KI-Automatisierung in Stadtwerken: Der Ferrari allein bringt uns nicht ans Ziel

Künstliche Intelligenz (KI) kann den Kundenservice von Stadtwerken grundlegend verändern. Ich vergleiche KI gern mit einem Ferrari: Das Fahrzeug ist sehr leistungsstark. Entscheidend ist aber, wer am Steuer sitzt, wohin die Reise gehen soll und ob die Voraussetzungen stimmen. Meine Erfahrung aus zahlreichen KI-Projekten zeigt: Die entscheidenden Erfolgsfaktoren liegen häufig nicht in der Technologie, sondern in den Prozessen, der Organisation und der Umsetzung.

Die Ausgangslage kennt jedes Stadtwerk: Der Fachkräftemangel verschärft sich, erfahrene Mitarbeitende gehen in den Ruhestand, SAP-Migrationen und IT-Modernisierungen stehen an. Gleichzeitig erwarten Kunden schnellen, zuverlässigen und unkomplizierten Service. Künstliche Intelligenz eröffnet hier völlig neue Möglichkeiten. Standardanliegen können automatisiert bearbeitet, Mitarbeitende entlastet und Serviceprozesse erheblich beschleunigt werden. Wie viel dabei möglich ist, zeigt ein Beispiel aus unserem Kundenumfeld: Innerhalb von nur sechs Wochen wurden rund 50 Prozent der Standardvorgänge rund um Zählerstandsmeldungen und Abschlagsänderungen über Telefon und E-Mail automatisiert.

Ich vergleiche KI gern mit einem Ferrari: Die Leistung ist vorhanden. Entscheidend ist, wer am Steuer sitzt, wohin die Reise gehen soll und ob die Voraussetzungen stimmen.

Mein Credo: Wir brauchen nicht einfach mehr KI. Wir brauchen Menschen, die wissen, wie sie KI sinnvoll einsetzen.

Was genau gelungene Projekte erfolgreich macht, zeigen fünf Erfahrungen aus unserer Praxis.

1. Wer schlechte Prozesse automatisiert, bekommt automatisiertes Chaos

In vielen Stadtwerken ist Outlook noch immer ein zentrales Werkzeug im Kundenservice. Nachrichten werden manuell gesichtet, kategorisiert und verteilt. Über die Jahre sind Ordnerstrukturen mit 40, 50 oder mehr Kategorien entstanden, dazu persönliche Ordner für einzelne Mitarbeitende. Diese Struktur einfach in ein KI-System zu übertragen, liegt nahe, ist aber wenig sinnvoll.
Ein Kunde teilt seinen Zählerstand mit und bittet im selben Schreiben um eine Änderung seines Abschlags. In welchen Ordner gehört diese E-Mail? Moderne KI erkennt mehrere Absichten innerhalb einer Nachricht, stößt die passenden Prozesse an und weist sie automatisch den zuständigen Teams zu. Die Bearbeitung hängt dadurch auch nicht mehr an einzelnen Personen: Wer im Urlaub ist, wird problemlos vertreten.

Meine These: Der größte Effizienzgewinn entsteht häufig nicht durch die Automatisierung eines bestehenden Prozesses, sondern dadurch, dass wir ihn mit KI völlig neu denken.

2. Die unterschätzten Quick-Wins liegen oft vor der eigentlichen Automatisierung

Bei KI im Kundenservice geht es schnell um Dunkelverarbeitung, also darum, wie viele Vorgänge ganz ohne menschliches Eingreifen laufen. Diese Frage greift zu kurz. Unterschätzt wird die Prüfung, ob ein Anliegen überhaupt vollständig bearbeitet werden kann.
Beispiel Umzugsmeldung: Der Kunde vergisst das Auszugsdatum oder die neue Adresse. Heute schreibt ein Mitarbeitender eine Rückfrage und wartet auf die Antwort. Diesen Zwischenschritt kann die KI übernehmen: Sie erkennt das Anliegen, prüft die erforderlichen Angaben und fordert fehlende nach. Dafür braucht es nicht zwingend eine vollständige Integration in SAP oder eine andere Fachanwendung. Der Vorgang liegt anschließend bearbeitungsreif bei den Mitarbeitenden.

Relevant ist daher nicht nur, wie viele Vorgänge eine KI vollständig abschließt. Ein relevanter Faktor für mehr Produktivität durch KI ist auch, wie viel unnötige Arbeit die KI verhindert, bevor ein Vorgang überhaupt bei einem Mitarbeitenden landet.

3. Warum hunderte Antwortvorlagen keine gute KI-Strategie sind

Viele Unternehmen haben über Jahre Hunderte Antwortvorlagen und Textbausteine angesammelt. Bei der Einführung einer Automatisierung entsteht schnell der Wunsch, alle zu überarbeiten, zu vereinheitlichen und zu migrieren. Das wird zur Mammutaufgabe.

Dabei brauchen wir in Zeiten generativer KI Hunderte statische Antwortvarianten in dieser Form meist nicht mehr. KI- Assistenzsysteme erstellen aus vorhandenen Informationen und definierten Vorgaben individuelle Antwortentwürfe, berücksichtigen den Kontext und gehen auch auf mehrere Anliegen in einer Nachricht ein.

Fachlich korrekt und im Einklang mit den Kommunikationsstandards müssen die Antworten natürlich bleiben.  Dafür sorgen Prüfung durch Mitarbeitende und integrierte Qualitätssicherung, wie wir sie bei ThinkOwl mit OwlCoach mit KI-basierten Antwortvorschlägen unterstützen. Die Leitfrage ändert sich damit: nicht mehr „Wie viele Textbausteine müssen wir pflegen?“, sondern „Wie stellen wir sicher, dass jede Anfrage eine richtige, verständliche und passende Antwort erhält?“

4. Ein Voicebot muss nicht nur freundlich sein, sondern zuverlässig handeln

Moderne Voicebots klingen erstaunlich natürlich. Doch ein natürliches Gespräch ist noch kein erfolgreicher Kundenservice. Versteht der Bot „Ich möchte meine Rechnung verstehen“ fälschlich als Zählerstandsmeldung und fragt nach der Zählernummer, bleibt er womöglich in seinem Prozess, auch wenn der Kunde widerspricht. Das frustriert. Eine einfache Gegenmaßnahme: das erkannte Anliegen zu Beginn kurz bestätigen („Es geht Ihnen also um eine Frage zu Ihrer Rechnung?“).

Wichtiger noch ist die Verlässlichkeit. Generative KI ist darauf trainiert, hilfreich zu antworten, und kann deshalb eine erfolgreiche Verarbeitung bestätigen, obwohl im Hintergrund nichts passiert ist. Im Kundenservice eines Energieversorgers darf das nicht vorkommen: Meldet der Bot, ein Zählerstand sei übernommen, muss das Fachsystem das tatsächlich bestätigt haben. Dafür braucht es klare technische Regeln, eindeutige Statusmeldungen und zuverlässige Rückmeldungen der angebundenen Systeme. Auch Details zählen, etwa führende Nullen in Zählernummern, Dezimalstellen, Sprechpausen und Zahlenfolgen.

Manchmal scheitern Projekte an Banalem: Läuft das Passwort eines angebundenen Postfachs ab und schlägt die Mehrfaktor-Authentifizierung fehl, verarbeitet das System plötzlich keine Nachrichten mehr. In der Telefonie läuft der Bot im Test einwandfrei, im Betrieb brechen Weiterleitungen ab, oder Kunden hören mehrere Ansagen hintereinander. Das sind keine Probleme der KI, sondern der Integration. Deshalb empfehle ich, früh echte End-to-End-Tests durchzuführen: tatsächlich zum Telefon greifen und den vollständigen Kundenprozess durchspielen.

Ein Voicebot ist nicht dann gut, wenn er besonders menschlich klingt, sondern wenn er Kundenanliegen zuverlässig löst.

5. Der beste Kundenservice verbindet menschliche und künstliche Intelligenz

Kundenservice wird auch in Zukunft Menschen brauchen. Standardanliegen wie Zählerstandsmeldungen oder Abschlagsänderungen lassen sich weitgehend automatisieren. Komplexe, individuelle oder beratungsintensive Anliegen erfordern weiterhin menschliche Kompetenz. Übernimmt die KI die Routine, gewinnen Mitarbeitende Zeit für genau diese Fälle.

Entscheidend ist die Übergabe: Kunden sollten ihr Anliegen nicht wiederholen müssen, wenn der Voicebot sie an einen Servicemitarbeitenden weiterleitet. Bereits erfasste Informationen und eine strukturierte Zusammenfassung des Dialogs müssen dort sofort verfügbar sein. Das gewährleistet unser Omnikanal-Servicedesk OwlDesk.

Tipps für die erfolgreiche Einführung von KI im Kundenservice von EVU

Die Einführung eines KI-gestützten Kundenservice-Systems ist für EVU und Stadtwerke ein strategischer Schritt. Unsere Erfahrung zeigt: Kleine Pilotprojekte mit klar definiertem Nutzen schaffen Vertrauen und zeigen schnelle Erfolge.

Unsere Empfehlung für Energieversorger:

• Ziele definieren: Welche Prozesse sollen zuerst digitalisiert werden, z. B. Störungsmeldungen oder Zählerstandserfassung
• Pilotprozess wählen: Ein klar umrissener Use Case macht den Nutzen sofort sichtbar
• Mitarbeitende einbinden: Schulungen und offene Kommunikation schaffen Akzeptanz
• Hybrid-Ansatz wählen:KI ersetzt nicht den Menschen, sondern unterstützt ihn.
• Datenschutz sicherstellen: Lösungen mit hohem Datenschutzstandard sind Pflicht. Mit ThinkOwl sind Sie auf der sicheren Seite: ThinkOwl wird in der europäischen Cloud gehostet. Die Daten werden nach DSGVO-Anforderungen verarbeitet.
• Erfolge messen: KPIs wie Bearbeitungszeit, Erstlösungsquote oder Kundenzufriedenheit machen Fortschritte sichtbar

Klein starten – aber den richtigen Prozess wählen

Ein erfolgreicher Einstieg in die Automatisierung muss kein Großprojekt sein. Im Gegenteil: Ein klar umrissener Prozess mit hohem Volumen, guter Datenbasis und messbarem Nutzen eignet sich häufig besser als ein ambitioniertes Projekt, das sofort zahlreiche Systeme, Kanäle und Sonderfälle abdecken soll.

Ein sinnvoller Weg kann deshalb sein:
analysieren → priorisieren → automatisieren → messen → skalieren

Nach dem ersten erfolgreichen Use Case lassen sich weitere Prozesse ergänzen und bestehende Automatisierungen ausbauen.

Die Effekte von KI im Kundenservice sind messbar – und im Alltag spürbar

Energieversorger, die eine KI-Plattform wie ThinkOwl einsetzen, verkürzen ihre Bearbeitungszeiten deutlich. Standardanfragen werden automatisiert beantwortet, dringende Anliegen schneller weitergeleitet. Das entlastet die Mitarbeitenden und steigert die Kundenzufriedenheit. Interne Teams profitieren: weniger manuelle Aufgaben, weniger Fehler, mehr Fokus auf das Wesentliche. Der wirtschaftliche Vorteil zeigt sich in sinkenden Betriebskosten, effizienteren Abläufen und einer Plattform, die flexibel mitwächst.

Fazit: Entscheidend ist, was wir aus der Technologie machen

Was ich Stadtwerken mitgeben möchte: Beginnen Sie mit einem klaren Ziel und definieren Sie, woran Sie Erfolg messen. Eine hohe Automatisierungsquote allein ist kein Qualitätsmerkmal. Hinterfragen Sie gewachsene Prozesse, nutzen Sie die Quick-Wins vor der Vollautomatisierung, testen Sie unter realistischen Bedingungen und denken Sie Automatisierung und Mitarbeitende gemeinsam.
Die erfolgreichsten Stadtwerke werden nicht diejenigen sein, die möglichst schnell möglichst viele Bots einführen, sondern diejenigen, die KI dort einsetzen, wo sie messbaren Mehrwert für Kunden und Mitarbeitende schafft.

Der Ferrari steht bereit. Jetzt kommt es darauf an, ihn richtig zu fahren.

Mein Tipp: Nutzen Sie unseren kostenfreien Quick-Check, um sich schnell ein Bild über die größten Automatisierungspotentiale in Ihrem Unternehmen zu machen. Schreiben Sie mir einfach eine Mail mit Betreff "Quick Check" an andreas.klug@thinkowl.de oder nutzen Sie unser Formular zur Terminvereinbarung.