Gerade in einer frühen Unternehmensphase müssen viele grundlegende Entscheidungen gleichzeitig getroffen werden: Wer ist die richtige Zielgruppe? Welches Problem wird wirklich gelöst? Wie gross ist der Markt? Welcher Nutzen überzeugt potenzielle Kunden? Und welche Annahmen sollten zuerst getestet werden?
Für junge Unternehmen sind genau diese Fragen entscheidend. Gleichzeitig fehlt oft das Budget für umfangreiche Marktstudien oder lange Strategieprojekte.
Generative KI eröffnet hier neue Möglichkeiten. Recherche, Strukturierung, Perspektivwechsel und erste Validierungsschritte lassen sich deutlich schneller durchführen, wenn die richtigen Methoden dahinterstehen.
Genau darum ging es im Münchner Kooperationsformat mit der Ludwig-Maximilians-Universität München: Strategiearbeit und KI-gestütztes Prototyping wurden am eigenen Vorhaben verbunden.
18 junge Gründer/innen, fünf Teams
Die verbindliche unterschriebene Teilnehmerliste umfasst 18 junge Gründer/innen. Sie arbeiteten in fünf Teams an eigenen Vorhaben. Diese Personen werden nicht als 18 Unternehmen gezählt.
Die Kooperation verband die Perspektiven junger Gründungsteams mit Methoden und Erfahrungen aus der Unternehmenspraxis.
dockyard.ventures GmbH mit Julian Eberling und Hübner Management GmbH verbanden im Münchner Kooperationsformat Strategiearbeit und KI-Prototyping. Das Format fand im Rahmen des Erasmus+-Projekts MMIND statt, betreut durch die Nationalagentur AIBA.
Im Mittelpunkt stand ein klarer Grundsatz: Jede Methode wurde direkt auf das eigene Vorhaben angewendet.
Von der Unternehmens-DNA bis zur Marktvalidierung
Der Trainingstag führte die Teilnehmenden Schritt für Schritt durch zentrale Fragen des Unternehmensaufbaus.
Zu Beginn ging es darum, die eigene Ausgangslage zu schärfen: Warum gibt es das Unternehmen? Welche Kompetenzen und Zugänge sind vorhanden? Welche Marktsegmente sind besonders interessant?
Darauf aufbauend arbeiteten die Teilnehmenden an Ideal Customer Profiles, Marktpotenzialen und Value Propositions. Anschliessend wurden Geschäftsmodelle skizziert und mögliche Vertriebswege betrachtet.
Ein besonderer Fokus lag auf den kritischen Annahmen hinter einer Geschäftsidee.
Statt diese einfach als gegeben anzunehmen, wurden sie sichtbar gemacht, priorisiert und mit passenden Validierungsmethoden verbunden. Dazu gehörten beispielsweise qualitative Interviews, Landing-Page-Tests, Fake-Door-Experimente, Demo Pitches oder Wizard-of-Oz-Ansätze.
So entstand aus einer zunächst oft offenen Geschäftsidee eine strukturierte Abfolge von überprüfbaren nächsten Schritten.
KI als Sparringspartner für unterschiedliche Aufgaben
Im Training kamen mehrere KI-Werkzeuge zum Einsatz.
Claude unterstützte unter anderem bei Standortbestimmung, Value Proposition, Geschäftsmodell und Hypothesenbildung. ChatGPT wurde für Formulierungsvarianten, Perspektivwechsel und Gegenprüfungen genutzt. Gemini ergänzte die Arbeit durch Recherche und multimodale Analyse, während Perplexity für quellenbasierte Markt- und Wettbewerbsrecherche eingesetzt wurde.
Mit Lovable konnten darüber hinaus erste klickbare Produkt- und Website-Entwürfe entstehen.
Der entscheidende Lernpunkt war dabei nicht, möglichst viele Tools kennenzulernen. Vielmehr ging es darum zu verstehen, welches Werkzeug für welchen Arbeitsschritt sinnvoll ist und wo die fachliche Beurteilung weiterhin beim Menschen bleiben muss.
Konkrete Ergebnisse für jedes Vorhaben
Am Ende des Trainingstages hatten die Teilnehmenden für ihre eigenen Vorhaben zentrale Bausteine erarbeitet.
Dazu gehörten:
eine Standortbestimmung mit WHY, Kompetenzen und Zugängen
ein priorisiertes Zielsegment mit beschriebenem Ideal Customer Profile
eine formulierte Value Proposition
ein skizziertes Geschäftsmodell
kritische Annahmen mit passenden Validierungsmethoden
eine priorisierte Roadmap für die nächsten Schritte
Die erarbeiteten Methoden sind auch auf bestehende Produkte, Segmente und Wachstumsfragen von KMU übertragbar.
Lernen voneinander
Ein weiterer wichtiger Bestandteil des Trainingstages war der Austausch untereinander.
Da die Teams dieselben Methoden parallel auf unterschiedliche Vorhaben anwendeten, entstanden neue Perspektiven. Junge Gründer/innen brachten ihre Ideen ein; die Begleitung verband sie mit Fragen aus der Unternehmenspraxis.
So wurde aus dem Training nicht nur eine individuelle Arbeit am eigenen Vorhaben, sondern ein gemeinsamer Lernprozess.
KI in der Praxis: Von der Idee zur testbaren Hypothese
Das Praxisbeispiel aus München zeigt, wie KI bereits sehr früh im Unternehmensaufbau sinnvoll eingesetzt werden kann.
Nicht, um Geschäftsentscheidungen automatisch zu treffen, sondern um schneller zu recherchieren, Annahmen zu hinterfragen, Zielgruppen zu schärfen und die nächsten Schritte systematisch vorzubereiten.
Der wichtigste Effekt liegt dabei nicht in einem einzelnen Ergebnis. Die Teilnehmenden verfügen nach dem Training über eine Methode, mit der sie neue Produkte, Zielgruppen und Geschäftsideen künftig selbstständig weiterentwickeln und testen können.
