- 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 evaluativeKünstliche 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.…

