Michael Kopetzki, Partner bei PWC Deutschland, erläutert im Interview, warum Standardisierung bei ERP-Projekten an Bedeutung gewinnt, welche Faktoren Vorhaben in der Praxis ausbremsen, wie EVU Cloud und Souveränität zusammenbringen und in welchen KI-Anwendungen heute schon konkreter Nutzen steckt.
Herr Kopetzki, Sie sprechen von einem Paradigmenwechsel bei ERP-Systemen. Und zwar weg von Individualentwicklungen hin zu Standards. Ist dieser Wandel in den EVU tatsächlich schon angekommen oder eher ein Zielbild der Anbieter?
Der Wandel weg von Individualentwicklungen hin zu Standards ist in vielen EVU strategisch angekommen, aber noch nicht flächendeckend umgesetzt. "Standard First" wird zunehmend als wirtschaftliche Notwendigkeit verstanden – nicht als IT-Dogma. Zu den Treibern dieser Entwicklung zählen vor allem die steigende regulatorische Volatilität, knappe Fach- und IT-Ressourcen sowie die hohen Folgekosten individueller Anpassungen.
In der Praxis zeigt sich jedoch: Auf Managementebene wächst die Bereitschaft, Prozesse stärker an Standards auszurichten. Die Umsetzung erfolgt meist schrittweise, oft in hybriden Modellen aus Standardlösungen und wenigen gezielten Differenzierungen. Die Anbieter treiben die Standardisierung aktiv voran, ohne übergreifende Entscheidungen bleibt sie häufig nur Theorie. Das Grundverständnis ist da, vielerorts bleibt der Wandel aber noch eher Zielbild als Realität.
37 Prozent der ERP-Projekte verzögern sich laut der PwC-ERP-Studie. Was sind nach Ihren Erkenntnissen die häufigsten Ursachen: fehlende Ressourcen, schlechte Datenqualität, zu ambitionierte Ziele oder technische Altlasten?
Die häufigste Ursache für Verzögerungen ist der anhaltende Ressourcenmangel. In vielen EVU fehlen Kenntnisträger, Systemverantwortliche und Projektkapazitäten, zudem laufen ERP-Projekte oft neben dem Tagesgeschäft. Hinzu kommen technische Altlasten, komplexe Umsysteme und Schnittstellen, deren Aufwand häufig unterschätzt wird.
Auch der Schulungs- und Change-Bedarf ist hoch, weil neue Standardprozesse tief in die Organisation eingreifen. Ein weiterer kritischer Punkt ist die Datenqualität: Historisch gewachsene, inkonsistente Stamm- und Bewegungsdaten erschweren die Migration erheblich. Zu ambitionierte Ziele sind meist nicht das Kernproblem – entscheidender sind fehlende Priorisierung und unzureichende Governance.
Cloud-Modelle gewinnen an Bedeutung, zugleich wächst der Wunsch nach souveränen Installationen. Wie lösen Energieversorger diesen Zielkonflikt derzeit in der Praxis?
Cloud und Souveränität werden in EVU nicht mehr als Widerspruch verstanden, sondern über klare Leitplanken zusammengeführt. Entscheidend sind Datenhoheit, EU- beziehungsweise DE-Jurisdiktion, etwa mit Blick auf KRITIS und NIS-2, sowie Audit- und Zertifizierungsfähigkeit. In der Praxis dominieren hybride Modelle, Private-Cloud- oder Sovereign-Cloud-Ansätze. Sensible Komponenten werden stärker kontrolliert, andere gezielt cloudbasiert betrieben.
Wichtig ist die klare Trennung von "Security of the Cloud", also der Verantwortung des Anbieters, und "Security in the Cloud", die beim EVU bleibt. Zunehmend relevant sind zudem Cloud-Governance, Dienstleistersteuerung und die Segmentierung von Netzwerkbereichen in sicherheitsrelevante Zonen. Abschließend lässt sich sagen: Wenn Cloud-Modelle eingesetzt werden sollen, werden klar definierte Souveränitätsleitplanken für die Nutzung der Cloud-Technologie benötigt.
Beim Smart-Meter-Rollout, bei dynamischen Tarifen und beim Lastmanagement steigen Datenmengen und Verarbeitungsgeschwindigkeit stark. Sind ERP-Systeme dafür heute schon ausreichend vorbereitet oder überschätzt der Markt seine Reife?
Klassische ERP-Systeme allein sind für die Anforderungen aus Smart-Meter-Rollout, dynamischen Tarifen und Lastmanagement meist nicht ausreichend vorbereitet. Grenzen zeigen sich vor allem bei Echtzeitverarbeitung und großen Mengen an Zeitreihendaten. Deshalb braucht es eine stärkere Verzahnung des ERP mit technischen Umsystemen und Datenplattformen wie MDM-Systemen, IoT- oder Zeitreihenplattformen und Data Lakes.
Entscheidend ist eine modulare, "composable architecture": Das ERP sollte nicht alle Daten selbst verarbeiten, sondern aggregierte und bewertete Ergebnisse übernehmen. Offene APIs und eventgetriebene Integration sind dafür zentral. Die eigentliche Gefahr liegt darin, die Leistungsfähigkeit klassischer ERP-Systeme zu überschätzen. Es muss die richtige Architektur aufgesetzt werden, um den aktuellen Entwicklungen Rechnung zu tragen.
KI wird in Ihrer Studie als Differenzierungsmerkmal beschrieben. Welche Anwendungen liefern heute schon einen messbaren Nutzen und was ist bislang vor allem Ankündigung?
Einen messbaren Nutzen liefert KI heute vor allem in klar abgegrenzten, datenbasierten Anwendungsfeldern: bei der Automatisierung von Klärfällen, Rechnungs- und Zahlungszuordnung, Messwert-Plausibilisierung sowie bei Prognosen zu Verbrauch, Liquidität, Last und Einspeisung. Auch Anomalie-Erkennung, Chatbots, Rechnungseingangsprüfung und Support-Assistenzen für Fachbereiche sind bereits produktiv im Einsatz.
Noch stärker im Aufbau sind dagegen End-to-End-KI-Agenten über mehrere Systeme hinweg oder die vollautonome Steuerung komplexer energiewirtschaftlicher Prozesse. Auch generative KI schafft bislang meist eher in Assistenzfunktionen Nutzen.
KI ist kein Buzzword mehr, aber ihr produktiver Reifegrad ist noch sehr unterschiedlich. Ein echter Mehrwert über verschiedene Systeme und mit hochautomatisierter Integration befindet sich derzeit noch in Entwicklung.
