Startup Scouting: Warum die spannendsten Innovationen oft ausserhalb des eigenen Unternehmens entstehen
Die nächste relevante Technologie für ein Industrieunternehmen entsteht möglicherweise nicht in der eigenen Entwicklungsabteilung. Vielleicht arbeitet ein Start-up in Zürich, München, Tel Aviv oder Boston bereits daran. Vielleicht löst es sogar ein Problem, das im eigenen Unternehmen noch gar nicht als Innovationschance erkannt wurde. Startup Scouting erweitert deshalb den Blick über die Grenzen der eigenen Organisation hinaus.
Innovation kennt keine Unternehmensgrenzen
Unternehmen investieren erheblich in Forschung, Produktentwicklung und Innovation.
Das bleibt wichtig.
Doch selbst grosse Organisationen können nicht gleichzeitig jede neue Technologie entwickeln, jedes neue Geschäftsmodell testen und sämtliche relevanten Märkte beobachten.
Wissen und Innovation sind verteilt.
Universitäten entwickeln neue wissenschaftliche Grundlagen. Start-ups experimentieren mit Technologien und Geschäftsmodellen. Lieferanten besitzen spezialisiertes Know-how. Kunden entwickeln neue Bedürfnisse und Anwendungen. Open-Source-Communities treiben Softwaretechnologien voran.
Genau diese Erkenntnis bildet den Kern von Open Innovation.
Der Begriff wurde insbesondere durch Henry Chesbrough geprägt. Seine zentrale Idee: Unternehmen sollten bei Innovationsprozessen interne und externe Ideen und Wege zum Markt berücksichtigen, anstatt Innovation ausschliesslich innerhalb der eigenen Organisationsgrenzen zu betrachten. [1]
Startup Scouting ist eine praktische Ausprägung dieses Gedankens.
Es stellt eine einfache Frage:
"Welche Fähigkeiten, Technologien und Geschäftsmodelle entstehen ausserhalb unseres Unternehmens, die für unsere eigene Zukunft relevant werden könnten?"
Die Frage klingt einfach.
Ihre systematische Beantwortung ist es nicht.
Warum gerade Start-ups interessant sind
Ein Start-up ist nicht automatisch innovativer als ein etabliertes Unternehmen.
Auch Start-ups können wenig differenzierte Produkte entwickeln, Technologien überschätzen oder scheitern.
Ihre strategische Bedeutung entsteht aus anderen Eigenschaften.
Start-ups können sich stark auf ein einzelnes Problem konzentrieren. Sie können neue Technologien auf konkrete Anwendungen übertragen. Sie testen Geschäftsmodelle, für die innerhalb etablierter Unternehmen möglicherweise noch kein organisatorischer Raum existiert. Und manche entstehen unmittelbar aus wissenschaftlicher Forschung oder neuen technologischen Möglichkeiten.
Für ein etabliertes Unternehmen können sie dadurch zu einer Art externem Experimentierraum werden.
Die aktuelle Forschung zu Corporate-Startup-Collaboration zeigt, dass Unternehmen solche Beziehungen unter anderem nutzen, um Zugang zu spezialisierten Lösungen und Technologien zu erhalten, interne Prozesse zu verbessern und ihre Innovationsfähigkeit zu ergänzen. Eine 2025 veröffentlichte Untersuchung von 25 internationalen Unternehmen in zehn Accelerator-Programmen identifizierte beispielsweise die Entwicklung spezialisierter innovativer Lösungen sowie Prozessoptimierung als wichtige Kooperationsziele. [2]
Aber daraus folgt nicht:
START-UP = INNOVATION
Die relevante Logik lautet eher:
Potenzielle Opportunity bewusst als Hypothese, nicht als sichere Aussage.
Scouting beginnt nicht mit einer Start-up-Datenbank
Das ist einer der häufigsten methodischen Fehler.
Ein Unternehmen kauft Zugang zu einer Start-up-Datenbank.
Dann sucht es nach:
Das Ergebnis können Hunderte oder Tausende Unternehmen sein.
Das ist noch keine Strategic Intelligence.
Wie beim Technology Scouting sollte auch Startup Scouting möglichst mit einer strategischen Fragestellung beginnen.
Zum Beispiel:
Wie können wir die Stillstandszeiten unserer Maschinen reduzieren?
Welche neuen Technologien könnten unsere Qualitätskontrolle automatisieren?
Welche Lösungen ermöglichen neue datenbasierte Services?
Welche Technologien könnten Teile unseres heutigen Geschäftsmodells ersetzen?
Damit verändert sich die Suche.
Gesucht wird nicht mehr einfach nach "interessanten Start-ups".
Gesucht werden externe Fähigkeiten, die für einen definierten Problem- oder Opportunity-Raum relevant sein könnten.
Gutes Startup Scouting sucht nicht nach Start-ups. Es sucht nach strategisch relevanten Fähigkeiten.
DATABASE-FIRST
PROBLEM-FIRST
Die spannendsten Start-ups sitzen möglicherweise in der falschen Kategorie
Genau hier wird Startup Scouting anspruchsvoll.
Angenommen, ein Maschinenbauer sucht Möglichkeiten, den Ausschuss seiner Produktionsanlagen zu reduzieren.
Eine klassische Suche könnte sich auf Unternehmen aus den Kategorien "Manufacturing Software" oder "Industrial Automation" konzentrieren.
Doch eine relevante Lösung könnte ursprünglich aus einem völlig anderen Umfeld stammen.
- Computer Vision aus der Medizin
- Akustische Mustererkennung aus der Sicherheitsbranche
- Neue Sensorik aus der Robotik
- Machine Learning aus der Halbleiterindustrie
- Materialanalyse aus einem wissenschaftlichen Spin-off
Die Kategorie eines Start-ups sagt deshalb nicht zwingend aus, für welche Probleme seine Technologie eingesetzt werden kann.
Das ist derselbe Grund, weshalb gutes Technology Scouting über Branchengrenzen hinausgeht.
Beim Startup Scouting lautet die interessantere Frage:
"Was kann dieses Unternehmen, das für unser Problem relevant sein könnte?"
Nicht nur:
"In welcher Branche ist dieses Unternehmen aktiv?"
Von Keywords zu semantischem Startup Scouting
Hier verändert KI den Prozess erheblich.
Klassische Datenbanksuchen sind stark von Kategorien, Keywords und Filtern abhängig.
Das funktioniert gut, wenn bereits bekannt ist, wonach gesucht wird.
Problematischer wird es bei komplexeren Fragestellungen.
Nehmen wir:
"Wir suchen Technologien, mit denen sich der Verschleiss einer industriellen Anlage erkennen lässt, bevor ein Bauteil ausfällt."
Dafür könnten Start-ups relevant sein, die sich selbst beschreiben mit:
oder Begriffen, die das Scouting-Team noch gar nicht kennt.
Sprachmodelle und semantische Suchverfahren können helfen, solche unterschiedlichen Beschreibungen einem gemeinsamen Problemraum zuzuordnen.
KI kann dadurch insbesondere den Suchraum erweitern und die erste Strukturierung unterstützen.
Sie beseitigt jedoch ein anderes Problem nicht:
Ist das gefundene Start-up wirklich relevant?
AI SUPPORTS DISCOVERY
HUMAN VALIDATION + BUSINESS CONTEXT
Finden ist einfacher als Bewerten
Ein professionelles Startup Scouting benötigt deshalb mehrere Bewertungsebenen.
Problem Fit
Löst das Start-up tatsächlich ein für uns relevantes Problem?
Technology Fit
Ist die Technologie für unseren Anwendungskontext geeignet?
Maturity
Wie weit ist die Lösung entwickelt und validiert?
Strategic Fit
Passt die Fähigkeit zu unseren strategischen Prioritäten?
Integration Fit
Kann die Lösung technisch und organisatorisch in unsere Umgebung integriert werden?
Commercial Fit
Ist eine wirtschaftlich sinnvolle Zusammenarbeit realistisch?
Team & Execution
Besitzt das Start-up die Fähigkeiten und Ressourcen, die Lösung weiterzuentwickeln und zuverlässig umzusetzen?
Diese Perspektiven verhindern einen typischen Fehler:
Ein technologisch beeindruckendes Start-up wird mit einer strategisch relevanten Opportunity verwechselt.
Das ist nicht dasselbe.
Von 1'000 Start-ups zu drei relevanten Kandidaten
Ein guter Scouting-Prozess ist deshalb ein Funnel.
Am Anfang darf der Suchraum breit sein.
Beispielsweise:
1'000
Potential Start-ups
150
Relevant Profiles
30
Interesting Candidates
10
Shortlist
3
Pilot Candidates
AI-ASSISTED DISCOVERY & FILTERING
EXPERT VALIDATION & DUE DILIGENCE
Illustratives Beispiel, kein allgemeiner Benchmark.
WICHTIG: Die Zahlen sind nur ein illustratives Beispiel und kein allgemeiner Benchmark.
Das Prinzip dahinter ist jedoch wichtig:
Breit suchen. Strukturiert filtern. Tief bewerten.
KI kann vor allem die ersten beiden Phasen skalieren.
Je näher ein Kandidat an eine tatsächliche Zusammenarbeit rückt, desto wichtiger werden Fachpersonen, persönliche Gespräche, technische Prüfung und kommerzielle Bewertung.
Scouting ist nur der Anfang
Das ist vielleicht die wichtigste Erkenntnis des gesamten Themas.
Ein Unternehmen kann die weltweit besten Start-ups finden und trotzdem keinen Innovationswert erzeugen.
Denn nach dem Scouting beginnt die schwierigere Frage:
"Was machen wir mit dem gefundenen Start-up?"
Corporate-Startup-Collaboration besitzt viele mögliche Formen.
Eine systematische Literaturübersicht von Demir und Lukes identifiziert neun unterschiedliche Modelle und zeigt, dass sich diese unter anderem nach Beteiligung und Entwicklungsphase des Start-ups unterscheiden. Eine weitere systematische Untersuchung identifizierte sogar 19 Formen des Corporate-Startup-Engagements mit unterschiedlicher Komplexität und unterschiedlichem Risiko. [3][4]
In der Praxis reicht das Spektrum beispielsweise von:
Supplier Relationship
Das Unternehmen kauft eine bestehende Lösung.
Pilot / Proof of Concept
Eine Lösung wird in einem begrenzten Umfeld getestet.
Co-Development
Start-up und Unternehmen entwickeln gemeinsam eine Lösung weiter.
Strategic Partnership
Beide Seiten arbeiten längerfristig zusammen.
Venture Client
Das Unternehmen wird gezielt früher Kunde eines Start-ups.
Corporate Venture Capital
Das Unternehmen beteiligt sich finanziell.
Acquisition
Das Start-up oder seine Technologie wird übernommen.
Unterschiedliche mögliche Kooperationsmodelle. Keine Rangfolge. Die geeignete Form hängt vom jeweiligen Ziel ab.
Nicht jedes Start-up benötigt ein Investment.
Nicht jede Kooperation benötigt einen Accelerator.
Und nicht jedes interessante Start-up sollte gekauft werden.
Die richtige Form hängt vom strategischen Ziel ab.
Pilot ist nicht gleich Partnerschaft
Viele Corporate-Startup-Initiativen bleiben bei einem Proof of Concept stehen.
Ein Pilot ist sinnvoll, wenn er eine konkrete Hypothese testet.
Problematisch wird es, wenn Unternehmen möglichst viele Piloten starten, ohne vorher zu klären, was nach einem erfolgreichen Test geschehen soll.
Die entscheidenden Fragen sollten deshalb bereits vorher gestellt werden:
- Wer besitzt intern das Problem?
- Wer ist für den Pilot verantwortlich?
- Welches Ergebnis gilt als Erfolg?
- Welches Budget steht für eine spätere Skalierung zur Verfügung?
- Welche IT-, Sicherheits- oder regulatorischen Anforderungen bestehen?
- Wer entscheidet nach dem Pilot über die nächste Phase?
Der European Innovation Council hebt in seiner 2025 veröffentlichten Auswertung seines Corporate Partnership Programme genau solche organisatorischen Faktoren hervor. Seit dem Start 2017 wurden dort mehr als 1'500 Startup-Corporate-Engagements mit über 120 grossen Unternehmen ermöglicht, aus denen laut EIC mehr als 100 Geschäftsvereinbarungen entstanden. Als zentrale Erfolgsfaktoren nennt der Bericht strategische Ausrichtung, gegenseitiges Commitment und Wertschöpfung, Fähigkeiten sowie frühes Experimentieren, beispielsweise durch Piloten und Proofs of Concept. [5]
WICHTIG: Die Zahlen sind KEINE allgemeine Erfolgsquote für Corporate-Startup-Collaboration.
Sie zeigen vielmehr, wie wichtig ein strukturierter Prozess nach dem Matchmaking ist.
Die grösste Hürde sitzt häufig im etablierten Unternehmen
Start-ups und etablierte Unternehmen arbeiten unter sehr unterschiedlichen Bedingungen.
Das Start-up möchte möglicherweise innerhalb von zwei Wochen einen Pilot beginnen.
Der Konzern benötigt:
Für das etablierte Unternehmen sind diese Prozesse oft notwendig.
Für ein kleines Start-up können sechs Monate Wartezeit existenziell sein.
Eine 2024 veröffentlichte Studie zu Barrieren der Corporate-Startup-Collaboration hebt unter anderem kulturelle Unterschiede und Entscheidungsprozesse als wichtige Herausforderungen hervor. [6]
Eine umfassende Literaturübersicht von 103 wissenschaftlichen Artikeln kommt ebenfalls zu einem differenzierten Ergebnis: Corporate-Startup-Collaboration kann Innovation für beide Seiten fördern, besitzt aber eigene organisatorische Herausforderungen und kann bei gescheiterten Kooperationen auch negative Konsequenzen haben. [2]
Startup Scouting funktioniert nur dann, wenn das Unternehmen nicht nur externe Innovation finden, sondern sie intern auch aufnehmen kann.
EXTERNAL INNOVATION
INTERNAL ORGANISATION
Externe Innovation benötigt interne Aufnahmefähigkeit und klare Prozesse.
Das "Not Invented Here"-Problem
Hier kommt ein kultureller Faktor hinzu.
Eine externe Lösung kann intern als Bedrohung wahrgenommen werden.
Warum sollen wir etwas einkaufen, das unsere Entwicklung selbst bauen könnte?
Warum soll ein Unternehmen mit zehn Mitarbeitenden etwas besser können als unsere Organisation mit 500 Ingenieuren?
Warum sollen wir eine Technologie verwenden, die nicht aus unserem eigenen Technologie-Stack stammt?
Solche Fragen sind nicht grundsätzlich falsch.
Interne Entwicklung kann tatsächlich sinnvoller sein.
Problematisch wird es erst, wenn die Herkunft einer Idee stärker gewichtet wird als ihre Qualität.
Open Innovation verlangt deshalb keine Bevorzugung externer Innovation.
Es verlangt einen fairen Vergleich:
Die strategisch sinnvolle Antwort kann intern oder extern liegen.
Startup Scouting ist auch ein Frühwarnsystem
Startup Scouting besitzt noch eine zweite Funktion.
Ein Start-up muss nicht als Partner interessant sein, um strategisch relevant zu sein.
Stellen wir uns vor, innerhalb von 18 Monaten entstehen zehn Start-ups, die alle dasselbe Problem auf eine neue Art lösen.
Vielleicht investiert gleichzeitig Venture Capital in dieses Feld.
Vielleicht entstehen erste Patente.
Vielleicht beginnen grosse Technologieunternehmen Partnerschaften.
Keines dieser Start-ups muss für eine direkte Kooperation geeignet sein.
Gemeinsam können sie jedoch ein Signal für strukturelle Veränderung darstellen.
Startup Scouting und Weak-Signal-Scanning greifen deshalb ineinander.
Start-ups können Hinweise darauf liefern:
- wo technologische Möglichkeiten entstehen
- welche Probleme Investoren für relevant halten
- welche neuen Geschäftsmodelle getestet werden
- welche Wertschöpfungsstufen angegriffen werden
- wo möglicherweise neue Ökosysteme entstehen
Damit wird Startup Scouting zu mehr als Partnervermittlung.
Es wird Teil von Strategic Foresight.
Hinweise, die weiter untersucht werden müssen. Mehrere Start-ups beweisen nicht automatisch einen Trend.
Start-ups als Teil eines Innovationsökosystems
Auch die Rolle etablierter Unternehmen verändert sich.
Die OECD analysierte 2026 anhand einer neuen globalen Datenbasis fast 4,5 Millionen Unternehmen, die zwischen 2000 und 2025 gegründet wurden. Für die Untersuchung von Corporate Venture Capital wurden 240 CVC-Programme von 116 grossen Unternehmen in Nordamerika und Europa mit den Innovationsverläufen von mehr als 44'000 Start-ups verknüpft. [7][8]
Die Ergebnisse sind bemerkenswert differenziert.
CVC-finanzierte Start-ups weisen Patente mit höherer Zitationswirkung auf als vergleichbare VC-finanzierte Unternehmen.
Dieser Unterschied ist jedoch bereits bei Patenten sichtbar, die vor dem Corporate Investment angemeldet wurden.
Das spricht dafür, dass Corporate Venture Capital häufig bereits technologisch starke Start-ups auswählt, statt deren Innovationsleistung einfach zu verursachen. [7][8]
Gleichzeitig warnt die OECD vor möglichen Abhängigkeiten innerhalb dominanter Unternehmensökosysteme.
Das ist eine wichtige Lektion.
Corporate-Startup-Collaboration ist keine Einbahnstrasse.
Das Start-up bringt nicht einfach Innovation und der Konzern Kapital.
Beide verändern das Innovationsökosystem des anderen.
Vom Startup Scouting zur Opportunity Pipeline
Ein moderner Scouting-Prozess lässt sich deshalb in sieben Schritte strukturieren.
Strategische Problem- und Opportunity-Räume definieren.
Start-ups über Branchen, Technologien und Regionen hinweg identifizieren.
Fähigkeiten der Start-ups mit Problemen und Opportunities verbinden.
Technologie, Reifegrad, strategischen Fit, Team und Integrationsfähigkeit bewerten.
Mit ausgewählten Start-ups in Kontakt treten und Annahmen validieren.
Geeignete Lösungen mit klar definierten Piloten oder Proofs of Concept testen.
Erfolgreiche Kooperationen skalieren oder Erkenntnisse aus nicht weiterverfolgten Ansätzen zurück in den Innovationsprozess führen.
Damit endet Scouting nicht mit einer Excel-Liste.
Es entsteht eine Opportunity Pipeline.
Der Wert liegt auch in den Start-ups, mit denen man nicht arbeitet
Das klingt zunächst paradox.
Ein Unternehmen untersucht vielleicht 50 Start-ups und arbeitet am Ende mit zwei zusammen.
Sind die anderen 48 wertlos?
Nein.
Sie können zeigen:
- welche Technologien entstehen
- welche Lösungsansätze sich wiederholen
- welche Geschäftsmodelle getestet werden
- welche Regionen besonders aktiv sind
- wo Investoren Kapital einsetzen
- welche technologischen Ansätze scheitern
- wie schnell sich ein Markt verändert
Professionelles Startup Scouting erzeugt deshalb neben möglichen Partnerschaften auch Market und Technology Intelligence.
Das ist besonders wertvoll, wenn die Erkenntnisse nicht nach jedem Scouting-Projekt verloren gehen.
Dann entsteht über Zeit ein organisationales Gedächtnis:
- Welche Unternehmen haben wir beobachtet?
- Warum waren sie interessant?
- Wie haben wir sie bewertet?
- Was hat sich seitdem verändert?
- Welche Technologie ist inzwischen reifer geworden?
- Welche frühere Einschätzung sollten wir überprüfen?
Damit verbindet sich Startup Scouting unmittelbar mit Wissensmanagement.
KI verändert auch hier die Rolle des Scouts
KI kann grosse Start-up-Datenbestände durchsuchen, Beschreibungen semantisch analysieren, Unternehmen gruppieren, Technologien zuordnen und mögliche Matches mit Problemstellungen identifizieren.
Das macht insbesondere den oberen Teil des Scouting-Funnels skalierbarer.
Aber eine Website und ein Pitch Deck erzählen nur einen Teil der Geschichte.
Ein erfahrener Scout stellt andere Fragen:
- Kann das Team liefern?
- Ist das Produkt wirklich so weit entwickelt wie behauptet?
- Wie abhängig ist die Lösung von einem einzelnen Kunden?
- Kann sie in unserer industriellen Umgebung funktionieren?
- Passt die Geschwindigkeit des Start-ups zu unseren Prozessen?
- Was müsste intern verändert werden, damit eine Kooperation funktioniert?
- Welche Risiken übersehen wir?
KI kann Informationen vorbereiten.
Die Beurteilung einer möglichen Partnerschaft bleibt eine strategische und zwischenmenschliche Aufgabe.
AI SUPPORT
HUMAN EXPERTISE
Fazit: Die Zukunft muss nicht im eigenen Unternehmen erfunden werden
Unternehmen brauchen weiterhin eigene Forschung, Entwicklung und Innovationskompetenz.
Open Innovation ist kein Ersatz dafür.
Sie erweitert den Suchraum.
Startup Scouting ermöglicht Unternehmen, technologische Fähigkeiten, neue Geschäftsmodelle und alternative Lösungsansätze ausserhalb ihrer eigenen Organisationsgrenzen systematisch zu beobachten.
Der entscheidende Wettbewerbsvorteil entsteht jedoch nicht dadurch, dass ein Unternehmen Zugriff auf die grösste Start-up-Datenbank besitzt.
Viele Unternehmen können dieselben Start-ups finden.
Der Unterschied entsteht danach.
Wer erkennt früh, welches Start-up für welches strategische Problem relevant sein könnte?
Wer kann eine Zusammenarbeit schnell testen?
Wer kann erfolgreiche externe Innovation tatsächlich in die eigene Organisation integrieren und skalieren?
Dort wird aus Scouting Innovationsfähigkeit.
Wie CIN Startup Scouting mit Opportunities verbindet
Genau an dieser Stelle setzt CIN an.
Die CIN-Plattform kann externe Informationen, Start-ups, Technologien, Trends, Insights, Opportunities, Ideen, Projekte und Bewertungen in einem gemeinsamen Arbeitsraum miteinander verbinden.
Dadurch muss Startup Scouting nicht als isolierte Liste potenzieller Unternehmen enden.
Ein Start-up kann mit einer Technologie verbunden werden. Eine Technologie kann für einen beobachteten Trend relevant sein. Die Fähigkeiten des Start-ups können mit einem konkreten Problem oder einer bestehenden Opportunity verknüpft werden. Bewertungen schaffen Vergleichbarkeit zwischen Kandidaten. Erkenntnisse aus Gesprächen, Piloten oder früheren Analysen können für spätere Entscheidungen erhalten bleiben.
KI kann dabei unterstützen, Informationen zu recherchieren, zu strukturieren und mögliche Zusammenhänge sichtbar zu machen.
Der strategische Kontext bleibt entscheidend.
Ergänzend unterstützt CIN Unternehmen mit:
- Research & Scouting
- Ideation & Innovation Campaigns
- Portfolio & Decision Support
- Innovation & Transformation Support
So entsteht aus Startup Scouting ein kontinuierlicher Innovationsprozess:
Problem verstehen. Externe Fähigkeiten entdecken. Relevanz bewerten. Zusammenarbeit testen. Lernen. Skalieren.
Das Ziel ist nicht, möglichst viele Start-ups zu kennen.
Das Ziel ist, externe Innovation dort mit dem eigenen Unternehmen zu verbinden, wo daraus strategischer Nutzen entstehen kann.
Quellen und weiterführende Literatur
- [1]Chesbrough, H. (2003). Open Innovation: The New Imperative for Creating and Profiting from Technology. Harvard Business School Press.
- [2]Uğurlu, Ö. Y. et al. (2025). Cooperation between large companies and start-ups: An overview of the current state of research. European Management Journal, 43(1), 142–153.
- [3]Demir, F. & Lukes, M. (2025). Corporate-startup collaboration: A managerial decision-making framework based on a systematic literature review. Review of Managerial Science, 19.
- [4]Sbampato, K., Proença, A. & Pereira da Silva, É. R. (2025). What do we know about corporate-startup engagement? A systematic review of the main modes of collaboration between corporations and startups. Innovation & Management Review, 22(2), 82–99.
- [5]European Innovation Council (2025). Unlocking Innovation through Corporate-Startup Collaboration.
- [6]Kaczorowska-Spychalska, D. et al. (2024). Understanding corporate concerns: Barriers and challenges in corporate-start-up collaboration. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 10(4), 100388.
- [7]Berger, M., Calligaris, S., Greppi, A. & Kirpichev Cherezov, D. (2026). Corporate venture capital and start-up innovation in the digital age. OECD Science, Technology and Industry Working Papers, No. 2026/05.
- [8]Calligaris, S. et al. (2026). Does corporate venture capital make start-ups more innovative? What new OECD data reveal. OECD.
- [9]Onetti, A. & Pisoni, A. (2026). Open Innovation in Action: Models, Metrics, and Use-Cases for Corporate-Startup Collaboration. Springer Nature.
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