KI-Roadmap

Grundlage ist die Entwicklung einer geschäftsorientierten KI-Strategie, die sich an Unternehmenszielen und zentralen Geschäftsprozessen ausrichtet. Produktivitätsgewinne durch Artificial Intelligence (AI) ergeben sich nicht aus der Technologie selbst, sondern aus ihrem gezielten und verantwortungsvollen Einsatz im Unternehmen.

Es wird ein strategisches Zielbild für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz definiert, das die Rolle von KI innerhalb der Unternehmensstrategie beschreibt. Unternehmensziele, Kernprozesse und Datenlandschaft werden zu einer effizienten KI-Strategie zusammengeführt. Dabei werden insbesondere Potenziale von Generativer KI, SAP Business AI sowie dem KI-Copiloten SAP Joule berücksichtigt.

In moderierten Sessions werden konkrete KI-Use-Cases entlang der Wertschöpfung identifiziert, beispielsweise im Kundenservice, im Meter-to-Cash-Prozess, im Netzbetrieb oder im Backoffice. Als Grundlage dienen erprobte Anwendungsbeispiele aus der Energiebranche, etwa die Zählerstandserfassung mittels OCR, Abwanderungsanalysen, Chatbots und Voicebots sowie KI-gestützte Prognoseverfahren.

Mithilfe einer strukturierten KI-Reifegradanalyse werden Organisation, Prozesse, Daten, Technologie und Kompetenzen bewertet. Auf dieser Basis erfolgt ein Abgleich von KI-Ambition und Machbarkeit sowie die Ableitung konkreter Handlungsfelder, von kurzfristig realisierbaren „Quick Wins“ bis hin zu strategischen Initiativen.

Die identifizierten Use Cases werden in ein KI-Portfolio überführt, das Attraktivität (Nutzen, Marktchancen, Risiken) und Reifegrad (organisatorische und technische Fähigkeiten, Datenverfügbarkeit) systematisch gegenüberstellt. Dadurch wird transparent, welche KI-Initiativen kurzfristig vorbereitet sowie umgesetzt werden können und in welchen Fällen Kooperationen sinnvoll sind.

Für priorisierte Use Cases werden konkrete Maßnahmenpakete definiert, einschließlich Scope, Rollen, relevanter Technologiebausteine (z. B. SAP Business AI Services, SAP BTP, SAP Joule), Aufwand, Zeitplanung und erwartetem Nutzen. Optional können Skizzen eines Business Cases als Entscheidungsgrundlage ausgearbeitet werden.

Das Portfolio wird in einen Implementierungsfahrplan mit klar definierten Meilensteinen sowie Entscheidungs- und Governance-Strukturen (z. B. KI-Board, Use Case Owner, Data Owner) überführt. Somit entsteht Transparenz hinsichtlich Verantwortlichkeiten, Entscheidungswegen und relevanter KPIs.

KI-Initiativen werden entlang definierter KPIs (Qualität, Kosten, Servicelevel, Time-to–Answer etc.) kontinuierlich überwacht. Mit Hilfe von Feedback-Loops werden Modelle, Prozesse sowie die Organisation laufend verbessert und neue Trends, etwa im Bereich Generative KI (Gen AI), frühzeitig integriert.

Ergänzend werden Maßnahmen zur Kompetenzentwicklung und Akzeptanzförderung berücksichtigt. Darunter fallen Impulsvorträge, KI-Literacy-Workshops sowie gezielte Trainingsformate für Fachbereiche und IT. Ziel ist die Vorbereitung der Mitarbeitenden auf den KI-gestützten Arbeitsalltag mit SAP Business AI und SAP Joule.

Eine KI-Roadmap ist ein strukturierter Plan, der zeigt, welche KI-Use-Cases ein Unternehmen in welcher Reihenfolge umsetzt, welche Technologien eingesetzt werden und welche organisatorischen Voraussetzungen dafür nötig sind. AI-Roadmapping verbindet Strategie, Use-Case-Portfolio, IT-Architektur sowie Change Management.

Der Ansatz richtet sich vor allem an Energieversorger, Netzbetreiber, Messstellenbetreiber und energienahe Dienstleister, die KI gezielt einsetzen möchten. Das Ganze ist unabhängig davon, ob bereits erste Piloten existieren oder der Einstieg noch bevorsteht.

Je nach Scope und Anzahl der Stakeholder dauert ein KI-Roadmapping-Projekt, von der ersten Vision bis zur abgestimmten Roadmap mit priorisiertem AI-Portfolio, häufig zwischen wenigen Wochen und ein paar Monaten.