Energie wirtschaftlich machen – mit KI-Agenten von der Pflichtaufgabe zur Effizienzmaschine

Vorwort

Energie wirtschaftlich machen – das ist das Leitthema dieser Interviewserie. Unter der Schirmherrschaft von AXEL, dem Energie-Accelerator, spricht Klaus Lohnert von freEnergy mit ausgewählten Startups, die entlang der energiewirtschaftlichen Wertschöpfungskette konkrete Lösungen entwickeln. Die Inhalte entstehen im Dialog zwischen Coach und Gründern – analytisch, ehrlich und nah an der Realität. Den Auftakt macht die Kniit GmbH, ein KI-Startup für SAP-basierte Utility-Prozesse. Das Ergebnis des Gespräches mit dem Geschäftsführer Henrik Ostermann wird von uns geteilt, denn gute Ideen brauchen Sichtbarkeit – und Skalierung braucht ehrliches Feedback.

Ein Blick hinter die Kulissen von Kniit – ein AI-Startup für Utilities

In der Wertschöpfungskette fokussiert sich das Start-up auf die Meter-to-Cash-Prozesse von Netzbetreibern und Vertriebsorganisationen, welche die Branchenlösung SAP S/4HANA for Utilities in Deutschland einsetzen. Mit ihrer hochspezialisierten SaaS-Lösung wollen sie ihren Kunden – das sind EVU und IT-Dienstleister – helfen, Prozess- und Implementierungskosten zu reduzieren. Kniit ist ein Early Bird im AI-Geschäft für Utilities – seit Anfang 2025 arbeiten 10 fest angestellte Mitarbeiter daran, digitale Agenten für unterschiedliche Aufgaben zu entwickeln. Zudem wird dieses Kernteam von sehr erfahrenen SAP Utilities Fachexperten je nach Bedarf unterstützt.

Das Problem, das Kniit löst

„Bis zum Self-Running-Utility ist es noch ein langer Weg – und wir haben uns aufgemacht, ihn zu beschreiten“, beschreibt Henrik Ostermann die Vision, mit der Kniit angetreten ist. Mit digitalen Agenten wollen sie dazu beitragen, die Abhängigkeit vom Wissen einzelner Personen zu reduzieren, Kosten massiv zu senken, Kundenzufriedenheit zu steigern und Mitarbeitern den Freiraum zu geben, sich auf wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren.

Der Druck dahinter ist real: Der Energiemarkt befindet sich im dramatischen Wandel. Regulatorische Anforderungen häufen sich, die Systemlandschaften werden komplexer – und das alles in einem Markt, in dem erfahrene Spezialisten rar sind. Die Situation wird perspektivisch durch den demografischen Wandel weiter verschärft. Die Frage, die sich EVU und IT-Dienstleister stellen müssen, ist: „Wie können sie ihr Wissen so konservieren, dass sie ihre Systemlandschaft effizient betreiben und leichter weiterentwickeln können – bei jeder Transformation, jedem Formatwechsel und jeder System-Erweiterung?“ Heute ist es so, dass mit dem Weggang von Leistungsträgern und Projektteams immer ein großer Teil des Wissens mitgeht, dies gilt es zu vermeiden.

Kniit setzt genau hier an. Mit ersten Pilotprojekten sammelt das Team die Erfahrungen, die es braucht, um später zu skalieren. Im ersten Schritt wird ein hybrider Ansatz verfolgt, das heißt die Lösung unterstützt den Menschen. Das stellt sicher, dass die Mitarbeiter die volle Kontrolle behalten.  Aktuell sind drei Use Cases in der Weiterentwicklung:

1. Klärfallbearbeitung:
   MaKo-Klärfall Prozessberater für die effiziente Bearbeitung ausgesteuerter Vorgänge.
2. Chat/Voice Bot:
   Das ist der digitale Berater für SAP S/4HANA for Utilities. Sei es SAP Standard oder das eigene Set-up. Der Berater hilft mit seinem Wissen.
3. Regulatorik:
   Der Agent hilft bei der Implementierung der Regulatorik. Er begleitet als Helfer das Projektteam und bringt Basiswissen korrekt und zielgerichtet ein.

Die Lösung

Generative KI kann ihr Potenzial im komplexen IT-Umfeld nur dann ausspielen, wenn eine valide Wissensbasis vorhanden ist. Der Knowledge Graph von Kniit stellt genau diese Grundlage dar. Kniit hat damit einen Weg beschritten, SAP S/4HANA for Utilities Expertenwissen zu digitalisieren und in einem sogenannten Knowledge-Graphen zu vernetzen. Ein Knowledge Graph macht Wissen maschinenlesbar, indem er nicht nur Fakten speichert, sondern auch deren Bedeutung und Zusammenhänge explizit modelliert. Zusätzlich wird das aufgebaute Wissen durch Experten validiert.

Was bedeutet das konkret? Kniit baut im Grunde einen „digitalen Berater“. Das System versteht nicht nur technische Daten, sondern auch regulatorische Zusammenhänge des deutschen Energiemarktes, sowie unternehmensindividuelle Prozesse. Durch die automatisierte Erneuerung der Informationen bleibt das Wissen immer up to date. Mit dieser Basis können nicht nur Bestandsprozesse besser unterstützt, sondern auch Fehler effizienter gefunden und korrigiert werden. Es lassen sich komplexe Zusammenhänge bei regulatorischen Anforderungen erkennen und damit die Erarbeitung von Konzepten beschleunigen.

Der wirtschaftliche Vorteil – ein Beispiel

Kniit greift das Thema SAP S/4HANA for Utilities ganzheitlich auf und bietet seinen Kunden ganz konkret: weniger manuellen Aufwand, vereinfachte Transformation, schnellere Bearbeitung – bei gleichbleibender oder höherer Qualität = niedrigere Kosten.

Dabei sind nicht nur Energieversorger, sondern auch Beratungspartner in der Zielgruppe, wie das prägnante Beispiel von Henrik zeigt: Ein Beratungshaus, das heute 10 Formatwechsel pro Jahr abwickelt, soll mit Kniit dieselbe Mannschaft für 15 bis 20 Formatwechsel einsetzen können. Gleicher Ressourceneinsatz und mehr Output – oder alternativ: höhere Tagessätze, weil die Beratungsqualität und -quantität steigt.

Für Energieversorger bedeutet das: Pflichtaufgaben – wie regulatorische Systemanpassungen, die keinen direkten Kundenwert stiften – werden effizienter.

Geschäftsmodell und Einstieg

Das Produkt wird als SaaS angeboten – wahlweise als Pay-per-Use-Modell oder Flatrate mit Fair-Use-Komponente. Je nach Anwendungsfall wird nach Anzahl bearbeiteter Klärfälle, nach Nutzerlizenzen oder nach Token-Verbrauch für generierte Konzepte abgerechnet.

Der Implementierungsaufwand für Kunden ist bewusst gering gehalten: Für den MaKo-Klärfall-Prozessberater wird ein Add-On im SAP-System deployed. Die Implementierungskosten sind in der Subscription enthalten. Die Klärfall-Lösung ist im SAP Marketplace verfügbar, um über den SAP-Partnerkanal skalierbar vertrieben zu werden.

Warum jetzt?

„Vor zehn Jahren war diese Lösung technologisch nicht möglich“, so Henrik. Erst das Zusammenspiel aus Large Language Models, modernen Knowledge-Graph-Technologien, der Verfügbarkeit von strukturierten Energiemarkt-Daten und die Zusammenarbeit mit Fachexperten macht den Ansatz realisierbar.

Der Bedarf ist heute größer denn je: Die S/4HANA-Transformationswelle läuft, die regulatorische Anforderungspipeline ist voll, und der Fachkräftemangel wird sich weiter verschärfen. In den täglichen Geschäftsprozessen muss eine höhere Automatisierung erreicht werden. Kniit setzt genau an diesem Schnittpunkt an – und baut gerade mit ersten Kunden die Plattform auf.

Die ersten Erfahrungen sind sehr positiv und regen dazu an, einen Gang hochzuschalten. Henrik ist davon überzeugt, dass die Vision des Self-Running-Enterprise eine Netzwerkaufgabe ist. Durch eine übergreifende Zusammenarbeit von Hersteller, Nutzer und IT-Dienstleistern lässt sich die Taktfrequenz der Innovation erhöhen und der gemeinsame Input in die Plattform so skalieren, dass wir als Netzwerk intelligenter Agenten unsere Ziele signifikant schneller erreichen.

Call to Action

Energieversorger und IT-Dienstleister, die aktuell in einer S/4HANA-Transformation stecken, regelmäßig Formatwechsel begleiten und Interesse an AI-Unterstützung haben, können sich gerne an Kniit wenden, um die Möglichkeit zu besprechen, den Plattformaufbau gemeinsam voranzutreiben.

Kontakt: henrik.ostermann@kniit.de – www.kniit.de

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