Enneo: Ein Start-up will Energieversorgern mit einer Kundenservice-KI helfen
Düsseldorf. Der Kundenservice in der Energiebranche ist noch längst nicht digitalisiert: Wenn Verbraucher Fragen zu ihrem Strom- oder Gastarif haben, schicken sie Briefe oder E-Mails an ihre Versorger – und wenn sie die Hotline anrufen, sind die Wartezeiten lang. Das Start-up Enneo aus Berlin will das ändern – mit Künstlicher Intelligenz (KI).
Kundenservice-Unternehmen, die auf KI setzen, sind in den vergangenen Jahren viele entstanden. Rund 400 Anbieter gibt es mittlerweile weltweit – und sie stehen vor einem Problem: Viele Lösungen beruhen auf Sprachmodellen (LLMs) wie ChatGPT von OpenAI, die zwar gute Allrounder sind, bei Spezialfragen aber an ihre Grenzen stoßen.
Sprachmodelle können umfangreiche Aufgaben erledigen, Produktionsabläufe analysieren und E-Mails verfassen. Standardisierte LLMs verfügen allerdings über kein Detailwissen aus bestimmten Branchen. Das ist aber nötig, um die Nischenmärkte von kleinen und mittelständischen Unternehmen zu bedienen und dadurch Kosten zu senken.
Die Entwicklung eines eigenen Sprachmodells ist für Unternehmen teuer, das Training zeitintensiv. Fachwissen wird benötigt, zudem Hard- und Software wie KI-Chips. Enneo setzt hier an: Mit einem klaren Branchenfokus will das Unternehmen Energieversorgern die Lösung bieten, um den Kundenservice zu digitalisieren und zu beschleunigen.
Die Firma, die 2022 von Richard Lohwasser und Kyung-Hun Ha gegründet wurde, nutzt verschiedene multimodale Sprachmodelle, um Kundenanfragen zu beantworten, sowohl für E-Mails, Briefe als auch für Chats und seit Kurzem auch für Anfragen per Telefon.
Enneo setzt auf ChatGPT-4o
Die eigene KI basiert auf OpenAIs neuester ChatGPT-Version, GPT-4o, die Mitte Mai auf den Markt kam. Diese Version des generativen KI-Chatbots kann besser Texte, Bilder und Sprache verarbeiten, analysiert längere Texte und hat sogar eine Stimmausgabe. Darin sehen Entwickler einen Innovationsschub für KI-Anwendungen.
Enneo bietet eine auf Energieversorger zugeschnittene Software, die Interaktionen verbessern und Effizienzen steigern soll. Damit entwickelte das Start-up nach eigenen Angaben eine für Energieversorger maßgeschneiderte und einzigartige KI in der Energiebranche.
Mitgründer Lohwasser sagt: „Viele Energieversorger haben einfach weder die Zeit noch die technischen Fähigkeiten, eine KI auf eine Branche zu trainieren.“ Zwar seien große Energieversorger in der Entwicklungsphase, jedoch könnten sie noch keine nutzbare Lösung präsentieren.
Auf die Geschäftsidee kam Wirtschaftsinformatiker Lohwasser, nachdem er für McKinsey und verschiedene Energiefirmen wie etwa Vattenfall tätig war. Beim Versorger Extra Energie leitete er die Servicegeschäftsführung für 350 Kundenservice-Mitarbeiter. Dort habe er gemerkt, dass die analogen Prozesse die Arbeit erschweren, sagt Lohwasser.
Bereits in seiner Zeit bei Vattenfall lernte er den Wirtschaftsingenieur Ha kennen, der beim regionalen Berliner Energieversorger Gasag tätig war. Zunächst erstellten die Gründer eine Plattform für Schriftkommunikation, weil Energieversorger rund die Hälfte der Anfragen als Brief oder E-Mail erhalten. Neben der Bilderkennung und der Textverarbeitung verfügt ihre Software seit Kurzem auch über einen Chatbot.
Zudem trainierten sie für Telefonanfragen einen Sprachroboter, der sich aktuell in der Testphase befindet. Innerhalb weniger Sekunden beantwortet die KI Anfragen, wie zum Beispiel Zählerstandmitteilung, Kündigung und Widerruf.
Um ihren Kunden immer das aktuellste Modell anbieten zu können, implementieren sie heute unter anderem die neuesten Modelle von OpenAI als Plug-and-play-Lösungen, statt eigene Modelle zu trainieren. Diese können Versorger umgehend in ihre Systeme integrieren und verwenden. Die Vorteile seien bemerkenswert, sagt Lohwasser, da Kunden sofort Mehrwerte erzielen, ohne aufwendiges KI-Training oder Systemintegration.
Experte über Sprachmodelle: „Sie sind nicht die einzige Lösung“
Alexander Löser, Leiter des Data Science Research Center an der Berliner Hochschule für Technik, ist Experte für Sprachmodelle. Seit mehr als zehn Jahren berät er Dax-Konzerne beim Aufbau von KI-Bereichen. Mehr als 55 Produkte hat er entwickelt.
Er rät: Bevor ein Unternehmen Sprachmodelle für den Servicebereich einsetzt, sollte es typische Kundenanfragen analysieren, problematische Fälle identifizieren und die Fehler bei der Beantwortung durch Menschen oder Maschinen erkennen. Anschließend könne bewertet werden, ob die Modelle diese Probleme effizient lösen können und ob die Investition gerechtfertigt ist.
Denn gegenwärtig haben Sprachmodelle noch Schwierigkeiten bei der Beantwortung komplexer Fragen, die aus Teilfragen bestehen und eine hierarchische Abstraktion erfordern. „Obwohl LLMs derzeit viel Aufmerksamkeit erhalten, sind sie nur ein Werkzeug und sollten nicht als alleinige Lösung betrachtet werden“, sagt Löser.
Beim Einsatz von Sprachmodellen im Kundenservice hänge die Verbesserung davon ab, welche spezifischen Probleme vorhanden sind, wie beispielsweise niedrige Kundenzufriedenheit, Kundenbindung, Umsatz oder Wachstum.
Löser sagt: „Die Krux liegt damit in der kontinuierlichen Anpassung des Modells unter anderem an die eigenen Prozesse, Dokumente und Nutzerabsichten des kleinen und mittleren Unternehmens. Erst durch diese fortlaufende Anpassung können die LLMs die Prozesse der Firmen effizient optimieren.“
Das sagen Enneos Investoren und Kunden
Sebastian Böhmer, Enneo-Mitinvestor und Geschäftsführer von First Momentum, ist jedenfalls von der Software überzeugt. Er sagt: „Im Energiewirtschaftsbereich ist Enneo mit seinem konkreten Angebot sehr speziell und einzigartig.“ Für sein Investment seien die „außergewöhnlich tiefen Erfahrungen“ der Gründer in der „komplexen, stark regulierten Branche“ ausschlaggebend gewesen.
Und wie schlägt sich die KI in der Praxis? Der erste Kunde, der Energieversorger Stromee, hat durch Enneo sein Wachstum deutlich gesteigert, sagt Geschäftsführer Mario Weißensteiner: „Wir haben es geschafft, letztes Jahr im Sommer einen Peak von bis zu 18.000 Neukunden im Monat mit einem Team von elf Mitarbeitern abzuwickeln.“