Ausgangslage: Wenn der Service zum Engpass wird

Wer im Kundenservice eines Stadtwerks arbeitet, kennt das Bild: Der Posteingang füllt sich morgens schneller, als er geleert werden kann. Anfragen zu Abschlägen, Zählerständen, Umzügen, Tarifwechseln oder Rechnungen treffen parallel über E-Mail, Telefon, Kundenportal und Brief ein. Jeder Kanal hat sein eigenes Tempo, sein eigenes Format – und am Ende landet alles bei denselben Mitarbeitenden.

Das Ergebnis ist ein vertrautes Spannungsfeld. Auf der einen Seite stehen standardisierte Prozesse, die sich technisch eigentlich hervorragend automatisieren ließen. Auf der anderen Seite steht eine über Jahre gewachsene, fragmentierte IT-Landschaft aus SAP, CRM und diversen gewachsenen Systemen, die selten reibungslos zusammenspielen. Dazwischen: Menschen, die Anfragen manuell lesen, kategorisieren, im richtigen System recherchieren und beantworten.

Hinzu kommen drei Entwicklungen, die den Druck zusätzlich erhöhen:

• Steigende Volumina: Energiepreisdebatten, Wechselbereitschaft und regulatorische Änderungen sorgen für Anfragespitzen, die kaum planbar sind.
• Erwartungshaltung der Kund:innen: Wer digitale Services aus anderen Lebensbereichen gewohnt ist, erwartet schnelle, reibungslose Antworten – auch vom kommunalen Versorger.
• Fachkräftemangel: Erfahrene Servicemitarbeitende sind schwer zu finden und zu halten. Routinearbeit bindet genau die Kapazität, die für komplexe Fälle gebraucht wird.

Die Folge: hoher manueller Aufwand, Medienbrüche, längere Bearbeitungszeiten und ein Service, der trotz vollem Einsatz häufig hinterherläuft.

Warum klassische Automatisierung oft zu kurz greift

Viele Stadtwerke haben auf diese Herausforderung bereits reagiert – mit Formularen, starren Mailroutings oder einfachen Textbausteinen. Diese Ansätze helfen, stoßen aber schnell an Grenzen. Sie sind regelbasiert und damit unflexibel: Sobald eine Kundennachricht nicht in das vordefinierte Schema passt, fällt sie zurück in die manuelle Bearbeitung. Und sie wirken meist nur auf einem einzelnen Kanal, während die eigentliche Last gerade aus der Vielzahl paralleler Eingangswege entsteht.

Genau hier setzt moderne KI an. Sprachmodelle verstehen den Inhalt einer Anfrage unabhängig von Formulierung und Kanal. Sie erkennen das Anliegen, ordnen es der richtigen Prozesskategorie zu und können – bei ausreichender Sicherheit – den Vorgang vollständig selbst abwickeln. Was nicht eindeutig ist, wird an einen Menschen eskaliert. Dieses Prinzip nennt sich “Dunkelverarbeitung”: die durchgängige, automatisierte Bearbeitung eines Vorgangs ohne manuellen Eingriff.

Der entscheidende Unterschied zu früheren Ansätzen liegt in drei Punkten:

1. KI arbeitet kanalunabhängig, 
2. sie trifft kontextbasierte Entscheidungen statt starren Regeln zu folgen, und 
3. sie lässt sich modular an bestehende Systeme anbinden, statt eine komplette Neuinstallation zu erfordern.

Praxisbeispiel: Dunkelverarbeitung bei einem Energieversorger

Wie das konkret aussieht, zeigt ein laufendes Projekt von Heuristiq mit einem Energieversorger (anonymisiert). Die Ausgangslage war typisch für die Branche: Kundenanfragen liefen über E-Mail (Novomind), Sprache und Web ein, wurden weitgehend manuell bearbeitet und mussten in einer fragmentierten Systemlandschaft (SAP, CRM, Legacy) verteilt werden. Trotz standardisierter Prozesse blieb der manuelle Aufwand hoch.

Gemeinsam wurde eine modulare KI-Lösung entwickelt, die auf drei Bausteinen beruht:

1. Omnichannel-Intake. Alle Eingangskanäle laufen in einer zentralen, KI-basierten Verarbeitung zusammen. Jede Anfrage wird automatisch klassifiziert – egal, ob sie per Mail, Sprache oder über das Webportal kommt. Medienbrüche entfallen.
2. Intelligente Dunkelverarbeitung. Die KI trifft eine eigene Entscheidung: Lässt sich der Fall eigenständig bearbeiten, oder muss er eskaliert werden? Über angebundene Schnittstellen (APIs) greift sie direkt auf die Fachsysteme zu und schließt Standardvorgänge vollständig ab. So wird ein Automatisierungsgrad von ca. 80 % erreicht.
3. Modularer Rollout. vStatt eines Big-Bang-Projekts erfolgt der Aufbau prozessweise – etwa beginnend mit Abschlägen und schrittweise erweitert. Das hält den Anpassungsaufwand gering und macht erste Ergebnisse schnell sichtbar.

Die Wirkung

Die Zielmetriken des Projekts zeigen, wo der Hebel liegt:

• 45 % geringere  Bearbeitungszeit pro Vorgang
• 35 % Dunkelverarbeitungsquote durch kanalübergreifende Automatisierung
• +25 % Kundenzufriedenheit durch schnellere, konsistentere Reaktion
• Kostensenkung durch reduzierten manuellen Aufwand

Mindestens ebenso wichtig wie die Zahlen ist der qualitative Effekt: Das Serviceteam gewinnt Luft für komplexe, beratungsintensive Anliegen – also genau die Fälle, in denen menschliche Erfahrung und Empathie zählen. Routinearbeit übernimmt die KI, der Mensch bleibt für das Anspruchsvolle zuständig.

Was Stadtwerke daraus mitnehmen können

Aus dem Projekt lassen sich einige Erkenntnisse ableiten, die unabhängig vom konkreten Versorger gelten:

• Kanalübergreifend denken. Der größte Hebel liegt nicht in einem einzelnen Kanal, sondern darin, alle Eingangswege in einer Logik zusammenzuführen.
• Eskalation als Qualitätsmerkmal. Eine gute KI-Lösung erkennt ihre eigenen Grenzen. Saubere Eskalationspfade sind kein Schwachpunkt, sondern Voraussetzung für Akzeptanz und Sicherheit.
• Modular starten. Wer schrittweise vorgeht, sieht früh Ergebnisse, begrenzt das Risiko und baut intern Vertrauen auf – statt jahrelang auf das große Gesamtsystem zu warten.
• Bestehende IT nutzen, nicht ersetzen. KI lässt sich über Schnittstellen in gewachsene Landschaften integrieren. Eine komplette Systemablösung ist selten nötig.

Fazit: Den Schritt nicht scheuen

KI im Kundenservice ist für Stadtwerke längst kein Zukunftsthema mehr, sondern eine konkrete Antwort auf reale Engpässe: steigende Volumina, knappe Kapazitäten, fragmentierte Systeme. Die gute Nachricht ist, dass der Einstieg machbar ist – modular, integrierbar und mit messbaren Ergebnissen in überschaubarer Zeit.

Entscheidend ist, den Schritt nicht allein gehen zu müssen. Gerade bei der Anbindung an SAP, CRM und Legacy-Systeme sowie bei der sicheren Gestaltung von Eskalationspfaden zahlt sich erfahrene Begleitung aus.

Heuristiq AI Studio versteht sich genau hier als KI-Umsetzungspartner – von der Identifikation der passenden Anwendungsfälle über die technische Integration bis zum produktiven Rollout. So wird aus dem Druck im Kundenservice ein konkreter Effizienz- und Servicevorteil.

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