KI-Roadmap

Smarte KI-Strategie für digitale Transformation

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Was ist eine KI-Roadmap?

Unternehmen sehen sich heute mit einer Vielzahl von KI-Technologien, potenziellen Use Cases, Tools und Modellen konfrontiert. In der Praxis zeigt sich jedoch, dass der Einsatz von Künstlicher Intelligenz häufig auf einzelne Pilotprojekte beschränkt bleibt. Insbesondere in der Energieversorgung gelingt es vielen Unternehmen bislang nicht, KI systematisch in den Regelbetrieb zu überführen. Ursachen dafür liegen unter anderem in begrenzten personellen Ressourcen, fehlendem methodischem Know-how, offenen Fragen zu Datenschutz und Governance sowie in der Unsicherheit, an welcher Stelle sich der Einstieg lohnt.

Eine KI-Roadmap bietet einen strukturierten Rahmen, um diesen Herausforderungen zu begegnen. Sie verbindet strategische Unternehmensziele mit messbaren KI-Potenzialen und führt durch sämtliche Schritte, von der Entwicklung einer KI-Vision über die Identifikation und Ausarbeitung von Use Cases bis hin zu Reifegradanalysen, Priorisierung, Umsetzung und Erfolgskontrolle. Zentrale Elemente sind dabei unter anderem die Definition einer übergeordneten KI-Zielsetzung, die Analyse des organisatorischen und technologischen Reifegrads sowie die Bewertung von Machbarkeit, Sicherheit, Datenlage und wirtschaftlichem Nutzen sowie Zukunftsfähigkeit. Zudem werden die Kompetenzen der Mitarbeitenden entwickelt und somit die Akzeptanz von KI gestärkt. Technologisch berücksichtigt die AI Roadmap auch bestehende SAP-Landschaften wie SAP Business AI, SAP AI Business Services, SAP BTP und den KI-Copiloten SAP Joule, die sich nahtlos in Ihre bestehende Systemlandschaft integrieren lassen.

Das Ergebnis ist ein strukturierter, priorisierter KI-Fahrplan, der als Orientierung und Entscheidungsgrundlage für die weitere Planung sowie Umsetzung dient, Risiken minimiert sowie die Basis für nachhaltige Digitalisierung schafft.

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Funktionen der AI Roadmap

Vision & Strategie

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.

Strategisches Zielbild

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.

Identifikation von Use Cases

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.

KI-Reifegradanalyse & strategische Ausrichtung

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.

AI-Portfolio & Priorisierung

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.

Maßnahmenplanung & Business Cases

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.

Implementierungsfahrplan & Governance

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.

Monitoring & Optimierung

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.

Enablement & Change Management

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.

Ihre Vorteile mit KI-Roadmap

Klarheit statt KI-Hype

Sie erhalten eine realistische, priorisierte Sicht darauf, wo KI in Ihrem Unternehmen wirklich Nutzen stiftet, jenseits von Buzzwords und Einzelpiloten.

Schneller Einstieg mit geringem Risiko

Durch eine strukturierte Identifikation von Use Cases starten Sie mit gut begründeten Quick Wins und vermeiden Fehlinvestitionen in nicht tragfähige KI-Projekte.

Passgenau für Energieversorger & Netzbetreiber

Die Roadmap für Künstliche Intelligenz ist auf die Energiebranche zugeschnitten und enthält typische Anwendungsfälle, Prozesse sowie regulatorische Rahmenbedingungen.

Optimale Nutzung von SAP Business AI & SAP Joule

Bestehende SAP-Investitionen können mit SAP Business AI, AI Business Services und dem Copiloten SAP Joule erweitert sowie in Ihre Roadmap integriert werden.

Messbarer Mehrwert & nachhaltige Verankerung

Durch Business-Case-Denken, KPIs sowie kontinuierliches Monitoring wird der Beitrag von Künstlicher Intelligenz zu Effizienz, Servicequalität und Kundenzufriedenheit transparent und dauerhaft in Prozessen und Organisationen verankert.

Sprechen Sie mit uns

Hanna Roever

Sales Manager

+49 40 303752 0

hanna.roever@bpc.ag

Warum bpc?

bpc ist seit vielen Jahren auf SAP-Lösungen für die Versorgungswirtschaft spezialisiert und verfügt über umfangreiche Erfahrung mit KI-basierten Assistenzsystemen, Chat- und Voicebots, Data Analytics sowie SAP Business AI. Darüber hinaus haben wir fundierte Kenntnisse über die Prozesse und Herausforderungen von Netzbetreibern, Lieferanten, Messstellenbetreibern sowie Dienstleistern aus zahlreichen Projekten, von der Zählerstandserfassung über Marktkommunikation bis hin zur Optimierung des Kundenservice.

Mit der KI-Roadmap verbinden wir unser Branchen-Know-how mit einem strukturierten Roadmapping-Ansatz. Im Fokus steht dabei nicht nur die technologische Einordnung, sondern die Entwicklung konkreter, umsetzbarer KI-Portfolios einschließlich Change-Perspektive, Rollenmodellen und Schulungskonzepten.

Häufig gestellte Fragen zu KI-Roadmap

Was ist eine KI-Roadmap?

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.

Für welche Unternehmen eignet sich die KI-Roadmap?

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.

Wie lange dauert ein KI-Roadmapping-Projekt typischerweise?

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.