Von Stephanie Gust
Die Energiewirtschaft steht unter Druck: mehr Wettbewerb, neue regulatorische Vorgaben, angespannte Personalressourcen. Für SAP ist klar, dass sich diese Herausforderungen vor allem mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) bewältigen lassen. "Ohne KI geht es nicht mehr", sagt Alexander Neuhaus, bei SAP verantwortlich für die Verankerung digitaler Innovationen im Energiesektor. Er sieht in der neuen Technologie nicht nur Potenzial, sondern sie sei bereits produktive Realität.
Von Pilotprojekten zur tiefen Prozessintegration
Viele Stadtwerke und Energieversorger haben erste Erfahrungen mit KI gesammelt, zum Beispiel mit Chatbots oder Microsoft Copilot. Jetzt gehe es darum, künstliche Intelligenz stärker in die Geschäftsprozesse einzubinden, erklärt Neuhaus. "Anfragen, die wir aktuell erhalten, zielen darauf, wie KI im Alltag wirkt, ohne dass daraus ein Entwicklungsprojekt entsteht."
SAP verfolgt dabei drei Wege: Einen Copiloten "Joule" als neue intelligente Benutzeroberfläche, Standardfunktionen, die direkt in der Cloud-Software verfügbar sind, und zusätzlich Werkzeuge, mit denen Fachbereiche eigene Lösungen aufbauen können – auch ohne Programmierkenntnisse.
KI-Agenten als nächste Stufe der Automatisierung
Voraussetzung für den Einsatz der KI von SAP ist ein cloudbasiertes System. "In der Cloud können wir standardisiert KI-Modelle bereitstellen, die unsere Datenstrukturen verstehen", sagt Neuhaus. In klassischen On-Premise-Systemen sei das nicht so effektiv möglich. (siehe Infokasten)
Mit sogenannten KI-Agenten will SAP nun die nächste Stufe der Automatisierung erreichen. Diese digitalen Helfer analysieren Anfragen, entscheiden selbstständig über den nächsten Schritt – und stimmen sich mit anderen Agenten ab. "Ein Agent leitet den Fall an den zuständigen Kollegen weiter, ein anderer übernimmt die Kommunikation mit dem Kunden. Im Idealfall läuft der komplette Prozess digital", so Neuhaus. Der Mensch bleibt eingebunden und gibt am Ende die Freigabe. Das Prinzip: Automatisierung mit Kontrolle.
Die Basis für effiziente Prozesse mit künstlicher Intelligenz bleibt die Datenqualität. Neuhaus spricht von einem "Flywheel-Effekt": Gute Daten ermöglichen gute KI, diese optimiert Prozesse und Applikationen und sorgt wiederum für bessere Daten, die die KI noch wirksamer machen. Die Kombination aus Fachwissen, strukturierten Informationen und intelligenten Anwendungen werde künftig entscheidend sein.
Beispiele aus der Praxis
Ein praktisches Beispiel für den Einsatz von KI-Agenten ist die automatisierte Fallklassifizierung im Kundenservice. Statt dass dutzende starre Klassifizierungsregeln oder gar Mitarbeitende eingehende Anfragen prüfen und dem richtigen Team zuordnen, übernimmt dies der sogenannte Case Classification Agent. Er analysiert Inhalt und Kontext der Nachricht, erkennt das Anliegen – etwa eine Rechnungsfrage oder einen Netzanschluss – und leitet sie automatisch an die zuständige Stelle weiter, kann relevante Informationen beisteuern und Vorschläge für die nächsten Aktivitäten unterbreiten.
Komplexere Abläufe lassen sich durch zusätzliche Agenten unterstützen. Ein Accounting Agent bearbeitet den Fall finanziell, während ein Customer Service Agent die Rückmeldung an den Kunden übernimmt. Im Hintergrund kann ein Supply Chain Agent prüfen, ob beispielsweise Ersatzteile verfügbar sind oder ein Monteur disponiert werden muss. Jeder Agent agiert dabei innerhalb seiner Spezialisierung, greift auf aktuelle Daten zu und arbeitet mit den anderen intelligent zusammen – stets mit menschlicher Freigabe am Ende des Prozesses.
Ein weiteres spannendes Beispiel, was mit KI möglich ist: Ein Plugin im Browser arbeitet mit browser-basierten nicht-SAP-Systemen, zum Beispiel E-Mails oder Ticket-Systemen, extrahiert relevante Informationen und stößt Aktionen im SAP-System an. Das funktioniert wie ein Plugin für intelligente Rechtschreibprüfung – nur für Geschäftsprozesse.
Weil sich die KI-Services über den Browser bedienen lassen, verlieren klassische Schnittstellen an Bedeutung. "Früher saß die Schnittstelle vor dem Rechner. Jetzt sitzt sie virtuell davor – und denkt mit", sagt Neuhaus. Die KI erkennt typische Formfehler, korrigiert automatisch, schlägt Aktionen vor und reduziert den Integrationsaufwand spürbar
Keine KI-Elite, sondern für alle
SAP will künstliche Intelligenz nicht in abgeschotteten Spezialabteilungen verankern, sondern in den Fachbereichen. "Wir brauchen keine KI-Elite, sondern Kolleginnen und Kollegen, die die Technologie verstehen und anwenden können", betont Neuhaus. Die Einstiegshürden sind niedrig gehalten, etwa mit vorkonfigurierten Funktionen oder Low-Code-Tools.
"Wer einen klaren Anwendungsfall hat, kann mit wenigen Klicks eine KI-Funktion zusammenstellen, etwa zur Voranalyse von Daten, zur automatischen Kategorisierung von Anfragen oder zur Prozessautomatisierung", erklärt Neuhaus. Die Low-Code-Oberfläche ist dabei vollständig in die SAP-Systeme eingebettet. Ein großer Vorteil: Die erstellten Anwendungen greifen direkt auf strukturierte Daten zu, verstehen die SAP-spezifische Logik und bleiben dabei sicher und datenschutzkonform. So entsteht ein flexibler Werkzeugkasten, mit dem Stadtwerke und Netzbetreiber ihre Digitalisierung pragmatisch und eigenständig vorantreiben können, ohne jedes Mal externe Entwickler oder große IT-Projekte zu benötigen.
Hohe Nachfrage, wachsende Akzeptanz
Denn gerade im Kundenservice steigt der Druck: zu wenig Personal, hohe Kosten. Die Nachfrage aus der Praxis sei groß. "Führungskräfte fragen uns, was alles möglich ist. Sie sehen die Chancen, aber auch die Risiken", sagt Neuhaus. Ängste vor Fehlentscheidungen oder Kontroll- oder Jobverlust müssen dabei ernst genommen und eingeordnet werden.
Auch bei SAP ist die Beschäftigung mit KI inzwischen unerlässlich: Rund ein Fünftel des Jahresumsatzes fließt dort insgesamt in Forschung und Entwicklung. Dabei entwickelt man nicht nur eigene Anwendungen weiter, sondern bindet auch externe Datenquellen ein. So arbeitet SAP zum Beispiel mit dem Anbieter Perplexity zusammen, ein KI-Dienst, der Internetinformationen recherchiert, die mit Unternehmensdaten verknüpft werden können, sowie mit Databricks einer Datenplattform, mit der Daten aus Non-SAP-Anwendungen in SAP-KI eingebunden werden können.
Und dennoch gilt weiterhin: "Der gesunde Menschenverstand bleibt unersetzlich", so Neuhaus. Künstliche Intelligenz soll unterstützen, nicht ersetzen. Er rechnet in den nächsten Jahren mit einer tiefgreifenden Veränderung der Arbeitswelt durch KI, aber nicht mit einem Umbruch im dramatischen Sinn. Statt apokalyptischer Szenarien sieht Neuhaus einen Sprung in Produktivität, Effizienz und Innovationsfähigkeit: "Man könnte es mit der Dampfmaschine vergleichen – KI bringt uns auf ein ganz neues Niveau."
Voraussetzungen für den Einsatz von KI von SAP im Stadtwerk
Damit Stadtwerke und Netzbetreiber die KI-Funktionen von SAP nutzen können, müssen folgende Voraussetzungen erfüllt sein:
1. Cloud-Infrastruktur
KI-Funktionen wie Agenten, Automatisierungen oder smarte Auswertungen stehen ausschließlich in der Cloud zur Verfügung. In klassischen On-Premise-Systemen sind sie nicht eingebunden.
2. Datenqualität und Prozesseinbindung
Strukturierte und aktuelle Daten bilden die Grundlage für verlässliche KI-Ergebnisse. Wichtig ist zudem die Übersetzung der Geschäftsdaten für die verlässliche und sichere Nutzung durch die KI in Geschäftsprozessen.
3. Offenheit für neue Rollen
Statt eigener KI-Abteilungen braucht es Fachbereiche, die Verantwortung übernehmen. Wichtig sei auch die Rolle von KI-Evangelisten. Sie sensibilisieren, coachen und bringen ihr Wissen in die Organisation.
4. Schulung und Enablement
SAP stellt Low-Code-Tools, Workshops und vorkonfigurierte Use Cases bereit, mit denen Mitarbeitende auch ohne IT-Background eigene Anwendungen aufbauen können.
5. Bereitschaft zur Transformation
Der Wechsel in die Cloud ist nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch eine Veränderung. Und zugleich Voraussetzung, um von Innovationen wie KI-Agenten oder Prozessautomatisierung zu profitieren.
