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Energiedosis

Die Netzwerkpartner
Since 06/2021 105 Episoden

102: KI nach dem Hype: Worauf es jetzt ankommt – René Meyer, Die Netzwerkpartner

13.08.2026 38 min

Zusammenfassung & Show Notes

Künstliche Intelligenz ist in kurzer Zeit vom Zukunftsthema zum festen Bestandteil des Alltags geworden. Kaum ein Technologietrend verändert die Welt derzeit so stark. Doch nach der ersten Welle der Begeisterung stellt sich für viele Unternehmen eine entscheidende Frage: Welche Anwendungen schaffen tatsächlich Mehrwert und welche bleiben hinter den Erwartungen zurück?

Gemeinsam mit René Meyer, KI-Experte bei Die Netzwerkpartner, werfen wir einen Blick auf den aktuellen Reifegrad der Branche. Aus seiner Arbeit mit zahlreichen Stadtwerken berichtet er, welche Anwendungsfälle sich bereits bewährt haben, warum viele Unternehmen inzwischen die Experimentierphase hinter sich gelassen haben und welche Rolle Fachbereiche, IT und Prozessverantwortliche bei einer erfolgreichen KI-Einführung spielen. Dabei wird deutlich, warum neue Tools allein keine besseren Prozesse schaffen und weshalb gutes Prozessverständnis und fachliches Know-how entscheidend für den Erfolg sind.

Außerdem sprechen wir über den wachsenden Einsatz von KI-Agenten und die technischen Hürden, die deren Potenzial aktuell noch begrenzen. Die Folge zeigt, worauf Stadtwerke in den kommenden Jahren ihren Fokus legen sollten und wie sie KI sinnvoll, sicher und wirtschaftlich in ihre Organisation integrieren können.

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Transkript

Herzlich willkommen zu einer neuen Folge von Energiedosis, dem Praxis-Podcast für Energieversorger. Auch die heutige Folge ist Teil unserer Jubiläumsserie 5 Jahre Energiedosis. Und bevor wir gleich ins Thema einsteigen, lohnt sich auch ein kurzer Blick zurück. Denn in fünf Jahren sammelt sich einiges an. Gespräche, Themen, Gäste, Erkenntnisse und auch die ein oder andere Anekdote aus dem Maschinenraum, die wir so erlebt haben. Insgesamt sind in den vergangenen fünf Jahren ungefähr 61 Stunden Podcasts entstanden. Das heißt, wenn man versuchen würde, alle Folgen am Stück zu hören, bräuchte man dafür zwei Tage und 13 Stunden. Und die durchschnittliche Folge ist 36 Minuten und 14 Sekunden lang. Das haben wir auch mal ausgerechnet. Wir haben auch mal geschaut, welche Folgen besonders oft gehört wurden, die, glaube ich, sehr gut zeigen, worum es bei Energiedosis immer ging. Nämlich Themen aufzugreifen, die Stadtwerke wirklich beschäftigen. Und eine unserer Top-Folgen, die drehte sich um das Thema Beschaffung und den Vertrieb und zwar in der Energiepreiskrise. Das war ein sehr gut gehörtes Thema und das Gespräch haben wir damals geführt mit Stefan Strommenger und Michael Ramczykowski von der NEW. Da gab es sehr viele interessante Einblicke. Wenn wir auf die ganze Zeit zurückgucken, ja, hatten wir viele Innovations- und auch technische Themen. Und ich glaube, ein Thema, was sich so sehr entwickelt hat wie sonst kein anderes, war das Thema Künstliche Intelligenz, haben wir in der Vergangenheit auch immer mal wieder thematisiert. Und das wollen wir uns auch heute im Rahmen von der Jubiläumsserie noch einmal vorknöpfen. Denn von ein paar Jahren haben wir uns eigentlich mit diesem Thema noch gar nicht so richtig beschäftigt. Kaum ein Stadtwerk war dort auch schon in der Anwendung. Heute sind wir hier viel, viel weiter. Wir sprechen über konkrete Anwendungsfälle, Automatisierung, auch Themen wie KI-Agenten und eben den wirksamen Einsatz im Tagesgeschäft. Wir wollen also heute mal eine Bestandsaufnahme machen. Wo stehen Stadtwerke eigentlich hier gerade in dem Thema? Was sind gute Anwendungsfälle? Was ist auch nur einfach Hype und kann erstmal ausgeklammert werden? Für das Gespräch habe ich mir einen internen Experten eingeladen, der sich seit vielen Jahren bei uns bei den Netzwerkpartnern mit dem Thema Digitalisierung und auch KI und Automatisierung beschäftigt, nämlich René Meyer. Und René, ich freue mich total, dass du heute den Weg zu mir gefunden hast und mit mir einmal reinfliegst in das Thema und schaust, wo Stadtwerke hier so stehen und was so deine Erfahrungen und Best Practice sind. Herzlich willkommen.
René Meyer
00:02:31
Ja, danke, Hannah. Ich freue mich, dabei zu sein.
Hannah Simon
00:02:37
Wir wollen direkt mal mit einer steilen These einsteigen, wo ich mich über deine Einschätzung freue. Und zwar, wer die Bewertung und die Implementierung von KI ausschließlich der IT überlässt, der verschenkt ihr eigentlich das Potenzial. Denn die wirksamsten KI-Anwendungen entstehen dort, wo Fachwissen, Prozess und technisches Verständnis und gutes Prompting zusammenkommen. Das habe ich als These mal formuliert. Was ist so deine Antwort darauf? Würdest du zustimmen oder ist es zu hart formuliert?
René Meyer
00:02:59
Also im Kern stimme ich der These zu, aber ich sage mal die Aufteilung entweder IT oder Fachbereich ist mir ein bisschen zu schwarz-weiß. Und die Frage ist am Ende nicht, wo KI liegt, sondern wer dafür gerade steht, dass am Ende ein guter Nutzen dabei rauskommt. Und das kann die IT gar nicht leisten. Sie kann Technik bauen, aber nicht beurteilen, ob das fachliche Ergebnis wirklich taugt. Das weiß am Ende dann nur der Fachbereich. Ja, ein neues Tool macht eben noch niemanden produktiver. Wer ein modernes Werkzeug in einem alten, schlechten Prozess steckt, macht den alten Murks, sage ich jetzt mal, nur schneller. Vielleicht an einer Stelle ein bisschen zu hart formuliert, nämlich an der Stelle der IT überlassen. Das klingt eben so, als sei die IT die Bremse. Das ist natürlich der Gegenteil der Fall. IT ist die Voraussetzung für, ich sage mal, die ganze Datenbasis, die Sicherheit, das Vertrauen und nicht das Hindernis. Deswegen könnte man die These so ein bisschen umformulieren und sagen, okay, die IT darf nicht der einzige Verantwortliche sein in diesem ganzen Prozess.
Hannah Simon
00:03:55
Sehr gut, da könnte ich jetzt eigentlich schon so viele Rückfragen stellen und da mit dir reingehen. Aber ich hoffe, dass im Gespräch sich nochmal das eine oder andere auch aus deinen Learnings ergibt. Da höre ich auf jeden Fall schon das eine oder andere raus. Wir wollen mal reinfliegen in unser Lagebild, wo wir eigentlich gerade in dem Thema KI stehen. Ja, bei KI hat man ja oft noch das Gefühl, alle reden irgendwie darüber, aber nicht alle meinen dasselbe. Es gibt ja sehr konkrete Produktivitätsversprechen, was man mit KI alles schaffen kann, wie viel effizienter man wird, wie viel Prozent man mehr an Output generieren kann und Co. Und gleichzeitig ist der Markt natürlich auch momentan ja extrem gestresst im Sinne von, es sind sehr viele Anbieter auf dem Markt, es gibt viele Berater, es gibt gefühlt wöchentlich ein neues Tool oder ein Tool-Update, mit dem man sich auch beschäftigen soll. Wir haben uns im Vorfeld ja auch mal den Gartner Hype Cycle angeguckt, der immer so eine ganz gute Einordnung gibt, wo bestimmte Technologietrends eigentlich gerade stehen. Das geht immer los mit so einem Innovation Trigger, also wenn ein Thema neu in den Markt kommt, dann gibt es das Plateau der übersteigerten Erwartungen. Danach fällt man in so eine Art Teil der Disillusionierung und danach kommt quasi der erhellende Moment und die Technologien implementieren oder etablieren sich eben langfristig im Gebrauch und man kommt in das eigentliche Produktivitätsplateau. Und wenn wir uns das Thema generative KI angucken, steht es eigentlich nicht mehr auf dem Höhepunkt des Hypes, sondern bewegt sich laut diesem Gartner-Hype-Cycle gerade ins Tal der Ernüchterung. Das muss gar nicht negativ gemeint sein, das bedeutet aber eher, die erste Euphorie ist jetzt eben gerade so abgeflacht und jetzt schaut mal, was funktioniert eigentlich wirklich, was ist skalierbar, wo liegt konkreter Nutzen. Deckt sich das mit deiner Wahrnehmung aus dem Netzwerk? Also haben Stadtwerke jetzt so ein bisschen die ersten Tools und Einsatzmöglichkeiten sondiert? Wie würdest du das einschätzen in deiner Erfahrung?
René Meyer
00:05:46
Das, was wir jetzt die letzten zwei, drei Jahre beobachtet haben, ist die erste Phase, jetzt der Hype im Endeffekt ein bisschen abflacht. Ich sage mal ausprobieren, war jetzt so die erste Phase, würde ich jetzt mal sagen. Also jeder wollte irgendwas mit KI machen, hat verschiedene Tools ausprobiert, mal hier und da sich verschiedene Lösungen angeschaut. Und jetzt geht es eben wirklich in so eine zweite Phase, wie man an diesem Cycle eben sieht, das geht eben ein bisschen runter. Die Häuser merken, was funktioniert und was halt Spielerei war. Und ja, der Reifeunterschied tatsächlich in dem Bereich wächst. Also wie eine Schere kann man das ungefähr beschreiben. Einige haben jetzt viel gelernt in der Zeit, die anderen fangen jetzt erst an. Aber generell, dieser große Hype, der geht jetzt so ein bisschen auch in die Ernüchterung. Was aber nicht heißt, dass das schlecht ist oder dass das irgendeine Art von Rückzug ist, sondern tatsächlich sehe ich das, dass das jetzt gerade so ein bisschen eine Art von Realismus einsetzt. Der Nutzen ist da, nur nicht überall und halt auch nicht per Knopfdruck, was jetzt viele, glaube ich, auch erwartet haben. Wenn man hört, KI kann alles, KI kann das und das machen. Die Modelle überschlagen sich da immer weiter, aber tatsächlich so weit, dass man das auf Knopfdruck irgendwie ins Unternehmen reinbringen könnte, so weit ist es eben noch nicht.
Hannah Simon
00:06:56
Was mich interessieren würde, wir haben ja zum einen die ganz großen Anbieter, Anthropic, Microsoft, Google und Co. und gleichzeitig ja auch etwas kleinere und spezialisiertere Anbieter. Was merkst du da gerade so auf der Tool-Anbieter-Seite? Also sondiert sich da auch der Markt? Wer setzt sich da durch? Kann man da so ganz generell gesprochen Tendenzen erkennen?
René Meyer
00:07:19
Also der Markt, der sondiert sich gerade sehr, sehr stark tatsächlich. Da muss man so ein bisschen unterscheiden zwischen zwei Ebenen. Einmal die Technik- und Modellebene. Da ist tatsächlich schon eine klare Sortierung vorhanden. Also bei den großen Anbietern wie OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, die haben den Markt da tatsächlich für sich konsolidiert, würde ich sagen, und haben sich eben durchgesetzt. Und ich sage mal kleinere Anbieter oder kleinere Hersteller von solchen Lösungen, die kooperieren jetzt eher mit den Größeren, anstatt eine Art Konkurrenz darzustellen. Auf der anderen Seite gibt es dann noch die Dienstleister-Berater-Ebene. Die wird aus meiner Sicht oder aus meiner Wahrnehmung gerade eher noch unübersichtlicher. Die Konsolidierung wird wahrscheinlich noch ein bisschen dauern tatsächlich, weil da gerade noch so viele Themen sind, so viele Beratungsschwerpunkte, die da eben aufgegriffen werden können. Deswegen, ich denke, alles, was die großen Anbieter gerade machen, das wird den Markt bestimmen tatsächlich. Da wird auch eher keiner mehr so richtig mithalten können. Wir hoffen natürlich alle, dass es irgendwann mal eine entsprechende Lösung aus der EU gibt. Das wird aber wahrscheinlich schwierig, wenn die in dem Tempo eben weitermachen.
Hannah Simon
00:08:23
Ja, hier gibt es ja auch schon einige Anbieter. Ich glaube, Mistral AI ist auch so ein europäisches Unternehmen, was da zumindest am Anfang auch ganz vorne mitgelaufen ist, aber unterliegt wahrscheinlich nochmal anderen Reglementierungen oder Geschwindigkeiten auch, wie es dann so in den Markt auch reinkommt oder wie schnell es sich weiterentwickelt. Genau, ja. Wenn wir jetzt direkt auf unsere Branche gucken, du hast es gerade schon angesprochen, also viele Stadtwerke haben in den letzten Jahren schon mal jetzt ein bisschen was ausprobiert. Wahrscheinlich stehen sie auch jetzt sehr unterschiedlich in dem, wie viel schon implementiert ist oder KI quasi auch wirklich im Arbeitsalltag stattfindet. Oder wo man eher noch am Anfang in der Anbietersondierung ist, vielleicht auch in dem ganzen rechtlichen Rahmen. Das hattest du eingangs ja auch schon angesprochen, dass da doch eher sehr viele Fachbereiche, auch Themen wie Datenschutz und Co. natürlich auch maßgeblich mit reinfließen, gerade in unserer Branche als Betreiber auch von kritischer Infrastruktur. Ist ja auch nochmal ein anderer Rahmen. Da würde mich auch deine Einschätzung total interessieren, wie du Stadtwerke so einordnen würdest, in welchem Reifegrad sie quasi gerade so haben in dem Thema KI.
René Meyer
00:09:26
Ja, also wir haben unsere Häuser mal in fünf Personas sortiert. Das haben wir im Rahmen unserer KI-Initiative im letzten Jahr gemacht. Da haben elf Stadtwerke von groß bis klein tatsächlich, also sehr repräsentativ, mitgemacht und haben einfach mal nach bestimmten Fragen dann die Teilnehmer in diese fünf Personas eben einsortiert. Der erste Reifegrad ist der Beobachter, also das, was ich eingangs auch gesagt hatte, viel ausprobieren, viel beobachten, tatsächlich noch gar nicht so viel selber machen. Der zweite Reifegrad wäre dann der Entdecker, probiert schon mal in kleinen Tools aus, zum Beispiel mal Copilot oder mal ChatGPT. Und dann gibt es tatsächlich auch schon im Reifegrad 3 die Praktiker, die schon kleine Agents gebaut haben, selber für ihren Arbeitsalltag zum Beispiel, um sich da eben die Arbeit so ein bisschen zu erleichtern. Und genau in dem Feld, also in den ersten drei Reifegraden, bewegt sich die überwiegende Masse unserer Mitglieder oder der Stadtwerke, vor allem im Bereich Entdecker und Praktiker. Da waren das tatsächlich mehr als 80 Prozent der Teilnehmer, die sich dort einsortiert haben. Und das spiegelt auch wieder gut unsere Wahrnehmung wieder. Also wenn man jetzt mal auf die Reifegrade 4 oder 5 guckt, also Architekt und Pionier haben wir sie genannt, da begegnen uns im Netzwerk aktuell tatsächlich nur Vereinzelstadtwerke, die da schon KI wirklich in der Strategie, Unternehmensstrategie berücksichtigt haben und tatsächlich auch Lösungen eingeführt haben, die tief in die Wertschöpfungskette auch reinreichen. Also zum Beispiel im Bereich im Kundenservice oder in der Abrechnung, dass man da Lösungen hat, die dort mit KI oder mit KI-Agenten eben die Arbeit deutlich erleichtern.
Hannah Simon
00:11:08
Und kann man diese Architekten und Pioniere, die dir jetzt so vereinzelt begegnen, kann man die an der Unternehmensgröße festmachen? Also beobachtest du, dass das eher größere Unternehmen auch sind? Könnte man jetzt so als Laie von außen eher denken. Oder haben auch kleine Stadtwerke, die aber eigentlich ein Innovationsteam oder da irgendwie einen bestimmten Drang haben, wo es vielleicht auch top-down nochmal im Besonderen forciert und unterstützt wird, das KI-Thema quasi reinzubringen ins Unternehmen, haben die auch die Chance, Architekten und Pioniere zu werden? Oder kannst du da eine Verbindung irgendwie herstellen?
René Meyer
00:11:38
Ja, tatsächlich, da lässt sich auf jeden Fall ein Muster erkennen, dass eher die größeren Stadtwerke dort als Architekten oder Pioniere unterwegs sind. Aber Ausnahmen bestätigen die Regel. Es gibt auch vereinzelt tatsächlich kleinere Stadtwerke, die sich das auf die Fahne geschrieben haben, vor allem auch von der Geschäftsführung aus gesagt haben, hey, wir wollen in das Thema rein und wir bauen deswegen dort jetzt auch Know-how-Kapazitäten auf. Das ist nämlich für kleinere Stadtwerke immer das größte Hemmnis. Also Know-how und Kapazitäten, da muss man sich tatsächlich viel mit beschäftigen mit dem Thema. Und aus meiner Sicht kann man das nicht, wenn man jetzt zum Beispiel im Kundenservice arbeitet und dort noch Publikumsverkehr hat, die Leute rufen an, dass man da noch nebenbei eine KI-Lösung dort implementiert. Das funktioniert halt nicht. Und das ist halt der große Vorteil an größeren Stadtwerken, weil es da eben einfach mehr Manpower gibt. Das ist im Endeffekt der größte Punkt bei dem ganzen Thema.
Hannah Simon
00:12:32
Und ich hätte jetzt grundsätzlich vermutet, dass es vielleicht am Ende ein Dreiklang ist, also irgendwie Kompetenz, Kapazitäten und vielleicht auch finanzielle Ressourcen. Ist das auch ein Thema oder würdest du sagen, dass es eigentlich nicht unbedingt ein Hemmnis ist, also dass da der Zugang sowohl für kleinere als auch für größere Stadtwerke eigentlich derselbe ist?
René Meyer
00:12:50
Ja, doch, würde ich schon sagen. Also vor allem auf der finanziellen Ebene. Klar, KI ist natürlich auch teuer, aber man muss ja nicht direkt die All-in-One-Lösung kaufen. Davon würde ich sowieso generell abraten, dass man das zum Start macht. Man kann auch kleinere Tools sich einkaufen. Ich sage mal, für einen Kanal im Kundenservice mit einem Use Case zum Beispiel, um überhaupt erst mal ein Gefühl dafür zu bekommen. Und ich sage mal so, es wird sich auf jeden Fall immer rechnen. Also wenn man das im Use Case basiert aufbaut, also schaut, okay, ich sage mal zum Beispiel im Kundenservice die Abschlagsänderung, das ist mal so ein beliebtes Beispiel, da geht halt sehr, sehr viel Zeit drauf und das kann man dann tatsächlich, also der Kostennutzen, den kann man dann, deutlich besser kalkulieren, auch wenn man das nach und nach angeht, anstatt direkt die große Lösung für zigtausende Euro sich einzukaufen, dass man sich dem ganzen Thema eben ja so ein bisschen nähert und dann halt damit auch nicht Gefahr läuft, dass die Kosten dort explodieren.
Hannah Simon
00:13:43
Du hast jetzt gerade den Kundenservice schon ein paar Mal angesprochen. Ist das so ein klassischer Bereich, bei dem momentan viele reinsteigen, wenn sie sich die ersten Prozesse vorknöpfen, in denen sie quasi KI integrieren wollen?
René Meyer
00:13:55
Genau, also das sind so klassische Prozesse, die, wenn wir jetzt wieder im Reifegrad-Modell sind, die Entdecker zu Praktikern im Endeffekt machen, weil Kundenservice und kaufmännische Prozesse, also zum Beispiel Abrechnung, Controlling, Stammdaten ist auch so eine Klassiker, Stammdatenänderung, Zählerstandmeldung, das bietet einen riesen Hebel tatsächlich und bietet auch eine extreme Entlastung eben sowieso über überforderten Kundenservice auch teilweise. Also mir haben Leute erzählt, wir kommen zu gar nichts mehr, weil wir nur telefonieren, weil wir nur E-Mails beantworten. Und ich sage mal, durch KI-Agenten kann da von diesen Massenprozessen, diese Standardprozessen, kann da sehr, sehr viel übernommen werden, sodass die Mitarbeiter dort auch wieder Zeit haben für die echten Klärfälle, die gibt es ja auch noch, die kommen dann halt zu kurz. Und da entsteht dann auch Unzufriedenheit bei dem Kunden, weil wenn der Mitarbeiter jetzt nicht viel Zeit hat, um sich dem echten Problem zu kümmern, dann wird er natürlich unzufrieden, wenn sein Problem nicht gelöst wird. Also ja, deswegen sehe ich da den größten Hebel aktuell in den Bereichen, also Kundenservice und alles, was die kaufmännischen Themen angeht.
Hannah Simon
00:15:01
Du hast dich, bevor du deinen Schwerpunkt ja auch mehr in Richtung KI jetzt gegangen bist, in den Jahren davor ja auch schon total viel mit dem Thema RPA, also Robotergestützte Prozessautomatisierung beschäftigt und da auch ganz viel schon bei unseren Netzwerkpartnern umgesetzt. Jetzt kannst du nochmal eine kurze Abgrenzung geben zwischen KI und RPA. Also wo endet RPA und wo ist es sinnvoller, jetzt gerade auch eben eher in KI-Lösungen zu denken?
René Meyer
00:15:30
Genau, also RPA war so vor fünf, sechs Jahren das Thema, das Hype-Thhema, also so wie KI heute im Endeffekt. Zwar nicht in dem Ausmaß, aber schon ähnlich, weil es die erste Möglichkeit gab, Prozesse zu automatisieren. Das ist natürlich im Endeffekt keine KI. Also die Kombination von beiden, die macht es dann eben aus, weil RPA bildet nur den Workflow ab, stur, regelbasiert. Wenn A, dann B, also alles nach festen Regeln, da ist eben keine Intelligenz drin. Der kann unstrukturierte Daten nicht einordnen, der kann auch natürlich kein Telefonat führen mit einem Kunden und kann auch keine freien Anfragen verstehen. Also alles, was eben unstrukturiert ist, zum Beispiel E-Mail oder auch Chatbots natürlich, die werden natürlich mittlerweile auch mit KI gefüttert, das kann eben so ein RPA-Bot gar nicht leisten, weil der diese unstrukturierten Daten gar nicht verstehen kann. Also wenn man jetzt so einen Merksatz sich festlegen will, dann sagt man, okay, RPA macht, was man sagt, KI versteht, was gemeint ist. Das kann man sich so ein bisschen merken, weil bei RPA, wenn der Prozess nur einen ganz kleinen Teil aus dem Schema ausbricht, dann entsteht eben der Botch. KI kann damit, wenn man den richtig promptet, umgehen und dann eine Lösung drumherum finden. Deswegen, das ist so mal so die Abgrenzung RPA und KI.
Hannah Simon
00:16:48
Innerhalb der KI gibt es ja nochmal ganz viele einzelne technologische Abstufungen. Und wenn wir uns so die aktuelle Sau anschauen, die durchs Dorf getrieben wird, dann sind es sicherlich die KI-Agenten. Hier würde ich mich auf jeden Fall auch nochmal so über deinen Input freuen. Wir hatten eben schon den Gartner Halbcycle ja schon mal gerade einmal angesprochen und wo da so die einzelnen Themen stehen. Generative KI eben schon in diesem Tal der Ernüchterung. Genau, und die KI-Agenten stehen aber momentan auf diesem Plateau der übersteigerten Erwartungen, also sind noch ein, zwei Stufen quasi vorher zurück und gelten eigentlich momentan als eine der am schnellsten voranschreitendsten Technologien im Bereich KI. Nimm uns doch da nochmal so mit rein. Also was ist eigentlich mit KI-Agenten genau gemeint? Was können wir uns darunter vorstellen?
René Meyer
00:17:41
Ja, genau. Also im Endeffekt die KI-Agenten sind das, was RPA mit Intelligenz ist im Endeffekt. Also die bilden Workflows ab. Also man kann es so ein bisschen erklären an drei Stufen. Also wenn man jetzt sagt, okay, man hat einen Chatbot zum Beispiel, den kennt jeder, der gibt einfach Auskunft. Ich frage was, der antwortet. Die nächste Ausbaustufe wäre dann tatsächlich ein Assistent. Der geht schon mal einen Schritt weiter. Der arbeitet mir zu. Wenn ich ihn darum bitte, also wie halt normale KI-Chats, sag ich jetzt mal. Und der Agent, der ist eben mit den ganzen Systemen auch verknüpft, die für so eine Aufgabe relevant sind. Also der macht die Aufgabe dann von vorne bis hinten alleine. So die Theorie. Das kommt jetzt gerade tatsächlich. Das funktioniert auch in Teilen schon. Aber es ist natürlich noch nicht das, was man sich unter einem vollumfänglichen KI-Agenten, man gibt dem einfach eine Aufgabe und der macht alles von alleine. Das funktioniert natürlich nicht aktuell, noch nicht. Das könnte in Zukunft natürlich funktionieren, wenn die noch intelligenter werden, wenn man dann noch eine bessere Systemanbindung hat, weil oft ist halt auch, und da sind die Systeme, die da angebunden werden, die haben keine vernünftigen Schnittstellen, die sind veraltet. Das hemmt das Ganze eben ein bisschen, aber wenn man jetzt mal ein Zukunftsbild malt und alle Systeme untereinander kommunizieren können und auch, das wäre dann tatsächlich nochmal der nächste Schritt von den Agenten, dass die untereinander kommunizieren können. Das funktioniert aktuell eher in Teilen, aber die haben halt gewisse Leitplanken, damit die eben auch keinen Mist im System dann eintragen. Aber das wäre dann tatsächlich so der nächste Schritt aus meiner Sicht, dass die untereinander kommunizieren können und eben Echtzeitzugriff auf alle Systeme haben.
Hannah Simon
00:19:20
Und wie beobachtest du das momentan? Also du hast gerade gesagt, Agenten können untereinander vielleicht perspektivisch kommunizieren und auch mit den Systemen. Also wenn man gerade in unsere Energiebranche reinschaut, da ist das Thema Schnittstellen, hat wahrscheinlich schon der einen oder anderen Herzinfarkt bekommen oder mindestens mal Bauchschmerzen, weil dieses Thema Schnittstellen uns ja extrem umtreibt in unserer Branche. Hältst du das für realistisch, dass es da wirklich perspektivischen Zugang gibt? Also wir wollen ja auch gleich nochmal auf den AI-Hub gucken, den du jetzt in den letzten Monaten aufgebaut hast. Da gibt es ja, glaube ich, nochmal ein bisschen anderen Ansatz. Aber so grundsätzlich ist das ein Hemmnis momentan, also dieses generelle Schnittsteinproblem, was wir in der Branche haben, wenn wir jetzt auf den Einsatz von KI gucken?
René Meyer
00:20:01
Also definitiv, das ist aus meiner Sicht das größte Hemmnis, weil man eben genau da die Vorteile, die man da hätte, wenn man eine Echtzeitanbindung hat, die fallen natürlich weg. Also man hat immer diese isolierten Einzellösungen dann. Also man hat vielleicht eine Kundenservice-Lösung zum Beispiel, so wie wir den AI Hub auch aufgebaut haben, mit KI-Agenten drin. Der kann dann zwar in dieser Lösung einen gewissen Mehrwert bringen, aber der entfaltet halt nie sein volles Potenzial, weil der gar nicht Zugriff auf die Daten im ERP-System zum Beispiel hat, im CRM-System. Das wird aber tatsächlich besser. Also wir sehen da gerade auch so einen Transformationsprozess innerhalb der Stadtwerke. Dass da eben, ich sag mal, auf die neuesten Versionen auch geupdatet wird, zum Beispiel von SAP, von Schleupen, von Wilken, von Lima. Das sind so die Hauptsysteme, mit denen wir uns da beschäftigen. Da gibt es natürlich moderne Versionen von. Das ist natürlich immer ein riesen internes IT-Projekt, aber ich sage mal so in den nächsten, würde ich schätzen, ein, zwei, drei Jahren, also aus dem Feedback, was ich so bekommen habe, wie das gerade so mit der Transformation aussieht, wird das wahrscheinlich passieren, dass die Branche da auch auf moderne Lösungen, die eben die entsprechenden Schnittstellen bieten, umstellen werden.
Hannah Simon
00:21:18
Noch eine letzte Frage zu den KI-Agenten. Ich habe im Vorfeld auch darüber gelesen, dass man momentan auch von Agent-Washing spricht, also dass so bestehende Assistenten, RPA-Lösungen, Chatbots und Co. Einfach als Agentic AI vermarktet werden, obwohl die eigentlich nur bedingt agentische Fähigkeiten haben. Also beobachtest du das auch, dass es momentan, wie das bei vielen Technologien ja auch oft so ist, dann ist das so ein bisschen, was auch viel einfach gelabelt wird, was dann eigentlich, wenn man so hinter die Theke mal schaut, eigentlich diese Fähigkeiten gar nicht so unbedingt mitbringt, was es ja auch unheimlich schwierig macht, da den Markt halt auch zu sondieren und für sich die passenden Lösungen zu finden.
René Meyer
00:21:54
Ja, also ich sage mal, das ganze Thema Agent-Washing ist definitiv ein reales Problem aktuell. Ich sag mal, viel Bestehendes oder auch Anbieter. Ich war letztens auf einer Messe tatsächlich, wo mir das besonders aufgefallen ist, weil da stand überall irgendwas mit KI, mit Agenten etc. Und so viele Anbieter, was auch nachvollziehbar ist, die bauen ja jetzt keine neue Lösung. Und Chatbots, auch RPA-Anbieter oder Assistentanbieter bauen jetzt so ein bisschen KI in ihre Lösung ein, wird dann als agentisch neu etikettiert und neu verkauft, ohne es tatsächlich wirklich zu sein. Weil ich sage mal, die Grundlösung, die mal entwickelt wurde ohne KI, ist dafür gar nicht ausgelegt, dass die Plattform dann eben so funktioniert, dass diese Agenten dort tatsächlich so arbeiten können, wie sie wollen. Und das ist das Problem, dass dann Leute auch unzufrieden sind oder die die Erwartungen dann auch nicht erfüllt werden können. Und ja, das erschwert dann eben die Anbieterauswahl natürlich nochmal enorm.
Hannah Simon
00:22:58
Da baust du mir schon die perfekte Brücke, weil wir wollen auch nochmal da drauf schauen, wie wir versucht haben, als Netzwerkpartner dem Thema künstliche Intelligenz zu begegnen. Eben so in unserer Rolle als ja auch ein bisschen vielleicht Orientierung und Leitplankengeber für die Branche oder für unsere Mitglieder vielmehr, auch ein bisschen so eine Struktur zu finden, uns dem Thema anzunähern. Genau das Ergebnis, du hast es eben schon angesprochen, also im letzten Jahr die KI-Initiative, die wir, glaube ich, auch in diesem Podcast hier auch schon mal in der Vergangenheit auch erwähnt hatten, wo es erstmal um das Thema Wissensvermittlung und so ein bisschen Grund reinbekommen in das Thema oder den ersten Zugang zu ermöglichen, die ja damals gegangen sind. Und jetzt in den letzten Monaten hast du eben unter anderem mit anderen Netzwerkpartnern und auch Viktor Krause bei uns noch aus dem Team den AI Hub aufgebaut mit einer Plattformlogik. Kannst du uns da mal so ein bisschen mit reinnehmen? Also was kann man sich unter einem AI Hub vorstellen? Was waren eigentlich für euch so die Treiber, dass ihr jetzt zu dieser Art von Lösung gekommen seid? Was kann das? Was löst es? Was verspricht es? Ja, erzähl doch da gerne mal noch ein bisschen mehr zu.
René Meyer
00:24:05
Ja, sehr gerne. Genau, das war im Endeffekt das Ergebnis aus unserer KI-Initiative. Wir haben im letzten Jahr angefangen mit einer KI-Masterclass mit 18 Stadtwerken, wo wir einfach erstmal Know-How aufgebaut haben. Das waren sechs Workshops, die wir dort gemacht haben, die wir dort durchgeführt haben. Und ja, dort von allen Themen, von Grundlagen über Datenschutz bis hin zu Tools, mal alles an Wissen aufgebaut, was geht. Und haben uns dann in den letzten beiden Workshops dann mal hingesetzt und eine richtige Arbeitssession draus gemacht, und dort mal herausgefiltert, okay, welche Use Cases, welche Prozesse haben denn aus Sicht der Teilnehmer aktuell den größten Mehrwert? Das haben wir dann an der Hand bestimmter Methoden dann gemacht und dabei ist rausgekommen, okay, Bereich, vor allem Kundenservice ist aktuell, da brennt es. So wie ich es vorhin schon gesagt hatte tatsächlich, da wollen wir eine Lösung haben und darauf haben wir eben jetzt aufgesetzt, haben dann in der zweiten Phase das Projekt aufgesetzt und dort eben, die Plattform AI Hub, Netzwerkpartner AI Hub gegründet oder entwickelt. Und wollen darauf jetzt aufsetzen und starten da eben mit dem Bereich Kundenservice, und wollen einfach das Problem damit lösen, dass eben jedes Haus nicht einzeln, sich mit den Problemen beschäftigen muss, weil aktuell ist es eben so, jeder Kauf testet für sich alleine, zahlt eigenes Lehrgeld, baut Insellösungen und hängt dort an einzelnen Anbietern und wir wollen eben mit dem Hub tatsächlich genau das bieten, dass wir sagen, okay, wir testen das Ganze für euch. Wir haben den Hub natürlich so ausgewählt, dass der auf unsere Struktur passt. Also jeder bekommt dort eine eigene Instanz, ist alles sauber voneinander getrennt. Aber wir haben eben diesen Netzwerk-Gedanken natürlich dort auch mit reingebracht, weil wir gesagt haben, wir wollen wissen und in Form von Prompts etc. wollen wir natürlich dort tauschen, dass jeder von Erfahrungen von den anderen profitiert und wollen das Ganze eben als eine Art Plattform dann auch natürlich etablieren, wo wir dann mit den Anwendern regelmäßig auch im Austausch bleiben. Und im Endeffekt haben wir damit einen Ort geschaffen, an dem verschiedene Modelle und Services orchestriert werden können. Alles immer unter unserem Deckmantel, dass wir eben im Vorfeld, ich sag mal, auch rechtlich, Datenschutz etc. Das Ganze prüfen, sodass das eben jedes Stadtwerk nicht selber machen muss. Dass wir die Vorarbeit machen und die Stadtwerke dann sicher sein können, dass sie eine Lösung nutzen, die auf verschiedenen Ebenen, datenschutztechnisch, aber auch auf Prozessebene, auf Agentenebene das macht, was es machen soll. Nicht zu viel und auch nicht zu wenig.
Hannah Simon
00:26:58
Und kann ich mir das dann so vorstellen, dass es so eine Art Bibliothek oder Bauchladen ist, ich dann selber dort eben reinschaue und gucke, okay, in welchen Bereichen würde mich KI eigentlich unterstützen? Ich kann mir dann den Prozess, den Prompt, wie auch immer, aus diesem Bauchladen dann rausziehen und ihr unterstützt mich dann noch bei der Implementierung im eigenen Unternehmen. Also es ist wahrscheinlich auch auf der Basis von unterschiedlichen Modellen und Co., oder? Wie kann ich mir das so dann in der Praxis vorstellen?
René Meyer
00:27:24
Genau, also da unterstützen wir natürlich. Die Stadtwerke können auch selber von Erfahrungen von anderen Stadtwerken profitieren. Dafür bieten wir ja diese Plattform. Ja, und der eigentliche Hebel ist eigentlich tatsächlich das, was du gerade auch gesagt hattest, dass man eben einzelne Use Cases, die sind nicht 100% gleich, aber ich sag mal so, Stadtwerke lösen zu 80 Prozent dieselben Probleme. Stammdaten, kaufmännische Prozesse, Kundenservice etc. Das sind halt immer dieselben Prozesse oder Use Cases. Die muss man natürlich individualisieren und da unterstützen wir dann auch als Netzwerkpartner, weil wir dann auch so viel Erfahrung haben von anderen Stadtwerken, die man, wenn man jetzt nicht in dieser Plattform oder nicht in diesem Netzwerk drin wäre, eben gar nicht bekommen würde.
Hannah Simon
00:28:09
Ja, spannend. Ich bin auf jeden Fall total gespannt, wie sich das jetzt so weiterentwickelt, weiter mit Leben gefüllt wird und in die Anwendung kommt, hoffentlich bei ganz vielen Stadtwerken. Da finden wir vielleicht zum späteren Zeitpunkt nochmal Gelegenheit, da so ein Deep Dive zu machen in den AI Hub und wo der gerade so steht. Zum Abschluss würde ich gerne nochmal mit dir ein bisschen so eine, ja, vielleicht können wir eine Art Checkliste generieren oder ähnliches jetzt so im Gespräch. Was sind eigentlich sinnvolle nächste Schritte? Je nachdem vielleicht auch, wo ich gerade als Unternehmen mit dem Thema KI stehe. Wir hatten im Vorfeld überlegt, dass wir das vielleicht so ein bisschen als Ampelsystem machen, damit es auch trotz Audioformat hier vielleicht noch halbwegs erfassbar ist. Dass wir eben einmal überlegen, was sollte jedes Stadtwerk jetzt eigentlich angehen? Wo sollte man, also Phase grün, wo sollte ich vielleicht eher in der Beobachterrolle bleiben, Phase gelb und wo steht die Ampel auf rot? Was sollte ich jetzt vielleicht gerade sein lassen, um nicht unnötig Ressourcen oder Ähnliches zu verschwenden? Lass uns mal mit Phase grün starten. Was würdest du sagen, was sind jetzt sinnvolle nächste Schritte? Wie kann ich mich dem Thema annähern oder es wirklich in die Anwendung bringen, gerade mit KI jetzt bei mir im Energieversorgungsunternehmen oder im Stadtwerk?
René Meyer
00:29:21
Genau, auf jeden Fall ein Punkt, konkrete Prozesse mit hohem Volumen und klarer Struktur auswählen. Da hat man es tatsächlich am Start oder zum Start hat man es da deutlich einfacher, wenn dieser Prozess klar dokumentiert ist auch und ja auch natürlich ein hohes Volumen hat, damit sich das Ganze auch vom Kosten-Nutzen-Verhältnis natürlich rechnet. Dann sollte man nicht zu groß starten, hatte ich auch jetzt schon erwähnt, dass man direkt die All-in-One-Lösung mit allen Kanälen einkauft, sondern tatsächlich mit überschaubaren Kanälen und auch Use Cases starten. Also im Endeffekt die einfachsten Use Cases mit hohem Volumen, die im Kundenservice zum Beispiel aufkommen, die sollte man zum Start wählen. Und was auch ganz wichtig ist, jetzt nochmal um zu der Eingangsthese zurückzukommen, Fachbereiche, IT, Datenschutz und Prozessverantwortliche früh zusammenbringen, früh abholen, was passiert, was gemacht wird und dann natürlich auch in regelmäßigen Abständen dann immer informieren und ja im Endeffekt auch Prozesse vernünftig dokumentieren, einen echten Nutzen prüfen. Es ist mir auch schon oft tatsächlich begegnet, dass wir Prozesse hatten oder Stadtwerke mit Prozessen zu uns kamen, die eigentlich vom Nutzen her überhaupt nicht dafür geeignet waren. Deswegen, da muss man so ein bisschen auch mal eine andere Brille aufsetzen und mal jemand anderen fragen tatsächlich, nutzt uns das wirklich was da, KI einzusetzen? Ja, und der wichtigste Teil eigentlich, KI als Baustein an einer skalierbaren Plattform denken. Das ist eben genau wieder der Brückenschlag zum AI-Hub, die Grundidee, die wir damit eben auch verfolgen.
Hannah Simon
00:31:04
Ich habe eine Rückfrage zu dem, was du jetzt gerade gemeint hast mit den interdisziplinären Teams, also dass man eben aus den betroffenen Bereichen sozusagen die jeweiligen Ansprechpartner mit dazu nimmt. Wenn man das auf einer ein bisschen globaleren Ebene noch sieht, ist ja auch so ein bisschen die Frage, okay, ich möchte jetzt KI in verschiedenen Bereichen im Unternehmen implementieren. Würdest du da nach deiner Erfahrung sagen, ist es sinnvoller, wenn sozusagen jeder Fachbereich in einem interdisziplinären Team für seinen Bereich sinnvolle Modelle, Projekte und so weiter umsetzt? Oder muss das schon so einmal ganz global gedacht werden in einem Innovationsteam oder in einem KI-Team fürs ganze Unternehmen und danach erst in die einzelnen Teams für die einzelnen Prozesse umgesetzt werden? Also braucht man so einen großen Überblick? Es geht ja auch schnell verloren, wenn einzelne Fachbereiche, jetzt im Stadtwerk zum Beispiel Netzvertrieb, Kundenservice und so, jeder für sich halt nach einer Lösung auch sucht.
René Meyer
00:31:55
Genau, das ist es nämlich. Also die Frage kann man tatsächlich gar nicht so pauschal beantworten, glaube ich. Es ist stark abhängig davon, wie groß das Stadtwerk ist. Weil je größer das Stadtwerk, desto größer ist auch die Gefahr, dass eben in einzelnen Fachbereichen Insellösungen entstehen, die man nicht haben möchte. Von daher macht es wahrscheinlich mehr Sinn, je größer das Stadtwerk ist, je mehr Fachbereiche man auch hat, dass man da tatsächlich daraus ein gesondertes Team bildet, so ein Innovationsteam bei kleineren Stadtwerken, wo man jetzt überschaubare Fachbereiche hat, da kann das natürlich auch funktionieren, dass die Fachbereiche da selbstständig natürlich immer unter einer globalen Strategie das ganze Thema bearbeiten.
Hannah Simon
00:32:39
Super, danke schön für die Einordnung da. Okay, also ich brauche konkrete Prozesse mit wirklichem Mehrwert und setze die in interdisziplinären Expertenteams quasi um, um da die größtmögliche Wirksamkeit zu erreichen. Das ist Phase Grün. Wo auf der Ampel in der Phase Gelb, wo ich jetzt eher erstmal so beobachten sollte, was würdest du da so reinpacken in diese Ampelphase?
René Meyer
00:33:01
Ja, auf jeden Fall die ganze Entwicklung von KI-Agenten und Integration in bestehende Systeme sollte man da definitiv weiter beobachten, weil, wie ich gesagt hatte, es ist aktuell noch nicht in der Endausbaustufe, es ist gerade erst am Anfang, was das Thema KI-Agenten angeht. Da sollte man tatsächlich weiter beobachten, wie sich das ganze Thema entwickelt, wie der Markt sich auch sondiert, um dann eben da auch up to date zu bleiben, weil es ändert sich wöchentlich aktuell. Da kommt ein neues Modell, da kommt ein neuer Anbieter mit der krassesten Lösung um die Ecke und deswegen sollte man da tatsächlich am Markt bleiben und schauen, dass man da beim ganzen Thema aktuell ist, um auch vielleicht seine eigene Lösung dazu besser bewerten zu können und zu schauen, Okay, gibt es vielleicht am Markt doch schon was Besseres? Genau, dann das ganze Thema ERP-Integration, standardisierte Schnittstellen. Das passt auch so ein bisschen dazu, sollte man definitiv auch beobachten. Und dann natürlich auch das ganze Thema Regulatorik und Datenschutz. Wir haben aktuell diesen EU-AI-Act auf europäischer Ebene. Der wurde auch noch nicht so wirklich in deutsches Recht gegossen und lässt halt Spielraum noch für sehr, sehr viele Dinge offen und ist nicht ganz klar formuliert tatsächlich so, wie man es sich wünschen würde. Von daher sollte man da auf jeden Fall auch nochmal einen Blick drauf haben, ob es da Neuerungen gibt, was man darf, was man eventuell nicht darf. Genau, das hindert das Ganze auch tatsächlich gerade so ein bisschen.
Hannah Simon
00:34:32
Und in der roten Phase, was lasse ich jetzt als Stadtwerk am besten sein?
René Meyer
00:34:36
Was man auf gar keinen Fall machen sollte aus meiner Sicht, ist ein Tool ohne klares Problem einführen. Man sollte bei dem Thema sich immer eher über die Problemebene nähern und dann eine Lösung dafür suchen und nicht einfach ein Tool nur dem Tool wegen einzuführen. Man sollte auch nicht ohne saubere Prozesse und Daten starten. Also Datenstrategie ist auch immer ein viel unterschätztes Thema tatsächlich. Also das kann solche Projekte wirklich zum Scheitern bringen, wenn man da die Daten nicht vernünftig aufbereitet und die eben unstrukturiert in irgendwelchen Systemen drin liegen. Vielleicht auch veraltete Daten. Und also die KI ist eben auch nur so gut, wie die Daten sind, mit der sie gefüttert wird. Das ist halt klar. Und genau, man sollte auch in dem Kontext nicht direkt eine Vollautomatisierung erwarten. Das begegnet mir auch sehr oft in Gesprächen, dass halt direkt gedacht wird, okay, der Prozess wird direkt zu 100 Prozent automatisiert. So sollte man tatsächlich nicht denken. Man sollte in Teilautomatisierung denken mit KI. Mit natürlich dem Ziel immer, daraus eine Vollautomatisierung zu machen. Und ja, vielleicht ein letzter Punkt, tatsächlich auch ein wichtiger Punkt. Man sollte schauen, dass man nicht jedem neuen Modelltrend hinterher rennt und sofort zur Unternehmensstrategie erklärt. Das ist vielleicht auch nochmal ein wichtiger Punkt. Es wird natürlich immer wieder neue Modelle, neue Trends geben. Wichtig ist, das mal so ein bisschen objektiv zu betrachten und nicht Panik oder Angst zu bekommen, dass man da irgendwie den Anschluss verliert. Das wird nicht passieren. Deswegen das nochmal als abschließender Hinweis von mir.
Hannah Simon
00:36:13
Sehr gut. Den nehmen wir doch hoffentlich alle mit. René, das hat mir total viel Spaß gemacht. Danke für deine ganzen Einblicke und auch Einordnungen. Total hilfreich. Vielen Dank.
René Meyer
00:36:25
Ja, danke dir auch. Hat mir auch Spaß gemacht.
Hannah Simon
00:36:28
Ja, vielleicht machen wir in fünf Jahren dann zehn Jahre Jubiläum Energiedosis-Podcast, dann müssen wir dich auf jeden Fall auch nochmal einladen und dann machen wir den nächsten Reality-Check, wo das Thema KI gerade so steht. Bin ich auch total gespannt. Ja, dann würde ich sagen, danken wir euch heute auch fürs Reinschalten, dass ihr Teil dieser Folge wart und euch das Thema KI nochmal ein bisschen näher geführt hat. In der kommenden Folge oder den nächsten Folgen schauen wir eben auch auf weitere Themen, die besonders aktuell gerade sind und mein nächster Gast wird ein gern gesehener Kollege hier dieses Podcast sein, nämlich Ingo Rausch, unser Leiter Recht. Die parlamentarische Sommerpause ist dann so langsam vorbei. Die Politik hat ja auch ein bisschen gearbeitet und das eine oder andere wieder mal vorbereitet für unsere Branche, was wir in die Umsetzung bringen dürfen. Das wollen wir gemeinsam einordnen. Ja, eins hat sich in den letzten fünf Jahren nicht geändert. Die Energiewirtschaft entwickelt sich schnell und deswegen brauchen wir Gespräche, um in den Themen dran zu bleiben, sie in die Praxis zu überführen und eben weiterhin erfolgreich zu sein in dieser Branche. Ich würde sagen, das war es für heute. Vielen Dank fürs Reinschalten. Bleibt uns gewogen und bis zum nächsten Mal. Bis dann.

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