BOSTON / LONDON (IT BOLTWISE) – Mock Boards im Summer Venture Program von Babson sorgen dafür, dass Student-Startups schneller von Annahmen zu belastbaren Entscheidungen kommen. In der diesjährigen 18. Runde unterstützen 55 externe Beraterteams die 13 Projekte über 10 Wochen hinweg mit Tech-, Marketing- und Leadership-Feedback. Im Umfeld des KI-Hypes rät der Gründer einer Beratung explizit dazu, nicht nur mit KI zu starten, sondern den konkreten Nutzen zu schärfen. Am Beispiel des Pivot von Go Revo wird sichtbar, wie schwierig KI-gestützte Suche sein kann – und warum alternative KI-Use-Cases schneller Wirkung zeigen.
Viele Startups betreiben heute „KI-Storytelling“ wie ein Markenschild: Der Pitch beginnt mit der Technologie, bevor die Zielgruppe und das Problem klar formuliert sind. Genau hier setzt Babson im Summer Venture Program (SVP) an: Statt nur Coachings aus dem eigenen Umfeld zu geben, sitzen in diesem Jahr zusätzlich sogenannte „Mock Boards“ als zusätzliche Sparringsrunde den Student-Teams gegenüber. In der 18. SVP-Runde im Sommer arbeiten Teams mit Studierenden auf den Campi Wellesley und Boston zehn Wochen lang an ihren Gründungen, ehe sie beim Summer Venture Showcase ihr Konzept einem größeren Publikum präsentieren. Neu ist dabei die systematische „Board“-Ebene, die in jeder der 13 SVP-Startups als simuliertes Entscheidungsgremium mitläuft.
Konkret wurden dafür 55 Beraterinnen und Berater in die Mock Boards eingebunden. Der Arthur M. Blank Center for Entrepreneurship rekrutierte sie aus der Babson-Community: Neben früheren SVP-Teilnehmenden kommen auch Eltern von Studierenden, Unternehmerinnen und Unternehmer mit bereits vorhandenen Beziehungen zum Zentrum sowie Alumni früherer Jahrgänge zum Einsatz. Dadurch treffen im Mock-Board-Setting nicht nur Rollen wie „Mentor“ aufeinander, sondern unterschiedliche Blickwinkel aus Startup-Erfahrung, Investorenlogik und operativem C-Level-Wissen. Laut Alexandra Dunk, Senior Associate Director am Blank Center, funktionieren diese Gremien als informelles Feedback-Format: Sie liefern Resonanz, stellen Annahmen auf die Probe und erzeugen den nötigen Druck, die eigene Story und die technischen Voraussetzungen konsistent zu halten.
Gerade bei KI-Vorhaben wird dieser Druck schnell zur Lernkurve. Will Robinson, Gründer von Deep River Strategy, beschreibt das Problem aus Sicht junger Teams sehr direkt: KI ist als Schlagwort so präsent geworden, dass Investorinnen und potenzielle Kundinnen dadurch nicht automatisch aufmerksam werden. Wenn ein Produkt „KI-first“ verspricht, bevor das konkrete Wertversprechen und die Differenzierung ausgearbeitet sind, geht die Aufmerksamkeit häufig im Rauschen unter. Robinson war in diesem Sommer als Mock-Board-Berater aktiv und verweist dabei auf frühere Tech-Bubbles: Wer sie nicht selbst erlebt hat, unterschätzt typischerweise, wie schnell Hype die eigene Strategie überlagern kann. Das Mock-Board-Format übersetzt diese Erfahrung in eine frühe Arbeitsweise: Teams sollen nicht „irgendeine KI“-Schicht aufsetzen, sondern die ersten Hypothesen so formulieren, dass sie gegen Fragen aus der Praxis bestehen.
Wie das in der Produktentwicklung aussieht, zeigt das Beispiel Go Revo. Das Team hatte zunächst einen Ansatz gewählt, der sich auf Online-Sichtbarkeit von Handwerks- und Dienstleistungsbetrieben konzentriert: Ziel war, Websites so zu optimieren, dass sie bei KI-gestützten Such- und Auskunftssystemen wie über generative Antworten besser auffindbar sind. In der Mock-Board-Runde zeigte sich jedoch, wie schnell ein solcher Pfad an Komplexität und Wettbewerb stößt. Die Beraterinnen und Berater – unter ihnen Robinson – lobten den späteren Pivot: Weil KI-Suchoptimierung schwerer ist als in der Theorie angenommen und Tech-Giganten den Raum bereits stark besetzen, wechselte Go Revo den Fokus. Statt der Frage „Wie werden wir in KI-Suche gefunden?“ lautet das Ziel jetzt „Wie werden wir für zukünftige Bedarfe relevant?“: KI identifiziert frühere Kunden, bei denen in absehbarer Zeit ein Service erneut notwendig sein könnte, etwa bei typischen Wartungs- oder Reparaturzyklen.
Diese Art von Pivot ist technisch und zugleich organisatorisch interessant, weil sie den Aufwand in ein realistisches Wirkungsszenario verlagert. Erstens verändert sich damit der Datenpfad: Von der Optimierung einer digitalen Präsenz hin zur modellbasierten Einschätzung, wer voraussichtlich erneut Unterstützung benötigt. Zweitens verschiebt sich die Produktlogik vom „Discovery“-Moment („gefunden werden“) auf den „Retention“-Moment („gebraucht werden“). Für die Gründerinnen und Gründer ist das auch eine Priorisierungsfrage: Was lässt sich in zehn Wochen so weit testen, dass Feedback nicht nur aus allgemeiner Branchenerfahrung, sondern aus belastbaren Nutzerannahmen entsteht? Genau diesen Punkt heben die Mock-Boards immer wieder hervor, weil sie als externe Instanz die Annahmen „stress-testen“ und die Teams zwingen, Schnittstellen, Prozesse und Erfolgskriterien früh zu konkretisieren.
Die Rückmeldungen aus dem Team um Go Revo zeigen, dass das Format dafür besonders geeignet ist, den Lärm zu reduzieren. Mejia Nauffal beschreibt die Zusammenarbeit als Möglichkeit, externe Perspektiven von Industrievertretern direkt in die Prioritätensteuerung einfließen zu lassen. Vogeler betont zusätzlich den Tempoeffekt: Wenn ein Team Zugang zu erfahrenen Personen bekommt, die Produktannahmen hinterfragen und Ideen aus einer höheren Flughöhe betrachten, lassen sich Entscheidungen zügiger treffen. Gleichzeitig bleibt das Mock-Board nicht nur eine Einmalübung. Ein weiteres Ziel des SVP-Programms ist der Aufbau nachhaltiger Beziehungen zu Beraterinnen und Beratern, die nicht am Ende der Veranstaltung „wieder verschwinden“. Im Fall von Nicolas Gallagher ist die Verbindung sogar in eine spätere Rolle überführt: Er plant, als Advisor bei Go Revo aktiv zu bleiben, weil er außerhalb von Babson als regionaler Account Manager im Bereich Baustoffe arbeitet und dadurch Praxis-Einblicke in die Zielgruppe liefern kann.
Für die Tech-Community in Europa und darüber hinaus ist dieses Modell vor allem deshalb relevant, weil KI-gestützte Produktideen derzeit in sehr ähnlichen Bahnen gestartet werden. Viele Teams versuchen, sich über „KI“-Begriffe im Pitch abzugrenzen; das Mock-Board-Konzept setzt hingegen auf Struktur: ein wiederkehrender Fragenkatalog, der das Startup auf Nutzen, Differenzierung und Machbarkeit prüft. Für Entscheiderinnen und Entscheider in frühen Innovationsabteilungen, die mit Startups kooperieren wollen, ist das ein Hinweis: Nicht jede KI-Idee braucht sofort ein großes Modell-Ökosystem. Häufig ist die erfolgreichere Strategie, einen konkreten Workflow zu wählen, an dem sich ein KI-Mehrwert in kurzer Zeit messen lässt – und dabei den Hype bewusst zu entkoppeln. So wird aus „KI als Versprechen“ eher „KI als Werkzeug“, das sich in realen Geschäftszyklen bewährt.
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