MöglichMacher²³ – Bayerischer Hochschulpreis Entrepreneurship ist eine Auszeichnung, die das BayZiel – Bayerisches Zentrum für Innovative Lehre gemeinsam mit dem Bayerischen Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst, der vbw - Vereinigung der Bayerischen Wirtschaft e.V. und Hochschule Bayern e.V. am 19.9.2023 zum ersten Mal vergeben hat.

Damit der Wirtschaftsstandort Bayern weiter erfolgreich bleibt, braucht er Innovationskraft und Gründergeist. Insbesondere Hochschulen spielen in Bezug auf die Förderung und Vermittlung unternehmerischer Kompetenzen und beim Gründungsgeschehen eine zentrale Rolle. Das Bayerische Hochschulinnovationsgesetz hebt die Bedeutung der Unternehmensgründung an Hochschulen hervor und fördert Entrepreneurship durch verschiedene Maßnahmen wie Gründungszentren und Gründungsfreisemester für Professorinnen und Professoren. Mit dem erstmalig ausgelobten Hochschulpreis MöglichMacher werden besondere Leistungen ausgezeichnet, die sich mit hohem Engagement für die Stärkung des unternehmerischen Denkens bei Studierenden und die Förderung des aktiven Gründungsgeschehen an den Hochschulen einsetzen.

Das Team der Gründungsberatung der Hochschule Ansbach, Prof. Dr. Carolin Durst und Johannes Hähnlein, beeindruckte die Jury mit seinen innovativen Ansätzen und den in nur zwei Jahren erzielten Erfolgen. Diese umfassen nicht nur erste spannende Ausgründungen und Startups, sondern insbesondere einen spürbar gestiegenen Gründungsgeist im Umfeld der Hochschule Ansbach.

Die Gründungsberatung der Hochschule Ansbach wurde hierfür mit dem 2. Platz ausgezeichnet sowie mit einem Preisgeld in Höhe von 10.000 € honoriert und nimmt damit laut Jury eine Vorbildrolle für ganz Bayern ein.

Knowledge Science beschäftigt sich mit Konzepten, Methoden und Prozessen zur systematischen Erzeugung, Extraktion, Speicherung und Bereitstellung von Wissen zur Lösung von Problemen und lässt sich somit dem Wissensmanagement zuordnen. Kognitive Assistenten sorgen dafür, das richtige Wissen zur richtigen Zeit in der richtigen Art und Weise seinen Anwendern und Anwenderinnen bereitzustellen. Damit dies gelingen kann, kommen inzwischen zahlreiche Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zur Unterstützung unterschiedlicher Aufgaben des Wissensmanagements zum Einsatz.

Current research on entrepreneurial ecosystems focuses on conceptual frameworks as well as the characteristics of individual elements and actors. Yet, ecosystems require the contributions of different actors (such as successful entrepreneurs) to become self-sustaining. This study sheds light on the questions of how and why entrepreneurs contribute to the development and reproduction of their entrepreneurial ecosystem. Applying a qualitative, inductive approach, a data sample of 32 semi-structured interviews with startup entrepreneurs from Germany was examined. The analysis reveals, that, amongst the personal traits of entrepreneurial passion and altruism, a perceived affiliation, reciprocity with and gratitude to the entrepreneurial ecosystem and its actors, influenced by antecedent experiences and relationships, are the core predictors for contribution activities such as mentoring, peering, or passing on experiences. These empirical insights are synthesized in a dynamic model, which adds further theoretical grounding to research on causal mechanisms and microfoundations in entrepreneurial ecosystems.

Dieses essential gibt einen Überblick über verschiedene Go-to-Market-Strategien für zweiseitige digitale Plattform-Geschäftsmodelle. Zunächst liegt der Fokus auf den Strategien zur sequenziellen, simultanen und viralen Kundenakquise. Im zweiten Teil zeigt der Beitrag, mit welchen Faktoren man positive Interaktionen fördert, um eine kritische Masse an Nutzern zu gewinnen.

Ambidextrie im Innovationsmanagement bezieht sich auf die Fähigkeit eines Unternehmens, sowohl das Kerngeschäft zu stärken (Exploit) als auch mit neuen Angeboten in bestehenden oder neuen Märkten zu agieren (Explore). Dabei besteht die Herausforderung darin, beide Innovationsmodi in einer komplementären Art und Weise einzusetzen, anstatt sich auf einen der beiden Modi zu beschränken. Eine ambidextre Ausrichtung und die Fähigkeit, beide Innovationsmodi, Exploit und Explore, gleichzeitig und in dem Maß einzusetzen, das die Umstände erfordern, ermöglicht es Unternehmen, schnell auf Veränderungen in der Branche zu reagieren und sich langfristig im Markt zu behaupten. Für eine erfolgreiche Umsetzung von Ambidextrie im Innovationsmanagement spielen die Unternehmenskultur, der Führungsstil resp. das Führungsverständnis ebenso eine Rolle, wie Grundsatzentscheidungen in Bezug auf die Digitalisierung. Es ist entscheidend, dass Unternehmen die Potenziale von Ambidextrie erkennen und lernen, den Exploit- und Explore-Modus gezielt und optimal einzusetzen, um langfristig Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Dieser Grundlagenartikel fokussiert insbesondere auf die im weiteren Heft weniger angesprochenen Themenbereiche. Er ordnet die Ambidextrie im Innovationsmanagement anhand der Themenfelder Kultur, Führung und Digitalisierung ein und liefert Argumente, weshalb die Akzeptanz und Nutzung von Ambidextrie zu Wettbewerbsvorteilen führen.

Artificial Intelligence (AI) is drastically transforming the world around us. Rather than replacing humans, hybrid intelligence combines human and machine intelligence to leverage each of their individual strengths. We summarize different requirements and approaches identified to achieve hybrid intelligence and focus on conversational AI to build a cognitive agent that supports knowledge management within an organization. The agent automatically extracts knowledge from artifacts provided or published by the us- ers. In addition, the knowledge base steadily grows while the agent talks to the users and the users provide feedback and the system is continuously learning to extract new types of entities and relations to answer more questions based on the knowledge graph and to access other sources of information. The first types of entities and relations extracted already support users in finding colleagues with relevant skills or inter- ests. Based on information provided by the agent, collaboration among employees and, thus, knowledge sharing and transfer is encouraged. The collaboration between the cognitive agent as an AI artifact and employees combined with a system that learns and adapts while in use stressing explainability and trust in its answers entails a step towards hybrid intelligence.