 03 PB - World Scientific Pub Co Pte Lt ER - TY - JOUR A1 - Bilgram, Volker A1 - Laarmann, Felix T1 - Accelerating Innovation With Generative AI: AI-Augmented Digital Prototyping and Innovation Methods JF - IEEE Engineering Management Review N2 - Easy-to-use generative artificial intelligence (AI) is democratizing the use of AI in innovation management and may significantly change the way how we work and innovate. In this article, we show how large language models (LLMs), such as generative pretrained transformer (GPT), can augment the early phases of innovation, in particular, exploration, ideation, and digital prototyping. Drawing on six months of experimenting with LLMs in internal and client innovation projects, we share first-hand experiences and concrete examples of AI-assisted approaches. The article highlights a large variety of use cases for generative AI ranging from user journey mapping to idea generation and prototyping and foreshadows the promising role LLMs may play in future knowledge management systems. Moreover, we argue that generative AI may become a game changer in early prototyping as the delegation of tasks to an artificial agent can result in faster iterations and reduced costs. Our experiences also provide insights into how human innovation teams purposively and effectively interact with AIs and integrate them into their workflows. Y1 - 2023 U6 - https://doi.org/10.1109/EMR.2023.3272799 SN - 0360-8581 VL - 51 IS - 2 SP - 18 EP - 25 PB - Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) ER - TY - RPRT A1 - Füller, Johann A1 - Bilgram, Volker A1 - Wahl, Julian A1 - Hutter, Katja T1 - Autonomous Innovation – How AI is implemented in Innovation Management N2 - Success stories about the groundbreaking impact of artificial intelligence (AI) technology on business are omnipresent, and the benefits that might emerge for innovation management are the talk of the town. However, managers are still struggling to find the appropriate approach for applying AI in their innovation projects. At this early stage in the age of AI, companies differ in how they leverage the opportunities afforded by AI and seek guidance. Our study among 162 tech-savvy managers highlights the current state of AI usage in innovation management, reveals different implementation patterns, and provides guidance in finding the right approach to increase innovation performance using AI technology. We find that companies follow distinct implementation approaches that differ regarding strategy, organizational setup, capability building, and scaling, which results in three user groups: 39% of participants consider themselves “AI-Leaders”, the most progressive group when it comes to dealing with the technology and breaking ground in AI-driven innovation management. 30% belong to the “AI-Pragmatists” user group that is ambitious in applying AI, while 31% are „AI Aspirants” only rarely using AI for their innovation processes. A vast majority of the participants anticipates overall improvements in innovation performance by more than 50%, as they expect the effectiveness and efficiency of new product development to increase significantly. However, companies still face severe implementation challenges, such as missing data access or a lack of technical expertise. Depending on their individual characteristics, companies should take deliberate strategies to advance in the autonomous innovation game. Y1 - 2022 UR - https://www.hyve.net/en/autonomous-innovation-study/ ER - TY - JOUR A1 - Bilgram, Volker A1 - Füller, Johann A1 - Koch, Giordano A1 - Rapp, Maximilian T1 - The Potential of Crowdsourcing for Co-Marketing: How Consumers may be Turned into Brand Ambassadors JF - Transfer - Werbeforschung und Praxis Y1 - 2012 IS - 4 ER - TY - JOUR A1 - Joosten, Jan A1 - Klug, Katharina A1 - Bilgram, Volker A1 - Hahn, Alexander T1 - Ideation: Die Qualität Menschen- und KI-generierter Ideen im Vergleich. JF - Transfer: Zeitschrift für Kommunikation & Markenmanagement N2 - Für die Marken- und Ideenentwicklung im Produkt- und Dienstleistungsbereich sind in der Regel Marketing- und Markenmanager sowie Designer verantwortlich. Gleichzeitig wächst das Interesse am Einsatz generativer Künstlicher Intelligenz (KI) zur Ideenfindung im Markenmanagement. Diese Studie analysiert, wie KI-generierte Ideen im Vergleich zu von Menschen generierten Ideen abschneiden. Die Ergebnisse einer blinden Expertenbeurteilung zeigen, dass KI-generierte Ideen in Bezug auf Neuheit und Kundennutzen signifikant besser bewertet werden, während sie in Bezug auf die Umsetzbarkeit ähnlich abschneiden wie von Menschen generierte Ideen. Diese Ergebnisse legen nahe, dass Markenmanager in bestimmten Kontexten von der Integration generativer KI in ihren traditionellen Ideenfindungsprozess profitieren können. Y1 - 2024 SN - 2628-3409 VL - 70 IS - 4 SP - 18 EP - 23 ER -