Digitale Technologien und insbesondere KI verändern die Art und Weise, wie regionale Innovationsökosysteme entstehen, funktionieren und sich weiterentwickeln. Unternehmen, junge technologieorientierte Marktakteure, öffentliche Organisationen und zivilgesellschaftliche Einrichtungen agieren zunehmend in datenintensiven Umgebungen, in denen Entscheidungen auf algorithmischen Analysen basieren und Wertschöpfung in vernetzten Strukturen erfolgen. Diese Entwicklungen eröffnen neue Möglichkeiten für kooperative Innovationsprozesse, erhöhen zugleich aber die Anforderungen an die Auswahl geeigneter Technologien und Plattformen, an die Qualität datenbasierter Entscheidungen sowie an die Fähigkeit von Organisationen, sich in dynamischen technologischen Umgebungen zu orientieren (Adner 2017; Jacobides et al. 2018).Für Berlin mit seiner ausgeprägten Innovations- und Technologielandschaft ergibt sich daraus ein besonderer Handlungsbedarf, die Wechselwirkungen zwischen KI-gestützten Entscheidungsprozessen, digitalen Plattformlogiken, organisationaler Transformation und technologischer Infrastruktur systematisch zu untersuchen. Dieser Handlungsbedarf steht im Einklang mit der nationalen Hightech-Strategie (BMBF 2021) sowie mit den europäischen Anforderungen an die Entwicklung, Erprobung und Validierung vertrauenswürdiger KI-Systeme. Insbesondere die im EU-AI-Act vorgesehenen KI-Reallabore gemäß Artikel 57 (EU AI Act, Art. 57)unterstreichen die Notwendigkeit, KI-Anwendungen in realen organisatorischen und ökosystemischen Kontexten zu analysieren, zu erproben und evidenzbasiert weiterzuentwickeln. Dabei stellt sich unter anderem die Frage, wie sich durch die Wahl geeigneter KI-Technologien oder Plattformen Innovationsvorhaben wirksamer und effizienter umsetzen lassen und wie sich solche Entscheidungen auf das Zusammenspiel der Akteure im regionalen Innovationsökosystem auswirken (Raisch & Krakowski 2021). Diese Fragestellungen betreffen junge technologieorientierte Unternehmen, etablierte KMU, Familienunternehmen, öffentliche Einrichtungen und intermediäre Akteure in gleicher Weise, wobei insbesondere KMU vor spezifischen Herausforderungen bei Orientierung, Implementierung und Skalierung von KI-Lösungen stehen (OECD 2021). KI-InnoX nimmt diesen Bedarf auf und verbindet technologische, ökonomische und gesellschaftliche Perspektiven in einem interdisziplinären Forschungsansatz. Die HWR bringt Expertise in digitalen Plattformökosystemen, KI-gestützten Entscheidungsprozessen sowie organisationalen und unternehmerischen Dynamiken, insbesondere in KMU, ein. Die HTW ergänzt dies um technische Kompetenzen in der Entwicklung, Erprobung und dem Benchmarking konkreter KI-basierter Lösungen sowie der Bewertung technologischer und plattformspezifischer Optionen, auch in experimentellen Settings. Die ASH untersucht die Akzeptanz, Nutzungsvoraussetzungen und Kompetenzanforderungen im Umgang mit digitalen Anwendungen und analysiert die rechtlichen und strukturellen Rahmenbedingungen ihres Einsatzes. Außeruniversitäre Forschungseinrichtungen ergänzen das Projekt um methodische und theoretische Tiefe, während Unternehmerverbände und die Industrie- und Handelskammer eine praxisnahe Rückkopplung sicherstellen. Gemeinsam entsteht eine Forschungs- und Transferbasis, die einen Beitrag zur evidenzbasierten Gestaltung eines zukunftsfähigen regionalen Berliner Innovationsökosystems leistet.

• Prof. Dr. Christina Kratsch (Projektleitung)
• Prof. Dr. Stefan Wittenberg (Projektleitung)

IFAF

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