LONDON (IT BOLTWISE) – Das Bernard Kozel StartUp Program @ Saunders am Rochester Institute of Technology bringt Studierende in einem 12-wöchigen Sommerformat in die Praxisgründung. Im Mittelpunkt steht intensive Customer Discovery: Teams sollen erst reale Probleme verstehen und erst danach an Lösungen arbeiten. Zu den geförderten Ideen zählen ein Wearable für Head-Impacts im Sport sowie eine Plattform, die Künstler bei der Erkennung und Meldung unautorisierter Kopien unterstützt. Für die 25. Sommerkohorte 2027 werden Bewerbungen fortlaufend angenommen.
🧠 KI & Robotik auf Google News abonnierenIm Startup-Umfeld gilt das Mantra „bauen und hoffen“ als schnelle Abkürzung – das Bernard Kozel StartUp Program @ Saunders am Rochester Institute of Technology dreht diesen Reflex jedoch bewusst um. Der 12-wöchige Sommerlehrgang, der aktuell in der 24. Kohorte läuft, verlangt von angehenden Gründerinnen und Gründern vor allem eines: intensive Customer Discovery. Statt ihre Produkte gleich in den Vordergrund zu stellen, sollen sie potenzielle Nutzerinnen und Nutzer wiederholt befragen, um das dahinterliegende Problem zu verstehen, bevor sie Zeit in ein Business Model oder einen Pitch stecken. Genau diese Reihenfolge wird im Programm als zentraler Lernpfad beschrieben, nicht als nettes Zusatztool.
Die praktische Logik dahinter ist vergleichsweise technisch: Customer Discovery wirkt wie ein Validierungs-Loop, der Annahmen über Nachfrage, Kontext und echte Schmerzpunkte in überprüfbare Hypothesen übersetzt. Wer im Gespräch zu früh über Features spricht, riskiert, dass Feedback am Bedarf „vorbei“ läuft – weil die befragten Personen eher auf bereits vorgestellte Ideen reagieren als auf die tatsächlichen Arbeitsabläufe. Das Programm trainiert deshalb explizit das Zuhören, und zwar so lange, bis ein Problem klar genug ist, um es in eine präzisere Lösung zu übersetzen. Für Anthony Testa, Program Director, beginnt eine tragfähige Geschäftsidee laut eigener Aussage sogar dort: „Every viable business starts with relentless customer discovery. If you don’t fully understand the problem, you cannot build the solution.“
Dass dieser Ansatz messbar in die Produktarbeit hineinwirkt, zeigen zwei Beispiele aus der laufenden Kohorte. Das Startup Impulse entwickelt einen Wearable-Head-Impact-Sensor für Athleten, der kleiner als ein AirPods-Gehäuse sein soll und sich an einem Helm befestigen lässt. Die Idee ist, Einschläge in Echtzeit zu überwachen und Coaches oder Athletic Trainer zu alarmieren, sobald ein Treffer einen vorher definierten Risiko-Threshold überschreitet. Entscheidend ist hier weniger die Sensoridee an sich als die Art, wie sie im Team konkretisiert wurde: Laut Beschreibung haben die Gründer Coaches, Athletic Trainer und Eltern befragt – und dabei bewusst Gespräche vermieden, die das eigene Produktgedankengerüst zu stark lenken. Luca Chiossone fasst die Erfahrung entsprechend zusammen: „When you’re working on something cool and technical, of course you want to talk about it. But learning to just listen is something I take away a lot from this experience.“
Auch Guardivo verfolgt einen daten- und prozessgetriebenen Validierungsweg, allerdings aus der Perspektive von Rechteinhabern. Das Startup baut eine Plattform, die Künstler dabei unterstützen soll, unautorisierte Kopien ihrer Arbeiten online zu erkennen und anschließend Takedown-Requests zu erstellen. Nach „hunderten“ Gesprächen mit potenziellen Nutzern hat Guardivo die Benutzeroberfläche deutlich umgestellt: Statt eines breiten Streams von Suchergebnissen entstand ein filterbares Dashboard, mit dem Künstler zwischen vergleichsweise harmlosen Reposts und Fällen unterscheiden können, die eher als kommerziell relevante Urheberrechtsverletzung einzustufen sind. Damit verschiebt sich der Fokus von „viel Suchtreffer, viel Rauschen“ hin zu einem nachvollziehbaren Workflow, der die nächste Entscheidung im Prozess unterstützt. Gleichzeitig wird klar, warum das Programm Meilensteine über Interviews definiert: Dillon Gallo beschreibt das Ergebnis als geringere Verschwendung – „We’ve done a few mini-pivots and really refined our scope. We’re wasting less time because of how much they made us prioritize interviews.“
Der Lehrplan selbst ist auf Feedback-Taktung ausgelegt. Teams treffen sich zweimal pro Woche für Coaching und Gastvorträge, und zum Abschluss präsentieren sie ihre Ergebnisse in einer Demonstration. Gerade in einem 12-wöchigen Zeitraum ist diese Rhythmik wichtig, weil sie Discovery-Arbeit nicht in ein einmaliges „Frühphase-Assessment“ verbannt, sondern fortlaufend in die Iteration zwingt: Erst wird ein Problem verstanden, dann wird eine Lösung enger gefasst, und schließlich wird der nächste Gesprächszugriff genutzt, um die neuen Annahmen wieder abzusichern. Ergänzt wird das durch die Einbettung in das universitäre Startup-Ökosystem, darunter Formate wie MAGIC Spell Studios, das Gap Year Fellowship, der Simone Center for Innovation and Entrepreneurship sowie der Venture Creations incubator.
Für Unternehmen und KI-Teams, die solche Programme als Benchmark betrachten, liegt der Wert weniger in der einzelnen App-Idee als in der Methodik, wie Risiko früh reduziert wird. Customer Discovery funktioniert dabei nicht als „PR für Nutzerstimmen“, sondern als strukturierte Abfolge: Hypothesen formulieren, Gespräche führen, Muster im Problemkontext extrahieren und die Lösung schrittweise eingrenzen. Genau an dieser Stelle entsteht auch der Anschluss an moderne KI-Entwicklung, etwa wenn es später um Datenanforderungen, Labeling-Qualität oder die Definition von Erfolgskriterien geht: Erst muss klar sein, welches Problem wirklich Geld, Zeit oder Sicherheit spart. Bewerbungen für die 25. Sommerkohorte 2027 laufen laut Angaben auf Basis eines rolling basis Verfahrens an – für potenzielle Teilnehmende ist das ein Hinweis darauf, dass die Hochschule das Format weiter als skalierbares Praxisinstrument sieht.
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