„KI kann kann unstrukturierte Informationen verstehen, klassifizieren und in strukturierte Daten überführen“
Stadtwerke suchen nach sinnvollen KI-Anwendungen. Die beiden Anbieter Cortility und Pipeforce sehen im Kundenservice einen naheliegenden Einstieg. Im Interview mit energie.blog erklären André Schäuble, Prokurist und Teamleiter SAP Technologie & Automatisierung bei Cortility, sowie Simon Ochs, Geschäftsführer bei Pipeforce, warum SAP-Automatisierung oft erst dann greift, wenn die eigentliche Vorarbeit schon erledigt ist.
Sinnvolle Einsatzgebiete für KI
e.b: Viele Stadtwerke prüfen derzeit, wo KI im Unternehmen sinnvoll eingesetzt werden kann. Ist der Kundenservice aus Ihrer Sicht ein geeigneter Einstiegspunkt?
André Schäuble: Der Kundenservice ist für viele Stadtwerke ein sehr guter Einstiegspunkt, weil dort genau die Themen zusammenkommen, bei denen KI schnell messbaren Nutzen bringen kann: hohe Fallzahlen, wiederkehrende Anliegen, viele manuelle Prüf- und Sortierschritte und gleichzeitig ein hoher Anspruch an Qualität und Nachvollziehbarkeit.
Typische Beispiele sind Zählerstandsmeldungen, Umzüge, Abschlagsänderungen oder Bankdatenänderungen. Diese Anliegen sind fachlich oft standardisierbar, kommen aber in sehr unterschiedlicher Form an: per E-Mail, Brief, Webformular oder mit Anhängen wie Fotos oder PDFs.
Genau an dieser Stelle kann KI helfen. Sie kann unstrukturierte Informationen verstehen, klassifizieren und in strukturierte Daten überführen. Damit wird der Kundenservice nicht ersetzt, sondern von Routinetätigkeiten entlastet. Die Mitarbeitenden können sich stärker auf komplexe Fälle, Beratung und Deeskalation konzentrieren.
Simon Ochs: Kundenserviceprozesse sind besonders geeignet, weil man von unstrukturierten Daten in strukturierte und dann in automatisierte Prozesse kommen möchte. Genau da hat KI einen großen Vorteil. Unstrukturierte Daten in strukturierte Daten zu überführen, war vor zwei bis drei Jahren noch nicht in dieser Form möglich oder nur mit großem Aufwand. Deswegen sehen wir gerade in diesem Bereich einen großen Bedarf und eine große Nachfrage.
Unstrukturierte Daten als Herausforderung
„Der nächste Schritt ist also nicht nur, den Fachprozess zu automatisieren, sondern auch den Eingang davor intelligent zu strukturieren und zu steuern.“
e.b: Viele EVU haben ihre kundenbezogenen Kernprozesse in SAP bereits automatisiert. Warum bleiben die Ergebnisse trotzdem oft hinter den Erwartungen zurück?
Schäuble: Klassische Prozessautomatisierung funktioniert sehr gut, wenn Eingangsdaten strukturiert und eindeutig vorliegen. Im Kundenservice ist das häufig nicht der Fall. Kunden schreiben freie Texte, hängen Dokumente an oder fotografieren einen Zählerstand.
In vielen Projekten muss deshalb vor der eigentlichen Automatisierung weiterhin manuell vorgearbeitet werden. E-Mails werden gesichtet, Anliegen erkannt, Daten herausgesucht. Teilweise werden Excel-Tabellen befüllt, bevor ein RPA-Bot oder ein anderer automatisierter Prozess starten kann. Das begrenzt den Automatisierungsgrad erheblich.
Mit KI lässt sich diese Lücke schließen. Sie bereitet unstrukturierte Eingangsinformationen so auf, dass SAP-nahe Automatisierung zuverlässig starten kann. Der nächste Schritt ist also nicht nur, den Fachprozess zu automatisieren, sondern auch den Eingang davor intelligent zu strukturieren und zu steuern.
KI als Enabler für Automatisierung
„Wenn die menschliche Komponente aus einem Prozess herausgenommen wird, muss jederzeit nachvollziehbar sein, ob alle Vorgänge richtig verarbeitet wurden.“
e.b: Was ist der Unterschied zwischen automatisierten Kernprozessen und KI?
Ochs: KI ist in erster Linie ein Enabler, um Kernprozesse im Kundenservice zu automatisieren. Ein Kernprozess ist zum Beispiel eine Zählerstandsübermittlung, eine Kündigung oder eine Abschlagsplanänderung. Der Kunde hat ein Anliegen und am Ende steht der aktualisierte Zählerstand oder die geänderte Information im SAP-System.
KI ist dabei ein Baustein, der bestimmte Probleme löst. Sie hilft beim Strukturieren von Daten, beim Interpretieren von Bildern oder auch beim Generieren von Texten. Für eine Ende-zu-Ende-Automatisierung braucht es aber mehr: E-Mails müssen aus dem Posteingang abgeholt werden, es braucht nachvollziehbare Entscheidungslogik, regelbasierte Prozesssteuerung, Integration ins SAP-System und eine zuverlässige Validierung der Daten.
Wichtig ist außerdem Monitoring und Reporting. Wenn die menschliche Komponente aus einem Prozess herausgenommen wird, muss jederzeit nachvollziehbar sein, ob alle Vorgänge richtig verarbeitet wurden.
Zusammenarbeit Pipeforce Cortility
e.b: Wie spielen Pipeforce und Cortility dabei zusammen?
Schäuble: Wir haben seit vielen Jahren SAP-Prozessautomatisierung im Einsatz und festgestellt, dass der vorgelagerte Prozess für die Eingangsorchestrierung fehlt. Uns war wichtig, den Prozess vom E-Mail-Eingang bis zur Verbuchung im SAP vollständig darstellen zu können.
Pipeforce analysiert die eingehenden Kundenanliegen kanalübergreifend, also etwa E-Mail, Brief, Post oder Fax. Das System klassifiziert fachlich und extrahiert genau die Daten, die wir von Cortility benötigen, um den jeweiligen Fachprozess im SAP-System des Kunden auszuführen. Die Eingangsseite kommt also von Pipeforce, die Integration in SAP von Cortility.
Ochs: In der Auswertung sieht man diesen Ende-zu-Ende-Prozess. Welche E-Mails wurden abgeholt? Wie wurden sie kategorisiert? Welche Daten wurden extrahiert? Welche Daten wurden an SAP oder ein anderes ERP-System übergeben? Und mit welchem Ergebnis wurde der Vorgang abgeschlossen? Wenn es ein Problem gibt, geht der Vorgang in die manuelle Bearbeitung. Wenn alles passt, wird das im Monitoring ebenfalls sichtbar.
KI-Einsatz in der Praxis
e.b: Können Sie das an einer Zählerstandsmeldung erklären?
Schäuble: Ein typischer Ablauf sieht so aus: Ein Kunde sendet eine E-Mail an den Kundenservice. Im Text steht vielleicht nur kurz, dass er seinen Zählerstand mitteilen möchte. Im Anhang befindet sich ein Foto des Stromzählers.
Pipeforce erkennt das automatisch und kategorisiert es als Zählerstandsmeldung. Anschließend werden die relevanten Informationen aus der E-Mail und dem Anhang extrahiert, also Vertragskonto, Zählernummer und Zählerstand. Wenn diese Informationen strukturiert vorliegen, werden sie an den Cortility-Connector übergeben und im SAP-System verarbeitet.
Wenn etwas unklar ist, wird der Vorgang nicht blind verarbeitet. Das kann ein unscharfes Foto sein, ein fehlendes Vertragskonto oder ein unplausibler Zählerstand. Dann wird der Vorgang an Mitarbeitende ausgesteuert. Wenn keine manuelle Prüfung nötig ist, sind die Daten innerhalb weniger Sekunden im SAP-System verbucht.
Herausforderung Hallzuinationen
„Die Abläufe sind stark regelbasiert und nicht nur KI-basiert.“
e.b: Wie verhindern Sie, dass KI falsche Werte übernimmt oder halluziniert?
Ochs: Das ist ein großes Thema. Es gibt verschiedene Möglichkeiten. Relevante Entscheidungen können über mehrere KI-Systeme laufen und validiert werden. Ein Ergebnis eines KI-Systems kann also von einem zweiten System geprüft werden. Wichtig ist aber auch: Die Abläufe sind stark regelbasiert und nicht nur KI-basiert. Ein Wert, den die KI liefert, wird in einen Ablauf eingegeben und dort regelbasiert verifiziert. Es geht also immer um die Validierung von KI-Ergebnissen.
Schäuble: Zusätzlich gibt es Plausibilitätsprüfungen im SAP-System. Wenn ein gemeldeter Zählerstand unplausibel ist, lehnt SAP den Vorgang ab. Dann geht er zurück in die Prüfung, und ein Mensch schaut noch einmal darauf. Das ist der Human-in-the-Loop.
Konkrete Zahlen aus der Praxis
e.b: Gibt es bereits Erfahrungen aus der Praxis?
Ochs: Wir haben das gemeinsame Angebot von Pipeforce und Cortility bei ersten Kunden evaluiert und umgesetzt. Im Bereich Kategorisierung haben wir eine Genauigkeit von 99,2 Prozent erreicht. Bei der Extraktion von Daten, also etwa Vertragskonto, Kundenname oder Zählerstand, lagen wir bei 98,7 Prozent.
Das bedeutet: In 99,2 Prozent der Fälle wurde die richtige Kategorie gesetzt. Bei 98,7 Prozent der Fälle wurden die Werte gefunden, die wir für die jeweilige Kategorie auslesen wollten. Wichtig ist trotzdem, dass es Kontroll- und Monitoring-Möglichkeiten gibt. Man kann jederzeit in einzelne E-Mails schauen und nachprüfen, was verarbeitet wurde.
Der manuelle Aufwand für Standardanliegen kann nach unseren Erfahrungen um bis zu 80 Prozent reduziert werden. Für ein Kundencenter ist das ein großer Hebel, um Qualität zu steigern und gleichzeitig Kosten zu reduzieren.
Schäuble: Ein weiterer Punkt ist die Durchlaufzeit. Anliegen lagen teilweise tagelang im Posteingang, weil die Bearbeiter nicht dazu kamen. In den Projekten war für die Fachbereiche ein großer Effekt, dass Anliegen innerhalb kurzer Zeit eingingen und dann schon in SAP verarbeitet wurden. Dadurch bekommt auch der Kunde schneller eine Rückmeldung.
Integrationsaufwand
„Unser Ansatz ist deshalb flexibel ausgelegt. Die Lösung soll sich in Bestandslandschaften einfügen, ohne dass die bestehenden Systeme grundlegend verändert werden müssen.“
e.b: Viele Stadtwerke haben gewachsene IT-Landschaften. Wie aufwendig ist die Integration?
Schäuble: Der Aufwand hängt stark von der Ausgangssituation ab. Kaum ein Stadtwerk beginnt auf der grünen Wiese. Meistens gibt es historisch gewachsene, heterogene Systemlandschaften mit individuellen Schnittstellen und kundenspezifischen Prozessen. Manche arbeiten mit Outlook-Integration, andere mit zusätzlichen Programmen, in denen Eingangsanliegen landen.
Unser Ansatz ist deshalb flexibel ausgelegt. Die Lösung soll sich in Bestandslandschaften einfügen, ohne dass die bestehenden Systeme grundlegend verändert werden müssen.
Mit Blick auf S/4HANA und die SAP Utilities Plattform entwickeln wir den Cortility KI-Connector weiter. Er basiert auf der SAP Business Technology Platform. Ziel ist ein stärker standardisierter Anschluss über Schnittstellen und Services. Dabei soll es keine Rolle spielen, ob Systeme in der Cloud oder On-Premise laufen oder ob ein Kunde auf eine SAP-basierte Utilities-Plattform geht.
e.b: Welche Betriebsmodelle sind möglich?
Ochs: Es gibt zwei Komponenten: das Betriebsmodell für Pipeforce und die Anbindung an SAP. Von Pipeforce-Seite bieten wir Cloud, Private Cloud und On-Premise an. Stadtwerke haben hier sehr unterschiedliche Anforderungen.
Dazu kommt die KI-Komponente. Wir nutzen bestehende Large Language Models, bieten aber unterschiedliche Optionen beim eingesetzten Modell und beim Betrieb. Bei allen KI-Varianten, die wir anbieten, werden Kundendaten nicht zu Trainingszwecken verwendet. Die Daten werden ausschließlich in der EU gespeichert. Zusätzlich bieten wir Varianten an, bei denen ausschließlich europäische Large Language Models eingesetzt werden.
Datenschutz, KRITIS-Anforderungen und Auditfähigkeit
e.b: Wie lösen Sie Datenschutz, KRITIS-Anforderungen und Auditfähigkeit?
Ochs: Wichtig sind zunächst die Betriebsmodelle. Wenn Datenverarbeitung ausschließlich in der EU und zusätzlich ausschließlich durch EU-Unternehmen erfolgt, lässt sich die europäische Datenschutzverordnung zuverlässig erfüllen.
Für Auditfähigkeit, KRITIS und weitere Standards ist entscheidend, dass Workflow-Steuerung und Validierung nachvollziehbar sind. Die Kombination aus KI und regelbasierten Entscheidungen hilft dabei. Dazu kommen Human-in-the-Loop-Schritte, bei denen Mitarbeitende für manuelle Prüfungen eingebunden werden.
Es gibt verschiedene Mechanismen in der Software, darunter Validierungsschritte in SAP oder im jeweiligen ERP-System. Dadurch entsteht ein Ende-zu-Ende-Prozess, der nachvollziehbar und prüfbar ist.
KI entlastet bei Routinefällen
„Der größere Effekt beim manuellen Aufwand entsteht aber, wenn auch die SAP-Automatisierung umgesetzt wird.“
e.b: Wie verändert sich die Arbeit im Kundenservice, wenn Standardanliegen automatisiert werden?
Ochs: Man muss unterscheiden, wie weit ein Unternehmen in die Automatisierung einsteigt. Manche Stadtwerke automatisieren zunächst die Kategorisierung. Die E-Mail geht ein, für das Anliegen wird eine Kategorie gesetzt und im Anschluss wird automatisiert ein Workitem oder ein Ticket im richtigen System und mit allen notwendigen Daten aus der E-Mail erstellt. Im Anschluss arbeitet der Kundenservice manuell mit diesem Datensatz weiter.
Man kann aber auch weitergehen und die strukturierten Daten nehmen, um den kompletten Prozess automatisiert ablaufen zu lassen. In beiden Stufen gibt es Vorteile bei der Geschwindigkeit. Der größere Effekt beim manuellen Aufwand entsteht aber, wenn auch die SAP-Automatisierung umgesetzt wird.
Wenn Standardanliegen automatisch verarbeitet werden, bleibt mehr Zeit für komplexe Anliegen und für die Verbesserung des Kundenerlebnisses. Gleichzeitig entstehen neue Aufgaben: die Überwachung und Optimierung der Automatisierung sowie die Auswertung der strukturiert vorliegenden Daten.
Schäuble: Der Kundenservice wird dadurch nicht überflüssig. Es geht darum, bei Routinefällen zu entlasten und Menschen dort einzusetzen, wo fachliche Bewertung, Beratung oder Klärung nötig sind.
Nächste Ziele
e.b: Was planen Sie als Nächstes?
Schäuble: Wir wollen gemeinsam mit Pipeforce weiter daran arbeiten, die Genauigkeit noch besser zu machen und weitere Kundenanliegen zu identifizieren, auch komplexere Prozesse. Wir haben beispielsweise schon eine Prozessautomatisierung beim PV-Neuanlagen-Prozess. Das ist ein deutlich umfangreicheres Antragswesen als klassische Standardprozesse wie Bankdatenänderung oder Zählerstandsmeldung.
Gleichzeitig wollen wir unsere Clean-Core-Lösung vorantreiben, also den Cortility KI-Connector für Utilities-Plattformen und S/4HANA. Der Ausbau soll pragmatisch entlang konkreter Nutzenpotenziale erfolgen.
Ochs: Auf der Softwareseite wollen wir stärker vorkonfigurierte Kategorien und Anliegen bereitstellen. Ziel ist, dass ein Kunde sehr schnell starten kann und die Kategorisierung von Anfang an möglichst genau läuft.
Gleichzeitig muss die Lösung kundenspezifisch anpassbar bleiben. Es geht um den Spagat zwischen einer lauffähigen Standardlösung, die schnell Mehrwerte schafft, und der Möglichkeit, auch die letzten zehn Prozent für einzelne Kunden sehr gut zu optimieren.
