KI-Agenten unterstützen Energieversorger nicht nur bei der Beantwortung von Fragen, sondern können Daten analysieren, Informationen aus verschiedenen Systemen zusammenführen und klar definierte Aufgaben selbstständig ausführen.
Besonders geeignet sind Prozesse mit hohem manuellem Aufwand, wiederkehrenden Entscheidungen und vielen Sonderfällen – beispielsweise die Bearbeitung von Klärfällen, die Erklärung von Rechnungen oder die Beobachtung regulatorischer Änderungen.
Damit eröffnen KI-Agenten Energieversorgern neue Möglichkeiten, operative Prozesse zu entlasten, vorhandenes Fachwissen besser zu nutzen und komplexe Abläufe zu skalieren. Entscheidend ist jedoch nicht nur die Leistungsfähigkeit des zugrunde liegenden KI-Modells. Erst durch Fachwissen, kontrollierte Systemzugänge und klare Leitplanken wird aus einem Sprachmodell ein produktiv einsetzbarer Agent.
In Gesprächen mit mehr als 20 Energieversorgern in der DACH-Region und in Frankreich sind vier Herausforderungen immer wieder aufgetaucht:
Datenschutz, Datensouveränität und Datensicherheit bilden dabei die unverzichtbare Grundlage für jeden KI-Anwendungsfall. Sie sind keine nachgelagerte Ergänzung, sondern müssen von Anfang an in die technische und organisatorische Gestaltung einfließen.
Interessant ist: KI braucht nicht in jedem Fall von Anfang perfekte Daten. Richtig eingesetzt, kann sie vielmehr selbst dabei helfen, Datenprobleme zu erkennen, Zusammenhänge zu prüfen und die Datenqualität schrittweise zu verbessern.
Ein KI-Agent ist ein Softwaresystem, das ein vorgegebenes Ziel verfolgt, Informationen auswertet, Entscheidungen trifft und mithilfe freigegebener Werkzeuge Aktionen ausführen kann. Ein Sprachmodell allein erzeugt zunächst nur auf Basis einer Eingabe eine Antwort. Erst durch eine zusätzliche technische und fachliche Umgebung wird daraus ein Agent, der innerhalb eines Unternehmens tatsächlich Aufgaben übernehmen kann.
Dafür braucht er insbesondere drei Dinge:
Der eigentliche Wert entsteht damit nicht allein durch das zugrunde liegende KI-Modell. Entscheidend ist, wie gut der Agent mit Fachwissen, Systemzugängen und Kontrollmechanismen ausgestattet wird. Genau auf Letzteres fokussieren wir uns bei exnaton.
Traditionelle Software arbeitet nach fest definierten Abläufen: Auf Schritt eins folgt Schritt zwei, anschließend Schritt drei. Scheitert ein Schritt oder tritt ein nicht vorgesehener Fall ein, endet der Prozess häufig in einer Fehlermeldung oder einem manuellen Ticket.
Ein KI-Agent wird dagegen auf ein Ziel ausgerichtet. Er kann die vorliegende Situation bewerten, einen geeigneten nächsten Schritt auswählen und bei Bedarf einen anderen Lösungsweg versuchen. Wird eine Anfrage abgelehnt oder fehlen Informationen, kann er den Fall erneut analysieren, zusätzliche Daten heranziehen oder ihn gezielt an einen Menschen eskalieren.
Das macht Agenten besonders für Prozesse interessant, in denen zahlreiche Varianten, Ausnahmen und unvollständige Informationen vorkommen. Sie ersetzen dabei nicht zwangsläufig bestehende Systeme. Vielmehr arbeiten sie auf diesen Systemen und verbinden Informationen, die bislang manuell zusammengeführt werden mussten.
Komplexe Aufgaben müssen nicht von einem einzigen Agenten erledigt werden. Mehrere spezialisierte Agenten können zusammenarbeiten: Einer analysiert Daten, ein anderer bewertet die Ergebnisse und ein dritter führt nach einer Freigabe eine Aktion aus.
Dieses Prinzip ähnelt der Zusammenarbeit in einem menschlichen Team. Auch Fachkräfte öffnen mehrere Systeme, vergleichen Informationen, wenden ihr Wissen auf den jeweiligen Fall an und fragen bei Unsicherheit nach. Je mehr relevante Systeme ein Agent kontrolliert einbeziehen kann, desto umfassender kann er Zusammenhänge erkennen und Aufgaben bearbeiten.
Dabei bleibt der Mensch ein zentraler Bestandteil des Prozesses. Über einen „Human in the Loop“-Ansatz kann der Agent Entscheidungen zur Prüfung vorlegen, Feedback erhalten und daraus für vergleichbare Fälle lernen. Mit zunehmender Qualität und Zuverlässigkeit lässt sich der Grad seiner Autonomie schrittweise erhöhen – vom reinen Vorschlag über Handlungen mit Freigabe bis hin zur selbstständigen Ausführung klar abgegrenzter Aufgaben.
Aus den identifizierten Herausforderungen ergeben sich drei besonders relevante Gruppen von Anwendungsfällen.
Ein KI-gestützter Kundenberater kann Energie- und Abrechnungsdaten analysieren und daraus verständliche Informationen für Vertrieb, Kundenservice oder Endkundinnen und Endkunden ableiten.
Ein Beispiel ist ein Rechnungserklärer: Kundinnen und Kunden laden ihre Rechnung hoch und erhalten eine verständliche Erläuterung der enthaltenen Positionen. Über natürliche Sprache können sie anschließend konkrete Fragen stellen – etwa, wann im Abrechnungszeitraum die teuerste Stunde lag oder wie sich ein dynamischer Tarif auf ihre Kosten ausgewirkt hat. Probieren Sie unseren Prototypen eines solchen Agenten einfach einmal aus.
In Verbindung mit Lastgangdaten sind weitere Anwendungen möglich. Der Agent kann passende Tarife oder Produkte empfehlen, Auffälligkeiten erklären oder Potenziale für zusätzliche Angebote erkennen. Dabei sind besonders die Geräte, die ein Kunde noch nicht hat, spannend: aus einem Lastprofil könnten sich beispielsweise Hinweise auf eine PV-Anlage und eine fehlende Klimaanlage, die aber sehr gut zur PV-Anlage passen würde, ableiten. Auch Hinweise auf ein noch nicht vorhandenes Elektrofahrzeug, oder auf der anderen Seite einen noch nicht besonders flexiblen Verbrauch, wenn eines vorhanden ist, können echten Wert für Vertriebe generieren.
Produktentwicklung im Energiemarkt erfordert die kontinuierliche Beobachtung regulatorischer Veränderungen, Markttrends und interner Produktspezifikationen. Ein Produktassistent kann diese Informationen zusammenführen, relevante Fristen sichtbar machen und mögliche Auswirkungen auf bestehende Produkte aufzeigen.
So könnte er beispielsweise prüfen, welche Tarifbestandteile aufgrund neuer regulatorischer Vorgaben angepasst werden müssen, Ideen für neue Produkte bewerten oder dem Produktmanagement konkrete Änderungen vorschlagen. Das reduziert nicht nur Rechercheaufwand, sondern hilft auch dabei, Entwicklungen früher in die Produktplanung einzubeziehen.
Besonders groß ist das Potenzial bei der Bearbeitung von Klärfällen. Fehlende Energiedaten, inkonsistente Stammdaten oder nicht vollständig verarbeitete Marktnachrichten verhindern häufig eine fristgerechte Abrechnung. Die Bearbeitung erfordert Fachwissen, Recherchen in mehreren Systemen und zahlreiche wiederkehrende Einzelschritte, die sich aber trotzdem sehr in ihrer Abfolge oder sonstwie von Fall zu Fall leicht unterscheiden können.
Ein Klärfallklärer kann zunächst feststellen, welche Konten nicht abrechenbar sind, die Ursachen analysieren und geeignete Maßnahmen einleiten. Dazu kann er pro Kundenkonto oder Zählpunkt Daten aus unterschiedlichen Quellen prüfen, Marktnachrichten suchen oder erneut anfordern und später kontrollieren, ob eine Reaktion eingegangen ist. So lernt er auch was in welchem Kontext Erfolg hat und was nicht. Nur die Fälle, die er nicht selbst lösen kann, werden mit dem gesammelten Kontext an eine Fachperson eskaliert.
Gerade dieser Anwendungsfall zeigt, warum Agenten mehr sind als klassische Automatisierung. Sie bearbeiten nicht nur eine fest definierte Prozesskette, sondern verfolgen ein klares Ziel: möglichst viele Konten so schnell wie möglich abrechenbar zu machen.
Für Energieversorger ist besonders relevant, dass KI-Agenten keine vollständige Erneuerung der bestehenden IT-Landschaft voraussetzen. Sie können vorhandene ERP-, Abrechnungs-, Marktkommunikations- und Datensysteme ergänzen, sofern geeignete und abgesicherte Zugänge geschaffen werden.
Wie das aussehen kann, zeigt die Verbindung von SAP Joule mit exnaton-Agenten: Nutzende stellen ihre Frage innerhalb der SAP-Umgebung, während der spezialisierte Agent im Hintergrund Energie- oder Lastgangdaten analysiert. Das Ergebnis wird anschließend wieder direkt in SAP bereitgestellt. Der Agent erweitert damit die bestehende Arbeitsumgebung, ohne sie zu ersetzen.
Die technologische Entwicklung schreitet schnell voran. Der Engpass liegt deshalb zunehmend nicht mehr in der Leistungsfähigkeit der Modelle, sondern in ihrer konkreten Anwendung: Welche Aufgabe soll gelöst werden? Welche Daten und Systeme werden benötigt? Welches Fachwissen muss abgebildet werden? Und welche Sicherheits- und Freigaberegeln gelten?
Ein sinnvoller Einstieg beginnt daher nicht mit der Suche nach dem vermeintlich besten Modell, sondern mit einem klar definierten operativen Problem. Besonders geeignet sind Aufgaben mit einem eindeutigen Ziel, hohem manuellem Aufwand, wiederkehrenden Entscheidungen und Informationen aus mehreren Systemen, die in ihrer Kombination eine hohe Komplexität bedingen.
Richtig umgesetzt, können KI-Agenten bestehende Teams stark entlasten, Fachwissen skalierbar machen und Prozesse beschleunigen. Ihr größtes Potenzial entfalten sie dort, wo klassische Automatisierung an komplexen Ausnahmen endet – und heute noch Menschen zwischen Systemen, Daten und Einzelfällen vermitteln müssen.
KI-Agenten markieren den nächsten Schritt von generativer KI hin zu produktiver Unterstützung im operativen Alltag. Für Energieversorger bieten sie besonders dort enormen Mehrwert, wo Datenqualität, komplexe Systemlandschaften und aufwendige manuelle Prozesse zusammenkommen.
Entscheidend ist ein kontrollierter Aufbau: mit klaren Zielen, passendem Fachwissen, gezielten Systemzugängen und verbindlichen Leitplanken. So entsteht kein unkontrolliertes KI-System, sondern ein digitaler Spezialist, der bestehende Anwendungen ergänzt, aus Feedback lernt und schrittweise mehr Verantwortung übernehmen kann.
Du möchtest sehen, wie KI-Agenten im EVU praktisch eingesetzt werden? Sieh dir das Webinar „KI-Agenten für Energieversorger: von der Idee zum produktiven Einsatz“ on demand an. Das Webinar enthält auch ein praktisches Beispiel eines Klärfallklärers, den wir bereits im österreichischen Strommarkt sehr erfolgreich einsetzen, um Energie- und Stammdaten zu managen.
Falls du direkte Fragen zu den einzelnen Agenten hast oder einen Workshop zur Umsetzung mit uns diskutieren möchtest, kannst du hier auch direkt einen 30-minütigen Termin bei Simon Schmitz, unserem AI Lead und Growth Executive, buchen.
Ein KI-Agent für Energieversorger ist ein spezialisiertes Softwaresystem, das energiewirtschaftliche Daten und Prozesse versteht, auf freigegebene Systeme zugreifen und klar definierte Aufgaben bearbeiten kann. Anders als ein Chatbot liefert er nicht nur Antworten, sondern kann auch Analysen durchführen, Folgeaktionen planen und Fälle zur Freigabe oder Bearbeitung weiterleiten.
Mögliche Aufgaben sind die Analyse und Bearbeitung von Klärfällen, die Erklärung von Stromrechnungen, die Auswertung von Lastprofilen, Tarif- und Produktempfehlungen sowie die Beobachtung regulatorischer Änderungen. Entscheidend ist, dass der Anwendungsfall ein klares Ziel und ausreichend verfügbare Daten besitzt.
Nein. KI-Agenten können auf bestehenden ERP-, Abrechnungs-, Marktkommunikations- und Datensystemen arbeiten. Über Schnittstellen greifen sie kontrolliert auf relevante Informationen und Funktionen zu und verbinden Abläufe, die Mitarbeitende bislang manuell über mehrere Systeme hinweg bearbeiten.
Kontrolle entsteht durch klar definierte Zugriffsrechte, technische Beschränkungen und fachliche Policies. Je nach Risikoprofil darf ein Agent lediglich Vorschläge machen, Aktionen erst nach menschlicher Freigabe ausführen oder klar abgegrenzte Aufgaben selbstständig erledigen.
Besonders geeignet sind Prozesse mit hohem manuellem Aufwand, vielen wiederkehrenden Entscheidungen, Informationen aus mehreren Systemen und einem eindeutig messbaren Ziel. Die Bearbeitung von Klärfällen ist ein Beispiel: Der Agent kann Ursachen analysieren, fehlende Informationen anfordern und nur ungelöste Fälle an Fachpersonen eskalieren.
Nein. Eine verlässliche Datengrundlage bleibt wichtig, doch KI-Agenten können auch dabei helfen, fehlende oder inkonsistente Daten zu erkennen und Datenprobleme systematisch zu bearbeiten. Zugriffsrechte, Prüfregeln und die Qualität der angebundenen Quellen bestimmen, welche Aufgaben sicher automatisiert werden können.
Der Einstieg beginnt mit einem klar abgegrenzten Problem und einer messbaren Zielgröße. Anschließend werden die erforderlichen Datenquellen, Systemzugänge, Fachregeln und Sicherheitsanforderungen definiert. In einer kontrollierten Testphase arbeitet der Agent zunächst mit menschlicher Freigabe und erhält erst mit zunehmender Zuverlässigkeit mehr Autonomie.
