KI im Kundenservice von Energieversorgern: Wo lohnt sich Automatisierung?

Voicebots, automatisierte E-Mail-Bearbeitung, Agent Assist, KI-Agenten: Die Möglichkeiten, Kundenservice mit Künstlicher Intelligenz zu automatisieren, wachsen rasant. Gerade Energieversorger und Stadtwerke können davon profitieren. Denn hohe Kontaktvolumina, wiederkehrende Kundenanliegen und saisonale Lastspitzen treffen auf knappe personelle Ressourcen und steigende Erwartungen an Erreichbarkeit und Servicequalität. Doch nicht alles, was sich technisch automatisieren lässt, sollte auch automatisiert werden. Die entscheidende Frage lautet: Bei welchen Kundenanliegen schafft Automatisierung tatsächlich einen messbaren Mehrwert – für Kunden, Mitarbeitende und das Unternehmen? Wer mit dieser Frage startet, vermeidet teure KI-Projekte ohne klaren Business Case und findet schneller die Use Cases, bei denen Automatisierung wirklich Wirkung entfaltet.

Automatisierung ist kein Selbstzweck

Der Wunsch, KI im Kundenservice einzusetzen, ist nachvollziehbar. Unternehmen sehen die technologischen Möglichkeiten, Wettbewerber starten erste Projekte und auch Kunden gewöhnen sich zunehmend an digitale Self-Services.
Doch mit der Entscheidung „Wir brauchen einen Voicebot“ oder „Wir wollen unsere E-Mails mit KI bearbeiten“ beginnt man häufig am falschen Ende.

Denn ein Kanal ist noch kein Prozess.

Ein Kunde ruft beispielsweise an, weil er seinen Abschlag ändern möchte. Das Anliegen muss erkannt, der Kunde authentifiziert, der bestehende Abschlag aus einem System ausgelesen, der neue Betrag geprüft und anschließend im Abrechnungssystem geändert werden. Erst wenn diese Prozesskette funktioniert, ist aus einem automatisierten Dialog ein automatisierter Serviceprozess geworden.

Deshalb sollte vor jeder Technologieentscheidung eine andere Frage stehen: Welchen Prozess wollen wir besser machen?
 

An welchen Kriterien erkennt man einen guten Automatisierungs-Case?

Nicht jeder Serviceprozess eignet sich gleichermaßen für eine Automatisierung. Besonders interessant sind Prozesse, bei denen mehrere Faktoren zusammenkommen.

1. Hohes Kontaktvolumen

Je häufiger ein Anliegen auftritt, desto größer ist in der Regel der Hebel. Wenn täglich oder saisonal tausende Kunden wegen ähnlicher Themen anrufen oder E-Mails schreiben, kann bereits die Automatisierung eines einzelnen Prozesses erhebliche Kapazitäten freisetzen.

Typische Beispiele im Energiesektor sind Zählerstandsmeldungen, Fragen zu Abschlägen, Stammdatenänderungen oder wiederkehrende Fragen zu Rechnungen.

Entscheidend ist deshalb zunächst Transparenz: Welche Anliegen verursachen tatsächlich das größte Kontaktvolumen?
Nicht die gefühlte Belastung sollte den ersten Use Case bestimmen, sondern die Daten.
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2. Hoher Grad an Wiederholbarkeit

Besonders gut automatisierbar sind Prozesse, die einem wiederkehrenden Muster folgen. Das bedeutet nicht, dass jede Anfrage identisch formuliert sein muss. Moderne KI kann sehr unterschiedliche Formulierungen einem Anliegen zuordnen. Entscheidend ist vielmehr, ob nach der Erkennung des Anliegens ein weitgehend definierbarer Prozess folgt.

Je klarer sich beschreiben lässt, welche Informationen benötigt werden, welche Prüfungen stattfinden und welche Aktion anschließend ausgeführt werden soll, desto geeigneter ist der Prozess für Automatisierung.

3. Die benötigten Daten sind verfügbar

Ein Voicebot kann einen Kunden verstehen. Ein KI-Agent kann eine E-Mail analysieren. Für einen echten Fallabschluss reicht das allein aber nicht. Soll beispielsweise ein Abschlag geändert werden, benötigt das System Zugriff auf Kundendaten und muss die Änderung im entsprechenden Fachsystem anstoßen können.

Deshalb gehört zu jedem Automatisierungs-Check die Frage: Welche Daten benötigt der Prozess und wo liegen sie?

Fehlende oder schwer zugängliche Daten können aus einem vermeintlich einfachen Use Case schnell ein komplexes Integrationsprojekt machen.

4. Der Prozess lässt sich in bestehende Systeme integrieren

Hier trennt sich häufig intelligente Assistenz von echter End-to-End-Automatisierung. Eine KI kann eine eingehende Nachricht erkennen, kategorisieren und einem Mitarbeitenden einen Antwortvorschlag liefern. Das spart bereits Zeit.

Soll der Case dagegen vollständig automatisiert abgeschlossen werden, müssen oftmals weitere Systeme eingebunden werden, beispielsweise CRM, Abrechnungssysteme oder andere Fachanwendungen. Automatisierungspotenzial bedeutet deshalb nicht automatisch, dass ein Prozess sofort vollständig autonom bearbeitet werden sollte. Manchmal ist Agent Assist der sinnvollere erste Schritt.

5. Der Business Impact ist messbar

Ein guter Use Case sollte nicht nur technologisch interessant sein. Er sollte ein relevantes Problem lösen. Dafür eignen sich beispielsweise Kennzahlen wie:

• Kontaktvolumen
• Bearbeitungszeit
• Kosten pro Vorgang
• Erstlösungsquote
• Automatisierungsquote
• Wartezeit
• Anzahl manueller Prozessschritte

Auch die Wirkung auf Mitarbeitende und Kunden gehört dazu. Wenn ein Prozess zwar automatisierbar ist, aber nur wenige Male pro Monat vorkommt, während ein anderes Anliegen täglich hunderte Kontakte verursacht, ist die Priorität relativ eindeutig.

Fünf Fragen vor jedem Automatisierungsprojekt

Aus diesen Kriterien ergibt sich ein einfaches Raster für die Bewertung möglicher KI-Use-Cases:

1. Volumen: Wie häufig tritt das Anliegen auf?
2. Standardisierbarkeit: Wie klar und wiederholbar ist der Prozess?
3. Datenverfügbarkeit: Sind die benötigten Informationen digital verfügbar?
4. Integrationsfähigkeit: Können die notwendigen Systeme und Aktionen angebunden werden?
5. Business Impact: Welchen messbaren Nutzen bringt die Automatisierung?

Je höher ein Prozess in diesen fünf Dimensionen bewertet wird, desto interessanter ist er als Kandidat für eine Automatisierung.
Dabei muss das Ziel nicht immer sofort die vollständige Dunkelverarbeitung sein. Vielmehr lassen sich unterschiedliche Automatisierungsstufen unterscheiden.

Assistieren, teilautomatisieren oder vollständig automatisieren?

Stufe 1: KI unterstützt
Bei komplexeren Anliegen kann KI Mitarbeitende unterstützen, indem sie Anfragen klassifiziert, Inhalte zusammenfasst, relevante Informationen bereitstellt oder Antworten vorschlägt. Der Mensch entscheidet und führt den Prozess zu Ende. Gerade bei heterogenen oder beratungsintensiven Fällen kann das bereits einen erheblichen Produktivitätsgewinn bringen.

Stufe 2: KI übernimmt Teile des Prozesses
In der nächsten Stufe laufen einzelne Prozessschritte automatisiert. Die KI erkennt beispielsweise das Anliegen, extrahiert Kundendaten oder andere relevante Informationen und bereitet den Vorgang vor. Nur an definierten Stellen übernimmt ein Mitarbeiter. So lässt sich ein Prozess beschleunigen, ohne ihn sofort vollständig zu automatisieren.

Stufe 3: Der Prozess läuft fallabschließend
Bei hoch standardisierten und gut integrierbaren Prozessen kann KI das Anliegen vom Eingang bis zum Abschluss bearbeiten.
Der Kunde formuliert sein Anliegen beispielsweise am Telefon oder per E-Mail. Die KI erkennt die Absicht, fragt notwendige Informationen ab, authentifiziert den Kunden, greift auf angebundene Systeme zu, führt die gewünschte Aktion aus und bestätigt das Ergebnis. Erst hier sprechen wir von echter End-to-End-Automatisierung.

Voice und E-Mail: Gleiche Logik, unterschiedliche Herausforderungen

Besonders viel Volumen entsteht bei Energieversorgern nach wie vor über Telefon und E-Mail. Beide Kanäle bieten großes Automatisierungspotenzial, stellen aber unterschiedliche Anforderungen. Am Telefon erwarten Kunden einen natürlichen Dialog und schnelle Orientierung. Ein Voicebot muss nicht nur Sprache verstehen, sondern durch den gesamten Prozess führen, Rückfragen stellen und erkennen, wann eine Übergabe an einen Mitarbeiter notwendig ist.

Bei E-Mails liegt eine andere Herausforderung vor: Die Nachrichten sind unstrukturiert, enthalten Anhänge, mehrere Anliegen oder fehlende Angaben. KI kann Inhalte erkennen, Informationen extrahieren, Vorgänge kategorisieren und Antworten vorbereiten oder Fälle automatisiert bearbeiten.

In beiden Fällen gilt jedoch derselbe Grundsatz: Nicht der Kanal entscheidet über den Erfolg der Automatisierung, sondern der dahinterliegende Prozess.

Wo Automatisierung an Grenzen stößt

Eine gute KI-Strategie erkennt nicht nur Automatisierungspotenziale. Sie definiert auch bewusst Grenzen. Komplexe Einzelfälle, Beschwerden, emotionale Situationen oder Vorgänge mit erheblichem Interpretations- und Entscheidungsspielraum sind häufig keine guten Kandidaten für eine vollständige Automatisierung.

Hier kann KI trotzdem wertvoll sein: Sie kann Informationen zusammentragen, Vorgänge zusammenfassen oder Mitarbeitende bei der Bearbeitung unterstützen.

Die Frage lautet also nicht: Mensch oder KI? Sondern: Welchen Teil dieses Prozesses sollte KI übernehmen und an welcher Stelle schafft der Mensch den größeren Mehrwert? Genau diese Trennung ist entscheidend für eine gute Customer Experience.

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 nicht nur die Mitarbeitenden, sondern steigert auch 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: Erst den Prozess verstehen, dann die KI-Lösung auswählen

Das Potenzial von KI im Kundenservice von Energieversorgern ist groß. Erfolgreiche Automatisierung beginnt nicht mit einem Bot, einem KI-Agenten oder einem bestimmten Tool. Sie beginnt mit einem guten Verständnis der eigenen Serviceprozesse.

Welche Anliegen verursachen das größte Volumen?
Welche Schritte wiederholen sich?
Welche Daten werden benötigt?
Welche Systeme müssen eingebunden werden?
Und welchen messbaren Effekt erwarten wir?

Wer diese Fragen beantwortet, findet schneller geeignete Use Cases und schafft auch die Grundlage dafür, Automatisierung nach ersten Erfolgen gezielt weiterzuentwickeln.

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