KI & APERAK: Rollenwandel im Eskalationsmanagement

Veränderung der Rollenverteilung und Verantwortlichkeiten durch Automatisierung von APERAK-Nachrichten

Die zunehmende Automatisierung von APERAK-Nachrichten (Application Error and Acknowledgement), insbesondere durch KI-gestützte Fehlererkennung, führt zu einer grundlegenden Verschiebung der Rollen, Prozesse und Verantwortlichkeiten im Eskalationsmanagement zwischen Netzbetreibern (NB), Lieferanten (LF) und Messstellenbetreibern (MSB). Diese Entwicklung erfordert eine Neujustierung der regulatorischen Rahmenbedingungen, um Effizienzgewinne zu sichern, Haftungsrisiken zu minimieren und die Interoperabilität der Marktakteure zu gewährleisten.

1. Auswirkungen auf die Rollenverteilung

a) Netzbetreiber (NB)

• Verlagerung von manueller Prüfung zu Überwachung und Steuerung Durch KI-gestützte APERAK-Verarbeitung entfällt ein Großteil der manuellen Fehlerprüfung. Der NB wird stattdessen zum Prozesskoordinator, der:

  • Automatisierte Eskalationspfade definiert (z. B. Priorisierung kritischer Fehler wie falsche Zählpunktzuordnungen).
  • KI-Entscheidungen validiert (z. B. bei False Positives/Negatives in der Fehlererkennung).
  • Schnittstellen zu anderen Systemen (z. B. Marktkommunikation, ERP) überwacht, um Datenkonsistenz sicherzustellen.

• Erweiterte Verantwortung für Systemstabilität Da automatisierte APERAK-Nachrichten in Echtzeit verarbeitet werden, steigt die Haftung für Systemausfälle oder fehlerhafte KI-Entscheidungen. Der NB muss:

  • Redundante Kontrollmechanismen implementieren (z. B. menschliche Freigabe bei Hochrisiko-Fehlern).
  • Transparenz über KI-Entscheidungen herstellen (z. B. durch Log-Protokolle oder Explainable AI).

b) Lieferanten (LF)

• Reduzierte Reaktionszeiten, erhöhte Sorgfaltspflicht Automatisierte APERAK-Nachrichten verkürzen die Eskalationsfristen (z. B. von 24 auf 4 Stunden bei kritischen Fehlern). Der LF muss:

  • Eigene KI-Systeme einsetzen, um Fehlerursachen schneller zu identifizieren (z. B. Abgleich mit Vertragsdaten).
  • Proaktive Fehlervermeidung betreiben (z. B. durch Plausibilitätsprüfungen vor Datenübermittlung).
  • Automatisierte Korrekturprozesse etablieren (z. B. Rückweisung fehlerhafter Abrechnungsdaten mit Begründung).

• Verstärkte Zusammenarbeit mit MSB Da viele APERAK-Fehler auf Messdaten oder Zählpunktzuordnungen zurückgehen, muss der LF enger mit dem MSB kooperieren, z. B. durch:

  • Gemeinsame Fehlerdatenbanken (z. B. für wiederkehrende Plausibilitätsfehler).
  • Automatisierte Workflows zur Klärung von Messwertabweichungen.

c) Messstellenbetreiber (MSB)

• Von reaktiver zu präventiver Fehlerbehebung Der MSB wird durch automatisierte APERAK-Nachrichten früher in den Eskalationsprozess eingebunden, z. B. bei:

  • Fehlerhaften Zählerständen (z. B. durch KI-Erkennung von Ausreißern).
  • Geräteausfällen (z. B. durch Predictive Maintenance).
  • Falschen Zählpunktzuordnungen (z. B. durch Abgleich mit Stammdaten).

  Der MSB muss:

  • Echtzeit-Monitoring der Messinfrastruktur einführen (z. B. durch IoT-Sensoren).
  • Automatisierte Korrekturprozesse für Standardfehler (z. B. Neustart von Smart Metern) etablieren.
  • Datenqualitätsmetriken definieren (z. B. maximale Fehlerrate pro Zählpunkt).

2. Regulatorische Anpassungsbedarfe

Die Automatisierung von APERAK-Nachrichten erfordert Anpassungen in drei zentralen Bereichen:

a) Haftungsregelungen

• Klare Zuweisung von Verantwortlichkeiten bei KI-Fehlern Aktuell fehlen rechtliche Leitlinien, wer bei fehlerhaften KI-Entscheidungen haftet (z. B. wenn ein NB eine falsche APERAK-Nachricht generiert und der LF dadurch Umsatzverluste erleidet).

  • Lösungsvorschlag:
    • Beweislastumkehr bei nachweislich fehlerhafter KI (z. B. durch Audit-Trails).
    • Haftungsausschluss für KI-Entscheidungen, die auf korrekten Eingangsdaten basieren (z. B. wenn der LF fehlerhafte Daten liefert).

• Definition von "kritischen Fehlern" Nicht alle APERAK-Fehler erfordern eine Eskalation. Eine regulatorische Klassifizierung (z. B. nach Schweregrad) wäre sinnvoll, um:

  • Automatisierte Korrekturen für Bagatellfehler zu ermöglichen.
  • Manuelle Prüfung für Hochrisiko-Fehler (z. B. falsche Netznutzungsabrechnung) vorzuschreiben.

b) Prozessstandards und Interoperabilität

• Vereinheitlichung der KI-Trainingsdaten KI-Systeme der Marktakteure müssen auf identischen Datenbasen trainiert werden, um konsistente Fehlererkennung zu gewährleisten.

  • Lösungsvorschlag:
    • Zentrale Fehlerdatenbank (z. B. bei der BNetzA), die anonymisierte APERAK-Fehler sammelt und für KI-Training bereitstellt.
    • Mindeststandards für KI-Modelle (z. B. Genauigkeitsanforderungen für Fehlerklassifizierung).

• Automatisierte Schnittstellen (APIs) Die Kommunikation zwischen NB, LF und MSB muss vollständig digitalisiert werden, z. B. durch:

  • Standardisierte REST-APIs für APERAK-Nachrichten (analog zu GPKE).
  • Echtzeit-Datenabgleich (z. B. über Blockchain für kritische Transaktionen).

c) Transparenz und Compliance

• Nachweispflichten für KI-Entscheidungen Marktakteure müssen dokumentieren, wie KI-Systeme APERAK-Fehler erkennen und priorisieren.

  • Lösungsvorschlag:
    • Audit-Pflicht für KI-Modelle (z. B. jährliche Prüfung durch unabhängige Stellen).
    • Erklärbare KI (XAI) für kritische Entscheidungen (z. B. warum ein Fehler als "hochprior" eingestuft wurde).

• Anpassung der Marktregeln (MaBiS, GPKE, WiM) Die bestehenden Regelwerke (z. B. MaBiS für Messwesen, GPKE für Lieferantenwechsel) müssen um automatisierte Eskalationspfade ergänzt werden, z. B.:

  • Fristen für KI-gestützte Fehlerbehebung (z. B. 2 Stunden für kritische Fehler).
  • Automatisierte Sanktionen bei Nichteinhaltung (z. B. Strafzahlungen bei wiederholten Fehlern).

3. Fazit und Handlungsempfehlungen

Die Automatisierung von APERAK-Nachrichten führt zu effizienteren Prozessen, erfordert aber klare regulatorische Leitplanken, um:

1. Haftungsrisiken zu minimieren (z. B. durch standardisierte KI-Audits).
2. Datenqualität sicherzustellen (z. B. durch zentrale Fehlerdatenbanken).
3. Interoperabilität zu gewährleisten (z. B. durch API-Standards).

Empfohlene Maßnahmen:

• BNetzA/BMWK: Erarbeitung eines Leitfadens für KI in der Marktkommunikation mit Haftungsregeln und Mindeststandards.
• BDEW/VKU: Entwicklung branchenweiter KI-Trainingsdaten für APERAK-Fehler.
• Gesetzgeber: Anpassung der MaBiS/GPKE um automatisierte Eskalationsprozesse.

Ohne diese Anpassungen drohen Reibungsverluste durch inkompatible Systeme, Rechtunsicherheit bei KI-Entscheidungen und Ineffizienzen durch manuelle Nacharbeiten. Eine proaktive Regulierung ist daher essenziell, um die Vorteile der Automatisierung voll auszuschöpfen.