Was ist passiert?
Im Juli 2026 griff Nature eine Entwicklung auf, die zunächst paradox klingt.
Kleine Forschungsteams werden seltener.
Der Anteil wissenschaftlicher Arbeiten mit nur einem oder zwei Autoren sinkt, während große Forschungsteams weiter zunehmen.
Das ist zunächst nachvollziehbar, denn moderne Forschung wird komplexer.
Biotechnologie benötigt unterschiedliche Fachrichtungen.
KI benötigt Daten, Software und Rechenleistung.
Teilchenphysik benötigt teilweise riesige internationale Kooperationen.
Doch ältere groß angelegte Forschung zeigt gleichzeitig einen bemerkenswerten Unterschied zwischen kleinen und großen Teams.
Eine Nature-Studie analysierte mehr als 65 Millionen wissenschaftliche Arbeiten, Patente und Softwareprojekte.
Das Ergebnis:
Kleinere Teams waren im Durchschnitt stärker mit disruptiven Arbeiten verbunden, während größere Teams häufiger vorhandene Forschungs- und Technologiepfade weiterentwickelten.
Das bedeutet nicht:
Große Teams sind schlechter.
Im Gegenteil.
Die Forscher kommen ausdrücklich zu dem Schluss, dass beide Formen notwendig sind.
Kleine Teams erkunden häufiger ungewöhnliche Wege.
Große Teams besitzen mehr Ressourcen, Spezialwissen und Kapazität, um Ideen auszubauen.
Das ist fast eine Blaupause für Unternehmensinnovation.
Kleine Teams suchen anders
Die Nature-Untersuchung zeigt noch einen interessanten Unterschied.
Große Teams orientierten sich häufiger an jüngerer, bereits populärer Forschung.
Kleine Teams griffen häufiger tiefer in bestehendes Wissen zurück und kombinierten es auf ungewöhnlichere Weise.
Man könnte es vereinfacht so ausdrücken:
Große Teams fragen häufiger:
Wie entwickeln wir das weiter, was bereits funktioniert?
Kleine Teams fragen häufiger:
Was passiert, wenn wir einen völlig anderen Weg ausprobieren?
Genau diese zweite Frage ist für disruptive Innovation entscheidend.
Und 2026 kommt KI hinzu
Der Effekt könnte durch künstliche Intelligenz noch stärker werden.
Nature diskutierte im Juni 2026 die Möglichkeit, dass KI wissenschaftliche Arbeit so weit unterstützt, dass Aufgaben wie Literaturrecherche, Modellbildung oder Versuchsplanung zunehmend von kleineren Teams bewältigt werden können.
Damit könnten wenige Menschen mit guten KI-Systemen Aufgaben übernehmen, für die früher wesentlich größere Gruppen notwendig waren.
Auch in Unternehmen zeichnet sich Ähnliches ab.
Eine aktuelle McKinsey-Auswertung zur KI-gestützten Produktentwicklung berichtet, dass bei besonders schnell vorankommenden Organisationen bereits knapp 20 Prozent der befragten Führungskräfte auf Director-Level oder höher in Teams von nur einem bis vier Menschen arbeiten.
KI reduziert dabei unter anderem Dokumentations-, Programmier- und Übergabeaufwand.
Damit verändert sich eine alte Gleichung.
Früher bedeutete ein größeres Problem häufig:
Wir brauchen mehr Menschen.
Zukünftig könnte häufiger gelten:
Wir brauchen weniger Menschen mit mehr Entscheidungsspielraum und besseren Werkzeugen.
ROQ Einordnung – Warum ist diese Nachricht wichtig?
Vielleicht liegt eines der größten Missverständnisse großer Organisationen darin, dass sie versuchen, Innovationsprobleme mit mehr Organisation zu lösen.
Eine neue Herausforderung entsteht, also wird ein Projektteam gegründet.
Darüber ein Lenkungskreis.
Dazu ein Reporting.
Dann regelmäßige Abstimmungen.
Dann Freigabestufen.
Irgendwann arbeiten sehr viele Menschen an der Innovation, aber immer weniger dürfen tatsächlich entscheiden.
Genau hier entsteht organisatorische Reibung.
Jede zusätzliche Schnittstelle benötigt Kommunikation.
Jede zusätzliche Freigabe benötigt Zeit.
Jede zusätzliche Abteilung besitzt eigene Ziele.
Und irgendwann wird die eigentliche Idee nur noch ein kleiner Teil des Projekts.
Das Problem ist nicht Zusammenarbeit
Innovation benötigt Zusammenarbeit.
Gerade moderne Technologien sind zu komplex für das romantische Bild eines einsamen Genies.
Das Problem beginnt dort, wo aus Zusammenarbeit Abstimmungsabhängigkeit wird.
Wenn fünf Menschen Wissen beitragen, ist das wertvoll.
Wenn fünf Menschen zustimmen müssen, bevor ein kleiner Test beginnen darf, kann es langsam werden.
Die Harvard Business Review beschäftigte sich 2026 genau mit dieser Frage der Entscheidungsrechte.
Der zentrale Punkt:
Organisationen können selbst mit formalen Modellen zur Aufgabenverteilung scheitern, wenn unklar bleibt, wer tatsächlich entscheiden darf.
Innovation braucht deshalb nicht weniger Expertise.
Sie braucht klarere Verantwortlichkeit.
Wissen kann groß sein: Entscheidungsteams sollten klein bleiben
Hier liegt der entscheidende Unterschied.
Ein kleines Innovationsteam kann auf Hunderte Experten zugreifen.
Es kann Daten verwenden, Kunden befragen, Juristen konsultieren, Forscher einbinden, KI nutzen.
Aber am Ende sollte klar sein:
Wer entscheidet?
Nicht jeder, der Informationen liefert, muss gleichzeitig ein Vetorecht besitzen.
Das klingt banal.
Ist organisatorisch aber enorm schwer, denn mit Unternehmensgröße entstehen Hierarchien häufig aus guten Gründen:
Kontrolle, Qualität, Sicherheit, Recht, Finanzen, Koordination.
Das Problem entsteht, wenn dieselben Strukturen auch auf kleine, reversible Experimente angewendet werden.
Dann behandelt eine Organisation einen Test für 10.000 Euro möglicherweise organisatorisch wie eine Investition über zehn Millionen.
Und damit verliert sie Geschwindigkeit.
Deutschland liefert dafür einen interessanten aktuellen Hinweis
McKinsey untersuchte 2026 rund 16.200 deutsche Unternehmen, die zusammen etwa ein Drittel der deutschen Wirtschaftsleistung repräsentieren.
Nur 29 Unternehmen - rund 0,2 Prozent der Stichprobe - erzeugten 47 Prozent des gemessenen Produktivitätswachstums zwischen 2019 und 2023.
Als einen Unterschied nennt die Studie die Bereitschaft dieser Unternehmen, strategische Entscheidungen tatsächlich umzusetzen und ihre Organisation entsprechend auszurichten.
Besonders interessant ist der Vergleich mit chinesischen Unternehmen.
McKinsey beschreibt dort unter anderem:
offenere Informationsstrukturen, kleine Steuerungsteams, häufige kurze Produktentscheidungen und wesentlich stärkere virtuelle Tests.
Die zentrale Aussage lautet:
Geschwindigkeit entsteht nicht unbedingt dadurch, dass Menschen härter arbeiten. Sie entsteht dadurch, dass Unternehmen anders organisiert sind.
Das ist ein fundamentaler Unterschied.
Innovation braucht keine 80-Stunden-Woche
Wenn wir über Silicon Valley oder chinesische Technologieunternehmen sprechen, entsteht schnell ein falscher Schluss:
Die sind schneller, weil dort alle länger arbeiten.
Natürlich können Arbeitszeiten eine Rolle spielen, aber organisatorische Geschwindigkeit ist etwas anderes.
Ein Mitarbeiter kann zwölf Stunden am Tag arbeiten, wenn seine Entscheidung anschließend drei Wochen auf eine Freigabe wartet, ist das Unternehmen trotzdem langsam.
Deshalb lautet die wichtigere Frage:
Wie viele Entscheidungen kann ein Team selbst treffen?
Auswirkungen auf Unternehmen, Arbeitnehmer und Kommunen
Für Unternehmen: Teams brauchen ein Problem, nicht fünf Vorgesetzte
Für Unternehmen bedeutet das zunächst:
Innovationsprojekte sollten möglichst kleine Kernteams besitzen.
Nicht zehn Abteilungen gleichzeitig, sondern beispielsweise:
ein Produktverantwortlicher, ein technischer Verantwortlicher, jemand mit Kundenverständnis, gegebenenfalls weitere Spezialisten.
Diese Menschen benötigen ein klares Ziel, ein Budget, einen zeitlichen Rahmen und vor allem:
Entscheidungsrechte.
Dann lautet die Aufgabe nicht:
„Entwickelt eine Präsentation für die nächste Sitzung.“
Sondern:
„Findet innerhalb von sechs Wochen heraus, ob diese Idee funktioniert.“
Das verändert die gesamte Dynamik.
Plötzlich zählt Ergebnis statt Abstimmung.
Kleine Teams brauchen trotzdem Grenzen
Autonomie bedeutet allerdings nicht Anarchie.
Ein Team muss wissen:
Welche Sicherheitsregeln gelten?
Welche finanziellen Grenzen?
Welche Daten dürfen verwendet werden?
Welche Entscheidungen müssen eskaliert werden?
Genau das ist gute Organisationsarchitektur:
so wenig Regeln wie möglich... aber so viele wie notwendig.
Die Kunst besteht darin, irreversible Entscheidungen stärker zu kontrollieren als reversible.
Ein Prototyp, der wieder gelöscht werden kann, benötigt andere Entscheidungswege als der Bau einer Fabrik.
Viele Organisationen behandeln beides allerdings erstaunlich ähnlich.
Für Arbeitnehmer: Verantwortung wird wichtiger als Stellenbeschreibung
Kleine autonome Teams verändern auch die Arbeit.
In einer klassischen Organisation lautet die Frage häufig:
Was ist meine Aufgabe?
In einem Innovationsteam lautet sie häufiger:
Welches Ergebnis müssen wir erreichen?
Das klingt ähnlich, verändert aber die Verantwortung.
Ein Mitarbeiter wartet weniger auf Anweisungen.
Er muss selbst entscheiden, priorisieren, Fragen stellen, Wissen organisieren, mit anderen Funktionen zusammenarbeiten und Verantwortung für das Ergebnis übernehmen.
Das kann Arbeit interessanter machen, aber auch anspruchsvoller.
Denn Autonomie funktioniert nur, wenn Menschen die Kompetenzen dafür besitzen.
Weiterbildung wird damit erneut entscheidend.
Mitarbeiter benötigen nicht nur Fachwissen.
Sie brauchen:
Entscheidungskompetenz, Kommunikation, Problemlösung, Datenverständnis, Technologieverständnis und die Fähigkeit, Unsicherheit auszuhalten.
KI könnte diese Teams noch mächtiger machen
Hier verbindet sich unser Thema direkt mit der nächsten Arbeitswelt.
Wenn KI:
Dokumentation erstellt, erste Analysen übernimmt, Code unterstützt, Recherche beschleunigt, Tests automatisiert und Informationen strukturiert, können kleinere Teams wesentlich größere Aufgaben übernehmen.
McKinsey berichtet bei besonders schnell transformierenden Organisationen beispielsweise von deutlichen Veränderungen in Softwareentwicklung, Produktmanagement, Design und Qualitätsarbeit durch KI.
Das bedeutet möglicherweise:
Die Organisation der Zukunft besitzt nicht zwangsläufig weniger Mitarbeiter, aber sie könnte aus mehr kleinen, eigenständigen Einheiten bestehen.
Für Kommunen: Innovation braucht kurze Wege
Das gleiche Prinzip lässt sich auf Regionen übertragen.
Eine Kommune möchte ein neues Mobilitätsprojekt testen, dann sitzen vielleicht am Tisch:
Verkehr, Ordnungsamt, IT, Datenschutz, Wirtschaftsförderung, Politik, Beschaffung, Rechtsamt.
Jede Stelle besitzt berechtigte Interessen, doch wenn niemand die Gesamtverantwortung besitzt, kann selbst ein kleines Pilotprojekt Monate dauern.
Kommunale Innovation benötigt deshalb ebenfalls klare Projektverantwortung und kleine Umsetzungsteams.
Ein Team bekommt:
ein Problem, einen begrenzten Raum, ein Budget, einen Zeitraum und definierte Grenzen.
Dann darf es testen.
Das bedeutet nicht, demokratische Kontrolle oder Rechtsvorgaben zu umgehen.
Es bedeutet lediglich, nicht jede operative Entscheidung durch die gesamte Organisation wandern zu lassen.
Gerade Reallabore und regulatorische Sandboxes können dafür interessant sein.
Kommunen haben sogar einen besonderen Vorteil
Kleinere Städte können organisatorisch manchmal schneller sein als Metropolen.
Die Wege zwischen:
Verwaltung, Unternehmen, Schule, Hochschule, Wirtschaftsförderung und Bürgermeister können wesentlich kürzer sein.
Das ist kein Nachteil.
Das kann ein Innovationsvorteil sein.
Eine Region wie Lichtenfels muss nicht versuchen, München zu kopieren.
Sie kann etwas anderes nutzen:
Nähe.
Wenn Entscheider sich kennen, Unternehmen schnell eingebunden werden und Testfelder verfügbar sind, können kleine Regionen Dinge ausprobieren, für die große Strukturen wesentlich länger benötigen.
Chancen & Risiken
Potenziale und mögliche Zielkonflikte werden bewusst nebeneinandergestellt.
Ein kleines Team kann schnell:
entscheiden, bauen, testen, verwerfen, neu bauen.
Dadurch entsteht ein Lernvorsprung.
Nehmen wir zwei Unternehmen.
Unternehmen A benötigt sechs Monate für einen Innovationszyklus.
Unternehmen B vier Wochen.
Nach einem Jahr hat A zwei Lernschleifen durchgeführt.
B möglicherweise zwölf.
Selbst wenn B häufiger falschliegt, besitzt es am Ende möglicherweise wesentlich mehr Wissen.
Das ist der unterschätzte Vorteil von Geschwindigkeit.
Nicht schneller arbeiten.
Sondern:
schneller lernen.
KI verstärkt diesen Effekt
Wenn KI Teile der Koordination und Routinearbeit übernimmt, sinkt außerdem der Mindestumfang eines Teams.
Ein Entwickler kann mit KI mehr Software bauen.
Ein Designer schneller Varianten erstellen.
Ein Analyst größere Datenmengen untersuchen.
Ein Produktmanager schneller Forschung und Feedback strukturieren.
Damit könnten kleine Teams zukünftig eine Produktivität erreichen, für die früher ganze Abteilungen notwendig waren.
Das wäre organisatorisch eine gewaltige Veränderung.
Hier müssen wir allerdings klar bleiben.
Kleine Teams besitzen Grenzen.
Komplexe Flugzeuge werden nicht von drei Menschen gebaut.
Ein neues Medikament benötigt viele Spezialisten.
Große industrielle Anlagen benötigen hunderte oder tausende Beteiligte.
Auch wissenschaftliche Großprojekte sind ohne große Kooperationen nicht möglich.
Die Nature-Forschung sagt deshalb ausdrücklich nicht:
Große Teams sind schlecht.
Sie zeigt:
Große und kleine Teams erfüllen unterschiedliche Funktionen.
Kleine Teams sind besonders stark beim Erkunden.
Große Teams beim Entwickeln und Skalieren.
Damit entsteht ein viel besseres Modell.
Klein entdecken... groß skalieren
Phase eins:
kleines Team.
Frage stellen. Experimentieren. Prototyp bauen. Kunden testen. Technologie beweisen.
Phase zwei:
größeres Team.
Produktion. Qualität. Compliance. Internationalisierung. Vertrieb. Infrastruktur. Skalierung.
Das Problem vieler Organisationen besteht möglicherweise darin, dass sie Phase zwei bereits in Phase eins anwenden.
Eine Idee, die noch nicht einmal bewiesen ist, bekommt sofort die organisatorische Komplexität eines etablierten Produkts.
Und dann wundert man sich, warum Innovation langsam wird.
Perspektivenwechsel
Wir betrachten Wachstum normalerweise ausschließlich positiv.
Mehr Mitarbeiter, mehr Umsatz, mehr Abteilungen, mehr Experten, mehr Kapital, mehr Möglichkeiten, aber Unternehmen erwerben dabei gleichzeitig etwas anderes:
Koordinationskosten.
Ein Unternehmen mit zehn Menschen benötigt kaum Prozesse.
Mit 100 werden sie notwendig.
Mit 10.000 unvermeidbar.
Das ist keine Kritik an großen Unternehmen.
Es ist eine organisatorische Realität.
Die entscheidende Fähigkeit großer innovativer Unternehmen besteht deshalb möglicherweise nicht darin, wie ein kleines Unternehmen zu bleiben.
Das wäre unmöglich.
Sie müssen etwas anderes schaffen:
innerhalb einer großen Organisation immer wieder kleine Organisationen erzeugen.
Kleine Teams.
Klare Missionen.
Eigene Verantwortlichkeit.
Kurze Entscheidungswege.
Zugang zu den Ressourcen des Konzerns.
Das verbindet zwei Welten.
Die Geschwindigkeit eines Start-ups.
Mit der Stärke eines etablierten Unternehmens.
Was wir wissen
Eine groß angelegte Nature-Studie über mehr als 65 Millionen wissenschaftliche Arbeiten, Patente und Softwareprojekte fand einen systematischen Zusammenhang zwischen Teamgröße und Innovationsart: Kleine Teams waren häufiger mit disruptiven Arbeiten verbunden, große Teams stärker mit der Weiterentwicklung bestehender Ansätze. Beide Formen sind für funktionierende Innovationssysteme notwendig.
Nature berichtete im Juli 2026 gleichzeitig, dass kleine Forschungsteams relativ seltener werden, während größere Kollaborationen weiter zunehmen.
KI könnte die Leistungsfähigkeit kleiner Teams erhöhen, weil Aufgaben wie Recherche, Modellentwicklung, Dokumentation und Softwareentwicklung teilweise automatisiert oder beschleunigt werden können.
Aktuelle Organisationsforschung und Unternehmensanalysen betonen außerdem die Bedeutung klarer Entscheidungsrechte und kleinerer autonomer Teams für Geschwindigkeit.
Was noch unklar ist
Teamgröße allein verursacht keine Innovation.
Ein Dreierteam ist nicht automatisch kreativ.
Ein 100-Personen-Team nicht automatisch bürokratisch.
Entscheidend sind zusätzlich:
Kompetenzen, Führung, Kapital, Anreize, Diversität, Entscheidungsrechte, Informationszugang und die konkrete Aufgabe.
Auch die Nature-Ergebnisse aus Wissenschaft und Patenten lassen sich nicht eins zu eins auf jedes Unternehmen übertragen.
Sie liefern jedoch einen starken Hinweis darauf, dass Erkundung und Skalierung unterschiedliche Organisationsformen benötigen können.
Was als Nächstes wichtig wird
Besonders interessant wird nun der Einfluss von KI.
Wenn einzelne Mitarbeiter und kleine Teams durch KI deutlich produktiver werden, könnte sich Unternehmensorganisation grundlegend verändern.
Dann müssten wir beobachten:
Wie klein können leistungsfähige Produktteams werden?
Wie verändern sich mittlere Managementebenen?
Wie viele Entscheidungen können automatisiert oder dezentralisiert werden?
Welche Aufgaben benötigen weiterhin große Teams?
Wie verhindert man, dass kleine autonome Einheiten zu neuen Silos werden?
Und vor allem:
Werden Unternehmen wirklich schneller... oder automatisieren sie nur ihre bestehende Bürokratie?
Denn ein KI-Agent, der einen 14-stufigen Freigabeprozess schneller ausfüllt, hat den Prozess noch nicht verbessert.
Einordnung von ROQ News
Innovation ist häufig klein, bevor sie groß wird.
Ein paar Menschen, eine Idee, ein Prototyp, ein Experiment.
Dann funktioniert etwas.
Erst danach werden Fabriken gebaut.
Vertriebsteams eingestellt.
Qualitätssysteme geschaffen.
Internationale Märkte erschlossen.
Vielleicht machen wir deshalb einen organisatorischen Fehler:
Wir versuchen Innovation von Anfang an so zu organisieren wie Skalierung, aber eine Idee benötigt zunächst nicht 40 Verantwortliche.
Sie benötigt Menschen, die sie testen dürfen.
Das bedeutet nicht, große Unternehmen abzuschaffen.
Im Gegenteil.
Große Organisationen besitzen Kapital, Wissen und Infrastruktur, von denen Start-ups nur träumen können.
Die Kunst besteht darin, innerhalb dieser Stärke kleine Räume zu schaffen, in denen Geschwindigkeit möglich bleibt.
Denn vielleicht lautet die wichtigste Organisationsfrage der nächsten Jahre nicht:
Wie viele Menschen können wir auf ein Problem setzen?
Sondern:
Wie wenige Menschen brauchen wir, damit eine gute Entscheidung tatsächlich getroffen werden kann?
Michael Langner
Gründer & CEO von Cast Royal Michael Langner
Gründer & CEO von Cast RoyalQuellen
- Fachmedium · veröffentlicht 23.07.2026 · abgerufen 18.09.2026
- Fachmedium · veröffentlicht 13.02.2019 · abgerufen 18.09.2026
- Fachmedium · veröffentlicht 22.06.2026 · abgerufen 18.09.2026
- Unternehmen · veröffentlicht 21.08.2026 · abgerufen 18.09.2026
-
What Companies Get Wrong About Decision Rights – Havard Business ReviewFachmedium · veröffentlicht 01.07.2026 · abgerufen 18.09.2026
- Fachmedium · veröffentlicht 10.06.2026 · abgerufen 18.09.2026
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