Recherche & Scouting:
Monitoring & Intelligence:
Internes Management:
Kollaboration & Workflows:
Integration & Export:
Ontologie-basierte semantische Suche unterscheidet lemniscus fundamental von klassischen Keyword-Recherchen. Das System versteht Begriffe über eine unternehmensspezifische Wissenslandkarte im Bedeutungskontext und erkennt automatisch Synonyme, branchenspezifische Terminologie und technologische Zusammenhänge. Ein Automotive-Ingenieur findet Patente zu Batterietechnologie auch dann, wenn diese als "Energiespeicherzellen" oder "galvanische Elemente" bezeichnet werden. In dokumentierten Pilotprojekten führte dieser Ansatz zu 40% kürzeren Recherchezeiten bei gleichzeitig deutlich präziseren Treffern. Die semantische Intelligenz entwickelt sich mit jeder Nutzung weiter und lernt die spezifische Fachsprache des jeweiligen Unternehmens.
Hybrid-Ansatz mit Human-in-the-Loop kombiniert maschinelle Intelligenz mit menschlicher Validierung. Während KI-Algorithmen Millionen Dokumente durchsuchen und vorfiltern, können Fachexperten die Ergebnisse kuratieren und bewerten. Dieser bewusste Zweistufenprozess führt laut Pilotstudien zu über 95% Trefferpräzision – deutlich höher als bei rein automatisierten Systemen. Nutzer müssen nicht mehr hunderte irrelevante Treffer manuell aussortieren, sondern arbeiten mit einer vorqualifizierten Auswahl. Die Kombination aus Geschwindigkeit der Maschine und Urteilsvermögen des Menschen stellt sicher, dass kritische Technologien nicht übersehen werden.
End-to-End Pipeline-Management verbindet externes Technologie-Scouting nahtlos mit internem Projektmanagement auf einer einzigen Plattform. Während die meisten Tools entweder auf Recherche oder auf Projektsteuerung spezialisiert sind, deckt lemniscus den gesamten Innovationszyklus ab: Von der Patentrecherche über die Bewertung und Priorisierung bis zur Integration in die Technologie-Roadmap und Projektsteuerung. Gescoutete Technologien fließen direkt in die interne Innovationspipeline ein, ohne Medienbrüche zwischen Excel-Listen, PowerPoint-Präsentationen und separaten Projektmanagement-Tools. Referenzkunden berichten von 25% schnelleren Entscheidungszyklen durch diese durchgängige Prozessunterstützung.
ISO 27001-Zertifizierung mit EU-Hosting gewährleistet höchste Datensicherheitsstandards. Das zertifizierte Informationssicherheits-Managementsystem und die ausschließliche Datenhaltung in EU-Rechenzentren erfüllen strenge DSGVO-Anforderungen. Dies ist besonders relevant für Unternehmen in regulierten Branchen oder beim Umgang mit vertraulichen F&E-Daten, die keine Kompromisse bei Datenschutz und Compliance eingehen können.
Einschränkungen: Die hohe Präzision der Ontologie-Suche erfordert kontinuierliche Pflege der unternehmensspezifischen Taxonomie. Organisationen sollten realistisch ca. 0,25 FTE für diese Aktualisierungsarbeit einplanen. Ohne diese Investition degeneriert die Suchqualität über Zeit. Zudem ist aktuell keine native Mobile-App verfügbar – die Nutzung erfolgt über responsive Weboberfläche, was für mobile Nutzungsszenarien weniger komfortabel ist.
Innovationsmanager in F&E-intensiven Mittelständlern (100-1.000 Mitarbeiter) profitieren besonders von lemniscus. Diese Organisationen verfügen über ausreichende Budgets für Premium-Tools, benötigen aber keine überdimensionierten Enterprise-Lösungen mit Funktionen, die sie nicht nutzen. Die Kombination aus Patentrecherche und Pipeline-Management kann teure externe Innovationsberater ersetzen oder deren Einsatz deutlich effizienter gestalten. Typische Branchen sind Chemie, Pharma, Automotive-Zulieferer und Maschinenbau, wo regelmäßige Technologiescreenings strategische Bedeutung haben und der ROI innerhalb von 12-24 Monaten realisierbar ist.
Technologie-Scouts und Patentanalysten in Großunternehmen erhalten ein Werkzeug, das ihre tägliche Arbeit fundamental vereinfacht. Die semantische Suche in über 70 Datenquellen und die automatische TRL-Klassifikation reduzieren repetitive manuelle Recherchearbeit drastisch. Besonders wertvoll für Teams, die kontinuierlich Patentlandschaften analysieren, Wettbewerber monitoren und Technologie-Whitepapers erstellen müssen. Die Integration in SAP oder Salesforce ermöglicht nahtlose Workflows mit anderen Abteilungen, während die standardisierten Reports Konsistenz in der Berichterstattung sicherstellen.
Corporate Development und Strategieabteilungen nutzen lemniscus als Entscheidungsgrundlage für M&A-Aktivitäten, strategische Kooperationen oder Buy-versus-Build-Entscheidungen. Die Benchmark-Reports und Wettbewerbsanalysen liefern quantifizierbare Daten zur Technologieposition von Akquisitionskandidaten oder Kooperationspartnern. Das integrierte Pipeline-Management verbindet externe Markt-Insights mit internen Projekten und schafft Transparenz über die gesamte Innovationslandschaft des Unternehmens.
Patentanwaltskanzleien mit F&E-Beratungsschwerpunkt können ihren Mandanten einen Mehrwert bieten, der über klassische Patentrecherchen hinausgeht. Die Kombination aus juristischen Patentdatenbanken und wissenschaftlichen Publikationen ermöglicht ganzheitliche Technologie-Assessments. Besonders für Due-Diligence-Projekte im Vorfeld von Transaktionen oder für Freedom-to-Operate-Analysen, die sowohl rechtliche als auch technologische Dimensionen berücksichtigen müssen.
Nicht geeignet ist lemniscus für Start-ups ohne dediziertes Innovationsbudget, reine Dienstleister ohne eigene Patentaktivitäten sowie Unternehmen, die nur gelegentliche Ad-hoc-Recherchen durchführen. Die Premium-Preispositionierung rechnet sich erst ab einem gewissen regelmäßigen Scouting-Volumen. Ebenfalls weniger geeignet für Organisationen ohne IT-Integrationsmöglichkeiten, da sich der volle Nutzen erst bei Anbindung an bestehende Systeme entfaltet.
Entscheidende Auswahlkriterien:
Datenabdeckung und Quellentiefe: Ausschlaggebend ist, ob über reine Patentdaten hinaus auch wissenschaftliche Publikationen und Marktberichte benötigt werden. lemniscus integriert 70+ Quellen und eignet sich für ganzheitliche Technologieanalysen, nicht nur für juristische Patentrecherchen.
Integrationsfähigkeit in bestehende IT-Landschaft: Native Konnektoren zu SAP, Salesforce oder SharePoint sparen erheblichen Implementierungsaufwand. Die API-Kompatibilität mit Spezialsystemen sollte vorab geprüft werden.
Bereitschaft zur Ontologie-Pflege: Die realistische Einplanung von ca. 0,25 FTE für die kontinuierliche Pflege unternehmensspezifischer Taxonomien ist erfolgskritisch. Ohne diese Investition verpufft der zentrale Präzisionsvorteil gegenüber herkömmlichen Systemen.
ROI-Erwartung und Amortisationszeit: Bei regelmäßigen Technologie-Scoutings zeigen Pilotprojekte Amortisationszeiten von 12-24 Monaten. Die Investition muss im Verhältnis zum Recherche-Volumen und zu den Kosten für externe Berater oder ineffiziente interne Prozesse stehen.
Moderne Microservices-Architektur bildet das technische Fundament von lemniscus. Die Docker-Container-basierte Plattform kann sowohl als Cloud-SaaS als auch On-Premise betrieben werden und bietet damit Flexibilität für unterschiedliche Sicherheitsanforderungen. Das ontologie-gestützte Suchframework nutzt NLP-Modelle (Natural Language Processing) und maschinelles Lernen, um semantische Zusammenhänge in technischen Dokumenten zu erkennen. Die Plattform skaliert für bis zu 100 gleichzeitige Nutzer und erhält quartalsweise Updates über eine CI/CD-Pipeline, was kontinuierliche Verbesserungen ohne langwierige Upgrade-Projekte ermöglicht.
Das Dashboard-Design gilt laut Anwenderfeedback als intuitiv strukturiert, allerdings liegt die Einarbeitungszeit für nicht-technische Nutzer höher als bei Standardsoftware. Dies resultiert aus der Komplexität der Materie – Technologie-Scouting ist ein anspruchsvoller Fachbereich. Die Ontologie-Konfiguration erfordert initiales technisches Verständnis und kontinuierliche Pflege durch dedizierte Key-User. Standard-Schulungspakete umfassen typischerweise drei zweistündige Online-Trainings plus einen ganztägigen Inhouse-Workshop, der auf die spezifischen Anwendungsfälle des jeweiligen Unternehmens eingeht.
Funktionale Abgrenzung wird deutlich im Vergleich zu Spezialwerkzeugen: Im Gegensatz zu reinen Patentdatenbanken wie PatSeer oder Questel Orbit, die auf tiefe juristische Recherchen fokussieren, oder reinen Innovationsmanagement-Tools wie innosabi, die auf Ideenmanagement spezialisiert sind, verbindet lemniscus beide Welten. Externes Technologie-Scouting wird nahtlos mit internem Pipeline-Management verknüpft. Dies eliminiert die Medienbrüche zwischen Recherche, Bewertung und Projektumsetzung, die in heterogenen Toollandschaften entstehen. Die Plattform richtet sich primär an F&E-Leiter und Innovationsmanager, nicht an Patentanwälte für detaillierte Rechtsrecherchen.
pgt technology scouting GmbH wurde 2018 in München gegründet und beschäftigt aktuell rund 25 Mitarbeiter. Das Unternehmen entstand aus der Beratungsgesellschaft "pgt innovations", die seit 2014 im Innovationsmanagement aktiv ist. Dieser Beratungshintergrund sichert ein tiefes Prozessverständnis für die Herausforderungen in Innovationsabteilungen. Der Branchenfokus liegt auf Chemie, Pharma und Automotive – Sektoren mit besonders hoher F&E-Intensität und komplexen Technologielandschaften.
Die Entwicklungsphilosophie folgt einem "Data-driven yet human-centered"-Ansatz, der sich im Hybrid-Modell aus KI und Experten-Curation widerspiegelt. Agile Produktentwicklung mit regelmäßigen Hackathons und enge Kooperationen mit Universitäten prägen die Innovationskultur. Enterprise-Kunden erhalten dedizierte Customer Success Manager, die nicht nur technischen Support leisten, sondern auch als Sparringspartner für die Optimierung von Innovationsprozessen fungieren. Die Verlängerungsrate von über 85% deutet auf nachhaltige Kundenzufriedenheit hin. Als relativ junges Unternehmen fehlt lemniscus die langjährige Historie großer globaler Player, die Spezialisierung bietet jedoch Agilität bei Anpassungen und eine überdurchschnittliche Kundennähe.
Browser-basierte Anwendung ohne Client-Installation – kompatibel mit Chromium, Edge und Firefox. Server-seitig werden Linux (Ubuntu 20.04+) oder Windows Server 2019+ mit mindestens 16 GB RAM, 4-Core-CPU und 200 GB SSD benötigt. Verfügbar als Cloud-SaaS (Standard-Deployment) oder On-Premise für Unternehmen mit strengen Datenschutzanforderungen. Hybrid-Ansätze mit lokalen Data-Connectors ermöglichen es, sensible Daten im eigenen Rechenzentrum zu halten, während die Analysefunktionen in der Cloud laufen.
Native Konnektoren zu SAP ECC/S4HANA, Salesforce und SharePoint stellen einen entscheidenden Vorteil für Enterprise-Umgebungen dar. Technologie-Insights können automatisch in bestehende CRM-Systeme fließen oder in zentrale Dokumentenmanagement-Systeme integriert werden. Zusätzlich bieten RESTful APIs flexible Integrationsmöglichkeiten mit Spezialsystemen, erfordern allerdings Entwicklungsaufwand. Export-Formate umfassen CSV, JSON, PowerPoint und PDF. Die Microservices-Architektur erleichtert kundenspezifische Erweiterungen, etwa für spezialisierte Reporting-Anforderungen oder Anbindungen an proprietäre Systeme.
ISO 27001-zertifiziertes Informationssicherheits-Managementsystem und DSGVO-konforme Datenhaltung ausschließlich in EU-Rechenzentren bieten rechtliche Sicherheit. Rollenbasierte Zugriffskontrolle, Auftragsverarbeitungsverträge (AVV) und strikte Mandantentrennung sind Standard. Die Datenhoheit verbleibt vollständig beim Kunden – bei Vertragsende werden alle Daten in gängigen Exportformaten bereitgestellt und auf den Systemen des Anbieters vollständig gelöscht. Regelmäßige Penetrationstests und Security-Audits durch externe Dienstleister ergänzen die Sicherheitsmaßnahmen.
Abonnementmodelle sind gestaffelt nach Nutzergruppen (Scout, Analyst, Manager) mit unterschiedlichen Funktionsumfängen. Die Scout-Lizenz bietet Zugriff auf Recherchefunktionen, die Analyst-Lizenz erweitert dies um erweiterte Analysewerkzeuge und Benchmark-Reports, während die Manager-Lizenz vollständige Dashboard-Funktionen und Pipeline-Management umfasst. Alternativ sind Enterprise-Flat-Fees für unlimitierte Nutzerzahlen verfügbar, was sich für größere Organisationen ab etwa 50 Nutzern rechnen kann.
Konkrete Preisspannen werden nicht öffentlich kommuniziert – Angebote erfolgen individuell nach Nutzeranzahl, Funktionsumfang und Integrationsbedarf. Die Preispositionierung liegt im Premium-Segment: oberhalb klassischer Patentdatenbanken, aber unterhalb umfassender PLM-Systeme (Product Lifecycle Management). Paketbezeichnungen und Preise werden im persönlichen Beratungsgespräch offengelegt, wobei Pilotprojekte oder Proof of Concepts zu reduzierten Konditionen möglich sind.
Die Gesamtbetriebskosten (TCO) umfassen mehr als die reine Lizenzgebühr. Initiale Implementierungskosten betragen typischerweise etwa 20% des ersten Jahres-Subskriptionsvolumens. Schulungen und Workshops kommen hinzu. Der wichtigste laufende Kostenfaktor ist die Ontologie-Pflege mit ca. 0,25 FTE intern, was jährlich 15.000-25.000 EUR Personalkosten entspricht. Bei komplexen Integrationen oder On-Premise-Betrieb fallen zusätzliche IT-Personalkosten an. Eine grobe 3-Jahres-TCO-Kalkulation für 10-15 Key-User liegt im Bereich von 275.000-530.000 EUR, abhängig von Lizenzmodell, Deployment-Art und Customizing-Umfang.
ROI-Faktoren umfassen dokumentierte Effizienzgewinne: 40% Reduktion der Recherchedauer, etwa 30% geringere externe Beraterkosten und 25% schnellere Entscheidungszyklen im Innovationsmanagement. Zusätzlicher Nutzen entsteht durch Vermeidung von Doppelforschung und frühzeitige Identifikation neuer Marktchancen oder disruptiver Technologien. Die Amortisation liegt typischerweise bei 12-24 Monaten, ist jedoch stark abhängig vom tatsächlichen Recherche-Volumen und der konsequenten Nutzung der Plattform. Sporadische Nutzung führt zu deutlich längeren Amortisationszeiten.
Der Standardprozess gliedert sich in vier Phasen: (1) Anforderungsworkshop von 2-3 Tagen zur Erfassung spezifischer Use Cases und Prozesse, (2) Daten-Mapping und Migration bestehender Technologiedatenbanken über 3-6 Wochen, (3) Pilotbetrieb mit Feedbackschleifen über 2 Wochen zur Optimierung der Ontologie und Workflows, (4) Rollout und Go-Live mit Training der Gesamtnutzerschaft. Die Gesamtdauer für Standard-SaaS-Deployments beträgt 4-8 Wochen. Bei komplexen Enterprise-Deployments mit individuellen Integrationen in Legacy-Systeme verlängert sich dies auf 3-6 Monate. On-Premise-Installationen benötigen zusätzlich 2-4 Wochen für Infrastruktur-Setup und Härtung.
Ressourcenanforderungen für ein erfolgreiches Projekt: Ein Projektleiter mit Innovationsmanagement-Expertise (0,5 FTE über 3 Monate) koordiniert interne Stakeholder und definiert Erfolgsmetriken. Ein IT-Administrator für Integrationen (0,5 FTE über 2-3 Monate) kümmert sich um technische Anbindungen und Berechtigungskonzepte. Besonders kritisch sind 2-3 Key-User für Ontologie-Training und als Schulungsmultiplikatoren (0,5-1 FTE über 2 Monate). Diese müssen domänenspezifisches Technologiewissen mit der Bereitschaft zur intensiven Systemeinarbeitung kombinieren – eine Kombination, die in Organisationen oft schwer zu finden ist.
Erfolgskritische Faktoren für eine gelungene Einführung: (1) Top-Management-Rückhalt, der die strategische Bedeutung vermittelt und Ressourcen sichert, (2) realistische Erwartungen an den initialen Einarbeitungsaufwand – die Produktivität steigt graduell, nicht sofort, (3) konsequente Change-Management-Strategie mit Kommunikation von Quick Wins aus Pilotprojekten, (4) Start mit fokussiertem Use Case statt "Big Bang"-Ansatz über alle Geschäftsbereiche, (5) langfristig gesichertes Budget für Ontologie-Pflege nach Go-Live. Die Datenqualität bestehender Technologiedatenbanken sollte vor Migration geprüft werden – unsaubere oder inkonsistente Altdaten verursachen erheblichen Bereinigungsaufwand und verzögern den Mehrwert.
Vorteile:
Drastische Zeitersparnis mit höherer Präzision: Bis zu 40% Reduktion der Recherchedauer bei gleichzeitig über 95% Trefferpräzision durch semantische Suche – weniger Zeit für mehr relevante Ergebnisse
Durchgängiger Prozess von Scouting bis Umsetzung: Einzige Plattform, die externes Technologie-Scouting nahtlos mit internem Pipeline-Management verbindet – eliminiert Medienbrüche und beschleunigt Entscheidungen um bis zu 25%
Enterprise-ready mit höchsten Sicherheitsstandards: ISO 27001-Zertifizierung, DSGVO-konformes EU-Hosting und native Integration in SAP/Salesforce/SharePoint erfüllen höchste Compliance-Anforderungen
Semantisches Verständnis statt Keyword-Matching: Die Ontologie-basierte Suche findet auch Treffer mit alternativer Terminologie, die bei klassischen Suchen untergehen würden
Wettbewerbsintelligenz in Echtzeit: Automatische Alerts bei relevanten Patentanmeldungen oder Technologie-Trends ermöglichen proaktives Handeln statt reaktives Aufholen
Skalierbare Cloud-Architektur: Quartalsweise Updates mit neuen Funktionen ohne aufwändige Upgrade-Projekte oder Ausfallzeiten
Herausforderungen:
Kontinuierlicher Pflegeaufwand für Ontologie: Der zentrale Präzisionsvorteil erfordert dauerhafte Investition in die Pflege der Wissenslandkarte (ca. 0,25 FTE) – ohne diese Pflege degeneriert die Suchqualität über Zeit
Hoher initialer Einarbeitungsaufwand: Nicht-technische Nutzer benötigen intensive Schulung und 2-3 Monate Eingewöhnungszeit – kein Self-Service-Tool für Gelegenheitsnutzer
Premium-Preispositionierung: 3-Jahres-TCO von 275.000-530.000 EUR (10-15 User) rechnet sich erst ab substanziellem Scouting-Volumen – für kleine Teams oder Gelegenheitsnutzung nicht wirtschaftlich
Fehlende native Mobile-App: Nutzung über responsive Browser ist weniger komfortabel für mobile Szenarien – Einschränkung für Führungskräfte mit hoher Reiseaktivität
Begrenzte Sprachoptionen: Aktuell nur Deutsch und Englisch – kann für global agierende Unternehmen mit asiatischen oder südamerikanischen Märkten limitierend sein
Anbieter-Reife: Als junges Unternehmen (seit 2018) fehlt die langjährige Marktpräsenz etablierter Anbieter – Stabilität und Roadmap sollten kritisch geprüft werden
Klassische Patentdatenbanken fokussieren auf tiefe juristische Recherche mit komplexen Boolschen Operatoren für Patent-Anwälte. lemniscus integriert Patentdaten mit wissenschaftlichen Publikationen, Konferenzbeiträgen und Marktberichten, nutzt semantische KI statt Keyword-Suche und verbindet externes Scouting direkt mit internem Projektmanagement. Die Zielgruppe sind F&E-Leiter und Innovationsmanager, die ganzheitliche Technologie-Assessments benötigen, nicht Patentanwälte für detaillierte Rechtsrecherchen wie Freedom-to-Operate-Analysen.
Nein, aktuell gibt es keine native Mobile-App für iOS oder Android. Die Plattform ist responsive und funktioniert im mobilen Browser, bietet aber nicht den Komfort und die Performance einer dedizierten App. Für Führungskräfte, die häufig unterwegs auf Insights zugreifen müssen, stellt dies einen Nachteil dar. Ob und wann eine Mobile-App auf der Roadmap steht, sollte im Beratungsgespräch geklärt werden.
Die Benutzeroberfläche und Reports sind aktuell in Deutsch und Englisch verfügbar. Die KI kann zwar mehrsprachige Dokumente analysieren und verarbeiten, jedoch sind Menüführung und Export-Templates auf diese beiden Sprachen beschränkt. Für global agierende Unternehmen mit Standorten in Asien, Südamerika oder anderen Regionen kann dies eine Einschränkung bei der unternehmensweiten Ausrollung darstellen.
Ja, der empfohlene Ansatz ist ein Pilotprojekt oder Proof of Concept mit fokussiertem Use Case – beispielsweise einem spezifischen Technologiefeld oder Wettbewerber-Monitoring für eine Produktlinie. Dies ermöglicht die Evaluierung der Ontologie-Qualität, des tatsächlichen Mehrwerts und des ROI mit überschaubarem Risiko und Investment, bevor ein unternehmensweiter Rollout erfolgt. Pilotprojekte werden typischerweise zu reduzierten Konditionen angeboten.
Die vollständige Datenhoheit verbleibt beim Kunden. Bei Vertragsende werden alle hochgeladenen Daten und erstellten Analysen in gängigen Exportformaten (CSV, JSON, PowerPoint, PDF) bereitgestellt. Die individuell konfigurierte Ontologie kann ebenfalls exportiert werden. Auftragsverarbeitungsverträge regeln die vollständige Löschung aller Daten von den Systemen des Anbieters innerhalb definierter Fristen nach Vertragsende – typischerweise 30 Tage.
Die Integrationskomplexität hängt stark von der bestehenden IT-Landschaft ab. Für SAP, Salesforce und SharePoint existieren native Konnektoren, die den Aufwand erheblich reduzieren – hier sind typischerweise 2-4 Wochen für Konfiguration und Testing einzuplanen. Für proprietäre oder Spezialsysteme müssen Custom-Integrationen über die REST-APIs entwickelt werden, was mehrere Monate Entwicklungsaufwand bedeuten kann. Eine detaillierte Integrations-Roadmap sollte im Anforderungsworkshop erstellt werden.
