KI im Stadtwerk: Von einzelnen Use Cases zur unternehmensweiten AI Strategy
Künstliche Intelligenz ist bei Energieversorgern angekommen. Mitarbeitende nutzen generative KI, erste Pilotprojekte entstehen und Fachbereiche identifizieren laufend neue Anwendungsfälle.
Das ist ein wichtiger Anfang. Es ist aber noch keine Strategie.
Die entscheidende Herausforderung für Stadtwerke liegt inzwischen weniger darin, weitere KI Use Cases zu finden. Viel wichtiger ist die Frage, wie aus einzelnen Anwendungen ein systematischer Ansatz entsteht, der messbare Wirkung erzeugt, sicher betrieben werden kann und sich im Unternehmen skalieren lässt.
Aus unserer Sicht braucht es dafür den nächsten Entwicklungsschritt:
Von einzelnen KI Initiativen zu einer unternehmensweiten AI Strategy.
Der Markt bewegt sich vom Experimentieren zur Skalierung
Die erste Phase der generativen KI war stark vom Ausprobieren geprägt.
ChatGPT und andere Anwendungen haben Mitarbeitenden erstmals einen sehr einfachen Zugang zu leistungsfähiger Künstlicher Intelligenz ermöglicht. Unternehmen haben Workshops durchgeführt, Ideen gesammelt und erste Pilotprojekte gestartet.
Damit verändert sich jetzt die Fragestellung.
Nicht mehr:
Was können wir mit KI machen?
Sondern:
Wo schafft KI für unser Unternehmen tatsächlich Wert und wie skalieren wir diesen systematisch?
Für Stadtwerke ist diese Frage besonders relevant. Sie verfügen über zahlreiche datenintensive Prozesse, große Mengen an Dokumenten und Wissen, wiederkehrende Kundenkontakte sowie komplexe kaufmännische und technische Abläufe.
Das Potenzial ist entsprechend groß.
Fünf Handlungsfelder entscheiden über erfolgreiche KI Transformation
1. KI braucht eine klare Verbindung zur Unternehmensstrategie
Eine AI Strategy darf nicht unabhängig von der Unternehmensstrategie entstehen.
Ein Stadtwerk sollte deshalb zunächst definieren, welchen Beitrag KI zu seinen strategischen Zielen leisten soll.
Das können beispielsweise sein:
- höhere Produktivität
- bessere Kundenservices
- effizientere Vertriebsprozesse
- Automatisierung administrativer Tätigkeiten
- Unterstützung des Fachkräftemangels
- schnellere Entscheidungsprozesse
- bessere Nutzung vorhandener Daten
- Entwicklung neuer Produkte und Services
Damit verändert sich die Perspektive.
KI wird nicht eingesetzt, weil eine Technologie verfügbar ist. Sie wird dort eingesetzt, wo sie einen konkreten Beitrag zu den Unternehmenszielen leisten kann.
2. Nicht die Anzahl der Use Cases entscheidet
In KI Workshops entstehen häufig sehr schnell Dutzende mögliche Anwendungsfälle.
Das ist hilfreich für die Exploration, kann aber zu einer falschen Steuerungslogik führen.
100 identifizierte Use Cases sind kein Erfolg.
Entscheidend ist, welche davon einen relevanten Nutzen erzeugen und realistisch umgesetzt werden können.
Dafür sollten Anwendungsfälle systematisch bewertet werden.
Wir betrachten insbesondere:
Wirkung: Welchen wirtschaftlichen oder qualitativen Nutzen erwarten wir?
Umsetzbarkeit: Sind Daten, Systeme und Kompetenzen vorhanden?
Skalierbarkeit: Kann die Lösung über einzelne Personen oder Teams hinaus genutzt werden?
Risiko: Welche regulatorischen, datenschutzrechtlichen und operativen Anforderungen bestehen?
Geschwindigkeit: Wie schnell lässt sich ein messbares Ergebnis erreichen?
Aus einer langen Liste möglicher Anwendungen entsteht damit ein priorisiertes Portfolio.
3. Der größte Hebel liegt häufig in den Prozessen
Viele Unternehmen betrachten KI zunächst als persönliches Produktivitätswerkzeug.
Texte schreiben. Informationen zusammenfassen. Präsentationen vorbereiten. Dokumente analysieren.
Diese Anwendungen können bereits erhebliche Effizienzgewinne erzeugen.
Der größere strukturelle Hebel entsteht jedoch, wenn KI direkt in Geschäftsprozesse integriert wird.
Beispiele im Stadtwerk können sein:
- automatisierte Verarbeitung von Kundenanfragen
- intelligente Unterstützung im Kundenservice
- Analyse und Klassifikation von Dokumenten
- Unterstützung bei Ausschreibungen und Beschaffung
- Wissensmanagement
- Vertriebsunterstützung und Next Best Actions
- automatisierte Auswertung von Marktinformationen
- Unterstützung kaufmännischer Prozesse
- Analyse technischer Daten
- automatisierte Erstellung und Prüfung von Dokumentationen
Damit verändert sich die Rolle von KI.
Aus einem Werkzeug für einzelne Mitarbeitende wird ein Bestandteil der betrieblichen Wertschöpfung.
Von Copilots zu AI Agents
Der nächste Entwicklungsschritt geht noch weiter.
KI Systeme werden zunehmend nicht nur Informationen erzeugen, sondern Aufgaben innerhalb definierter Grenzen eigenständig bearbeiten.
AI Agents können Informationen aus verschiedenen Quellen beziehen, Entscheidungen vorbereiten, Systeme ansprechen und Prozessschritte ausführen.
Damit entsteht perspektivisch eine neue Form der Arbeitsteilung zwischen Menschen und Technologie.
Für Stadtwerke stellt sich deshalb langfristig nicht nur die Frage:
Welche Tätigkeiten können wir mit KI unterstützen?
Sondern:
Welche Prozesse werden zukünftig von Menschen, klassischen IT Systemen und AI Agents gemeinsam erbracht?
Diese Entwicklung hat erhebliche Auswirkungen auf Prozesse, Rollen, Kompetenzen und Organisation.
4. Technologie allein reicht nicht
Viele KI Initiativen starten aus der IT.
Für die Skalierung reicht eine technologische Perspektive jedoch nicht aus.
Erfolgreiche AI Transformation verbindet mindestens vier Dimensionen:
Business: Welche wirtschaftlichen und strategischen Ziele verfolgen wir?
People: Wie verändern sich Tätigkeiten, Rollen und erforderliche Kompetenzen?
Data: Welche Daten benötigen wir und in welcher Qualität stehen sie zur Verfügung?
Technology: Welche Plattformen, Modelle, Schnittstellen und Sicherheitsarchitekturen werden benötigt?
Wer nur die Technologie betrachtet, riskiert Lösungen ohne Akzeptanz oder relevanten Geschäftsnutzen.
Wer ausschließlich Use Cases aus den Fachbereichen sammelt, riskiert wiederum eine unkontrollierbare Landschaft aus Einzellösungen.
Die Aufgabe besteht darin, beide Perspektiven zusammenzuführen.
5. Governance muss ermöglichen und kontrollieren
Mit zunehmender Nutzung von KI steigen auch die Anforderungen an Governance.
Datenschutz, Informationssicherheit, regulatorische Anforderungen, Modellrisiken und Verantwortlichkeiten müssen geklärt werden.
Governance darf dabei nicht ausschließlich als Kontrollinstrument verstanden werden.
Eine gute AI Governance beantwortet auch ganz praktische Fragen:
Welche Anwendungen dürfen Mitarbeitende nutzen?
Welche Daten dürfen verarbeitet werden?
Wer entscheidet über neue KI Lösungen?
Wie werden Use Cases bewertet?
Wer trägt fachliche Verantwortung?
Wie werden Ergebnisse kontrolliert?
Welche Anwendungen dürfen automatisiert Entscheidungen vorbereiten oder Prozesse ausführen?
Damit schafft Governance nicht nur Sicherheit.
Sie schafft Handlungsfähigkeit.
Die AI Strategy braucht eine Roadmap
Eine AI Strategy sollte nicht in einem umfangreichen Strategiedokument enden.
Sie muss konkrete Entscheidungen ermöglichen.
Aus unserer Sicht gehören dazu mindestens:
- ein strategisches Zielbild für den Einsatz von KI
- ein priorisiertes Portfolio relevanter Use Cases
- eine AI Governance mit klaren Verantwortlichkeiten
- eine Zielarchitektur für Daten und Technologie
- ein Kompetenzmodell für Mitarbeitende und Führungskräfte
- ein Operating Model für Entwicklung und Betrieb
- eine konkrete Umsetzungsroadmap
Dabei sollte nicht versucht werden, sämtliche Themen gleichzeitig umzusetzen.
Sinnvoller ist eine Kombination aus kurzfristig realisierbaren Anwendungen und wenigen strategischen Initiativen mit größerem Transformationspotenzial.
So entsteht früh sichtbarer Nutzen, während gleichzeitig die Voraussetzungen für Skalierung aufgebaut werden.
Was Stadtwerke jetzt tun sollten
Aus unserer Sicht befinden sich viele Unternehmen aktuell an einem entscheidenden Punkt.
Die Experimentierphase war notwendig. Jetzt muss daraus Struktur entstehen.
Stadtwerke sollten deshalb drei Dinge parallel tun:
Erstens: Mitarbeitenden einen sicheren und produktiven Zugang zu generativer KI ermöglichen.
Zweitens: die wirtschaftlich relevantesten Anwendungsfälle identifizieren und konsequent umsetzen.
Drittens: Governance, Daten, Technologie und Kompetenzen so aufbauen, dass erfolgreiche Lösungen anschließend skaliert werden können.
Wer diese Ebenen miteinander verbindet, entwickelt KI vom Experiment zum produktiven Bestandteil des Unternehmens.
Unser Blick auf die nächsten Jahre
Künstliche Intelligenz wird sich von einer zusätzlichen Technologie zu einem festen Bestandteil der Unternehmensarchitektur entwickeln.
Damit verändert sich auch die Diskussion.
Heute sprechen wir über Chatbots, Copilots und einzelne Use Cases.
In den kommenden Jahren werden wir zunehmend darüber sprechen, wie vollständige Prozesse zwischen Mitarbeitenden, klassischen Systemen und AI Agents organisiert werden.
Für Stadtwerke entsteht daraus eine strategische Aufgabe.
Die entscheidende Frage ist nicht, ob KI eingesetzt wird. Entscheidend ist, wer es schafft, KI schneller als andere in produktive und skalierbare Wertschöpfung zu übersetzen.
Wie die Next Digital Group unterstützt
Die Next Digital Group begleitet Energieversorger und kommunale Unternehmen von der ersten Orientierung bis zur systematischen Skalierung von Künstlicher Intelligenz.
Dabei verbinden wir strategische Fragestellungen mit konkreten Use Cases, Prozessen, Daten, Technologie, Governance und der Befähigung von Mitarbeitenden.
Unser Ziel ist nicht, möglichst viele KI Anwendungen zu entwickeln.
Unser Ziel ist, gemeinsam eine belastbare Antwort auf die entscheidende Frage zu finden:
Wo schafft Künstliche Intelligenz für das Unternehmen messbaren Wert und wie lässt sich dieser Wert nachhaltig skalieren?