Kaum ein Thema dominiert derzeit die Branchendiskussion so stark wie Künstliche Intelligenz. Auf jeder Konferenz, in jedem Strategiepapier, in jedem Gespräch mit Softwareanbietern: KI ist die Antwort. Auf welche Frage genau, das bleibt oft unklar.
Ich beschäftige mich seit Jahren mit KI-Einsatzszenarien in der Energiewirtschaft. Und ich beobachte eine Lücke: zwischen dem, was KI verspricht, und dem, was sie in der Praxis leistet. Diese Lücke zu verstehen ist der erste Schritt zu einer sinnvollen KI-Strategie.
Was KI kann, und was nicht
KI ist kein Allheilmittel. Sie ist ein Werkzeug, mit konkreten Stärken und klaren Grenzen.
Was KI besonders gut kann: komplexe Muster in großen Datenmengen erkennen, Prognosen auf Basis historischer Daten erstellen, Prozesse unterstützen, die keine 100% Genauigkeit erfordern.
Was KI nicht kann: ohne Training durch Menschen neue Einsatzgebiete erschließen, fehlerfrei Prozesse ausführen, oder ohne sorgfältig aufbereitete Daten sinnvolle Schlüsse ziehen. Wer glaubt, KI einfach „einschalten" zu können, wird enttäuscht werden.
Wo KI im Stadtwerk echten Mehrwert bringt
In meiner Beratungspraxis sehe ich drei Bereiche, in denen KI nachweislich funktioniert:
Kündigungsprävention: Predictive Analytics identifiziert gefährdete Kunden, bevor sie kündigen, anhand von Dutzenden Merkmalen, die kein Mensch gleichzeitig im Blick behalten kann. Das ist ohne KI schlicht nicht möglich.
Anliegenerkennung und automatisierte Reaktion: Eingehende Kundenanfragen, ob per E-Mail, Chat oder Formular, werden automatisch erkannt, klassifiziert und dem richtigen Prozess zugeführt. Das entlastet den Kundenservice erheblich. Wichtig dabei: Die Technologie hat klare Grenzen. Komplexe oder emotionale Anliegen brauchen weiterhin den Menschen. KI übernimmt die Routine, nicht die Ausnahme.
Liquiditätsplanung: KI-gestützte Prognosen von Zahlungsströmen, Forderungsausfällen und Mahnverläufen helfen, finanzielle Risiken frühzeitig zu erkennen. Gerade in einem Marktumfeld mit volatilen Energiepreisen ist das ein unterschätzter Hebel.
Die nächste Stufe: Agentic AI
Was sich in den letzten Jahren grundlegend verändert hat, ist die Entwicklung hin zu sogenannter Agentic AI, KI, die nicht nur analysiert, sondern eigenständig Aufgaben ausführt. Ein Agent erkennt ein Kundenanliegen, greift auf das CRM-System zu, liest den Vertrag, und löst direkt den richtigen Prozess aus, ohne menschlichen Eingriff.
Das klingt verlockend. Und es ist technisch möglich.
Aber hier liegt die entscheidende Einschränkung: Agentic AI bringt nur dann etwas, wenn sie tief in die bestehenden Systeme integriert ist. Sie muss Daten lesen, auf Prozesse zugreifen, Aktionen in Systemen auslösen können. Eine KI, die isoliert arbeitet, ist eine teure Spielerei.
In der Praxis ist genau diese Integration der größte Stolperstein. Datensilos, Schnittstellenprobleme, gewachsene Systemlandschaften, das sind keine technischen Kleinigkeiten. Das sind strategische Herausforderungen.
Der eigentliche Schlüssel: Datenstrategie
Und damit kommen wir zum Kern.
Das beste KI-Modell ist nur so gut wie die Daten, mit denen es arbeitet. Unvollständige Daten, inkonsistente Qualität, fehlende Historien, das führt zu Modellen, die in der Praxis versagen. Dann heißt es schnell: „KI funktioniert bei uns nicht." Dabei liegt das Problem selten bei der KI selbst.
Bevor ein Stadtwerk in KI investiert, sollten drei Fragen beantwortet sein: Welche Daten haben wir? Welche Qualität haben diese Daten? Und welche fehlen noch?
Wer diese Fragen nicht beantworten kann, sollte dort anfangen, nicht beim KI-Tool.
Die drei größten Hindernisse in der Praxis
Nach meiner Erfahrung scheitern KI-Projekte in der Energiewirtschaft an denselben drei Punkten:
Erstens: fehlendes Grundverständnis, was KI ist und was sie realistischerweise leisten kann. Die meisten KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern daran, dass die Erwartungen und die Realität weit auseinanderliegen.
Zweitens: fehlende Datenstrategie. Kein Fuel, kein Motor. So einfach ist das.
Drittens: fehlende Systemintegration. KI als Insellösung entfaltet keinen Mehrwert. Sie muss Teil der Prozesslandschaft sein, nicht ein Add-on daneben.
Fazit
KI ist weder Hype noch Wundermittel. Sie ist ein leistungsfähiges Werkzeug, wenn man versteht, wofür es geeignet ist, wenn die Datenbasis stimmt, und wenn die Systemintegration mitgedacht wird.
Der ganzheitliche Ansatz beginnt nicht mit der Technologie. Er beginnt mit der ehrlichen Bestandsaufnahme: Was wollen wir lösen, und sind wir bereit dafür?