Rückblickend erscheinen Vorhersagen, die sich nicht erfüllt haben, als absurd und lächerlich. Sei es der Präsident der Michigan Savings Bank, der Henry Fords Automobil als Modeerscheinung bezeichnete, Thomas Watson, der annahm, dass es maximal einen Markt von fünf Computern geben würde oder ein Journalist der New York Times, der vorhersagte, dass Apple niemals ein Mobiltelefon auf dem Markt platzieren würde. Das Gefühl einer deterministischen Notwendigkeit stellt sich bei der ex-post Beurteilung von Innovationsvorhersagen ein. Das „Ich-hab’s-doch-gewusst-Phänomen“ wird als Rückschaufehler (engl. Hindsight-Bias) bezeichnet.
In der vorliegenden Seminararbeit wird deshalb die Möglichkeit erläutert, inwiefern die Prognosefehler der Vergangenheit eine Lehre für die Vorhersage für zukünftige Disruptionen sind. In dem ersten Abschnitt wird auf den Hindsight-Bias eingegangen. In dem zweiten Abschnitt werden disruptive Innovationen charakterisiert und es wird auf die ex-post-Identifikation eingegangen. Daraus wird die ex-ante-Vorhersage der Innovationen abgeleitet und zuletzt ein Fazit gezogen.
“The horse is here to stay”: Mistaken technological predictions
Wie konnen disruptive Innovationen vorhersehbar werden?
Zeppelin University
Ruckschaufehler - Der verzerrte Blick auf die Vergangenheit
Ruckblickend erscheinen Vorhersagen, die sich nicht erfullt haben, als absurd und lacherlich (Roese & Vohs, 2012). Sei es der Prasident der Michigan Savings Bank, der Henry Fords Automobil als Modeerscheinung bezeichnete, Thomas Watson, der annahm, dass es maximal einen Markt von funf Computern geben wurde oder ein Journalist der New York Times, der vorhersagte, dass Apple niemals ein Mobiltelefon auf dem Markt platzieren wurde (Szczerba, 2015). Das Gefuhl einer deterministischen Notwendigkeit stellt sich bei der ex-post Beurteilung von Innovationsvorhersagen ein. Das „Ich-hab's-doch-gewusst-Phanomen“ (Dobelli, 2014, S. 58) wird als Ruckschaufehler (engl. Hindsight-Bias) bezeichnet (Pennington, 1981). In der vor- liegenden Seminararbeit wird deshalb die Moglichkeit erlautert, inwiefern die Prognosefehler der Vergangenheit eine Lehre fur die Vorhersage fur zukunftige Disruptionen sind. In dem ersten Abschnitt wird auf den Hindsight-Bias eingegangen. In dem zweiten Abschnitt werden disruptive Innovationen charakterisiert und es wird auf die ex-post-Identifikation eingegangen. Daraus wird die ex-ante-Vorhersage der Innovationen abgeleitet und zuletzt ein Fazit gezogen.
Insgesamt existieren 88% der Fortune 500 Unternehmen aus 1955 60 Jahre spater nicht mehr (Kolev, Goldstein, & Grossmann, 2015). Dies zeigt, wie entscheidend die Anpassung von Or- ganisationen an ein sich veranderndes Marktumfeld sowie die damit verbundene Antizipation erfolgreicher Geschaftsmodelle und Innovationen sind. Jedoch ist es retrospektiv offensicht- lich, dass sich das Automobil gegen das Pferd durchsetzen, der Computer der breiten Offent- lichkeit zuganglich oder das iPhone zu einem erfolgreichen Produkt avancieren wurde. Dadurch dass der Urteilende das Ergebnis der Entscheidung kennt, resultiert eine solche sta- tische Betrachtung in einem verzerrten Ursache-Wirkungs-Zusammenhang (Fischhoff, 2003). Neben hohen individuellen Anreizen, die Innovationen der Konkurrenz zu stigmatisieren, sind es systematische Beurteilungsfehler, die das heutige Bild retrospektiv verzerren. Problema- tisch hierbei ist, dass sich der Beurteilende in diesem Moment fur einen guten Propheten halt und im Rahmen des Overconfidence-Bias einer systematischen Uberschatzung unterliegt. Die Simplizitat der ex-post-Beurteilung ist aufgrund des mangelnden Ergebniswissens nicht mit der Komplexitat der ex-ante-Prognose vergleichbar (Pennington, 1981).
Die ex-post Prognose von disruptiven Innovationen
Joseph A. Schumpeter bezeichnet die schopferische Zerstorung als ein fur „den Kapitalismus wesentliche[s] Faktum“ (Schumpeter, 2018, S. 116), das somit als ein zentraler Bestandteil des Wirtschaftssystems funktioniert. Demnach stehen sich Schopfung (Innovation) und Zer- storung (Selektion) diametral gegenuber. BOWER und CHRISTENSEN begrunden die Erfor- schung von disruptiven Innovationen1 und argumentieren, dass etablierte Akteure in einem Markt eine Starke bei inkrementellen Produktveranderungen aufweisen. Somit sind sie in der Lage, ihre Wertschopfung sich graduell verandernden Kundenanforderungen anzupassen (Bower & Christensen, 1995). Dementsprechend resultiert eine geringe Zahlungsbereitschaft respektive eine geringe Bereitschaft qualitative Produkte zu kaufen, in einer verstarkten Anfalligkeit fur disruptive Innovation (Christensen, 1997).2 Neben der Sichtweise, dass Markte aufgrund unterschiedlicher Charakteristika anfallig fur disruptive Innovationen sind, herrscht die Meinung vor, dass bei einem fruhzeitigen Erkennen von disruptiven Innovationen das Management rechtzeitig GegenmaBnahmen ergreifen kann. Somit kann die Chance genutzt wer- den, um aus der potentiellen Bedrohung einen Wettbewerbsvorteil zu erzeugen (Adner, 2002; Danneels, 2004; Hang, Chen, & Yu, 2011; Schmidt & Druehl, 2008). Die ex-ante Vorhersage gilt in der Literatur aufgrund unterschiedlicher Ursachen als problematisch (Govindarajan & Kopalle, 2006; Nagy, Schuessler, & Dubinsky, 2016; Myers, Sumpter, Walsh, & Kirchhoff, 2002; Paap & Katz, 2004). Die Definition der disruptiven Innovation erlaubt keinen Ruckschluss auf die Innovation an sich, da sie in der Forschung uneinheitlich ist.3 AuBerdem ist diese Richtung der Innovationsforschung nicht in der Lage zu erklaren, warum fur Innovationen fur die eine Organisation disruptiv sind und fur die andere nicht (Nagy, Schuessler, & Dubinsky, 2016). Zudem konnen nur Innovationen als disruptiv bezeichnet werden, die den Markt in einer entscheidenden Weise verandert haben. Die restlichen, potentiell disruptiven, jedoch gescheiterten Innovationen werden im Rahmen des „Surviorship Bias“ nicht betrachtet.
Alternative Pfade und Prognoseillusion
Der Prozess der Innovationsfuhrung ist durch eine Pfadabhangigkeit bestimmt, bei der sich die Kreuzungspunkte nicht deterministisch, sondern chaotisch verhalten (Taleb, 2005). Sto- rungen innerhalb der Kreuzung oder uberlagernde Pfade konnen Einfluss auf das Ergebnis der Handlung ab dem Kreuzungspunkt haben. Aufgrund der Vielzahl von alternativen Pfaden ist im Ausgangspunkt die Innovationsprognose ungewiss. Marktteilnehmer besitzen keine voll- standige Informationstransparenz und entscheiden begrenzt rational (Simon, 1993). Unge- wissheit hinsichtlich diskontinuierlicher Praferenzen des Marktes stellt die Grundlage fur Prog- nosefehler dar (Brody, 1993; Tripsas 2008). Hieraus ergibt sich das Innovationsdilemma, in dem Akteure aufgrund der alternativen Pfade sowie der Informationsasymmetrien unsicher sind, welche Innovation durch den Markt angenommen werden (Christensen, 1997; Danneels, 2004). Es ist der Trade-off zwischen dem bestehenden Geschaftsmodell und der Geschafts- modellinnovation, welcher die ex-ante-Prognose verhindert (Bower & Christensen, 1995).4 Eine Minimierung des pfadabhangigen Risikos ware fur Organisationen dann gegeben, wenn alle moglichen Pfade, respektive alle verfugbaren Innovationen, explorativ evaluiert werden. Dieser Trade-off besteht darin, dass bei maximalen Suchkosten das Disruptionsrisiko gegen ein Minimum konvergieren. Eine Maximierung der Suchkosten, respektive der Forschungs- und Entwicklungskosten, schrankt jedoch die Wettbewerbsfahigkeit erheblich ein, sodass die Wahrscheinlichkeit eines Sterbens der Organisation steigt. Dementsprechend ist hier das Optimum aus Innovationsmaximierung und Transaktionskostenminimierung zu finden.
Die Tragweite der Pfadabhangigkeit wird durch Philip E. Tetlock beschrieben. Dabei hat er 82.361 binare Vorhersagen (0 = trifft nicht zu; 1 = trifft zu) von 284 Experten untersucht und ist zu dem Schluss gekommen, dass die Erfolgswahrscheinlichkeit dem Zufall entspricht (Tetlock, 2005). Die Illusion, dass durch Expertenwissen genauere Aussagen uber die Zukunft getroffen werden konnen, verhindert die ex-ante-Vorhersage von disruptiven Innovationen.
Der Case-Study-Charakter der Beurteilung von disruptiven Innovationen fuhrt ferner zu einer systematischen Uberschatzung von geringen Wahrscheinlichkeiten. Hierbei folgt die Untersu- chung disruptiver Innovationen einem induktiven Ansatz und weniger einem deduktiven. Wenn aufgrund der Induktion retrospektiv dynamische Effekte und alternative Pfade (wahrgenom- mene Uberraschungen) unterschatzen werden, werden die Hypothesen ubermaBig schwa- chen Tests unterzogen, sodass Individuen wenig Grund finden, die Hypothesen zu verandern (Fischhoff, 2003). Das Ergebniswissen, das bei der ex-post-Betrachtung vorliegt, fehlt bei der ex-ante-Prognose. Die Prognoseillusion verklart den Blick auf die Zukunft, in der disruptive Innovationen aufgrund ihres in FuBnote 1 beschrieben Charakters nicht vorhergesagt werden konnen. Zu diskutieren ist jedoch, ob Innovationen ungeachtet ihres Veranderungsgrades nicht dennoch vorhergesagt werden konnen.
Die Perspektive der oberen Ebene und Intrapreneurship
Neues entsteht nach Peter Drucker immer dort, wo das Unerwartete vorherrscht, respektive der unerwartete Erfolg, der sich aus Inkongruenzen, Prozessbedarfen, Mikrostrukturen (Industrie- und Marktstrukturen), Makrostrukturen (bspw. die Demographie), Wahrnehmungsver- anderungen der Konsumenten, neuem Wissen oder vereinfacht einer genialen Idee ergeben kann (Drucker, 2015). Obwohl disruptive Innovationen per Definition nicht vorhersehbar sind und einzelne Organisationen starker betreffen als andere, verfolgen Unternehmen erfolgrei- chere Strategien als andere, um Innovationen fruhzeitig zu erkennen. Ein Erklarungsansatz bietet die Perspektive der oberen Ebene (engl. „upper echelon perspective“), respektive der Ansatz, dass die Organisation das Spiegelbild des Managements darstellt (Hambrick & Mason, 1984). Favorable Eigenschaften der Manager, zur Erhohung der Innovationsfahigkeit des Un- ternehmens sind beispielhaft visionar und moglichmachend (Day & Schoemarker, 2008), Pio- niergeist und Risikoaffirmation (Miller, 1983), ein breites Interessenspektrum, Flexibilitat und ein Laissez-Faire-Fuhrungsstil (Miller & Toulouse, 1986) sowie einem generellen Interesse an anspruchsvollen Technologien (Yadav, Prabhu, & Chandy, 2007). Im Umkehrschluss bedeutet die Perspektive, dass das Management auch einen signifikanten Einfluss auf eine scheiternde Innovationsbereitschaft hat. Mit einer steigenden OrganisationsgroBe nimmt der individuelle Einfluss des Top-Managements ab und wird ferner durch interne Kontrollmechanismen sowie einer spezialisierten Forschungs- und Entwicklungsabteilung unterstutzt (Burgelmann, 1994). Insgesamt erfordert der Innovationsprozess ein gewisses MaB an Zeit und kognitiven Res- sourcen. AuBerdem weist der Innovationsprozess hohe Arbeitsplatzanforderungen auf, damit Neuerungen und neues Denken hervorgebracht werden konnen (Hambrick, Finkelstein, & Mooney, 2005). Um diese Anforderungen auszugleichen, hat sich der Ansatz des Intrapreneurship etabliert, um den Innovationsprozess aus der strategischen in die normative Planungs- ebene zu elaborieren (Bostjan & Hisrich, 2003). Durch Empowerment der gesamten Organisation im Innovationsprozess, konnen Innovationen fur alle Ebenen des Unternehmens durch die Mitarbeitenden selbst identifiziert und klassifiziert werden. Aus diesem integrativen Kon- zept ergibt sich, dass sich aus dem Top-Down Ansatz der bisherigen Innovationsfuhrung ein retrogerader Ansatz entwickelt (Fromhold-Eisebith & Eisebith, 2005). Ferner ist Intrapreneurship ein Ansatz, welcher der Identifikation neue Geschaftsmodelle, der Antizipation von Produkt-, Dienstleistungs- sowie Prozessinnovationen, der Selbsterneuerung sowie einer all- gemeinen Verbesserung der Proaktivitat dient (Bostjan & Hisrich, 2003)5
Zusammenfassung und Ausblick
Hinsichtlich der Forschungsfrage der vorliegenden Seminararbeit gilt, dass disruptive Innova- tionen aufgrund ihres Charakters nicht vorhersehbar sind. Aus Ruckschaufehlern sowie Prog- noseillusionen heraus, entsteht das Dilemma des Innovators, welches darin besteht, dass zum Betrachtungszeitpunkt nicht vorhergesagt werden kann, welche Innovationen ex-ante erfolg- reich sein werden. Pfadabhhangigkeiten und alternative Pfade erschweren die Vorhersage, weshalb das Management von Organisationen das risikoadjustierte Optimum der Suchkosten fur Innovationen wahlen sollte. Nichtdestrotz konnen sich Unternehmen einen Wettbewerbs- vorteil durch ein innovationsfreudiges Management oder einer agilen Organisationsstruktur durch Umsetzung von intra-organisationalen Ansatzen wie dem Intrapreneurship oder inter- organisationalen Kooperationen mit Stakeholdern wie im Rahmen der Open Innovation sichern und so Innovationspotentiale heben.
Literaturverzeichnis
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Brody, H. (1993). Great expectations: why predictions go awry. Journal of Consumer Marketing, 10 (1), S. 23 - 27.
Burgelmann, R. A. (1994). Fading Memories: A Process Theory of Strategic Business Exit in Dynamic Environments. Administrative Science Quarterly, 39 (1), S. 24 - 56.
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Christensen, C. M. (1997). The Innovator's Dilemma. The Revolutionary Book That Will Change The Way You Do Business (2. Ausg.). New York: Collins Business Essentials.
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Danneels, E. (2004). Disruptive technology reconsidered: A critique and research agenda. Journal of Product Innovation Management, 21 (4), S. 246-258.
[...]
1 Disruptive Innovationen weisen einen Prozesscharakter auf, der unterschwellig am Werk ist, plotzlich auftritt und etablierte Unternehmen aus dem Markt verdrangt (Christensen & Raynor, 2003). AuBer- dem sind disruptive Technologien in der Regel mit der Ersetzung von etablierten Unternehmen durch (neueintretende) Marktteilnehmer verbunden (Danneels, 2004). Ferner konnen Disruptionen in Ge- schaftsmodell- und Produktdisruption sowie disruptiver Technologien unterschieden werden (Markides, 2006). Aus pragmatischen Grunden werden in der vorliegenden Arbeit diese Begriffe synonym verwendet. Jedoch ist vor allem seit der theoretischen Grundlegung durch CHRISTENSEN der Begriff der „disruptiven Innovation" in einem sehr groBen AusmaB verwendet worden und ein inflati- onarer Gebrauch kann beobachtet werden (Weisenbach Keller, 2005).
2 Daruber hinaus werden in der Forschung weitere Faktoren diskutiert, welche die Anfalligkeit fur disruptive Innovationen erhohen. Diese sind ein geringer Nachfrageuberhang (Foster, 1986), ein stati- scher Markt, der durch wenige neueintretende oder ausscheidende Unternehmen charakterisiert ist (Gort & Klepper, 1982), der Position im industriellen Lebenszyklus (Agarwal & Gort, 1996), Homo- genitat der angebotenen Guter (Adner & Zemsky, 2001) sowie hohe Markteintrittsbarrieren (Kassicieh & Rahal, 2007; Porter, 1985; Rafii & Kampas, 2002). Ferner sind Markte mit hoher Konzentration anfallig fur Disruption, in denen wenige etablierte Unternehmen den Wettbewerb dominieren (Strebel, 1987). Dazu kommen weitere exogene Faktoren (Tripsas, 2008), wie beispielsweise der Einfluss von Lobbyverbanden (Hwang & Christensen, 2008).
3 Disruptive Innovationen konnen nach ihrer Funktionalitat funktionale sowie Marktcharakteristika un- terschieden werden. Aus pragmatischen Grunden wird auf die Definitionsproblematik nicht weiter eingegangen. Fur die Definition nach der Funktionalitat, die disruptive Innovation nach dem Kosten- vorteil gegenuber bestehenden Produkten definiert (Pull-Innovation), vgl. Bower & Christensen, 1995; Christensen, Baumann, Ruggles, & Stadtler, 2006; Paap & Katz, 2004; Christensen, Horn, & Johnson, 2008; Paap & Katz, 2004. Fur die Definition der disruptiven Innovation nach den Markteigenschaften (Push-Innovation), vgl. Danneels, 2004; Markides, 2006; Tellis, 2006.
4 Ferner argumentieren Michael Hannan und John Freeman fur eine strukturelle Tragheit, die Organi- sationen an rationalen Entscheidungen in den Knoten hindert (Hannan & Freeman, 1977). Dement- sprechend gilt, dass selbst wenn eine Organisation ein disruptives Innovationspotenzial erkennt, diese aufgrund von Sunk-Cost-Fallacy, internen Widerstanden politischen Spielen sowie Pfadabhan- gigkeiten nicht unmittelbar umsetzen kann (Carroll, 1984; Mast, 2016; Singh & Lumsden, 1990).
5 Neben dem Intrapreneurship werden inter-organisationale Ansatze der Innovationsforschung, wie beispielsweise die Open Innovation, diskutiert, vgl. hierzu Chesbrough & Crowther, 2006. Aus pragmatischen Grunden wird auf diesen Anstaz in der vorliegenden Arbeit nicht weiter eingegangen.
- Citation du texte
- Anonyme,, 2019, Mistaken Technological Predictions. Wie können disruptive Innovationen vorhersehbar werden?, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1034402
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