Zukunft der Energiewirtschaft: Wie KI die Branche transformieren kann

Die sinkenden Margen, die hohe Wettbewerbsintensität und die steigenden Kundenanforderungen stellen weitere Herausforderungen dar, insbesondere für den Vertriebsbereich. Kunden erwarten zunehmend personalisierte und digitale Lösungen, die ihren individuellen Bedürfnissen entsprechen. Dies erfordert von den Energieversorgern, dass sie innovative und flexible Produkte entwickeln, die gleichzeitig standardisiert bereitgestellt werden können.

Potenzial und Vorteile von KI in der Energiewirtschaft

KI bietet in der Energiewirtschaft zahlreiche Potenziale und Vorteile, die sowohl die betriebliche Effizienz als auch die Kundenzufriedenheit erheblich steigern können. Energieversorger erwarten durch den Einsatz von KI mehr Wettbewerbsvorteile durch Innovation, genauere Prognosen und bessere Integration von Flexibilitäten (zum Beispiel Batteriespeicher). Der Bedarf an KI-basierten Lösungen wird dabei auch durch die Geschwindigkeit der verbraucherseitigen Änderungen getrieben, wie beispielsweise den Ausbau von Wärmepumpen und die zunehmende Elektromobilität. KI ermöglicht es in diesem Zusammenhang, das Verhalten einer großen Kundenzahl zu analysieren und daraus Prognosen abzuleiten, um entsprechend schnell und flexibel reagieren können.

Denn ein Vorteil von KI liegt in ihrer Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge auf der Basis großer Datenmengen aufzuzeigen. Dies ermöglicht zum Beispiel präzisere Strompreisprognosen, die im Handel verwendet werden können. Durch kontinuierliches Training der KI-basierten Algorithmen können sich diese an die Gegebenheiten im Bereich der Erzeugung, des internationalen Stromaustauschs oder Änderungen auf der Verbrauchsseite anpassen, was zu einer signifikanten Wertsteigerung des erzeugten beziehungsweise angebotenen Stroms führen kann.

KI kann auch als Werkzeug zur Umsetzung neuer Geschäftsmodelle eigesetzt werden, was zu einem Innovationsvorteil führen kann. Insbesondere im Vertrieb eröffnen sich große Potenziale, da digitale Produkte entwickelt werden können, die die Implikationen der Energiewende zum Vorteil für die Kunden im Alltag transformieren. Lernfähige Lösungen können die notwendigen energiewendebedingten Änderungen rascher und sicherer umsetzen und standardisierte Produkte schaffen, die sich an die Kundenanforderungen anpassen.

Insgesamt bietet die Anwendung von KI in der Energiewirtschaft viel Potenzial entlang der gesamten energiewirtschaftlichen Wertschöpfungskette. Effizienzsteigerung, Erhöhung der Versorgungssicherheit und Steigerung der Kundenzufriedenheit sind nur einige der vielen Vorteile, die durch den Einsatz von KI realisiert werden können.

Use Cases von KI in der Energiewirtschaft

Folgende Beispiele für Use Cases von KI in der Energiewirtschaft gibt es:

• Anlagenwartung: Neben langfristig geplanten Wartungsarbeiten sind bei unvorhersehbaren Anlagenausfällen auch kurzfristige notwendig. Solche spontanen Ausfälle und Wartungsarbeiten stören den operativen Betrieb und binden Ressourcen. Der Einsatz von „Predictive Maintenance“ in der Energiewirtschaft verbessert die Energieversorgung der Zukunft, indem unvorhersehbare Ausfälle durch Sensorüberwachung minimiert werden.
• Netzbetrieb: Bei Netzengpässen müssen Erzeugungsanlagen gegebenenfalls temporär abgeschaltet werden, um die Netzstabilität zu gewährleisten. Durch den Einsatz von KI-basierten Algorithmen können Schalthandlungen schneller erfolgen und zudem potenzielle Risiken früher erkannt werden, sodass weniger Abschaltungen nötig sind.
• Kundenservice: Im Kundenservice kann es aufgrund von Missverständnissen und fehlenden Informationen zu einer längeren Bearbeitungsdauer und somit einer Unzufriedenheit der Kunden kommen. Durch eine automatische Extraktion der Beschwerdegründe mittels Natural Language Processing und Intent Recognition kann der Kundenservice zielgerichteter arbeiten und gegebenenfalls dem Kunden einen spezialisierten Mitarbeiter zuordnen, sodass die Kundenzufriedenheit insgesamt erhöht wird.
• Flächenmanagement: Sowohl im Netzbereich aus auch im Bereich der erneuerbaren Erzeugungen ist die Eruierung und Evaluierung geeigneter Flächen von Bedeutung. KI-basierte Lösungen können zum Beispiel anhand von Datenanalysen die Entwicklung der Vegetation abschätzen, die die Stromleitungen beeinträchtigen kann, oder durch die automatisierte Analyse von Satelliten- und Drohnenbildern die Inspektion der Netzanlagen vereinfachen. Zudem können Bildanalysen für das Finden geeigneter Flächen zur Vermarktung von Erzeugungsanlagen für erneuerbare Energien genutzt werden.
• E-Ladeinfrastruktur: Die Auswahl attraktiver Standorte ist im Rahmen des Ausbaus der E-Ladeinfrastruktur von wesentlicher Bedeutung. Durch den Einsatz KI-gestützter Prognosen kann das potenzielle Ladeverhalten der Kunden von verschiedenen Standorten verglichen werden und somit die Standortauswahl vereinfachen. Zudem können auch die Implikationen für das örtliche Stromnetz analysiert werden.

Konzeptionelle Überlegungen zur Implementierung von KI

Die Implementierung von KI-Lösungen erfordert eine sorgfältige strategische Planung, um nachhaltigen Wert zu schaffen. Eine durchdachte KI-Strategie für Energieversorger ist essenziell, um die effiziente Energieversorgung und die Transformation der Energiewirtschaft voranzutreiben. Sie sollte zudem eng mit der Unternehmens- und Informationstechnologiestrategie verzahnt sein und vom Management entsprechend unterstützt werden. Ein wichtiger erster Schritt ist die Entwicklung einer KI-Strategie, die eine KI-Roadmap und klare Zieldefinitionen für das Unternehmen beinhaltet. Investitionen in KI-Lösungen sollten grundsätzlich auf der Basis eines klaren Verständnisses der angestrebten Use Cases erfolgen. Eine KI-Roadmap kann helfen, überdimensionierte beziehungsweise wertvernichtende Investitionen zu vermeiden.

Unternehmen sollten sich die Frage stellen, in welchen Bereichen der Einsatz von KI sinnvoll ist. KI kann zum Beispiel besonders nützlich sein, wenn es viele messbare Datenpunkte gibt oder wenn die Fragestellung derart komplex ist, dass sie für Menschen schwer handhabbar wird. Auch bei der Optimierung bereits automatisierter Prozesse und Aufgaben, die intuitive menschliche Fähigkeiten wie Hören, Sehen und Sprechen erfordern, kann KI von Vorteil sein.

Die erfolgreiche Implementierung von KI erfordert nicht nur technische Expertise, sondern auch eine entsprechende Umgestaltung der Aufbau- und Ablauforganisation. Der Aufbau einer KI-Fachabteilung/eines „Center of Excellence“ kann beispielsweise helfen, übergreifende Aufgaben zentral durchzuführen und Effizienzen zu nutzen. Ein spezifisches, klar fokussiertes Change-Management ist ebenfalls notwendig, um mit den Herausforderungen des kulturellen Wandels umzugehen und die Mitarbeitenden kontinuierlich weiterzubilden.

Unternehmen sollten des Weiteren insbesondere sicherstellen, dass sie über die notwendigen technischen Rahmenbedingungen (insbesondere Datenqualität und -infrastruktur) und das erforderliche Know-how (intern/extern) verfügen, um KI-Lösungen erfolgreich zu entwickeln und zu implementieren. Sie müssen jedoch bereit sein, signifikante Errichtungsinvestition für die nötige Infrastruktur zu tätigen, und zudem sicherstellen, dass sie über die notwendigen Mittel verfügen, um die Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen nachhaltig zu finanzieren.

Bei der Implementierung von KI dürfen die rechtlichen und ethischen Aspekte nicht vernachlässigt werden. In diesem Zusammenhang ist insbesondere das EU-Gesetz zur KI („EU Artificial Intelligence Act“) zu erwähnen. Zudem müssen Unternehmen auch die internen Governance- und Risikomanagementstrukturen im Hinblick auf KI überdenken und anpassen.

Insgesamt ist ein ganzheitlicher Ansatz für eine erfolgreiche KI-Umsetzung unabdingbar. Dadurch kann sichergestellt werden, dass Unternehmen durch den Einsatz von KI-Lösungen eine messbare Wertsteigerung erreichen.