Kompetenzaufbau für Wirtschaftsakteure – das fehlende Puzzlestück im Schweizer Deep-Tech-Ökosystem

Die Schweiz gilt weithin als führende Innovationswirtschaft. In internationalen Innovationsrankings schneidet sie hervorragend ab. Insbesondere ist sie im Global Innovation Index (GII) der WIPO bereits das 14. Jahr in Folge das innovativste Land der Welt. Darüber hinaus profitiert die Schweiz von einer hohen Konzentration an hochkarätigen Universitäten, Forschungsinstituten und Fachkräften im Technologiebereich. Institutionen wie die ETH Zürich, die EPFL, die Universität Zürich, die EMPA und Universitätskliniken sorgen zusammen mit einem breiteren Netzwerk an anwendungsorientierten Forschungsorganisationen für einen stetigen Strom wissenschaftlicher und technologischer Fortschritte mit kommerziellem Potenzial. In Bereichen wie Biotechnologie, Medizintechnik, Robotik, fortschrittliche Werkstoffe, Energie und künstliche Intelligenz verfügt die Schweiz über die Voraussetzungen für eine starke Deep-Tech-Wirtschaft. Unternehmen wie Anybotics und Climeworks zeigen, dass eine erfolgreiche Deep-Tech-Kommerzialisierung möglich ist.

Gleichzeitig führt wissenschaftliche Exzellenz nicht automatisch zu wirtschaftlichem Erfolg. Viele vielversprechende Deep-Tech-Unternehmen erzielen zwar erhebliche technische Fortschritte, stossen jedoch auf Schwierigkeiten, wenn es um die Erreichung eines Product-Market-Fits, die Kommerzialisierung und die Skalierung geht. Das Problem liegt daher nicht in erster Linie in der Erfindung, sondern in der Umsetzung, nämlich der Umwandlung von wissenschaftlichem Potenzial in tragfähige und wachsende Unternehmen.

Mehrere Hindernisse in diesem Zusammenhang sind bereits bekannt: (1) Der Zugang zu erheblichen Kapitalbeträgen, insbesondere in späteren Phasen des Lebenszyklus der Unternehmen. (2) Die Verbindungen zur etablierten Industrie sind oft begrenzt oder entwickeln sich zu langsam. (3) Ein weiteres viel diskutiertes Thema ist, dass Wissenschaftlern und Ingenieuren, die Gründer werden, oft die relevanten unternehmerischen Fähigkeiten fehlen. Infolgedessen konzentrieren sich die meisten Förderprogramme im Schweizer Ökosystem darauf, unternehmerische Fähigkeiten bei wissenschaftlichen Gründern zu entwickeln. In diesen Programmen werden sie dazu ermutigt, mit potenziellen Kunden in Kontakt zu treten, ihr Wertversprechen zu schärfen, ihr Geschäftsmodell zu verfeinern und ihre Investitionsbereitschaft zu verbessern. Diese Bemühungen sind nützlich und in vielen Fällen notwendig, aber unvollständig.

Unsere Forschung zeigt jedoch einen bedeutenden blinden Fleck auf: Die meisten bestehenden Förderstrukturen in der Schweiz sind darauf ausgerichtet, gründenden Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern ein Verständnis für wirtschaftliche Zusammenhänge zu vermitteln. Dem umgekehrten Weg wird hingegen weit weniger Beachtung geschenkt – sprich der Frage, wo und wie Wirtschaftsakteure lernen können, effektiv mit Deep-Tech-Unternehmen zusammenzuarbeiten. Dies ist deshalb von Bedeutung, weil die Kommerzialisierung von Deep Tech nicht allein von den wissenschaftlichen Gründerinnen und Gründern abhängt. Sie wird massgeblich auch von den zahlreichen Mitgründerinnen und Mitgründern aus der Wirtschaft, Mitarbeitenden, Investorinnen und Investoren, Coaches, Verwaltungsratsmitgliedern, Innovationsmanagerinnen und -managern, Unternehmenspartnern und weiteren Akteuren geprägt – allesamt zentrale Wirtschaftsakteure, die strategische Entscheidungen im Verlauf der Unternehmensentwicklung massgeblich beeinflussen können.

Deep-Tech-Unternehmen treiben wissenschaftsbasierte Innovationen voran und stossen dabei in Bereiche vor, in denen die üblichen Start-up-Regeln nicht mehr gelten – Kennzeichen sind lange Innovationszyklen, bahnbrechende Erfindungen und kostspielige Iterationen, um den Product-Market-Fit zu erreichen. Wenn sich Wirtschaftsakteure daher auf Annahmen und Werkzeuge stützen, die für konventionelle digitale Start-ups geeignet sind, und einem Standard-Unternehmer-Toolkit wie dem Lean-Startup-Ansatz folgen, könnten sie Schwierigkeiten haben, Deep-Tech-Unternehmen auf ihrem Weg zur Kommerzialisierung effektiv zu unterstützen. Sie erwarten möglicherweise zu früh Klarheit über Märkte und Anwendungen, interpretieren technische Unsicherheit als Schwäche statt als normales Merkmal des Prozesses oder fördern organisatorische und kommerzielle Entscheidungen, die besser zu softwarebasierten Unternehmen passen als zu Deep-Tech-Start-ups. In diesem Sinne besteht das Problem nicht nur darin, dass Wissenschaftler stärkere unternehmerische Fähigkeiten benötigen. Es liegt auch daran, dass vielen Akteuren auf der Unternehmensseite ein ausreichendes Verständnis für die Logik von Deep-Tech-Erfindungen und deren Kommerzialisierung fehlt.

Erkenntnisse aus dem Ökosystem

Um die Bedürfnisse des Schweizer Deep-Tech-Ökosystems besser zu verstehen, führten wir mehr als 30 gezielte Interviews und Folgegespräche mit wissenschaftsbasierten Technologieteams, Innovationsbüros von Universitäten, Programmmanagern von Innosuisse und Innovationsparks in der Schweiz durch. Ziel war es, herauszufinden, wo aktuelle Unterstützungsstrukturen wirksam sind, wo sie unzureichend sind und welche Kompetenzen fehlen.

Aus diesen Interviews ergab sich ein klares Muster. Die aktuellen Förderstrukturen erkennen zwar an, dass Deep-Tech-Unternehmen unternehmerische und betriebswirtschaftliche Kompetenzen benötigen. Die Erwartung und Last der Anpassung liegt jedoch weitgehend auf der Seite der wissenschaftlichen Gründer. Die vorherrschende Frage lautet, wie Wissenschaftler betriebswirtschaftliche Kenntnisse erwerben können. Weitaus seltener fragen Förderstrukturen, wie Akteure aus der Wirtschaft mit den notwendigen Fähigkeiten und Werkzeugen ausgestattet werden können, um effektiv mit Deep-Tech-Unternehmen zusammenzuarbeiten.

Diese Asymmetrie hat konkrete Konsequenzen, da sich Deep-Tech-Unternehmen in wesentlichen Punkten von vielen anderen Start-up-Umfeldern unterscheiden. Die Technologie befindet sich oft noch in der Entwicklung, während gleichzeitig kommerzielle Möglichkeiten ausgelotet werden. Die Entwicklungszyklen sind deutlich länger. Die technische Unsicherheit ist höher. Die letztendliche Anwendung und der Zielmarkt sind möglicherweise noch unklar, und es sind erhebliche Kurswechsel erforderlich. Darüber hinaus prägen regulatorische Anforderungen, Produktionsanforderungen und Kapitalintensität oft den Weg zum Markt. Unter solchen Bedingungen lassen sich Standardratschläge für Start-ups nicht einfach ohne Anpassung übertragen.

Unsere Interviews deuten darauf hin, dass viele Akteure aus der Wirtschaft in Deep-Tech-Umfelder eintreten, ohne über die entsprechenden Fähigkeiten zu verfügen, die erforderlich sind, um diese Bedingungen richtig zu interpretieren und damit umzugehen. Sie verfügen zwar möglicherweise über umfangreiche Geschäftserfahrung, aber nicht über das spezifische Wissen, das zur Bewertung und Unterstützung wissenschaftsbasierter Unternehmen erforderlich ist. Infolgedessen tragen Deep-Tech-Gründer oft eine zusätzliche Last. Sie müssen nicht nur die Technologie vorantreiben und das Unternehmen aufbauen, sondern auch immer wieder die grundlegende Logik der Deep-Tech-Entwicklung ihrem Umfeld erklären, während sie mit Coaches, Mitgründern oder Investoren zusammenarbeiten, die Standard-Unternehmerhandbücher anwenden.

Dies hat praktische Konsequenzen. Investoren bewerten den Fortschritt möglicherweise anhand ungeeigneter Zeitpläne oder Meilensteine. Potenzielle Mitgründer erwarten minimal funktionsfähige Produkte. Die ersten Mitarbeiter mit betriebswirtschaftlichem Hintergrund stehen vor Kommunikationshürden mit Deep-Tech-Gründern und wissen nicht, wie sie diese effektiv unterstützen können. Coaches wenden möglicherweise Rahmenkonzepte an, die eine verfrühte Markeneingrenzung begünstigen.

Innovationsmanager unterschätzen möglicherweise den Zeitaufwand und die Unsicherheit, die mit dem Übergang von der wissenschaftlichen Entdeckung zur kommerziellen Anwendung verbunden sind. Unternehmenspartner beurteilen möglicherweise die Reife der Technologie oder die Art der in frühen Phasen erforderlichen Zusammenarbeit falsch. Dies sind keine Versäumnisse hinsichtlich des Engagements, sondern vielmehr eine mangelnde Übereinstimmung zwischen den Bedürfnissen von Deep-Tech-Unternehmen und den Fähigkeiten der sie unterstützenden Wirtschaftsakteure. Dies führt oft dazu, dass Gründer in homogenen, technologieorientierten Teams und engen Ökosystemen verbleiben, was sie wiederum dazu zwingt, geschäftliche Aufgaben in ihren Start-ups trotz begrenzter Ressourcen und Fähigkeiten als Nebentätigkeit zu bewältigen, anstatt sich auf ihre Kernkompetenz zu konzentrieren: kontinuierliche technologische Innovation.

Und was nun?

Die Schlussfolgerung ist klar. Wenn die Schweiz die Kommerzialisierung von Deep Tech stärken will, muss der Vorbereitung der Wirtschaftsakteure, die sich mit diesen Technologien befassen, mehr Aufmerksamkeit gewidmet werden.

Dazu gehören Investoren, die stärkere Fähigkeiten benötigen, um die Potentiale wissenschaftsbasierter Innovationen zu bewerten. Dazu gehören Coaches und Mentoren, die in der Lage sein müssen, auf die Besonderheiten von Deep Tech zugeschnittene Beratung anzubieten, anstatt nur die Standardansätze für Start-ups anzuwenden. Mitgründer und Mitarbeiter, die gerne zusammenarbeiten möchten. Dazu gehören Innovationsmanager, die realistischere Annahmen über Entwicklungszeitpläne, Marktbildung und das Zusammenspiel zwischen technischen und kommerziellen Meilensteinen benötigen. Dazu gehören auch Akteure aus der Wirtschaft, die ein besseres Verständnis dafür benötigen, wie neue Technologien reifen und wie sich die Zusammenarbeit mit Deep-Tech-Unternehmen in der Frühphase von der Zusammenarbeit mit etablierteren Technologien unterscheidet.

Die Schweiz verfügt bereits über viele der Voraussetzungen für den Erfolg von Deep Tech: wissenschaftliche Stärke, institutionelle Qualität, technisches Talent und Beispiele für erfolgreiche Deep-Tech-Unternehmen. Unserer Ansicht nach ist das fehlende Element nicht die Bereitstellung zusätzlicher Ressourcen für das Business-Coaching von Wissenschaftlern, da eine solche Unterstützung im Schweizer Deep-Tech-Ökosystem bereits gut etabliert ist. Vielmehr ist das eher vernachlässigte Thema, dass auch Akteure aus der Wirtschaft verstehen müssen, nach welchen Spielregeln Deep Tech funktioniert.

Wenn die Schweiz möchte, dass mehr wissenschaftsbasierte Unternehmen im Inland wachsen und skalieren, darf sie die Herausforderung der Kommerzialisierung nicht mehr in erster Linie auf der Seite der Gründer ansiedeln. Der wichtigere nächste Schritt besteht darin, die unternehmerische Seite des Ökosystems zu stärken, nämlich die Investoren, Coaches, Mitarbeiter, Manager, Partner und unterstützenden Akteure, die darüber entscheiden, ob aus wissenschaftlichem Potenzial kommerzieller Erfolg wird.

Danksagung

Dieses Forschungsprojekt wurde von Leadership Lighthouse unterstützt.