KI-Agenten können wiederkehrende, datenintensive und fehleranfällige Routineaufgaben übernehmen, die operative Arbeit in EVU kann dadurch stärker automatisiert werden. (Quelle: Adobe Stock)
Energieversorger und Netzbetreiber müssen im digitalen Marketing immer mehr Zielgruppen, Produkte, Regionen und Kanäle gleichzeitig berücksichtigen. Doch lange Customer Journeys, unvollständige Daten und manuelle Prozesse erschweren die Kampagnensteuerung. Die Anforderungen an Wirkung, Effizienz und Nachweisbarkeit steigen, während die Marketingbudgets stabil bleiben. Energieunternehmen könnten ihr digitales Marketing über KI-Agenten automatisiert steuern. In der Praxis verhindern dies Unsicherheiten und fehlendes Wissen im Umgang mit der Technologie und den Rahmenbedingungen.
Aktiver Wettbewerb und neue Kommunikationsaufgaben
Der deutsche Energiemarkt ist von einem aktiven Wettbewerb geprägt: Für 2024 weisen die Kennzahlen der Bundesnetzagentur [1] bei Strom über 10 Mio., bei Gas mehr als 3 Mio. Lieferanten- und Vertragswechsel aus. Das sind fast doppelt so viele wie im Vorjahr. Haushaltskunden finden immer leichter bessere Konditionen. Und so kämpfen Energieversorger um Neukunden genauso wie um Bestandskunden und bewerben neue Produkte, um am Markt sichtbar zu bleiben. Der Wettbewerbsdruck über Vergleichsportale und das Performance-Marketing erfordern ständige Online-Präsenz.
Auch Netzbetreiber stehen vor neuen Kommunikationsaufgaben: Sie müssen sich um digitale Anschlussprozesse kümmern und zahlreiche technische und regulatorische Veränderungen verständlich an Geschäftskunden, Partner und Anschlussnutzer vermitteln. Beispiele sind der Smart-Meter-Rollout mit seinem fortlaufenden Einbau intelligenter Messsysteme oder der § 14a des Energiewirtschaftsgesetzes (EnWG), der die netzorientierte Steuerung großer Verbrauchseinrichtungen regelt. Durch die Energiewende wird zudem die Prosumer-Kommunikation wichtiger. Etwa wenn private Haushalte oder Unternehmen überschüssigen Strom ihrer Photovoltaikanlage in das öffentliche Netz einspeisen.
Komplexe Aufgaben und steigende Anforderungen
Digitale Kanäle bieten viel Potenzial, individuelle Energieprodukte und erklärungsbedürftige Themen zu vermarkten. Sie erfordern aber auch laufend neue Varianten für Zielgruppen, Regionen, Produkte, Suchanfragen und Plattformformate. Überregionale Energieversorger müssen zudem lokale Unterschiede der jeweiligen Netzgebiete berücksichtigen, wie unterschiedliche Preise und Anschlussmöglichkeiten. Zudem ist eine reine Last-Click-Betrachtung für die Erfolgsmessung nicht zielführend. Häufig vergehen Wochen vom ersten Kontakt bis zum Vertragsabschluss. Die Customer Journey erstreckt sich dabei über verschiedene Kanäle, Endgeräte und teils auch persönliche Beratungsschritte. Datenschutzanforderungen, Einwilligungsbestimmungen und Plattformmechanismen führen häufig zu unvollständigen Daten und damit zu fehlerhaften Analysen.
Viele Aufgaben im digitalen Marketing sind mühevoll, manuell und somit fehleranfällig. Ein Beispiel ist Reporting in Excel-Tabellen, auf deren Basis der Erfolg der Kampagnen analysiert und zukünftige Aktivitäten geplant werden. Die Dynamik, mit der sich Werbeplattformen technologisch weiterentwickeln, erschwert zudem realistische Prognosen im Management von Multichannel-Kampagnen. Folglich fallen Entscheidungen aufgrund von Vermutungen und fragmentierten Daten. Die Anforderungen an Wirkung, Effizienz und Steuerbarkeit steigen, während die Marketingbudgets überwiegend stabil bleiben. Gegenüber der Geschäftsleitung schulden die Marketingteams in dieser komplexen Situation den Nachweis, welche konkrete Kampagne zu Beratungsterminen und Abschlüssen geführt hat.
KI-Agenten automatisieren wiederkehrende Aufgaben
Bei wiederkehrenden, regelbasierten, aber datenintensiven und komplexen Aufgaben können KI-Agenten Teile des Prozesses automatisieren. Ein KI-Agent ist eine Komponente, die eine bestimmte Funktion autonom oder in unterschiedlichen Autonomiegraden ausführt. Energieunternehmen profitieren bei intelligenten Produkt- und Tarifempfehlungen, der Prosumer-Beratung, der Kündigungsprävention und Rückgewinnung oder bei der Erfolgsmessung über längere Customer-Journeys.
Standardisierte Schnittstellen wie das Model Context Protocol (MCP) können unterschiedliche KI-Systeme und Datenquellen miteinander verbinden. So lassen sich Daten aus mehreren Anwendungen zusammenführen und neu interpretieren. Large Language Models (LLM) ermöglichen außerdem eine einfache Interaktion über die natürliche Sprache. Marketingteams können damit beispielsweise Auffälligkeiten abfragen, einen Vergleich zum vorigen Quartal erstellen oder Performance- und Verkaufsdaten miteinander vergleichen.
Capgemini [2] hat vergangenes Jahr 1.500 Marketingverantwortliche befragt: Fast 70 % hielten den Einsatz autonomer oder kooperierender Agenten grundsätzlich für sinnvoll. Tatsächlich testeten oder nutzten jedoch nur wenige Unternehmen solche Systeme. Als Hemmnisse wurden fehlende Kompetenzen, Datenschutz, Sicherheit, ethische Risiken und mangelndes Vertrauen in autonome Entscheidungen genannt. Mit Know-how, der richtigen Vorbereitung sowie einem durchdachten und verantwortungsvollen Einsatz werden KI-Agenten zu nützlichen Helfern im Performance-Marketing von Energieunternehmen.
1. Daten und Prozesse agentenfähig machen und realistische Ziele setzen
Ein KI-Agent entfaltet seinen Nutzen erst durch eine hochwertige Datenbasis. Sind die Daten unvollständig, wird die KI wahrscheinlich halluzinieren, also falsche Antworten generieren. Damit der KI-Agent nicht über eine mangelhafte Datenbasis stolpert, benötigen Marketingabteilungen konsistente CRM- und Kundendaten, nachvollziehbare Einwilligungen und Zugriffsrechte, gepflegte Produkt- und Leistungsdaten, eine zentrale Wissensbasis, dokumentierte Marken- und Sprachregeln, standardisierte Schnittstellen und eindeutige Verantwortlichkeiten.
Ein generischer Agent auf der Basis der großen KI-Plattformen wird jedoch nie hochspezialisierte Aufgaben, wie beispielsweise eine kanalübergreifende Budgetoptimierung, in hoher Qualität durchführen können. Allenfalls können solche Agenten Teilaufgaben, wie die Schaffung der Datenbasis, das automatisierte Reporting, die Konsolidierung von mehreren Datenquellen oder andere Automatisierungen, erledigen. Es müssen somit realistische Ziele gesetzt werden.
2. Anforderungen der DSGVO und des AI Act erfüllen
Energieunternehmen verarbeiten sensible Kunden-, Vertrags- und Verbrauchsdaten, die in Deutschland den Bestimmungen der DSGVO unterliegen. 54 % der vom Bitkom zum Lagebild der Marketingpraxis 2026 befragten deutschen Unternehmen sehen Datenschutzanforderungen und Regulierung als größte externe Herausforderung. In vielen Fällen lassen sich Daten jedoch anonymisieren. Außerdem gibt es aggregierte und damit nicht personenbezogene Daten. Solche Daten sind aus DSGVO-Sicht viel einfacher zu handhaben.
Neben der DSGVO gelten in Deutschland bereits Teile des europäischen AI Act. So sind Unternehmen seit Februar 2025 verpflichtet, ihre Beschäftigten mit ausreichender KI-Kompetenz auszustatten. Seit dem 2. August 2026 greifen zusätzliche Pflichten: Unternehmen müssen sicherstellen, dass sensible Daten nicht unkontrolliert weitergegeben werden. Wichtig ist, dass die Daten in einem geschützten Rahmen verarbeitet werden können, sodass sie die internen Systeme nicht verlassen, insbesondere bei der Nutzung von Daten aus dem eigenen CRM. Daher gilt es, die jeweiligen Anbieter und deren Datenschutzregelungen sorgfältig zu prüfen. Eine KI- beziehungsweise Agentenrichtlinie regelt mindestens den Umgang mit personenbezogenen und vertraulichen Daten, Urheberrechten, Markenrichtlinien, Quellenprüfung, Freigaben, Protokollierung und Sicherheitsvorfällen.
3. Risiken sorgfältig abwägen und Kontrollverlust verhindern
Es gibt drei Automatisierungsgrade: Bei der vollautonomen Ausführung entscheidet der Agent eigenständig. Bei der Ausführung mit Benachrichtigung informiert der Agent im Nachgang. Bei der Ausführung mit menschlicher Freigabe bereitet der Agent die Entscheidung vor, der Marketingverantwortliche prüft und gibt frei. Auf welchen Automatisierungsgrad die Entscheidung bei einzelnen Prozessen fällt, sollte das Ergebnis einer sorgfältigen Risikoabwägung sein. Bei finanziell relevanten Entscheidungen, wie der selbstständigen Änderung größerer Werbebudgets, empfiehlt sich die menschliche Freigabe vor der Ausführung als Standard.
4. Qualitätsmanagement braucht menschliche Erfahrung
Die laufenden Prozesse sollten mit einem durchdachten Qualitätsmanagement abgesichert werden. KI-Agenten sind auf Kontext, Zielvorgaben und Qualitätskontrolle durch gut qualifizierte Mitarbeitende angewiesen. Weiterhin ist strategisches Marketing-Know-how unverzichtbar für einen gewinnbringenden Einsatz.
Die KI ersetzt damit zunächst weniger einzelne Marketingstellen als vielmehr die bisherige Arbeitsorganisation: Aus manueller Durchführung werden Steuerung, Prüfung und Orchestrierung. Marketingfachleute werden stärker Ziele und Regeln definieren, Agenten mit Kontext versorgen, Ergebnisse bewerten und die Verantwortung für Marke und Kundenbeziehung sichern. Das heißt auch: Strategische Aufgaben bleiben in der Hand der Mitarbeitenden. Deren fachliches Grundlagenwissen ist unverzichtbar, um KI-Systeme sinnvoll und kontrolliert einzusetzen. Wird dieses Wissen im Rahmen der Nachwuchsförderung und Ausbildung nicht mehr aufgebaut, fehlt der Energiebranche langfristig die Kompetenz, KI-Systeme erfolgreich einzusetzen und zu beurteilen.
Fazit
Das Performance-Marketing von Energieunternehmen steht vor einer Kombination aus hohem Wettbewerbsdruck, wachsender Variantenvielfalt, langen Customer Journeys, fragmentierten Daten und zunehmenden Anforderungen an Effizienz und Nachweisbarkeit. KI-Agenten erfüllen in dieser herausfordernden Situation ein allgemeines Bedürfnis nach Automatisierung und Datenintegration. Sie übernehmen wiederkehrende, datenintensive und fehleranfällige Routineaufgaben. Die operative Arbeit kann dadurch stärker automatisiert werden.
Insgesamt wird der Marketingjob aber anspruchsvoller. Denn Automatisierung allein reicht nicht aus. Die Verantwortung für Strategie, klare Zielvorgaben und realistische Ziele, Kontext, eine zuverlässige Datenbasis, Qualitätsmanagement, Datenschutz und risikorelevante Entscheidungen bleibt beim Menschen. Die Zukunft liegt in der Kombination aus teilautonomen KI-Agenten für operative Aufgaben und menschlicher Expertise für Strategie und Qualitätssicherung.
Anmerkungen
[1] Bundesnetzagentur: Lieferantenwechsel im Strom- und Gasbereich nehmen wieder zu, 14.07.2026, abrufbar unter: www.bundesnetzagentur.de/SharedDocs/Pressemitteilungen/DE/2025/20250714_MB2025.html
[2] Capgemini: Nearly 70% of marketing leaders agree agentic AI will be transformative, yet effectiveness remains elusive, 19.11.2025, abrufbar unter: www.capgemini.com/news/press-releases/nearly-70-of-marketing-leaders-agree-agentic-ai-will-be-transformative-yet-effectiveness-remains-elusive/
Roger Gatti, VP of Product and Marketing, Nexoya AG, Zürich
nexoya.com