ĐÀ NẴNG / LONDON (IT BOLTWISE) – Studierende starten Startup-Projekte oft nicht am Ideenproblem, sondern an der Überforderung durch zu viele Optionen. In Da Nang zeigte ein Team mit einer KI-/AR-nahen Idee, dass Zeit, Daten und Mittel die Umsetzung früh begrenzen. Entscheidend sind deshalb Validierungsschritte und ein Fokus auf die wichtigste Funktion statt auf eine „Alles-gleichzeitig“-Strategie. Wer Nutzerbedürfnisse belegt und früh Feedback sammelt, reduziert das Risiko, am falschen Problem zu bauen.
Der klassische Fehler beginnt meist lange vor dem ersten Prototyp: Studierende glauben, es fehle ihnen an Ideen. Nguyen Minh Quan, Student an der Technischen Universität (Vietnam National University Ho Chi Minh City), widerspricht dieser Sicht. In seiner Erfahrung ist nicht die Ideenknappheit das Kernproblem, sondern die große Zahl an Möglichkeiten, die schnell zu Entscheidungen ohne klare Richtung führt. Eine Idee müsse nicht nur neuartig sein, sondern auch realisierbar, praxisnah und zugleich zukunftsfähig – also so beschaffen, dass sie sich in ein konkretes Projekt übersetzen lässt. Genau hier setzt die Frage an, wie aus einem Gedanken überhaupt eine Startup-Arbeit mit messbarem Fortschritt wird.
Was „Starten“ praktisch heißt, beschreibt Quân bewusst niedrigschwellig: Wer zu lange auf perfekte Vorbereitung wartet, verliert Zeit. Studierende könnten nach seiner Einschätzung bereits mit einer Studienaufgabe ansetzen, mit einem Wettbewerb, einem kleinen eigenen Projekt oder schlicht mit einem Problem aus dem echten Leben. Das klingt banal, ist aber als Ansatz für die KI- und Produktentwicklung relevant: Ein Startup braucht früh ein Lernziel und eine Iterationsschleife, nicht die perfekte Roadmap. Gleichzeitig zeigt das Umfeld eines konkreten Wettbewerbs, wie schnell sich Theorie in Machbarkeitsfragen verwandelt. Das Projekt von Vo Nguyen Dai Hieu an der Technischen Universität Da Nang – eine Augmented-Reality-Brille zur Unterstützung der Kommunikation für Hörgeschädigte – gewann beim Innovations- und Gründerwettbewerb der Stadt Da Nang 2026 in der Kategorie „Studierende“. Gerade dieses Beispiel macht deutlich, dass selbst prämierte Ideen in der Umsetzung auf harte Grenzen treffen.
Hieu und sein Team standen laut Beschreibung vor dem Dilemma, zu viele Dinge gleichzeitig angehen zu wollen. Bereits während der Umsetzung wurde sichtbar, wie stark Startbedingungen die Architektur eines Projekts formen: Zeit, Daten, finanzielle Mittel und technische Möglichkeiten waren begrenzt. Damit rückt eine zentrale technische Konsequenz in den Vordergrund: Die Produktdefinition darf nicht versuchen, alle Anforderungen auf einmal zu erfüllen, sonst steigt der Koordinationsaufwand und das Risiko für Verzögerungen. Für Teams heißt das, Entscheidungen über Prioritäten treffen zu müssen, bevor sie in „zu groß“ bauen. Auch wenn bei der Entwicklung einer AR-Brille verschiedene Technikbausteine zusammenspielen, gilt der gleiche Mechanismus wie bei KI-Implementierungen: Ein lernfähiges System entsteht über Iterationen, nicht über den Versuch, im ersten Anlauf alle Komponenten vollständig zu integrieren.
Aus der Sicht von Ly Dinh Quan, Generaldirektor des Song Han Startup Incubation Center (SHi) und stellvertretender Vorsitzender des Nationalen Innovations- und Startup-Beirats, sollten Studierende außerdem nicht zwingend beim Gedanken starten, dass sie eine komplett neue Idee erfinden müssen. Der praxisorientierte Weg beginnt seiner Darstellung nach eher damit, bestehende Probleme in Unternehmen, Regionen und Gemeinschaften zu identifizieren. Weil Innovationsaktivitäten künftig stärker an praktischen Bedarfen ausgerichtet würden, entstehe eine Chance für Studierende: Nicht „Welche Startup-Ideen habe ich?“, sondern „Welche realen Probleme passen zu meinen Fähigkeiten, sodass mein Team zur Lösung beitragen kann?“ wird zum Suchraum. Gerade in Bereichen wie digitale Transformation, KI, Umwelt, Landwirtschaft, Logistik und Bildung lassen sich typische Probleme oft als beobachtbare Arbeitsabläufe darstellen – und aus beobachtbaren Abläufen werden dann nachvollziehbare Hypothesen.
Damit diese Hypothesen nicht bei der Wunschvorstellung enden, betont Quan die Validierung. Studierende sollten vier Punkte klären: Existiert das gewählte Problem tatsächlich? Wer ist betroffen und benötigt die Lösung? Was unterscheidet die geplante Lösung von gängigen Vorgehensweisen? Und gibt es Belege aus der Praxis, die die Wirksamkeit der Idee zur Problemlösung untermauern? Diese Fragen wirken wie ein einfacher Qualitätsfilter, haben aber eine unmittelbare Wirkung auf Produktentscheidungen. Wer etwa nur nach dem „Kann man das bauen?“ sucht, übergeht leicht die ungleich schwierigere Frage „Nutzen Nutzer es wirklich?“. Genau diese Perspektive bringt auch Dr. Ngo Quang Vi, Dozent an der Hanoi University of Water Resources, ins Spiel: Er rät Studierenden, sich nicht in der reinen Machbarkeitsphase zu verfangen, sondern früh die Nutzerrolle zu stärken.
Dr. Vi sieht bei neuen Teams wiederkehrende Fehlerbilder. Erstens: Sie setzen sich zu Beginn zu viele Ziele. Zweitens: Sie konzentrieren sich nur auf das Labor und fragen selten Benutzer um Hilfe. Drittens: Sie bilden Teams ausschließlich aus Personen mit demselben Fachgebiet – was die Sicht auf Nutzerprobleme und technische Alternativen verengt. Viertens: Sie lassen sich von anfänglichen Misserfolgen entmutigen. Seine Gegenstrategie führt konsequent in Richtung kontrollierter Tests: Teams sollten früh eine Testversion für Nutzer veröffentlichen, Feedback einholen, es systematisch einarbeiten und ihre Vorgehensweise anpassen. Parallel empfiehlt er, Dozenten und Personen mit unterschiedlichen Fachkenntnissen einzubinden. Das verändert die Entwicklungsdynamik spürbar, weil neue Perspektiven helfen, Annahmen zu prüfen – etwa ob eine AR-Interaktion wirklich dort unterstützt, wo Kommunikation im Alltag scheitert, oder ob eine andere Interaktionsform sinnvoller wäre.
Für die Praxis entsteht daraus ein roter Faden, der auch in anderen KI- und Innovationsprojekten funktioniert: Starten Sie nicht mit dem Anspruch, alles zu wissen oder alles zu bauen. Beginnen Sie mit einer konkreten Aufgabe oder einem realen Problem, begrenzen Sie den Scope auf die wichtigste Funktion und sichern Sie die Lernfähigkeit über Nutzerfeedback. Validierung bleibt dabei kein einmaliger Check, sondern begleitet jede Iteration. Und wenn die Ressourcen knapp sind, wird Priorisierung zur technischen Disziplin: Die Grenze zwischen „Idee“ und „Startup-Projekt“ verläuft dort, wo Teams Entscheidungen treffen, welche Hypothese zuerst ausprobiert wird – und welche später. Wer diesen Wechsel schafft, erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass aus einem Projekt nicht nur ein Präsentationsdemo wird, sondern ein belastbares Produktkonzept mit Anschlussfähigkeit an spätere Skalierung.
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