Agentic AI: Die Antwort steckt oft bereits in den Systemen

In der Energiewirtschaft ist gerade eine neue Debatte entbrannt, die Handlungs- und Innovationsdruck erzeugt: Wie viel neue Technologie braucht es wirklich, um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben? Bevor Energieversorger in neue Systeme investieren, lohnt zunächst der Blick auf die Plattformen, die sie längst betreiben und bezahlen – und die ehrliche Frage, welche Handlungsoption wirklich zum eigenen Unternehmen passt.

Der Auslöser dieser Debatte hat einen Namen: Agentische KI (Agentic AI). Seit KI nicht mehr nur Texte formuliert, sondern Vorgänge eigenständig bearbeitet, steht in fast jedem Versorgungsunternehmen dieselbe Frage im Raum – was sollen wir tun?

Wer länger dabei ist, kennt diese Frage schon. Bei RPA (Robotic Process Automation) klang sie so, bei generativer KI ganz ähnlich. Jedes Mal dasselbe Muster: eine neue Technologie, große Versprechen – und die Suche nach dem einen Anwendungsfall, der Aufwand und Investition rechtfertigt. Oft blieb es beim Suchen.

Diesmal ist die Ausgangslage anders. Nicht, weil die Versprechen größer wären, sondern weil Agentic AI die Rechnung verschiebt. Der Einstieg gelingt oft mit den vorhandenen Systemen. Und wo neue Lösungen erforderlich sind, lassen sie sich vergleichsweise schnell und mit überschaubarem Aufwand einführen. Das verändert, welche Wege überhaupt zur Wahl stehen.

Genau darum soll es in diesem Blog gehen: kein Zukunftsversprechen, keine Warnung, abgehängt zu werden, sondern ein klares Aufzeigen von Optionen. Und eine These, die wir im Folgenden ergründen: Der naheliegendste Weg führt meist über die bestehenden Systeme, die Unternehmen ohnehin schon betreiben und bezahlen.

Vorsicht ist keine Schwäche

Der Energiewirtschaft wird gern nachgesagt, sie tue sich schwer mit Neuem. Das stimmt zum Teil, aber dafür gibt es gute Gründe. Wer kritische Infrastruktur betreibt, unter Aufsicht der Regulierung steht und mit dem Geld der Allgemeinheit arbeitet, kann nicht jedem Trend folgen. Vorsicht ist hier keine Verweigerung. Sie gehört zum Auftrag.

Trotzdem kennen Unternehmen die Lage in ihren Fachabteilungen. In der Marktkommunikation stapeln sich die Klärfälle. Netzanschlussanträge für PV-Anlagen (Photovoltaik), Wärmepumpen und Ladepunkte kommen in Stückzahlen, für die die Prozesse nie gebaut wurden. Der Rollout intelligenter Messsysteme muss endlich Fahrt aufnehmen. Und während die Arbeit wächst, gehen erfahrene Kolleginnen in den Ruhestand, ohne dass genug Fachpersonal nachrückt. Mehr Aufgaben, weniger Hände: Das ist die aktuelle Rechnung, die in vielen Unternehmen nicht mehr aufgeht. Gleichzeitig zeigt sich hier die andere Seite der Energiewende: Der Ausbau von Wärmepumpen, Ladeinfrastruktur und digitalen Netzen ist nicht nur Kostenfaktor, sondern die Wachstumschance der kommenden Jahre – wenn genügend Kapazität frei wird, um sie zu nutzen.

In dieser Lage wirkt die Erwartung, jetzt in innovative KI zu investieren, wie eine Zumutung. Noch ein Projekt, noch ein System, noch ein Beratungsangebot mit ungewissem Erfolg? Dass viele Entscheiderinnen abwinken, ist verständlich. Nur ist die Frage falsch gestellt. Sie lautet nicht: „Was kaufen wir?“. Sondern: „Was von dem, was wir schon haben, nutzen wir endlich richtig?“.

Die stille Modernisierung

In den vergangenen Jahren haben die meisten Versorger ihre zentralen Plattformen erneuert oder stecken mittendrin. SAP für Abrechnung und Marktprozesse, Salesforce im Kundenservice, ServiceNow für Service- und Störungsprozesse, Ivalua im Einkauf. Diese Entscheidungen sind gefallen, die Verträge laufen, die Einführungen sind gestemmt. Anstrengende Jahre. Sie haben sich mehr gelohnt, als vielen bewusst ist.

Denn diese Plattformen haben sich seither weiterentwickelt und das im Kern. Die Hersteller haben KI fest eingebaut: Assistenten, die Vorgänge zusammenfassen und Antworten vorbereiten; Agenten, die ganze Bearbeitungsschritte übernehmen; Prognosen aus den eigenen Daten. Vieles davon ist mit den regulären Updates still in den Unternehmen eingezogen, ohne Beschlussvorlage, ohne Projekt, ohne dass es jemand ausdrücklich bestellt hätte.

Das Ergebnis: In vielen Unternehmen liegen heute bereits KI-Fähigkeiten in den eigenen Systemen näher als vermutet. Häufig müssen sie nicht neu erfunden, sondern geprüft, freigeschaltet, eingerichtet und in Prozesse eingebettet werden. Das ist ein erheblicher Unterschied, im Aufwand wie im Risiko. Wer die KI-Funktionen seiner Plattformen konsequent aktiviert, schafft gleichzeitig die Grundlage für Wertbeiträge in mehreren Bereichen. Agentic AI ist damit kein isolierter Technologiebaustein, sondern Teil einer breiteren Transformation.

Ein Agent ist ein Sachbearbeiter, kein Orakel

Die marktführenden Plattformen der letzten Jahre funktionieren im Kern gleich: Sie liefern den Input, das System den Output. Nützlich, aber das trägt keinen Geschäftsprozess. Ein KI-Agent ist etwas anderes: Er bekommt einen klar umrissenen Vorgang übertragen, holt sich eigenständig die nötigen Daten aus den angebundenen Systemen, arbeitet definierte Schritte ab, protokolliert sie nachvollziehbar und übergibt an einen Menschen, sobald etwas unklar ist oder außerhalb seiner Regeln liegt.

Er lässt sich als genauester Sachbearbeiter für Routinefälle beschreiben. Er wird nicht müde, vergisst nichts und hält sich an die Arbeitsanweisung. Und – der entscheidende Punkt – er tut nur das, wofür er ausdrücklich Regeln und Berechtigungen bekommen hat. Diese Grenzen zieht das Unternehmen, nicht die Maschine.

Was das für die Praxis bedeutet

Bleiben wir bei der täglichen Massenarbeit. Dort entscheidet sich, ob sich Entlastung rechnet – nicht im Proof of Concept (PoC), der nie den Weg in den Betrieb findet.

Marktkommunikation. In einem mittleren Versorger entstehen jeden Monat tausende Klärfälle: Stammdaten passen nicht zusammen, Zählerstände widersprechen sich, Meldungen von Marktpartnern bleiben liegen. Ein großer Teil folgt immer demselben Muster und bindet heute erfahrene Leute, die anderswo dringender gebraucht werden. Genau diese wiederkehrenden Fälle kann ein Agent übernehmen. Die kniffligen bleiben, wo sie hingehören: bei den Fachleuten.

Netzanschlüsse. Wo früher dutzende Anträge im Monat eingingen, sind es heute hunderte bis tausende. Ein Agent prüft eingehende Anträge auf Vollständigkeit, fordert fehlende Unterlagen an, beantwortet Statusfragen und bereitet die fachliche Prüfung vor. Anschlussnehmer bekommen schneller Antwort, und die Netzplaner prüfen, statt Unterlagen hinterherzutelefonieren.

Ähnliches gilt für den Messstellenbetrieb: Terminabstimmung, Erinnerungen und das Nachhalten gescheiterter Montagen binden viel Zeit. Im Einkauf müssen Lieferantenunterlagen geprüft und Ausschreibungen vorbereitet werden, während Transformatoren, Kabel und Wandler knapp bleiben.

Nichts davon ist Zukunftsmusik. Es sind Aufgaben, die heute in den eigenen Plattformen abgebildet sind und für die diese inzwischen die passenden Helfer mitbringen. Jede Stunde, die so freigesetzt wird, steht dort zur Verfügung, wo Netzausbau und Energiewende sie am dringendsten brauchen.

Vier Wege – und die Frage, welcher zum eigenen Unternehmen passt

Wenn über den Einstieg gesprochen wird, verengt sich die Diskussion schnell auf zwei unterschiedliche Richtungen: etwas Neues aufbauen oder den Bestand nutzen. Das greift zu kurz. Die Sehnsucht nach Neuem differenziert sich bei näherem Hinsehen in unterschiedliche Ausprägungen, mit ganz unterschiedlichem Aufwand, Risiko und Erfolg. Wer sie nicht klar differenziert, wählt am Ende oft den teuersten.

Vier Wege lohnt es sich zu unterscheiden. Die ersten drei setzen auf zusätzliche Initiativen, Lizenzen oder Plattformen. Der vierte aktiviert Vorhandenes.

Weg 1: Das große KI-Programm. Die große KI-Strategie, oft hunderte Seiten stark, dazu ein Katalog von PoCs, mal zwanzig, mal über hundert. Der Weg fühlt sich gründlich an und ist im Gremium leicht zu erklären. Nur ist es genau der Weg, der bei RPA und generativer KI schon nicht getragen hat: viel Analyse, viele Vorführungen, wenig Betrieb. Worauf es am Ende ankommt: Dass tatsächlich etwas in Produktion geht. Das klingt banal, wird in der Praxis aber erstaunlich selten eingehalten. Dieser Ansatz kann sich eignen für sehr große Unternehmen mit eigener Innovationsmannschaft und langem Atem. Für den ersten Schritt taugt er eher selten.

Weg 2: Eine Lizenz für alle. Das Copilot-Prinzip: Jede Mitarbeiterin, jeder Mitarbeiter bekommt einen KI-Assistenten an den Arbeitsplatz. Schnell ausgerollt, sofort spürbar bei Texten, Recherche, Zusammenfassungen. Der Haken: Der Nutzen bleibt individuell und diffus. Das hebt die Produktivität am Schreibtisch, aber kein einziger Fachprozess läuft dadurch anders. Damit sich dieser Weg lohnt, braucht es Begleitung und ein Sammeln echter Anwendungsfälle. Als Breitenbefähigung neben allem anderen ist der Weg sinnvoll. Als alleinige Antwort auf die nachhaltige Optimierung von Geschäftsprozessen ist er es nicht.

Weg 3: Die eigene Agentforce. Hier werden gezielt Agenten für bestimmte Prozesse aufgebaut, auf einer dafür gedachten Plattform. Anders als früher bedeutet „neues System“ hier kein komplexes Integrationsprojekt: Moderne Agenten agieren eigenständig und lassen sich vergleichsweise schlank in Betrieb nehmen. Diesen Weg gibt es in zwei Spielarten.

• Option 1: In Eigenregie. Das Unternehmen baut und betreibt selbst. Volle Kontrolle, volle Nähe zum Prozess. Dafür ist die Kompetenz im Haus notwendig, die dauerhaft gehalten werden muss. Worauf es ankommt: verfügbare Fachkräfte und die Bereitschaft, Betrieb und Pflege dauerhaft zu tragen. Das passt zu Unternehmen, die IT als eigene Stärke verstehen und die bereit sind, KI als zentrales Element zu nutzen.
• Option 2: Mit einem erfahrenen Partner. Aufbau und Betrieb werden ausgelagert – Outsourcing 3.0, nur dass diesmal nicht Rechenzentren, sondern digitale Sachbearbeiter ausgelagert werden. Worauf es ankommt: klare Verantwortlichkeiten, saubere Schnittstellen und kein Blackbox-Betrieb. Das passt zu Unternehmen, die schnell eine messbare Wirkung wollen, ohne selbst eine eigene KI-Entwicklungs-Mannschaft aufzubauen. Weniger geeignet ist es, wenn jede Zeile Steuerungslogik zwingend im eigenen Haus bleiben soll oder muss. Capgemini bietet hier ein breites Portfolio an, von der initialen Beratung über die Planung und Umsetzung bis hin zum Betrieb und der kontinuierlichen Weiterentwicklung.

Weg 4: Den Bestand aktivieren. Aktiviert wird die KI, die in den Plattformen von SAP, Salesforce, ServiceNow oder Ivalua bereits mitgeliefert wird. Kein neues System, keine neue Anbindung, denn Daten und Prozesse sind bereits verknüpft. Worauf es ankommt: die richtigen Prozesse auswählen, Regeln und Berechtigungen sauber setzen, die Mitarbeitenden mitnehmen. Das passt zu fast jedem Unternehmen, das diese Plattformen ohnehin schon gekauft hat und betreibt, und es eignet sich damit am besten für den ersten, messbaren Schritt. Weniger geeignet ist es nur dort, wo ein Kernprozess auf einer Plattform ohne solche Funktionen läuft.

Unsere Empfehlung ist keine Glaubensfrage, sondern eine Frage der Reihenfolge. Wer die Plattformen ohnehin schon besitzt, sollte Weg 4 zuerst prüfen. Er liefert am schnellsten belastbare Evidenz und kann die nächsten, meist kostenintensiveren Schritte teilweise mitfinanzieren. Die eigene Agentforce ist die naheliegende Ergänzung dort, wo im Bestand nichts Passendes steckt. Die KI-Lizenz für alle Mitarbeitenden läuft sinnvollerweise ergänzend nebenher. Eine große KI-Strategie sollte daher nicht am Anfang stehen, sondern auf den Erfahrungen aufbauen, die im Kleinen bereits gewonnen wurden. So wird aus einem ersten, schnellen Erfolg der Ausgangspunkt einer größeren Transformation – und aus Agentic AI schrittweise ein fester Bestandteil des Unternehmens, nicht nur ein weiteres Werkzeug.

Die Wege im Vergleich

Vertrauen entsteht schrittweise

Bleibt die größte Sorge, und sie verdient eine klare Antwort: „Wer kontrolliert das?“.

Niemand, der für Versorgungssicherheit, Abrechnungsqualität oder Marktprozesse geradesteht, übergibt diese Verantwortung an eine Maschine. Das wird auch niemand verlangen.

Die Antwort liegt in der Schrittfolge. Am Anfang unterstützt die KI nur: Sie bereitet vor und schlägt vor, der Mensch entscheidet und führt aus. Wer will, bleibt dabei – schon das spart spürbar Zeit. Im zweiten Schritt bearbeitet die KI einzelne Vorgänge selbst, aber nichts verlässt das Haus ohne menschliche Freigabe. Erst wenn sich über Wochen gezeigt hat, dass die Ergebnisse stimmen, bekommt die KI für eng umrissene Routinefälle eine gewisse Eigenständigkeit, mit klaren Grenzen, laufender Kontrolle und der festen Regel, dass jeder Zweifelsfall an Menschen geht. Das Tempo bestimmen dabei die Unternehmen selbst.

Für regulierte Unternehmen kommt ein Punkt hinzu, der oft übersehen wird. Ein gut eingerichteter Agent dokumentiert jede Entscheidung lückenlos und gleichförmig. Die deutschen und europäischen Vorgaben zum Einsatz von KI bzw. zur Verarbeitung von Daten verlangen genau diese Nachvollziehbarkeit, und sauber geplante und implementierte KI-Agenten erfüllen sie oft zuverlässiger als manche über Jahre gewachsene Behelfslösung, die heute unbeobachtet ihren Dienst tut. Wo regulierte Daten im Spiel sind, gehören Datenschutz und Compliance von Anfang an mit an den Tisch. Das ist kein Hindernis, sondern Selbstverständlichkeit, gerade im regulierten Umfeld. Genau diesen Maßstab legen wir bei Capgemini an jede Einführung von KI an: vertrauenswürdig, nachvollziehbar und im Einklang mit den geltenden Vorgaben.

Wie der Anfang gelingt

Der häufigste Fehler ist nicht Übermut, sondern der falsche Zuschnitt: das Strategiepapier, das Konzernprogramm, der Versuchsaufbau, der nach der Vorführung in der Schublade verschwindet. Als Capgemini glauben wir an den frühen Proof of Concept. Der Anfang gelingt oft besser mit einem einzigen, klar umrissenen Prozess: hohe Stückzahl, klare Regeln, messbares Ergebnis. Nicht die Vorführung ist der Maßstab, sondern der abgeschlossene Vorgang. Nachvollziehbar, auditierbar, wiederholbar.

Drei Fragen führen dorthin:

• Welche Fähigkeiten stecken bereits in den eigenen Systemen und Verträgen?
• Welche Prozesse binden die meisten Kräfte mit gleichförmiger Arbeit?
• Wo sind die Regeln eindeutig genug, dass eine Maschine sie ausführen und ein Mensch sie prüfen kann?

Wo sich die Antworten überschneiden, liegt der erste Anwendungsfall. Aus ihm entsteht der Fahrplan für alles Weitere und die Grundlage, um zu entscheiden, welcher der vier Wege danach für das jeweilige Unternehmen der richtige ist.

Lassen Sie uns gemeinsam Ihre Plattformen prüfen

Wenn dieser Beitrag einen Gedanken anstößt, dann diesen: Bevor Sie über neue KI-Ausgaben entscheiden, lohnt der Blick auf alle bestehenden Systeme.

Als Beratungsteam von Capgemini verfügen wir über erprobte Ansätze, um vorhandene Potenziale innerhalb Ihrer Softwarelandschaft schnell nutzbar zu machen, und begleiten Sie von dort aus so weit, wie Ihre Agentic-AI-Reise Sie führt – von der ersten aktivierten Fähigkeit bis zur unternehmensweiten Transformation, mit Strategie, Technologie und Betrieb aus einer Hand.

Sprechen Sie uns gern an und folgen Sie unserem Blog für weitere Einblicke und Praxisbeispiele aus unseren Beratungsprojekten im Energiesektor.