Wenn Sie den Betrieb bei einem Energie- oder Versorgungsunternehmen leiten, kennen Sie den Druck bereits. Die Netzinfrastruktur wird stärker denn je beansprucht: Die steigende Nachfrage durch Rechenzentren für künstliche Intelligenz (KI) belastet die Kapazitäten, während Modernisierungsprogramme kaum Schritt halten können. Regulatorische Anforderungen und Vorgaben zur Dekarbonisierung werden strenger, wobei die Berichtspflichten im Bereich Umwelt, Soziales und Governance (ESG) auf Strom-, Gas- und Wassernetze ausgeweitet werden. Und mittendrin gleichen Ihre Teams Daten immer noch manuell über voneinander getrennte operative und unternehmensweite Systeme hinweg ab.

Diese Systeme wurden entwickelt, um zu erfassen, was geschehen ist, und nicht, um auf das zu reagieren, was gerade geschieht. Das ist die Lücke, die das SAP Autonomous Enterprise schließen soll.

Der Druck, dem Versorgungsunternehmen heute ausgesetzt sind

Der Versorgungssektor sieht sich mit einer Verdichtung von Belastungen konfrontiert, wie sie in keinem vergangenen Jahrzehnt aufgetreten ist. Die Energiewende beschleunigt den Einsatz dezentraler Energieressourcen (DER) – Solarenergie, Speicher und Elektrofahrzeuge (EV) – in Netzen, die für eine andere Ära gebaut wurden. Die Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) und vergleichbare Rahmenwerke verpflichten Versorgungsunternehmen dazu, Emissionen gleichzeitig über operative und finanzielle Systeme hinweg nachzuverfolgen. Die Angriffsfläche für Cybersicherheit in der Smart-Grid-Infrastruktur wächst mit der Konnektivität, die eine Modernisierung erst ermöglicht. Und eine zunehmende Qualifikationslücke erschwert es, Veränderungen in dem Tempo umzusetzen, das der Markt verlangt.

Laut einer Studie von Oxford Economics im Auftrag von SAP investieren Versorgungsunternehmen gezielt: Sie geben heute im Durchschnitt 29 Millionen US-Dollar für KI aus und erzielen dabei eine durchschnittliche Kapitalrendite (ROI) von 15 %. Führende Unternehmen erwarten, dass dieser Wert innerhalb von zwei Jahren auf 29 % steigen wird. Die Studie basiert auf einer weltweiten Umfrage unter 106 Führungskräften aus der Energie- und Versorgungswirtschaft. Sie ergab, dass neun von zehn Befragten eine Verbesserung der Liefergeschwindigkeit, der Kundeninteraktion und der Innovationskraft durch aktuelle KI-Implementierungen feststellen. Die deutlichsten Verbesserungen zeigen sich bei Erkenntnissen und Entscheidungsfindung: 44 % der Befragten berichten hier von signifikanten Fortschritten.

Was genau bedeutet „Autonomous Enterprise“ eigentlich?

Der Begriff wird in der Branche weit gefasst – daher lohnt es sich, präzise zu erläutern, was er bedeutet und was nicht. Bei einem Autonomous Enterprise geht es nicht darum, Menschen aus unternehmerischen Entscheidungen herauszuhalten. Es geht darum, wofür Menschen ihre Zeit aufwenden.

Stellen Sie sich vor, was in einem herkömmlichen Versorgungsunternehmen passiert, wenn ein großes Wetterereignis weitreichende Ausfälle auslöst. Außendienstkoordinatoren werden per Pager benachrichtigt. Kundendienstteams sind überfordert. Ingenieure rufen historische Anlagenaufzeichnungen aus einem System, Netzwerktopologien aus einem anderen und Arbeitsauftragshistorien aus einem dritten ab. Bis ein stimmiges Bild der Wiederherstellung zusammengestellt ist, sind Stunden vergangen, und die Kundenkommunikation hinkt bereits hinterher. In einem Autonomous Enterprise erkennen KI-Agenten das Ereignis, gleichen Zustandsdaten von Anlagen und die Verfügbarkeit von Einsatzteams in Echtzeit ab, priorisieren die Reihenfolge der Wiederherstellung, lösen automatisch die Kundenkommunikation aus und stellen dem Operations Center Empfehlungen bereit – noch bevor der erste manuelle Bericht eingereicht wird.

Wie SAP es beschreibt: Menschen geben die Richtung vor. KI übernimmt die Umsetzung. Das ist kein futuristisches Konzept. Es handelt sich um eine strukturelle Veränderung bei der Entwicklung von Unternehmenssoftware – mit konkreten Auswirkungen auf Versorgungsunternehmen, die Abläufe in den Bereichen Meter-to-Cash, Anlagen-Performance-Management, Netzplanung, Nachhaltigkeitsberichte, Kundeninteraktion und Management dezentraler Energieressourcen steuern.

Warum sich Versorgungsunternehmen hervorragend für agentische KI eignen

Der Betrieb von Versorgungsunternehmen ist im Kern anlagenintensiv, stark reguliert und durch kontinuierliche Datenströme geprägt. Sensoren, Zähler, Netzknoten und Außendienstteams erzeugen Signale in einem Umfang und mit einer Geschwindigkeit, die kein Team manuell verarbeiten kann. Diese Kombination macht Versorgungsunternehmen besonders geeignet für die Art der kontinuierlichen, KI-gesteuerten Optimierung, die das Autonomous Enterprise ermöglicht.

Bedenken Sie, wo autonome Agenten direkte Auswirkungen auf die Ergebnisse haben können:

• Anlageperformance und vorausschauende Instandhaltung: Agenten überwachen Anlagensignale, prognostizieren die Ausfallwahrscheinlichkeit und lösen automatisch Instandhaltungsaufträge aus – der Wechsel von reaktiven Reparaturen zu proaktiver Instandhaltung.
• Meter-to-Cash-Prozess: Agenten übernehmen eigenständig die Zählerablesung, die Verarbeitung von Zeitreihendaten und die Klärung von Abrechnungsausnahmen – so verkürzen sie die Durchlaufzeit und reduzieren manuellen Mehraufwand.
• Reaktion auf Ausfälle und Netzereignisse: Agenten verknüpfen Netzwerkereignisse mit Kundendaten, Einsatzplänen und Kommunikationsvorlagen, um die Wiederherstellung ohne manuelle Orchestrierung zu koordinieren.
• Nachhaltigkeits- und ESG-Berichterstattung: Agenten aggregieren Emissionsdaten, ordnen Aktivitäten den CSRD-Anforderungen zu und erstellen Compliance-Berichte – wodurch wochenlanger manueller Aufwand durch einen kontinuierlichen, prüfbaren Prozess ersetzt wird.
• Kundeninteraktion und Self-Service: KI-Agenten lösen Fragen zum Verbrauch, zur Abrechnung und Serviceanfragen über digitale Kanäle – und senken so die Servicekosten bei gleichzeitig schnellerer Lösungsfindung.

Jeder dieser Punkte stellt ein reales Problem für Betriebsleiter, Anlagenleiter und Verantwortliche für Nachhaltigkeit bei Netzbetreibern und integrierten Versorgungsunternehmen dar. Das Ziel ist nicht Automatisierung um der Automatisierung willen – es geht darum, erfahrene Mitarbeiter von zeitintensiven Routineaufgaben zu entlasten, damit sie sich auf Entscheidungen konzentrieren können, die menschliches Urteilsvermögen erfordern.

Was unterscheidet dies von früheren KI-Ansätzen?

Die meisten Versorgungsunternehmen haben bereits die eine oder andere Form von KI eingesetzt: hier ein Modell für die vorausschauende Instandhaltung, dort ein Tool für die Bedarfsprognose, ein Chatbot zur Bearbeitung von Kundenanfragen auf der ersten Supportebene. Die ständige Frustration: Diese Tools verbessern zwar einen Teilbereich des Betriebs, lassen das Gesamtbild jedoch unverändert. Sie optimieren in Silos.

Das SAP Autonomous Enterprise basiert auf drei Fundamenten, die für eine unternehmensweite Bereitstellung entscheidend sind:

Erstens: umfassendes Prozess- und Branchenwissen. SAP hat mehr als 50 Jahre Prozesswissen, einschließlich für Versorgungsunternehmen relevanter Workflows in Fertigung, Logistik, Anlagenbetrieb und Kundenmanagement, in die KI-Ebene integriert. Das bedeutet, dass Agenten Ihre Daten nicht nur lesen; sie ziehen logische Schlüsse im Kontext des tatsächlichen Geschäftsbetriebs Ihres Unternehmens.

Zweitens: semantisch angereicherte Geschäftsdaten. Statt Daten nachträglich zu verknüpfen, basiert SAP Business AI auf einem suiteweiten semantischen Modell, das mehr als 7,3 Millionen Datenfelder umfasst. Agenten können gleichzeitig den Zusammenhang zwischen einer Unterbrechung bei einem Lieferanten, einem offenen Kundenauftrag, einem Produktionsplan und einer Finanzposition erkennen.

Drittens: Governance für Unternehmen. Jede KI-Aktion ist überprüfbar und nachvollziehbar. Für Unternehmen der Walzproduktebranche, die zunehmend strengen regulatorischen Anforderungen und ESG-Berichtsanforderungen unterliegen, ist dies nicht optional, sondern grundlegend.

Echte Ergebnisse von Versorgungsunternehmen

Der Wandel hin zu autonomen Betriebsabläufen ist bereits im Gange. Unternehmen im Versorgungssektor zeigen, was möglich ist:

SA Power Networks (Australien)

SA Power Networks, der Stromverteilnetzbetreiber für Südaustralien, implementierte verschiedene SAP KI-Lösungen, um das Infrastrukturmanagement und die Außendienste zu transformieren. Mithilfe KI-gestützter Analyse historischer Daten zum Zustand der Anlagen erzielte das Unternehmen eine Erfolgsquote von 99 % bei der Identifizierung von Strommasten, die voraussichtlich nicht korrodieren, und ermöglichte so eine gezielte Wartung statt umfassender Inspektionsprogramme. Das Ergebnis: Jährliche Einsparungen von mehr als 1 Mio. AUD (600.000 USD) bei Inspektionen korrodierter Strommasten sowie 50 Jahre Anlagenhistorie, die Außendiensttechnikern nun über eine einfache Abfrage zugänglich sind.

Centrica Plc (Großbritannien)

Centrica verwaltet Stromerzeugung, Energiespeicherung, Handelsaktivitäten und Millionen von Kundenkonten über mehr als 1.500 Anwendungen und 20 Data Lakes hinweg – eine Umgebung, in der nicht vernetzte Daten Entscheidungen über Handel, Kapitalallokation und die Preisgestaltung für Kunden verlangsamen können. Mit einer verwalteten Datenbasis und SAP Business AI reduziert das Unternehmen die manuelle Abstimmung, sodass sich Teams auf prädiktive Prognosen, Szenarioplanung, Datenmodellierung und bessere operative Entscheidungsfindung konzentrieren können. Wichtig ist, dass die Initiative eine grundlegende Neugestaltung der Art und Weise darstellt, wie Centrica sein Unternehmen führt. Der erwartete Nutzen umfasst eine Verringerung der täglichen manuellen Datenerfassung um 6.400 Stunden, eine insgesamt zehnfache Verringerung des manuellen Aufwands sowie 800 Vollzeitäquivalente (VZÄ), die sich statt mit der Datenzusammenstellung auf hochwertige Tätigkeiten zur Dateninterpretation konzentrieren. Millionen von Datensätzen müssen nicht mehr über Data Lakes hinweg repliziert werden.

Elektrizitätswerk des Kantons Schaffhausen (Deutschland)

Elektrizitätswerk des Kantons Schaffhausen (EKS), ein Versorgungsunternehmen für die Schweiz und Deutschland, entwickelte einen GenAI-Mail-Assistenten auf Basis von SAP-Lösungen. Der KI-Assistent klassifiziert eingehende E-Mails automatisch nach Dringlichkeit, Tonlage und Art, erstellt kontextsensitive Antwortvorschläge auf Basis von Echtzeit-Verbrauchsdaten und ruft ähnliche frühere Fälle ab. Die Ergebnisse:

• 95 % Genauigkeit bei der Bedarfsprognose, was eine präzise Abrechnung und eine optimierte Energiebeschaffung ermöglicht
• 60 bis 70 % schnellere Kundenreaktionszeiten, wobei KI-generierte Antwortvorschläge die Bearbeitungszeit von Minuten auf Sekunden verkürzen.
• Mehr Transparenz für 44.000 Haushalte durch klarere, datengestützte Verbrauchserkenntnisse

Einstiegspunkt

Für Führungskräfte, die evaluieren, was das Autonomous Enterprise in der Praxis bedeutet, lautet die wichtigste Frage nicht „Wie viel KI sollten wir einsetzen?“, sondern „An welcher Stelle unserer Wertschöpfungskette kostet uns die Lücke zwischen Signal und Reaktion am meisten?“

Das kann die Zeitspanne zwischen einem Signal zum Anlagenzustand und einer Instandhaltungsentscheidung sein – und die ungeplanten Ausfallzeiten, die sich dazwischen summieren. Es können die Wochen manueller Arbeit sein, die erforderlich sind, um einen einzigen ESG-Bericht zu erstellen. Es kann die Zeit zwischen einer Zählerablesung und einer korrekten Kundenrechnung sein.

SAP Cloud ERP und die SAP Autonomous Suite sind darauf ausgelegt, Versorgungsunternehmen dabei zu unterstützen, diese Lücken zu identifizieren und systematisch zu schließen – nicht mit isolierten Punktlösungen, sondern mit einem integrierten Ansatz, der den Wert über den gesamten Betrieb hinweg steigert. SAPs Lösungen für die Versorgungsbranche decken die gesamte Meter-to-Cash- und Asset-to-Insight-Wertschöpfungskette ab, und die SAP Autonomous Suite erweitert diese Abdeckung durch agentische Ausführung, Echtzeit-Intelligenz und integrierte Governance im Unternehmensmaßstab.

Die Versorgungswirtschaft zeichnet sich seit jeher durch ihre Fähigkeit aus, komplexe, sicherheitskritische Infrastruktur zuverlässig unter Bedingungen zu betreiben, die sie nicht vollständig kontrollieren kann. Der nächste Wettbewerbs- und regulatorische Vorteil gehört Unternehmen, die das Gleiche erreichen können – intelligent, autonom und in großem Maßstab.