Wie MenschKI! und hsag gemeinsam die Zukunft der KI in der Energiewirtschaft gestalten. 

Ein Blick auf Copilot Enna und die hsag AI Suite

Künstliche Intelligenz verspricht effizientere Informationsflüsse, bessere Entscheidungsgrundlagen und eine spürbare Entlastung im Arbeitsalltag. Doch zwischen technologischem Potenzial und tatsächlichem Einsatz in Unternehmen entsteht oft eine Lücke. Genau hier setzt das Teilprojekt von MenschKI! bei unserem Partner hsag Heidelberger Services AG an – und zeigt, wie ein praxisorientierter, nutzerzentrierter Ansatz diese Lücke systematisch schließen kann.

Mit Enna – dem Energy Neural Network Assistant – betreibt die hsag einen spezialisierten Copiloten für die Energiewirtschaft. ENNA ist Teil der hsag AI Suite, eine durch die hsag entwickelte Plattform für Endkund:innen von Energieversorgern (EVUs) und Stadtwerken. Die hsag AI Suite umfasst Chatbots, Voicebots, Mail-In-Lösungen und Copiloten, um Informationen bereitzustellen, Anliegen zu klären oder Prozesse anzustoßen – nahtlos in bestehende Kommunikations- und Backendprozesse integriert.

Enna zeigt exemplarisch, welche Chancen KI in der Energiewirtschaft eröffnet – und welche Herausforderungen bei der Umsetzung realer Use Cases auftreten. Diese Herausforderungen versteht die hsag jedoch nicht als Mängel, sondern als konkreten Hebel zur Weiterentwicklung ihrer Produkte. Genau diese Haltung macht die AI Suite zukunftsfähig.

Aktuelle Studien (u. a. McKinsey) bestätigen, was wir im Forschungsprojekt gemeinsam beobachten und aktiv adressieren:

1. Erwartungsmanagement im Unternehmenskontext

Viele Nutzer:innen vergleichen ENNA mit großen offenen Modellen wie ChatGPT. Doch unternehmensinterne, RAG-basierte Systeme funktionieren anders: Sie liefern gezielt Informationen aus geprüften Quellen. Deshalb arbeiten wir daran, realistische Nutzungsmodelle zu fördern und gleichzeitig die Antwortqualität weiter zu erhöhen.

2. Wissensbasis als Erfolgsfaktor

RAG lebt von der Qualität der zugrunde liegenden Daten. In Branchen mit dynamischen regulatorischen Änderungen – wie der Energiewirtschaft – ist dies besonders anspruchsvoll. Die hsag nutzt diese Erkenntnis, um Prozesse zur kontinuierlichen Datenpflege und -aktualisierung zu professionalisieren und zu automatisieren.

3. Use-Case-spezifische Anforderungen

Jeder Anwendungsfall bringt eigene fachliche Anforderungen mit. Die hsag reagiert darauf, indem sie für unterschiedliche Use Cases eigene Agenten mit maßgeschneiderten Systemprompts entwickelt. 

Die hsag setzt die Erkenntnisse aus dem Projekt proaktiv in konkrete Maßnahmen um:

Professionellere Antwortdarstellung:

Strukturiertere, verständlichere Antworten mit transparentem Quellenmanagement sollen Vertrauen steigern. Diese Hypothese wird systematisch evaluiert.

Automatisierte Dokumentenaufbereitung:

Damit Dokumente mit minimalem Aufwand für RAG-Systeme optimiert werden können, entwickelt die hsag Lösungen zur automatisierten Bereinigung und Aufbereitung.

Use-Case-spezifische Agenten:

Durch spezialisierte Prompts und Agenten steigt die Präzision der Ergebnisse für unterschiedliche fachliche Anforderungen.

Ausblick: hsag AI Suite Release im Februar 2026

Die Erkenntnisse aus MenschKI! fließen direkt in die Weiterentwicklung der hsag AI Suite ein. Das große Release ist für die E-world 2026 im Februar 2026 geplant. Bereits im Oktober wurde die Suite mit dem UIG-Siegel „Nutzerzentriert entwickelt“ zertifiziert.