Gastbeitrag von
Mathias Paul Eckert,
Head of Cloud Contact Center and Conversational AI
Telekom MMS
Die Energiebranche steht unter Druck: Volatile Preise, die Transformation zur E-Mobilität, Stromausfälle und steigende regulatorische Anforderungen prägen den Markt. Laut dem aktuellen Energiebarometer von Vattenfall halten 57 Prozent der Befragten auch drei Jahre nach dem Höhepunkt der Energiekrise ihre Sparmaßnahmen aufrecht. Parallel dazu wächst der Informationsbedarf der Kund:innen rasant. Sie erwarten schnelle, personalisierte Antworten – rund um die Uhr und über verschiedene Kanäle hinweg. Die Themen reichen dabei längst über die klassische Verbrauchsabrechnung hinaus: Fragen zur Energiewende, individuelle Beratung zu Photovoltaik-Anlagen oder Wärmepumpen gehören mittlerweile zum Alltag.
Energieversorger sehen sich dadurch mit einer doppelten Herausforderung konfrontiert: Sie müssen dem steigenden Kommunikationsbedarf gerecht werden und gleichzeitig mit Fachkräftemangel und komplexen internen Prozessen umgehen. Um diesen Spagat zu meistern, braucht es neue Ansätze. Genau hier kommen moderne KI-Lösungen wie Conversational AI und Agentic AI ins Spiel. Sie helfen, Service-Teams gezielt zu entlasten, steigern die Qualität der Kundenbetreuung und sorgen für höhere Zufriedenheit.
Conversational AI: Der neue Standard im Kundenservice
Chat- und Voicebots haben sich in den letzten Jahren bereits als effektive Self-Service-Assistenten in der Energiewirtschaft etabliert – so bearbeitet beispielsweise ein Voicebot bei Eon monatlich etwa 100.000 Konversationen, wodurch er den Kundenservice spürbar entlastet. Sie automatisieren wiederkehrende Anfragen, etwa zu Rechnungen, Zählerständen oder Abschlägen, beantworten häufig gestellte Fragen rund um Produkte und Tarife oder liefern bei Großstörungen automatisierte Informationen auf Basis der Postleitzahl. Durch ihre ständige Verfügbarkeit und schnelle Reaktionszeit steigern sie nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern entlasten auch Service-Teams spürbar. Gleichzeitig sind die Systeme in der Lage, Kundenanliegen präzise zu erfassen und bei Bedarf nahtlos an menschliche Mitarbeitende weiterzuleiten.
Während diese klassische Conversational AI vor allem regelbasiert arbeitet, geht Agentic AI einen entscheidenden Schritt weiter. Die neue Generation von KI-Systemen agiert deutlich autonomer und kann kontextbezogen mit Kunden interagieren. Sie versteht nicht nur einzelne Anfragen, sondern erfasst den gesamten Gesprächskontext und kann flexibel darauf reagieren.
Agentic AI hebt Kundenservice auf ein neues Level
Insbesondere agentische Sprachassistenten – sogenannte Voice Agents – setzen neue Maßstäbe in der Kundenkommunikation. Dank modernster Sprachmodelle und Echtzeit-Audioverarbeitung führen sie natürliche, verzögerungsfreie Gespräche. Sie sind in der Lage, Sprechtempo, Tonfall und Gesprächsführung situativ anzupassen, erkennen Emotionen im Gespräch und reagieren angemessen. Zudem erklären sie komplexe Sachverhalte verständlich, bringen eigenständig zusätzliche relevante Informationen ein, leiten bei Bedarf Eskalationsprozesse ein und wechseln nahtlos zwischen verschiedenen Themen.
Aktuelle Prognosen zeigen: Bereits 40 Prozent der Deutschen sind überzeugt, dass KI-gestützte Voicebots in wenigen Jahren den Großteil der Serviceanfragen eigenständig lösen werden. Die rasanten Fortschritte bei Large Language Models (LLMs) und generativer KI beschleunigen diese Entwicklung noch weiter.
Einsatzbereiche von KI-Agenten im Energiesektor
In der Energiewirtschaft können die KI-Agenten in vielfältigen Szenarien zum Einsatz kommen. Sie verschicken beispielsweise Zahlungserinnerungen, koordinieren Termine für Technikerbesuche, gleichen Adressdaten ab und beraten zu passenden Tarifen – basierend auf dem individuellen Verbrauch. Bei komplexeren Anliegen führen sie gezielte Dialoge, erkennen Eskalationsbedarf und leiten die notwendigen Schritte ein. Auch in der Produktberatung agieren sie individuell und kundenzentriert.
Je nach Einsatzgebiet unterscheidet man verschiedene Typen von KI-Agenten:
- Funktionale Agenten: Automatisieren ohne menschliches Eingreifen eigenständig klar definierte Aufgaben.
- Automatisierende Agenten: Verwalten und automatisieren komplette, mehrstufige Prozessketten.
- Orchestrierende Agenten: Leiten intelligent durch komplexe Abläufe.
- Kollaborative Agenten: Unterstützen Mitarbeitende und Kund*innen in Echtzeit, indem sie Informationen aus verschiedenen Systemen zusammentragen oder Antworten vorschlagen.
Erfolgsfaktoren für die Einführung von KI im Kundenservice
Damit der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Kundenservice echten Mehrwert schafft, gibt es bereits bei der Einführung zentrale Aspekte zu beachten:
- Konkrete Use Cases definieren: Unternehmen sollten genau analysieren, wo der Einsatz von KI zur Automatisierung repetitiver Aufgaben den größten Mehrwert bringt.
- Datenbasis schaffen: Für eine verlässliche und leistungsfähige KI ist eine strukturierte, qualitativ hochwertige und aktuelle Datenbasis unerlässlich. Nur so lassen sich präzise Analysen, fundierte Empfehlungen und wirksame Automatisierungen realisieren.
- Datenschutz und Compliance sicherstellen: Unternehmen müssen von Beginn an auf eine DSGVO-konforme Umsetzung achten. Eine transparente Kommunikation gegenüber Mitarbeitenden und Kund*innen stärkt das Vertrauen. Der EU AI Act bringt zudem erweiterte Dokumentations- und Transparenzpflichten. Frühzeitige Compliance-Maßnahmen sind entscheidend, um Vertrauen zu schaffen und regulatorische Vorgaben zu erfüllen.
- Technische Integration vorbereiten: Die nahtlose Anbindung der KI an bestehende Systeme wie CRM, Abrechnung oder Kundensupport ist entscheidend. Offene Schnittstellen (APIs) und Interoperabilität erleichtern die Integration.
- Mitarbeitende einbinden (Change Management): Frühzeitige Schulungen und kontinuierliche Kommunikation fördert die Akzeptanz auf allen Unternehmensebenen. Die Positionierung der KI als unterstützendes Werkzeug ist hierbei zentral.
- Systeme laufend optimieren: Regelmäßiges Monitoring, aktives Einholen von Nutzerfeedback und gezieltes KI-Training sichern langfristige Effizienz und Wirksamkeit.
Perspektiven für die Zukunft
Die Entwicklung von KI-Systemen schreitet rasant voran. Vor allem mit der selbstständig agierenden Agentic AI ergeben sich für Energieversorger spannende Perspektiven:
- Skalierbare Hyperpersonalisierung: Angebote lassen sich auf Grundlage von Verhaltensdaten individuell zuschneiden – für höhere Conversion Rates und weniger aufwändige Vertragsabschlüsse.
- Stärkere Kundenbindung: Agentische KI erkennt frühzeitig Stimmungen und Abwanderungstendenzen und reagiert mit passenden Maßnahmen.
- Rund-um-die-Uhr-Verfügbarkeit: KI-gestützte Agenten sind auch außerhalb klassischer Servicezeiten erreichbar.
- Barrierefreie Kommunikation: Kundenservice und Vertrieb erfolgen mehrsprachig und ohne zusätzlichen Aufwand.
- Effiziente Prozessautomatisierung: Routinetätigkeiten – von der Zählerstandserfassung bis zur Tarifberatung – lassen sich zuverlässig und zeitsparend abwickeln.
- Nahtlose Integration: Die Anbindung an CRM-, Abrechnungs- und Kundenportalsysteme schafft durchgängige, automatisierte Abläufe. Perspektivisch übernehmen KI-Agenten auch angrenzende Aufgaben wie Dokumentenverarbeitung oder interne Prozessoptimierung und entfalten ihr Potenzial über den direkten Kundenkontakt hinaus.
Trotz aller technologischen Fortschritte bleibt der Mensch aber weiterhin unverzichtbar. Denn Studien zeigen, dass KI-gestützte Kundeninteraktionen dann besonders erfolgreich sind, wenn sie effizient, nutzerfreundlich und nahtlos mit menschlichem Support verbunden werden. So zweifeln aktuell noch 56 Prozent der Verbraucher*innen an der Problemlösungskompetenz von Chatbots, während sich 51 Prozent eine einfache Weiterleitung an Mitarbeitende wünschen. Die Devise lautet daher: KI übernimmt Routinetätigkeiten – der Mensch kümmert sich um komplexe Anliegen. Dieses Zusammenspiel bildet das Fundament für einen zukunftsfähigen Kundenservice in der Energiewirtschaft.
