Bewertung des Arabian Journal of Business and Management

Neue Designprinzipien für Supportsysteme für Deep-Tech-Unternehmen

Abstract

Jana Thiel und Bart Clarysse

Ausgehend von der Prämisse, dass die Gründung von Deep-Tech-Unternehmen ein komplexer und vielschichtiger Prozess ist, untersuchen wir in diesem Übersichtsaufsatz wichtige Prinzipien, die bei der Gestaltung von Unterstützungssystemen zur Inkubation oder Beschleunigung von Deep-Tech-Unternehmen zu berücksichtigen sind. Während viele zeitgenössische Unterstützungssysteme für Unternehmer speziell auf die Gründung digitaler Start-ups ausgerichtet sind, wissen wir wenig über die Mechanismen, die wichtige Ergebnisse wie die Bereitschaft und Attraktivität für Investoren im Zusammenhang mit Deep-Tech-Unternehmen beeinflussen, d. h. Unternehmen, die technologische Innovationen und wissenschaftliche Durchbrüche im Frühstadium kommerzialisieren. Wir fassen die aktuellen Erkenntnisse zu wichtigen Lernaktivitäten in solchen Unternehmen und deren Beziehung zu dem von Lean Startup inspirierten Modell von Unterstützungsprogrammen zusammen, das derzeit die unternehmerischen Ökosysteme dominiert. Aufbauend auf jüngsten empirischen Erkenntnissen zu typischen Lernaktivitäten in Deep-Tech-Unternehmen und Ergebnismustern leiten wir zwei wichtige Gestaltungsprinzipien ab, die bei der Strukturierung von Unterstützungssystemen für Unternehmen berücksichtigt werden müssen. Im Gegensatz zum vorherrschenden Lean-Start-Accelerator-Modell schlagen wir vor, dass Deep-Tech-Beschleunigungs- und Inkubationsprogramme eine lose Kopplung in zwei Dimensionen in Betracht ziehen sollten: (1) Technologie aus Kundenproblemen, um breitere Anwendungsportfolios aufzubauen, und (2) Zeit aus Ergebnismeilensteinen, d. h., um Variationen im Tempo zu ermöglichen. Diese Erkenntnisse bieten einen wichtigen Ausgangspunkt für die Praxis der Gestaltung von Venture-Support-Systemen, die auf den spezifischen Wissenskontext eines unternehmerischen Projekts zugeschnitten sind.