Neue Innovationsmodelle: Herausforderungen im Wissens- und Technologietransfer FORUM AUSTRIA INNOVATIV, 30. April 2015 Priv.-Doz. Dr. Karl-Heinz Leitner Innovation und Innovationsmodelle Definitionen: Innovation ist die Durchsetzung einer neuen Kombination (J. Schumpeter) Innovation ist die wirtschaftliche Umsetzung einer Erfindung (R. Nelson) „Forschung ist die Umwandlung von Geld in Wissen, Innovation ist die Umwandlung von Wissen in Geld“ (A. Oberholz) Ausweitung des Innovationsbegriffs: Organisatorische Innovation, Service Innovation, Soziale Innovationen “Innovation ist die Hervorbringung von neuen Produkten, Prozessen, Technologien und Services, die von Märkten, Regierungen und der Gesellschaft akzeptiert werden” Innovationsmodelle: beschreiben die Art und Weise (Prozess), wie Innovationen entwickelt und am Markt durchgesetzt werden 2 Open Innovation als neues dominantes Innovationsmodell Closed Innovation Model Open Innovation Model Neuer Markt Ideen Markt Ideen Chesbrough, H. (2003): Open Innovation. The New Imperative for Creating and Profiting From Technology, Harvard University Press. Markt 3 Neue Formen der Innovation Wichtige Formen von Open Innovation User Innovation: Kunden werden zum Innovator, Ideenbringer und Entwickler Ideen und Innovation Communities: Eine Community von Individuen verbessert und entwickelt gemeinsam Produkte und Lösungen, Ideen und Wissen werden frei geteilt, Bsp. Open Source SW Entwicklung Crowdsourcing: Ausschreibung von Ideen- und Problemlösungswettbewerben Personal Fabrication: Neue Produktionstechnologien (3D Drucker) ermöglichen es Individuen zu Hause zu entwickeln und zu produzieren (Prosumer) 5 Open Science und Citizen Science Trend zur Nutzung von Social Media und Internet (Open Science) und zur Involvierung von BürgerInnen (Citizen Science) Neue Formen der Publikation und Präsentation Partizipative Datenerfassung (“Participatory Sensing”): Individuen und Communities erfassen und speichern Daten in den unterschiedlichsten Bereichen von der Medizin bis zur Kunst Datengetriebene Forschungsmethoden: ‘‘The quest for knowledge used to begin with grand theories. Now it begins with massive amounts of data“ (Wired) Beispiele: „PatientsLikeMe“: Erfassung von Daten zu Krankheitsbildern, Symptomen und Therapien „23andMe“: Genomtests für Individuen und deren Verwandte “Whole Brain Catalogue” „Science Starter“: Naturbeobachtung „Road Kill“: Wildunfälle im Straßenverkehr 6 7 Spannungsfelder Zugang und Offenheit Wettbewerb um den Zugang zu Daten, Finanzierung, Infrastruktur und Karrieremöglichkeiten Offenheit der wissenschaftlichen Forschung versus Kommodifikation und Abhängigkeit von projektbasierter- und privater Forschungsfinanzierung Partizipation und Koordination Unterschiedliche Stakeholder-Strategien versus steigender Koordinationsbedarf (Upscaling, Transfer und Standardsetzung) zu wenig Koordination kann mitunter den Innovationsprozess verlangsamen und “Kompromisslösungen” hervorbringen Ausrichtung von Forschungstätigkeiten und Motivation Unterschiedliche Motivationen: Kostensenkung, Individualisierung, Empowerment, Demokratisierung etc. Epistemologie und Qualitätssicherung Etablierte moderne Wissenschaft versus konkurrierende Ansätze (z.B. Wissen indigener Völker, Alternativmedizin) im Kampf um Legitimität und Finanzierung 8 Herausforderungen für Universitäten und Forschungseinrichtungen Neue Kooperationsmodelle zwischen Universitäten, Forschungseinrichtungen, Unternehmen, BürgerInnen und Communities Klare Regelung im Umgang mit Offenheit und Geheimhaltung (IPR, Datenschutz, Urheberrecht etc.) Definition klarer Strategien und Geschäftsmodelle (Positionierung und Rolle in Plattformen etc.) Hohe Social Media Kompetenz und Investitionen in e-Infrastructures notwendig 9 Information und Kontakt Priv.-Doz.Dr. Karl-Heinz Leitner AIT Austrian Institute of Technology Innovation Systems Department Donau-City-Strasse 1 A-1220 Vienna www.ait.ac.at Mail: [email protected]; [email protected] Projekt Homepages: www.rif2030.eu www.innovation-futures.org
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