{"id":899930,"date":"2026-10-08T07:18:21","date_gmt":"2026-10-08T07:18:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.capgemini.com\/de-de\/?p=899930"},"modified":"2026-10-08T07:19:41","modified_gmt":"2026-10-08T07:19:41","slug":"agentic-ai-die-antwort-steckt-oft-bereits-in-den-systemen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.capgemini.com\/de-de\/insights\/blog\/agentic-ai-die-antwort-steckt-oft-bereits-in-den-systemen\/","title":{"rendered":"Agentic AI: Die Antwort steckt oft bereits in den Systemen"},"content":{"rendered":"\n

Agentic AI: Die Antwort steckt oft bereits in den Systemen<\/h1><\/div><\/div><\/div><\/div>
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Sebastian Menge<\/h5>
07.10.2026<\/h5><\/div><\/div>
\"capgemini-invent\"\/<\/div><\/div><\/div><\/div><\/header>\n\n\n\n
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In der Energiewirtschaft ist gerade eine neue Debatte entbrannt, die Handlungs- und Innovationsdruck erzeugt: Wie viel neue Technologie braucht es wirklich, um langfristig wettbewerbsf\u00e4hig zu bleiben? Bevor Energieversorger in neue Systeme investieren, lohnt zun\u00e4chst der Blick auf die Plattformen, die sie l\u00e4ngst betreiben und bezahlen – und die ehrliche Frage, welche Handlungsoption wirklich zum eigenen Unternehmen passt.<\/h2>\n\n\n\n

Der Ausl\u00f6ser dieser Debatte hat einen Namen: Agentische KI (Agentic AI). Seit KI nicht mehr nur Texte formuliert, sondern Vorg\u00e4nge eigenst\u00e4ndig bearbeitet, steht in fast jedem Versorgungsunternehmen dieselbe Frage im Raum \u2013 was sollen wir tun?<\/p>\n\n\n\n

Wer l\u00e4nger dabei ist, kennt diese Frage schon. Bei RPA (Robotic Process Automation) klang sie so, bei generativer KI ganz \u00e4hnlich. Jedes Mal dasselbe Muster: eine neue Technologie, gro\u00dfe Versprechen \u2013 und die Suche nach dem einen Anwendungsfall, der Aufwand und Investition rechtfertigt. Oft blieb es beim Suchen.<\/p>\n\n\n\n

Diesmal ist die Ausgangslage anders. Nicht, weil die Versprechen gr\u00f6\u00dfer w\u00e4ren, sondern weil Agentic AI die Rechnung verschiebt. Der Einstieg gelingt oft mit den vorhandenen Systemen. Und wo neue L\u00f6sungen erforderlich sind, lassen sie sich vergleichsweise schnell und mit \u00fcberschaubarem Aufwand einf\u00fchren. Das ver\u00e4ndert, welche Wege \u00fcberhaupt zur Wahl stehen.<\/p>\n\n\n\n

Genau darum soll es in diesem Blog gehen: kein Zukunftsversprechen, keine Warnung, abgeh\u00e4ngt zu werden, sondern ein klares Aufzeigen von Optionen. Und eine These, die wir im Folgenden ergr\u00fcnden: Der naheliegendste Weg f\u00fchrt meist \u00fcber die bestehenden Systeme, die Unternehmen ohnehin schon betreiben und bezahlen.<\/p>\n\n\n\n

Vorsicht ist keine Schw\u00e4che<\/h3>\n\n\n\n

Der Energiewirtschaft wird gern nachgesagt, sie tue sich schwer mit Neuem. Das stimmt zum Teil, aber daf\u00fcr gibt es gute Gr\u00fcnde. 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 geh\u00f6rt zum Auftrag.<\/p>\n\n\n\n

Trotzdem kennen Unternehmen die Lage in ihren Fachabteilungen. In der Marktkommunikation stapeln sich die Kl\u00e4rf\u00e4lle. Netzanschlussantr\u00e4ge f\u00fcr PV-Anlagen (Photovoltaik), W\u00e4rmepumpen und Ladepunkte kommen in St\u00fcckzahlen, f\u00fcr die die Prozesse nie gebaut wurden. Der Rollout intelligenter Messsysteme muss endlich Fahrt aufnehmen. Und w\u00e4hrend die Arbeit w\u00e4chst, gehen erfahrene Kolleginnen in den Ruhestand, ohne dass genug Fachpersonal nachr\u00fcckt. Mehr Aufgaben, weniger H\u00e4nde: Das ist die aktuelle Rechnung, die in vielen Unternehmen nicht mehr aufgeht. Gleichzeitig zeigt sich hier die andere Seite der Energiewende: Der Ausbau von W\u00e4rmepumpen, Ladeinfrastruktur und digitalen Netzen ist nicht nur Kostenfaktor, sondern die Wachstumschance der kommenden Jahre \u2013 wenn gen\u00fcgend Kapazit\u00e4t frei wird, um sie zu nutzen.<\/p>\n\n\n\n

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 verst\u00e4ndlich. Nur ist die Frage falsch gestellt. Sie lautet nicht: \u201eWas kaufen wir?\u201c. Sondern: \u201eWas von dem, was wir schon haben, nutzen wir endlich richtig?\u201c.<\/a><\/p>\n\n\n\n

Die stille Modernisierung<\/h3>\n\n\n\n

In den vergangenen Jahren haben die meisten Versorger ihre zentralen Plattformen erneuert oder stecken mittendrin. SAP f\u00fcr Abrechnung und Marktprozesse, Salesforce im Kundenservice, ServiceNow f\u00fcr Service- und St\u00f6rungsprozesse, Ivalua im Einkauf. Diese Entscheidungen sind gefallen, die Vertr\u00e4ge laufen, die Einf\u00fchrungen sind gestemmt. Anstrengende Jahre. Sie haben sich mehr gelohnt, als vielen bewusst ist.<\/p>\n\n\n\n

Denn diese Plattformen haben sich seither weiterentwickelt und das im Kern. Die Hersteller haben KI fest eingebaut: Assistenten, die Vorg\u00e4nge zusammenfassen und Antworten vorbereiten; Agenten, die ganze Bearbeitungsschritte \u00fcbernehmen; Prognosen aus den eigenen Daten. Vieles davon ist mit den regul\u00e4ren Updates still in den Unternehmen eingezogen, ohne Beschlussvorlage, ohne Projekt, ohne dass es jemand ausdr\u00fccklich bestellt h\u00e4tte.<\/p>\n\n\n\n

Das Ergebnis: In vielen Unternehmen liegen heute bereits KI-F\u00e4higkeiten in den eigenen Systemen n\u00e4her als vermutet. H\u00e4ufig m\u00fcssen sie nicht neu erfunden, sondern gepr\u00fcft, 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 f\u00fcr Wertbeitr\u00e4ge in mehreren Bereichen. Agentic AI ist damit kein isolierter Technologiebaustein, sondern Teil einer breiteren Transformation.<\/p>\n\n\n\n

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Abbildung 1: Eigene Darstellung: Sichtbar ist nur der t\u00e4gliche Betrieb. Darunter liegt das ungenutzte Potenzial der eigenen Plattformen.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Ein Agent ist ein Sachbearbeiter, kein Orakel<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Die marktf\u00fchrenden Plattformen der letzten Jahre funktionieren im Kern gleich: Sie liefern den Input, das System den Output. N\u00fctzlich, aber das tr\u00e4gt keinen Gesch\u00e4ftsprozess. Ein KI-Agent ist etwas anderes: Er bekommt einen klar umrissenen Vorgang \u00fcbertragen, holt sich eigenst\u00e4ndig die n\u00f6tigen Daten aus den angebundenen Systemen, arbeitet definierte Schritte ab, protokolliert sie nachvollziehbar und \u00fcbergibt an einen Menschen, sobald etwas unklar ist oder au\u00dferhalb seiner Regeln liegt.<\/p>\n\n\n\n

Er l\u00e4sst sich als genauester Sachbearbeiter f\u00fcr Routinef\u00e4lle beschreiben. Er wird nicht m\u00fcde, vergisst nichts und h\u00e4lt sich an die Arbeitsanweisung. Und \u2013 der entscheidende Punkt \u2013 er tut nur das, wof\u00fcr er ausdr\u00fccklich Regeln und Berechtigungen bekommen hat. Diese Grenzen zieht das Unternehmen, nicht die Maschine.<\/p>\n\n\n\n

Was das f\u00fcr die Praxis bedeutet<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Bleiben wir bei der t\u00e4glichen Massenarbeit. Dort entscheidet sich, ob sich Entlastung rechnet \u2013 nicht im Proof of Concept (PoC), der nie den Weg in den Betrieb findet.<\/p>\n\n\n\n

Marktkommunikation<\/strong>. In einem mittleren Versorger entstehen jeden Monat tausende Kl\u00e4rf\u00e4lle: Stammdaten passen nicht zusammen, Z\u00e4hlerst\u00e4nde widersprechen sich, Meldungen von Marktpartnern bleiben liegen. Ein gro\u00dfer Teil folgt immer demselben Muster und bindet heute erfahrene Leute, die anderswo dringender gebraucht werden. Genau diese wiederkehrenden F\u00e4lle kann ein Agent \u00fcbernehmen. Die kniffligen bleiben, wo sie hingeh\u00f6ren: bei den Fachleuten.<\/p>\n\n\n\n

Netzanschl\u00fcsse<\/strong>. Wo fr\u00fcher dutzende Antr\u00e4ge im Monat eingingen, sind es heute hunderte bis tausende. Ein Agent pr\u00fcft eingehende Antr\u00e4ge auf Vollst\u00e4ndigkeit, fordert fehlende Unterlagen an, beantwortet Statusfragen und bereitet die fachliche Pr\u00fcfung vor. Anschlussnehmer bekommen schneller Antwort, und die Netzplaner pr\u00fcfen, statt Unterlagen hinterherzutelefonieren.<\/p>\n\n\n\n

\u00c4hnliches gilt f\u00fcr den Messstellenbetrieb<\/strong>: Terminabstimmung, Erinnerungen und das Nachhalten gescheiterter Montagen binden viel Zeit. Im Einkauf m\u00fcssen Lieferantenunterlagen gepr\u00fcft und Ausschreibungen vorbereitet werden, w\u00e4hrend Transformatoren, Kabel und Wandler knapp bleiben.<\/p>\n\n\n\n

Nichts davon ist Zukunftsmusik. Es sind Aufgaben, die heute in den eigenen Plattformen abgebildet sind und f\u00fcr die diese inzwischen die passenden Helfer mitbringen. Jede Stunde, die so freigesetzt wird, steht dort zur Verf\u00fcgung, wo Netzausbau und Energiewende sie am dringendsten brauchen.<\/p>\n\n\n\n

Vier Wege \u2013 und die Frage, welcher zum eigenen Unternehmen passt<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Wenn \u00fcber 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 n\u00e4herem Hinsehen in unterschiedliche Auspr\u00e4gungen, mit ganz unterschiedlichem Aufwand, Risiko und Erfolg. Wer sie nicht klar differenziert, w\u00e4hlt am Ende oft den teuersten.<\/p>\n\n\n\n

Vier Wege lohnt es sich zu unterscheiden. Die ersten drei setzen auf zus\u00e4tzliche Initiativen, Lizenzen oder Plattformen. Der vierte aktiviert Vorhandenes.<\/p>\n\n\n\n

Weg 1:<\/strong> Das gro\u00dfe KI-Programm.<\/strong> Die gro\u00dfe KI-Strategie, oft hunderte Seiten stark, dazu ein Katalog von PoCs, mal zwanzig, mal \u00fcber hundert. Der Weg f\u00fchlt sich gr\u00fcndlich an und ist im Gremium leicht zu erkl\u00e4ren. Nur ist es genau der Weg, der bei RPA und generativer KI schon nicht getragen hat: viel Analyse, viele Vorf\u00fchrungen, wenig Betrieb. Worauf es am Ende ankommt: Dass tats\u00e4chlich etwas in Produktion geht. Das klingt banal, wird in der Praxis aber erstaunlich selten eingehalten. Dieser Ansatz kann sich eignen f\u00fcr sehr gro\u00dfe Unternehmen mit eigener Innovationsmannschaft und langem Atem. F\u00fcr den ersten Schritt taugt er eher selten.<\/p>\n\n\n\n

Weg 2: Eine Lizenz f\u00fcr alle. <\/strong>Das Copilot-Prinzip: Jede Mitarbeiterin, jeder Mitarbeiter bekommt einen KI-Assistenten an den Arbeitsplatz. Schnell ausgerollt, sofort sp\u00fcrbar bei Texten, Recherche, Zusammenfassungen. Der Haken: Der Nutzen bleibt individuell und diffus. Das hebt die Produktivit\u00e4t am Schreibtisch, aber kein einziger Fachprozess l\u00e4uft dadurch anders. Damit sich dieser Weg lohnt, braucht es Begleitung und ein Sammeln echter Anwendungsf\u00e4lle. Als Breitenbef\u00e4higung neben allem anderen ist der Weg sinnvoll. Als alleinige Antwort auf die nachhaltige Optimierung von Gesch\u00e4ftsprozessen ist er es nicht.<\/p>\n\n\n\n

Weg 3: Die eigene Agentforce.<\/strong> Hier werden gezielt Agenten f\u00fcr bestimmte Prozesse aufgebaut, auf einer daf\u00fcr gedachten Plattform. Anders als fr\u00fcher bedeutet \u201eneues System\u201c hier kein komplexes Integrationsprojekt: Moderne Agenten agieren eigenst\u00e4ndig und lassen sich vergleichsweise schlank in Betrieb nehmen. Diesen Weg gibt es in zwei Spielarten.<\/p>\n\n\n\n