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.

1. Anwendungsfälle#

 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.

2. Datenquellen#

Quelle Nutzung Datenqualität Primärdaten aus Projekt, Labor, Plattform oder Verwaltung direkte Evidenz zum Wirkungspfad hoch, wenn auditierbar und dokumentiert Öffentliche Statistik, EU-/OECD-/UNESCO-Daten, Destatis/Eurostat Vergleich, Kontext, Benchmark mittel bis hoch, je nach Aktualität Open-Science-Repositorien und Replikationsdaten Prüfbarkeit und Reproduzierbarkeit hoch, wenn persistent und kuratiert Qualitative Praxisdaten und Beteiligung Nebenwirkungen, Zugang, Akzeptanz mittel, braucht Triangulation Modellannahmen und Szenarien Zukunftswirkung und Risiken niedrig bis mittel, stets als Annahme kennzeichnen

3. Beispielhafte Bewertungsmatrix#

Kriterium Frage Score -3 bis +3 Wirkungspfad Ist die angestrebte Zustandsveränderung klar und plausibel? -3 schädlich / 0 unklar / +3 transformativ Datenqualität Sind Daten prüfbar, aktuell, geschützt und offen genug? -3 manipulativ / 0 lückenhaft / +3 auditierbar Systemwirkung Verändert das Vorhaben Rückkopplungen statt nur Outputs? -3 verschärft Risiken / 0 isoliert / +3 systemisch lernend Rechte und Schutz Sind Grundrechte, Datenschutz, Freiheit und Teilhabe gesichert? -3 verletzt / 0 ungeklärt / +3 robust geschützt Korrektur Gibt es Revisionszyklen, Beschwerde und Fehlerlernen? -3 starr / 0 ad hoc / +3 lernfähig

4. Beispielrechnung v0.1#

Gesamtprofil = 0.25*Wirkungspfad + 0.20*Datenqualität + 0.20*Systemwirkung + 0.15*Rechte/Schutz + 0.20*Korrektur/Transformation. Die Formel ist eine Arbeitsmatrix für Demonstrationen. Rote Linien wie nicht behebbare Diskriminierung, fehlende Rechenschaft oder wissenschaftliche Manipulation lösen eine manuelle Prüfung aus und dürfen nicht durch positive Einzelwerte kompensiert werden.

5. Politische und organisatorische Umsetzung#

Umsetzung kann über Pilotprogramme, Reallabore, Förderkriterien, öffentliche Beschaffung, Hochschulstrategien, Forschungsdatenräume, KI-Sandboxes, Wirkungsberichte und unabhängige Evaluation erfolgen. Demokratisch offen bleiben Tempo, Zuständigkeit, Finanzierung und Verbindlichkeit.

6. Tool- und Onlinebezug#

 Geeigneter Tool-Anker: KI-Wirkungsrisiko-Check  Online-Volltext mit Inhaltsverzeichnis, Download und Druckfunktion veröffentlichen.

 Verlinkung zu SDG-/SDG+-Referenzrahmen, Buchankern, Glossar, WÖk-IDs, Scorecards und verwandten Portalen.