Dossier 10: Start-ups, Deep Tech und Wirkungsinnovation#

Das Einzeldossier soll als Online-Volltext mit Inhaltsverzeichnis, Download, Druckfunktion, Quellen, SDG-/SDG+-Block,

Dossier 10: Start-ups, Deep Tech und Wirkungsinnovation Start-ups und Deep-Tech-Unternehmen werden nicht nur nach Wachstum bewertet, sondern nach Wirkungspfad, Skalierungsrisiko und Systemnutzen.

Praxisbeispiele#

Beispiel: Ein KI-Start-up für Pflegeplanung kann Arbeitsbelastung senken, wenn es Pflegekräfte einbindet, Bias vermeidet und keine Überwachungskultur erzeugt.

Datenquellen: Geschäftsmodell, Wirkungsannahmen, Pilotdaten, Nutzungsdaten, Datenschutzfolgenabschätzung, Investitionsplan.

Bewertung: Systemnutzen, Skalierungsrisiko, Datenmacht, Governance, soziale Einbettung, Exit-Optionen.

Datenquellen und Datenqualität#

Sekundärdaten aus EU-, OECD-, UNESCO-, Destatis-, Eurostat-, BSI/ENISA- und WÖk-ID-Quellen.

Datenqualität wird nach Herkunft, Aktualität, Prüfbarkeit, Unsicherheit, Verzerrungsrisiko und Schutzbedarf bewertet.

Berechnungs-/Bewertungslogik#

Risiken und Schutzlinien#

Online- und Downloadlogik#

Das Einzeldossier soll als Online-Volltext mit Inhaltsverzeichnis, Download, Druckfunktion, Quellen, SDG-/SDG+-Block,

Dossier 10: Start-ups, Deep Tech und Wirkungsinnovation Start-ups und Deep-Tech-Unternehmen werden nicht nur nach Wachstum bewertet, sondern nach Wirkungspfad, Skalierungsrisiko und Systemnutzen.

Beispiel: Ein KI-Start-up für Pflegeplanung kann Arbeitsbelastung senken, wenn es Pflegekräfte einbindet, Bias vermeidet und keine Überwachungskultur erzeugt.

Datenquellen: Geschäftsmodell, Wirkungsannahmen, Pilotdaten, Nutzungsdaten, Datenschutzfolgenabschätzung, Investitionsplan.

Bewertung: Systemnutzen, Skalierungsrisiko, Datenmacht, Governance, soziale Einbettung, Exit-Optionen.

Sekundärdaten aus EU-, OECD-, UNESCO-, Destatis-, Eurostat-, BSI/ENISA- und WÖk-ID-Quellen.

Datenqualität wird nach Herkunft, Aktualität, Prüfbarkeit, Unsicherheit, Verzerrungsrisiko und Schutzbedarf bewertet.