Jede fünfte Organisation aus dem Energiesektor (19 Prozent) soll für seine Geschäftsprozesse im Marketing, Vertrieb sowie im (Kunden-)Service Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) einsetzen. Zu diesem Ergebnis kommt eine aktuelle Umfrage von Uniserv, einem spezialisierten Anbieter von Lösungen für das Management von Geschäftspartnerdaten. Die Befragung erfolgte unter 154 Entscheidern in mittleren und großen Unternehmen aller Branchen sowie in der Energiebranche in Deutschland.
Häufigste Anwendungsgebiete von KI
Die große Mehrheit nutzt KI und ihr Teilgebiet, das maschinelle Lernen (Machine Learning, ML), zur Kundenbetreuung und im Kundenservice. Ziel sei es, den Kontakt mit Geschäftspartnern zu verbessern. Um KI-Initiativen technisch umzusetzen, verlassen sich die Befragten im Energiesektor vor allem auf Predictive-Analytics-Lösungen, also Lösungen zur vorausschauenden Analyse (67 Prozent).
Darüber hinaus nutzen sie KI-gestützte Chatbots und robotergesteuerte Prozessautomatisierung, die sogenannte Robotic Process Automation (RPA). Auf diese Weise werden manuelle Aktivitäten automatisiert – etwa, um Briefe, Verträge oder Rechnungen maschinell zu bearbeiten.
Voraussetzungen für KI
Doch um derartige KI-Anwendungen überhaupt einsetzen zu können, müssen Unternehmen erst einmal die notwendige Voraussetzung schaffen. Grundlage jedes KI- und ML-Systems sind Daten, anhand derer die Systeme trainiert werden. Nach Beendigung der Lernphase kann das System verallgemeinern und auch unbekannte Daten beurteilen.
Damit ML-Technologien aber nicht falsch lernen und irrtümliche Prognosen erstellen, muss die zugrundliegende Datenbasis absolut fehlerfrei sein – seien es Kunden-, Markt-, Lieferanten- oder Unternehmensdaten, unterstreicht Uniserv. Ohne eine gute Datenbasis könne KI kaum einen echten Mehrwert liefern. Daten und ihrer Qualität kommt in diesem Zusammenhang eine besondere Bedeutung zu.
Datenqualität entscheidet über Erfolg
Aus diesem Grund wurden die Umfrageteilnehmer auch danach gefragt, wie sie den Zusammenhang zwischen der Qualität der im Unternehmen vorhandenen Geschäftspartnerdaten und dem Thema KI einstufen. 69 Prozent der Energieunternehmen haben die enge Beziehung zwischen beiden Themen bereits erkannt. Nur 13 Prozent sind der Meinung, dass es nur einen schwachen Zusammenhang gäbe.
„Unternehmen im Energiesektor erkennen, dass eine hohe Datenqualität eng zusammenhängt mit den Ergebnissen, die eine KI liefert“, kommentiert Roland Pfeiffer, CEO von Uniserv, die Ergebnisse. „Daten müssen daher über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg gepflegt, geschützt und überwacht werden. Soll beispielsweise ein KI-System die Frage beantworten: Wann welche Einheiten Strom verbrauchen oder einspeisen – und die Datenbasis ist schlecht, beantwortet das System diese Fragen entsprechend falsch. Daraus abgeleitete Handlungsoptionen wären somit fatal.“
KI-Skeptiker bemängeln Komplexität
62 Prozent der Befragten aus dem Energieumfeld, die heute noch nicht auf KI setzen, wollen dies in Zukunft ändern. Die Mehrheit will den Einsatz auf mittelfristige Sicht realisieren. Mehr als jeder Zweite (60 Prozent), der sich nicht vorstellen kann, intelligente Technologien zu nutzen, fehle das Wissen, um KI-Konzepte umzusetzen – oder schätzt die Technologien als zu komplex ein.
„Künstliche Intelligenz hat im Energiesektor eindeutig das Potenzial, eine differenzierte Marktbearbeitung zu realisieren. Außerdem kann sie dabei unterstützen, sich vom reinen Versorger hin zum digitalen Energiedienstleister zu wandeln“, erklärt Roland Pfeiffer.
Wo KI künftig eine Rolle spielen könnte
„Denn zu wissen, wie sich Kunden und Geschäftspartner verhalten, ist gerade im äußerst wettbewerbsintensiven Energiemarkt essenziell. So drängen zunehmend branchenfremde Unternehmen mit Stromprodukten auf den Markt. Auch Smart-Home-Anbieter und Telekommunikationsdienstleister mit ihren digitalen Dienstleistungsangeboten entwickeln sich zu potenziellen Mitbewerbern. Zeitgleich steigen die Kosten bei der Neukundengewinnung, die Kundenloyalität sinkt, während die Abwanderungsbereitschaft steigt“, so Pfeiffer.
So gehen auch 81 Prozent der befragten Unternehmen in der Energiebranche davon aus, dass KI künftig weiterhin eine wichtige Rolle in den Bereichen Marketing, Vertrieb und Service einnehmen wird. Nach konkreten Anwendungsbereichen gefragt, sagen 92 Prozent von ihnen, dass KI vor allem für die Analyse des Kundenverhaltens und der Kundenloyalitätwichtig wird. Dahinter folgen die Planung von Marketingkampagnen durch Predictive Analytics und der Einsatz von Robotic Process Automation. Dies sagen jeweils 85 Prozent. (sg)
