Jeder Softwareanbieter spricht derzeit über KI. Die wichtigere Frage für Energieversorger ist: Was ändert sich dadurch tatsächlich für die Kund:innen? Bei exnaton ersetzt KI keine Engineers, Designer:innen oder Produktmanager:innen. Sie hilft ihnen, schneller von der Idee zur validierten Lösung zu kommen – ohne die Qualitäts-, Sicherheits- und Prüf-Standards zu senken, die unsere Kund:innen erwarten. In Produktdesign, Engineering, Data Science und Produktmanagement hilft uns KI heute, schneller Prototypen zu bauen, repetitive Arbeit zu automatisieren, Releases klarer zu dokumentieren und neue Ideen in Tagen statt Wochen zu bewerten.
Um besser zu verstehen, wie das in der Praxis aussieht, haben wir mit vier Mitgliedern des exnaton-Teams gesprochen: Wo macht KI einen echten Unterschied? Wo bleibt menschliche Expertise unverzichtbar? Und was bedeutet das letztlich für die Energieversorger, die unsere Plattform nutzen?
Jedes neue Feature beginnt mit einer Idee – doch bevor Kund:innen wertvolles Feedback geben können, brauchen sie etwas Greifbares, auf das sie reagieren können.
Genau hier hat KI die Arbeitsweise unseres UX-Design-Teams grundlegend verändert.
Statt tagelang statische Wireframes zu verfeinern, erstellen Designer:innen heute interaktive Prototypen innerhalb weniger Stunden. Kolleg:innen und Kund:innen erleben Workflows dadurch deutlich früher im Designprozess – Gespräche werden konkreter und Feedback erheblich wertvoller.
„Früher haben wir mit Sketches und Wireframes gearbeitet – und Stakeholder haben sie oft missverstanden", erklärt Irene Muñoz, UX-Designerin bei exnaton. „Jetzt können wir direkt mit der Prototypenentwicklung beginnen. In der Zeit, die wir früher für die Ausarbeitung eines einzigen statischen Entwurfs gebraucht haben, können wir nun mehrere funktionsfähige Prototypen testen."
Das UX-Design-Team nutzt Claude, um Ideen zu strukturieren und zu brainstormen, bevor Prototypen in Figma Make generiert und iteriert werden. Im Hintergrund pflegen unsere Engineers eine gemeinsame Markdown-Dokumentation mit Farben, Typografie und Design-Tokens. So hat die KI ein konsistentes Verständnis davon, wie exnaton-Produkte aussehen sollen.
KI hilft dem Team außerdem, Interviews zu synthetisieren, Inhalte für verschiedene Sprachen zu adaptieren und Reports effizienter zu erstellen.
Doch trotz all dieser Verbesserungen kann KI eines nicht ersetzen: das ehrliche, manchmal unbequeme Feedback echter Nutzer:innen.
„LLMs sind zu zustimmungsfreudig", sagt Irene. Sie bieten nicht den konstruktiven Widerstand, den man braucht, um eine gute Benutzererfahrung zu gestalten. Wir überprüfen jedes Konzept nach wie vor mit echten Nutzern, nicht mit synthetischen.“
Für unsere Kund:innen bedeutet das: Produktideen können viel früher getestet und verfeinert werden – Missverständnisse werden ausgeräumt, bevor die Entwicklung beginnt.
Ist ein Konzept validiert, übernimmt das Engineering. Interessanterweise hat KI die Bedeutung von Planung nicht verringert.
Statt sofort Codes zu schreiben, verbringen Entwickler nun mehr Zeit damit, genau zu definieren, was entwickelt werden soll und wie sich jede Komponente verhalten soll. Sobald diese Spezifikationen geprüft wurden, kann KI dabei helfen, die Umsetzung, die Tests und die Dokumentation zu erstellen.
„Ein großer Teil der Zeit ist in die Spezifikation gewandert", sagt Sergi Gimenez, Software Engineer bei exnaton. „Man investiert in einen präzisen Plan, was gebaut wird und wie. "Sobald dieser Plan geprüft und für gut befunden wurde, kann die KI ihn implementieren, Tests schreiben und das Ergebnis dokumentieren – und trotzdem prüfen weiterhin zwei Menschen jede Änderung, bevor sie in unsere Codebase gelangt."
KI unterstützt auch dabei, Produktänderungen klarer zu kommunizieren. Jede integrierte Softwareänderung wird automatisch in verständlicher Sprache zusammengefasst und bildet damit die Grundlage für die zweiwöchentlichen Versionshinweise, die an die Kunden weitergegeben werden.
Die gleiche Beschleunigung zeigt auch in Data Science.
Hanna Paulava, Machine Learning Engineer bei exnaton, hat eine ähnliche Veränderung bei der Arbeit mit Prognosen beobachtet.
“Unsere erste größere Forecasting-Pipeline habe ich letztes Jahr in zwei bis drei Monaten eingeführt– im Wesentlichen als Team von einer Person. Vor acht Jahren benötigte ein Team aus drei Personen für ein vergleichbares Projekt etwa anderthalb Jahre."
Für Hanna liegt die größere Veränderung darin, dass generierter Code viel leichter überprüft und ersetzt werden kann – ohne die Standards zu ändern, denen er entsprechen muss.
“Der Code ist mittlerweile nur noch ein Artefakt, nicht mehr das eigentliche Produkt. Wenn uns das, was die KI geschrieben hat, nicht gefällt, verwerfen wir es und generieren etwas Besseres. Was sich nie ändert, sind die Überprüfungen, die Tests und die Pipelines, die jede Änderung durchlaufen muss.“
Das Ergebnis für unsere Kund:innen ist nicht einfach nur schnellere Entwicklung. Verbesserungen, Fehlerbehebungen und neue Funktionen durchlaufen die Entwicklung effizienter – bei unverändert hohen Engineering-Standards.
KI verändert auch, wie Produktmanager:innen ihre Zeit einsetzen.
Statt Dokumentation manuell zu erstellen, Feature-Anfragen mit technischen Möglichkeiten abzugleichen oder explorative Analysen vorzubereiten, lässt sich vieles davon heute in Minuten erledigen. Produktteams gewinnen so Zeit für Kundengespräche und Produktstrategie.
Ein Beispiel hierfür ist eine interne KI, die sich im exnaton-Backoffice zurechtfindet, Arbeitsabläufe – wie beispielsweise automatisierte Rechnungsläufe – erfasst und Dokumentationsentwürfe erstellt, wobei sie genau dieselbe deutsche Benutzeroberflächenterminologie verwendet, die Kunden im Produkt sehen.
„Dokumentation war früher tagelange Arbeit", sagt Gabrielle Every, Product Managerin und Energiemarkt-Expertin bei exnaton. „Heute habe ich in 15 Minuten einen soliden Entwurf und kann meine Zeit für das nutzen, was nur Menschen können."
Diese Entwürfe müssen weiterhin sorgfältig geprüft und verfeinert werden – aber sie liefern einen starken Ausgangspunkt, der in Minuten statt Tagen verfügbar ist.
KI ist außerdem zu einem nützlichen Instrument geworden, um Verbesserungspotenziale im eigenen Produkt zu erkennen.
Als Gabrielle KI nutzte, um komplexe Time-of-Use-Tarife in unserem exnaton Tarif-Editor zu konfigurieren, wurde klar: der Workflow musste intuitiver werden.
“Wenn wir KI brauchen, um einen Teil unseres eigenen Produkts zu bedienen, ist das ein Signal, dass die Benutzeroberfläche besser werden muss."
Diese Erkenntnis führte direkt zu einem Redesign des Tarif-Editors.
Weitere interne KI-Funktionen sind mit der OpenAPI-Spezifikation von exnaton verknüpft, sodass Produkt- und Vertriebsteams Kundenanforderungen an neue Funktionen mit den bestehenden Plattformfunktionen abgleichen und bereits in einer viel früheren Phase des Vertriebsprozesses realistische Machbarkeitsbewertungen vornehmen können.
Auch Daten lassen sich schneller auswerten und kommunizieren: Ein Dashboard zur CO₂-Intensität des Kundenverbrauchs entsteht heute an einem Nachmittag – statt in einem ganzen Entwicklungssprint.
Bei allem bleibt im Produktmanagement eine Sache unverändert.
„KI ersetzt keine Menschen. Sie gibt uns Raum, kreativ zu sein – aber den echten Pain Point von Kund:innen zu verstehen, und die Ursache dahinter, bleibt unsere Aufgabe", sagt Gabrielle.
Die tägliche interne Arbeit mit KI prägt auch, wie wir über KI für unsere Kund:innen denken.
Viele der Erkenntnisse aus unseren internen KI-Workflows fließen in Wattson, exnatons KI-Assistenten für Energieversorger, ein. Ob es darum geht, Anwendern bei der Bewältigung komplexer Workflows zu helfen, Produktfragen zu beantworten oder den Zugang zu Plattformwissen zu erleichtern – es gilt stets dasselbe Prinzip: KI soll Reibungsverluste verringern, nicht menschliche Expertise ersetzen.Indem wir KI selbst jeden Tag nutzen, lernen wir kontinuierlich, wie sich KI-Anwendungen bauen lassen, die für die Mitarbeitenden von Energieversorgern wirklich nützlich sind.
Für unsere Kund:innen liegt der größte Effekt nicht darin, dass wir KI nutzen – sondern darin, was KI uns ermöglicht.
Energieversorger profitieren von schnelleren Prototypen und Machbarkeitsanalysen Häufigeren Produktverbesserungen sowie übersichtlicheren Dokumentationen und verständlicheren Versionshinweisen. Gleichzeitig entsteht mehr Zeit, um Kundenprobleme zu lösen und neue kundenorientierte Anwendungen zu entwickeln – etwa personalisierte Verbrauchs-Insights und Weiterentwicklungen rund um Wattson.
Wichtig dabei: Schneller heißt nicht weniger gründlich.
Für jede Änderung gelten dieselben Anforderungen an Prüfungen, Tests, Zugriffsrechte und Datenschutz – unabhängig davon, wie sie entstanden ist.
Menschliche Überprüfung. Jede Softwareänderung beginnt nach wie vor mit einer geprüften Spezifikation. Jede Implementierung wird von einem anderen Entwickler überprüft. Nichts wird automatisch zusammengeführt oder bereitgestellt.
Deterministische Qualitätskontrollen. Automatisierte Tests, Linter und Staging-Umgebungen müssen bestanden werden, bevor eine Änderung in Produktion geht.
Begrenzte Zugriffsrechte. KI-Agenten erhalten nur die Berechtigungen, die für ihre Aufgabe nötig sind. Bei der Interaktion mit Datenbanken verfügen sie lediglich über Lesezugriff.
Datenschutz. Echte Kundendaten werden nicht in Dritt-KI-Tools eingegeben, und Daten für das Training von Forecasting-Modellen werden anonymisiert. Diese Praktiken sind Teil unseres umfassenderen Informationssicherheits-Ansatzes, formalisiert durch unsere ISO/IEC-27001:2022-Zertifizierung.
Das sind keine Sonderregeln, die wir wegen KI eingeführt haben – es sind dieselben Engineering- und Sicherheitsstandards, die schon immer bestimmen, wie wir Software bauen.
Letztlich messen wir KI nicht an der Zahl geschriebener Prompts oder generierter Codezeilen. Wir messen sie an Ergebnissen: bessere Software für Energieversorger, schnellere Umsetzung von Kundenwünschen, übersichtlichere Dokumentation und mehr Zeit für echte Kundenprobleme.
KI hilft uns, schneller von der Idee zur validierten Lösung zu kommen – doch Entscheidungen, Verantwortung und Rechenschaft liegen weiterhin fest in den Händen der Menschen. Genau so schafft KI aus unserer Sicht nachhaltigen Mehrwert für Energieversorger.
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