Literatur

Empfohlene Bücher zum Einstieg

Diese drei Bücher begleiten die Kernideen der Vorlesung und eignen sich als freiwillige Hintergrundlektüre: gut lesbar, keine Vorkenntnisse nötig. Prüfungsrelevant ist ausschließlich der Vorlesungsstoff, nicht der Inhalt dieser Bücher.

Eisenmann, T. (2021). Why Startups Fail: A New Roadmap for Entrepreneurial Success. Currency. Das Buch hinter den Scheitermustern aus Sitzung 1 (Speed Trap, Cascading Miracles, False Start …). Es liefert die vollständigen Fallgeschichten hinter jedem Muster. Wer wissen will, warum gut finanzierte Startups mit fähigen Teams trotzdem scheitern, liest hier weiter.

Ries, E. (2011). The Lean Startup. Crown Business. Die Quelle des Vokabulars aus den Sitzungen 1–2: Build–Measure–Learn, Minimum Viable Product, Pivot. Kurzweilig geschrieben; in der Vorlesung ordnen wir ein, was davon empirisch belastbar ist und was Praktiker-Heuristik bleibt.

Parker, G. G., Van Alstyne, M. W., & Choudary, S. P. (2016). Platform Revolution. W. W. Norton. Die zugängliche Buchfassung der Plattform-Forschung hinter den Sitzungen 5–6: Netzwerkeffekte, zweiseitige Märkte, warum Plattformen klassische Pipelines verdrängen, und warum die größten Unternehmen der Welt heute Plattformen sind.

Alle drei sind als E-Book und Hörbuch verfügbar; die Universitätsbibliothek hält gedruckte Exemplare bzw. beschafft sie auf Anfrage.

Als deutschsprachiges BWL-Standardlehrbuch zum Nachschlagen der Grundbegriffe eignet sich außerdem Vahs, D. & Schäfer-Kunz, J.: Einführung in die Betriebswirtschaftslehre (Schäffer-Poeschel, jeweils neueste Auflage). Auch dieses Buch ist freiwillig und nicht prüfungsrelevant.


Literatur je Sitzung

Hier findet ihr die zentralen Quellen jeder Sitzung – eine Auswahl, keine vollständige Liste. „Grundlage der Sitzung” sind die Texte, auf denen die Vorlesung direkt aufbaut; „Zum Vertiefen” ist für alle, die ein Thema weiter durchdringen wollen. Ihr müsst nichts davon für die Klausur lesen; prüfungsrelevant ist der Vorlesungsstoff. Ein Klick auf eine Quelle führt zum vollständigen Eintrag im Quellenverzeichnis am Seitenende.

Einige Artikel erscheinen in der Harvard Business Review (HBR) oder in kostenpflichtigen Fachdatenbanken. Wo das so ist, steht ein Hinweis dabei: Den Volltext erreicht ihr mit eurem Uni-Login über die Zugänge der Bibliothek.

Sitzung 1 – Warum Produkte scheitern

Grundlage der Sitzung

  • Eisenmann (2020) – die sechs wiederkehrenden Scheitermuster, aus Hunderten ausgewerteten Gründungen (offenes Begleit-Working-Paper zum HBR-Artikel „Why Start-ups Fail”).
  • Ries (2011) – das Standardwerk zu Build–Measure–Learn, MVP und Pivot; Quelle des Vokabulars der Sitzung.
  • Blank und Eckhardt (2024) – Lean Startup als überprüfbare Theorie des Gründens (die akademische Einordnung der Praktiker-Methode).

Zum Vertiefen

  • Camuffo u. a. (2020) – der randomisierte Kontrollversuch, der zeigt: Teams mit „wissenschaftlichem” Vorgehen entscheiden besser.
  • Victory u. a. (2021) – belastbare Scheiterraten für Konsumgüter (rund 25 % nach einem, 40 % nach zwei Jahren) statt der „90 %“-Folklore.
  • Castellion und Markham (2013) – woher der überzogene Scheiterraten-Mythos stammt und warum er sich hält.

Sitzung 2 – Understanding the Customer

Grundlage der Sitzung

  • Christensen u. a. (2016) – die Standardfassung der Jobs-to-be-Done-Theorie. HBR-Artikel, Volltext via Factiva/Nexis/ABI (Uni-Login).
  • Ulwick (2002) – Ursprung der Outcome-Driven Innovation und der Opportunity-Formel. HBR-Artikel, Volltext via Factiva/Nexis/ABI (Uni-Login).
  • Kohavi u. a. (2020) – Standardreferenz für vertrauenswürdige A/B-Tests.

Zum Vertiefen

  • Dahan und Hauser (2002) – Konzepttests und „Virtual Customer”-Methoden: eine Idee billig testen, bevor man sie baut.
  • Diehl und Stroebe (1987) – warum Einzel- der Gruppen-Ideenfindung überlegen ist (Brainstorming-Mythos).

Sitzung 3 – Design Thinking & Innovation

Grundlage der Sitzung

  • Micheli u. a. (2019) – Design Thinking als Bündel von Praktiken, systematisch aufgearbeitet (statt als festes Verfahren).
  • Christensen (2008)The Innovator’s Dilemma: warum gut geführte Marktführer gerade dann scheitern, wenn sie alles „richtig” machen.

Zum Vertiefen

  • Christensen u. a. (2015) – Christensens spätere Präzisierung: Disruption ist ein Prozess, kein einzelnes Ereignis. HBR-Artikel, Volltext via Factiva/Nexis/ABI (Uni-Login).
  • Lucas und Goh (2009) – Kodak als peer-reviewter Anker: die Bedrohung intern abgewertet, nicht die Technik verpasst.
  • Vuori und Huy (2016) – Nokia: wie Angst und Fehlkommunikation im Management die Reaktion lähmten.

Sitzung 4 – Business Models, Value & Money

Grundlage der Sitzung

  • Teece (2010) – das Geschäftsmodell als Logik, wie ein Unternehmen Wert schafft, liefert und abschöpft.
  • Osterwalder und Pigneur (2010) – der Business Model Canvas mit seinen neun Bausteinen.
  • Gassmann u. a. (2017) – die Systematik der Geschäftsmodell-Muster (Plattform, Freemium, Razor-Blade, Long Tail, Lock-in).

Zum Vertiefen

  • Massa u. a. (2017) – die drei Bedeutungen von „Business Model” und warum man sie sauber trennen muss.
  • Foss und Saebi (2017) – Überblick zur Geschäftsmodell-Innovation als Brücke zu den späteren Sitzungen.

Sitzung 5 – Competition & Strategy

Grundlage der Sitzung

  • Kim und Mauborgne (2004) – Blue Ocean Strategy: dem Wettbewerb ausweichen statt ihn zu schlagen. HBR-Artikel, Volltext via Factiva/Nexis/ABI (Uni-Login).
  • Golder und Tellis (1993) – die historische Analyse mit überlebensbias-korrigierten Daten: Pioniere scheitern öfter, als der Mythos sagt.
  • Nalebuff und Brandenburger (1997) – Coopetition: warum „Business is War” oft die falsche Metapher ist.

Zum Vertiefen

  • Dixit und Nalebuff (2008) – Spieltheorie in Geschichten, ohne Formeln: Commitment, Glaubwürdigkeit, Preiskämpfe.
  • Lieberman und Montgomery (1988) – die klassische Systematik der First-Mover-Vorteile und ihrer Grenzen.
  • Suarez und Lanzolla (2005) – wann der First-Mover-Vorteil trägt und wann nicht (Tech-Tempo × Markt-Tempo). HBR-Artikel, Volltext via Factiva/Nexis/ABI (Uni-Login).

Sitzung 6 – Digital Transformation & Platforms

Grundlage der Sitzung

  • Vial (2019) – die drei Ebenen digitaler Transformation als Ordnungsrahmen.
  • Rochet und Tirole (2003) und Parker und Van Alstyne (2005) – die Ökonomie zweiseitiger Märkte: nicht nur der Preis, sondern die Preisstruktur.
  • McIntyre und Srinivasan (2017) – direkte vs. indirekte Netzwerkeffekte, warum eine Plattform mit jedem Nutzenden wertvoller wird.

Zum Vertiefen

  • Belleflamme und Peitz (2019) – Multihoming: warum es einer Marktseite nützt und einer anderen schadet.
  • Brynjolfsson u. a. (2025) – die Feldstudie zur GenAI-Produktivität: die größten Gewinne bei den weniger erfahrenen Kräften.

Sitzung 7 – Launch, Customer Behavior & Synthesis

Grundlage der Sitzung

  • Kahneman und Tversky (1979) – Prospect Theory: Referenzpunkte, Verlustaversion, Certainty Effect.
  • Tversky und Kahneman (1981) – die Rahmung von Entscheidungen (Framing): logisch gleich, gefühlt verschieden.
  • Johnson und Goldstein (2003) – der Default-Effekt am Beispiel Organspende: wer die Voreinstellung setzt, prägt das Ergebnis.

Zum Vertiefen

  • Mertens u. a. (2022) und DellaVigna und Linos (2022) – die ehrliche Nudging-Debatte: solider Effekt in der Meta-Analyse, aber deutlich kleiner in echten Behörden-Feldversuchen.
  • Mathur u. a. (2019) – Dark Patterns: manipulative Designmuster von falscher Dringlichkeit bis erschwertem Kündigen.
  • Spann u. a. (2015) – Skimming vs. Penetration als zwei Extreme der Einstiegspreis-Strategie.

Sitzung 8 – Generative KI, Quarto & Git

Grundlage der Sitzung

  • Kasneci u. a. (2023) – Chancen und Grenzen von KI im Studium: nutzen, prüfen, transparent machen.
  • Ji u. a. (2023) – was „Halluzination” bei KI-Systemen bedeutet und woher sie kommt.
  • Dell’Acqua u. a. (2026) – die „zackige” Fähigkeitsgrenze der KI: warum menschliche Prüfung unverzichtbar bleibt.

Zum Vertiefen

  • Noy und Zhang (2023) und Peng u. a. (2023) – die Produktivitäts-Evidenz zu Schreib- und Programmieraufgaben (wer profitiert, wer nicht).
  • UNESCO (2023) – ergänzender Leitfaden zur kritischen KI-Nutzung in Studium und Forschung.

Quellenverzeichnis

Belleflamme, Paul, und Martin Peitz. 2019. „Platform competition: Who benefits from multihoming?“ International Journal of Industrial Organization 64 (Mai): 1–26. https://doi.org/10.1016/j.ijindorg.2018.03.014.
Blank, Steve, und Jonathan T. Eckhardt. 2024. „The Lean Startup as an Actionable Theory of Entrepreneurship. Journal of Management 50 (8): 3012–34. https://doi.org/10.1177/01492063231168095.
Brynjolfsson, Erik, Danielle Li, und Lindsey Raymond. 2025. „Generative AI at Work. The Quarterly Journal of Economics 140 (2): 889–942. https://doi.org/10.1093/qje/qjae044.
Camuffo, Arnaldo, Alessandro Cordova, Alfonso Gambardella, und Chiara Spina. 2020. „A Scientific Approach to Entrepreneurial Decision Making: Evidence from a Randomized Control Trial. Management Science 66 (2): 564–86. https://doi.org/10.1287/mnsc.2018.3249.
Castellion, George, und Stephen K. Markham. 2013. „Perspective: New Product Failure Rates: Influence of Argumentum ad Populum and SelfInterest. Journal of Product Innovation Management 30 (5): 976–79. https://doi.org/10.1111/j.1540-5885.2012.01009.x.
Christensen, Clayton M. 2008. The innovator’s dilemma: when new technologies cause great firms to fail. Rev., updated, and with a new chapter, [Nachdr.]. The management of innovation and change series. Harvard Business School Press.
Christensen, Clayton M., Taddy Hall, Karen Dillon, und David S. Duncan. 2016. „Know Your CustomersJobs to Be Done. Harvard Business Review, September. https://hbr.org/2016/09/know-your-customers-jobs-to-be-done.
Christensen, Clayton M., Michael E. Raynor, und Rory McDonald. 2015. „What Is Disruptive Innovation?“ Harvard Business Review, Dezember. https://hbr.org/2015/12/what-is-disruptive-innovation.
Dahan, Ely, und John R. Hauser. 2002. „The virtual customer“. Journal of Product Innovation Management 19 (5): 332–53. https://doi.org/10.1111/1540-5885.1950332.
Dell’Acqua, Fabrizio, Edward McFowland, Ethan Mollick, u. a. 2026. „Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of Artificial Intelligence on Knowledge Worker Productivity and Quality. Organization Science 37 (2): 403–23. https://doi.org/10.1287/orsc.2025.21838.
DellaVigna, Stefano, und Elizabeth Linos. 2022. RCTs to Scale: Comprehensive Evidence From Two Nudge Units. Econometrica 90 (1): 81–116. https://doi.org/10.3982/ECTA18709.
Diehl, Michael, und Wolfgang Stroebe. 1987. „Productivity loss in brainstorming groups: Toward the solution of a riddle.“ Journal of Personality and Social Psychology 53 (3): 497–509. https://doi.org/10.1037/0022-3514.53.3.497.
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Micheli, Pietro, Sarah J. S. Wilner, Sabeen Hussain Bhatti, Matteo Mura, und Michael B. Beverland. 2019. „Doing Design Thinking: Conceptual Review, Synthesis, and Research Agenda. Journal of Product Innovation Management 36 (2): 124–48. https://doi.org/10.1111/jpim.12466.
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Vial, Gregory. 2019. „Understanding digital transformation: A review and a research agenda“. The Journal of Strategic Information Systems 28 (2): 118–44. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2019.01.003.
Victory, Kirsten, Magda Nenycz-Thiel, John Dawes, Arry Tanusondjaja, und Armando Maria Corsi. 2021. „How common is new product failure and when does it vary?“ Marketing Letters 32 (1): 17–32. https://doi.org/10.1007/s11002-021-09555-x.
Vuori, Timo O., und Quy N. Huy. 2016. „Distributed Attention and Shared Emotions in the Innovation Process: How Nokia Lost the Smartphone Battle. Administrative Science Quarterly 61 (1): 9–51. https://doi.org/10.1177/0001839215606951.