Künstliche Intelligenz (KI) ist längst kein reiner Hype mehr – vielmehr entwickelt sich die Technologie zum Betriebssystem der Energiewirtschaft. Während auf Konferenzen noch über Use Cases diskutiert wird, entsteht parallel dazu eine Realität, in der KI-Anwendungen Stromnetze in Echtzeit steuern, Millionen dezentraler Anlagen koordinieren und neue Grossverbraucher wie Rechenzentren innerhalb von Millisekunden in das System integrieren.
Gleichzeitig wächst der Druck: Der weltweite Energiebedarf von Rechenzentren und KI-Anwendungen wird sich bis 2030 voraussichtlich verdoppeln. In Europa allein könnte der Bedarf künftig bis zu fünf Prozent des Stromverbrauchs ausmachen. Für Energieunternehmen bedeutet dies, dass KI nicht nur ein Instrument zur Effizienzsteigerung ist: KI wird selbst zum Treiber für neue Lasten, Geschäftsmodelle und regulatorische Fragen.
Wie können KI-Anwendungen Unternehmen unter diesen Umständen unterstützen? Und warum fällt es vielen Betrieben so schwer, das Potenzial von KI voll auszuschöpfen? Um diese Fragen zu beantworten, haben wir drei Perspektiven zusammengetragen: Diejenige von Professor Dr. Marko Sarstedt von der Ludwig-Maximilians-Universität, Inhaber des Lehrstuhls für Marketing und einer der führenden Forscher zum sogenannten ‘Attitude-Behavior Gap’ bei datengestützten Entscheidungen; diejenige von Claudia Schulze, die als Global Lead für KI bei der Beratungsfirma Eraneos Energieunternehmen bei der praktischen Umsetzung von KI-Modellen unterstützt; sowie diejenige von Felix Schwerin, der seit über 20 Jahren Energieversorger bei der Transformation begleitet und bei Eraneos den Bereich Energieindustrie leitet.
Viele glauben an KI – doch nur wenige bauen ihre Energiesysteme darauf auf.
Frage: Wenn KI eine so zentrale Rolle spielt, warum erfolgt dann in vielen Unternehmen ihre Einführung nach wie vor zögerlich?
Dr. Marko Sarstedt:
„Wir beobachten einen ‘Attitude-Behavior Gap 2.0’: In Strategiepapieren wird KI als Kern der zukünftigen Wertschöpfung identifiziert, aber Investitionsentscheidungen orientieren sich oft noch an der Logik des letzten Jahrzehnts. In zehn Jahren wird der Unterschied zwischen Unternehmen, die KI als Experiment betrachten, und solchen, die ihr Systemdesign darauf ausrichten, existenziell sein – ähnlich wie beim Wandel von Nokia zu Smartphone-Ökosystemen.“
Claudia Schulze:
„Technisch wird KI in fünf bis zehn Jahren eine Commodity sein. Der Engpass wird sich dann auf die Bereiche Datenqualität, Integrationsfähigkeit und Governance verlagern. Energieversorger, die heute keine konsistenten, domainorientierten Datenmodelle aufbauen, werden im Jahr 2030 Schwierigkeiten haben, gleichzeitig regulatorische Anforderungen, autonomes Netzmanagement und neue Geschäftsmodelle zu bewältigen.“
Felix Schwerin:
„Wir beobachten, dass viele Energieversorger Effizienzsteigerungen im einstelligen Prozentbereich anstreben. Die eigentliche Frage lautet jedoch: Wer hat den Mut, ein Zielbetriebsmodell zu definieren, bei dem künftig 70 Prozent der operativen Entscheidungen mit Unterstützung durch KI getroffen werden – von der Netzdisposition bis hin zur Kundeninteraktion?“
Das Management von Energiesystemen wird ohne KI nicht mehr möglich sein
Frage: Wo liegen die grössten Chancen – und Notwendigkeiten – für KI im Energiesystem der 2030er-Jahre?
Felix Schwerin:
„Bis Mitte der 2030er-Jahre werden wir hunderte Millionen dezentraler Energieerzeuger, Speicher und steuerbarer Verbraucher sehen – von Photovoltaik-Dachanlagen und Heim-Akkus bis hin zu Elektrofahrzeugen im Vehicle-to-Grid-Betrieb. Die Anzahl möglicher Systemzustände explodiert, und traditionelle Planungs- und Dispatching-Ansätze stossen an physikalische und organisatorische Grenzen. KI-basierte Steuerung wird kein ‘Nice-to-have’ mehr sein, sondern eine Voraussetzung, um die Versorgungssicherheit bei einem hohen Anteil an erneuerbaren Energien überhaupt gewährleisten zu können.“
Claudia Schulze:
„Kurzfristig sehen wir weiterhin starke Auswirkungen auf Prognosen, Wartung und Portfoliomanagement. Der nächste Sprung erfolgt, wenn diese Modelle in geschlossene Regelkreise übergehen: autonome Netzsegmente, die den Stromfluss unabhängig optimieren; virtuelle Kraftwerke, die in Echtzeit auf Markt- und Wetterdaten reagieren; ein Betriebsmanagement, das Wartungsfenster dynamisch plant, weil Ausfallwahrscheinlichkeiten ständig neu bewertet werden.“
Dr. Marko Sarstedt:
„Dies wird auch die Rolle des Menschen verändern. In vielen Leitstellen und Handelsabteilungen wird sich die Arbeit von operativen Entscheidungen hin zu Überwachung, Szenario-Bewertung und Steuerung verlagern. Unternehmen, die nicht damit anfangen, ihre Kompetenzen und Schulungen anzupassen, werden in zehn Jahren mit einem erheblichen Skill-Gap konfrontiert sein.“
Weshalb viele KI-Programme in der Vergangenheit stecken bleiben
Frage: Warum verharren viele Energieunternehmen trotz der klar erkennbaren datengetriebenen Zukunft im Pilotmodus?
Claudia Schulze:
„Viele Initiativen folgten einer klassischen ‘IT-Projekt-Logik’: Ein Modell wird erstellt und ein Business Case aufgezeigt. Anschliessend hofft man, dass das Unternehmen das Modell übernimmt. Für ein zunehmend von KI gesteuertes Energiesystem brauchen wir jedoch eine Architektur- und eine Investitionslogik, die Jahrzehnte überspannt – ähnlich wie beim Netzausbau. Dazu gehören unter anderem Datenprodukte, MLOps-Plattformen (Machine Learning Operations) und standardisierte Schnittstellen, die auch in fünf oder zehn Jahren noch funktionsfähig sind.“
Dr. Marko Sarstedt:
„Solange KI zudem als Add-on verstanden wird, dominiert die Risikoaversion. Unternehmensleitungen erkennen zwar Reputations- und regulatorische Risiken, unterschätzen jedoch zugleich die Risiken, die Untätigkeit mit sich bringt.“
Felix Schwerin:
„Um diesen Kreislauf zu durchbrechen, müssen Unternehmen bewusst eine KI-Vision für 2030 festlegen: Welche Teile des Netzmanagements werden automatisiert? Wie funktioniert eine vollständig digitalisierte Kundeninteraktion? Welche Bereiche des Asset-Lifecycle-Managements werden durch prädiktive Modelle gesteuert? Daraus leiten Unternehmen Roadmaps, Investitionspläne und Organisationskonzepte ab – wobei KI nicht als Innovationsbudget, sondern als Kernkomponente der Infrastrukturstrategie behandelt wird. Dies verschiebt den Planungshorizont weit über das nächste Pilotprojekt hinaus.“
KI ist bereit. Entscheidend ist, ob Unternehmen es auch sind.
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Einzigartige Rahmenbedingungen – und einzigartige Chancen
Frage: Was bedeutet dieser Wandel konkret für eine stark regulierte, sicherheitskritische Branche wie die Energiewirtschaft?
Felix Schwerin:
„Die Regulierung wird sich von der nachträglichen Genehmigung einzelner Projekte hin zur aktiven Gestaltung des KI-basierten Systemmanagements verlagern. Erste Diskussionen über KI-Standards für kritische Infrastrukturen und das EU-Gesetz zur Künstlichen Intelligenz (EU AI Act) deuten darauf hin, dass Zulassungsverfahren, Audit-Trails und Echtzeit-Monitoring von Algorithmen bis in die 2030er Jahre ebenso selbstverständlich sein werden wie heute die Berechnungen zur Netzsicherheit.“
Claudia Schulze:
„Gleichzeitig besitzen Energieunternehmen dank der hohen Verfügbarkeit strukturierter Mess-, Last- und Marktdaten einen erheblichen Vorteil. Unternehmen, die diese Daten frühzeitig als strategischen Vorteil betrachten – einschliesslich synthetischer Daten für seltene Extremereignisse –, können robuste KI-Modelle entwickeln, mit denen sich Netzstörungen, extreme Wetterereignisse oder Engpässe auf den Märkten simulieren lassen, bevor sie eintreten.“
Dr. Marko Sarstedt:
„Dies könnte auch zu einem neuen Compliance-Verständnis führen: Nicht nur ‘Dürfen wir das tun?’, sondern ‘Sind wir verpflichtet, die verfügbaren Informationen zu nutzen, um Systemrisiken zu reduzieren?’. Sobald autonome Netze nachweislich Ausfälle und Emissionen signifikant reduzieren, werden Fragen aufkommen, warum der Einsatz von KI vernachlässigt wurde.“
Technologie, Vertrauen und neue Vorbilder
Frage: Was müssen Organisationen in den kommenden Jahren grundlegend ändern, wenn die Technologie einmal beherrschbar ist?
Claudia Schulze:
„Wir werden eine neue Generation von Betriebsmodellen sehen, in denen KI-Entscheidungen zunächst parallel zu menschlichen Entscheidungen getroffen werden. Anschliessend entscheidet KI schrittweise mit und handelt schliesslich innerhalb festgelegter Grenzen autonom. Transparente Modelle, nachvollziehbare Prognosen und klar definierte Eskalationspfade sind dafür von entscheidender Bedeutung – andernfalls schwindet die Akzeptanz, insbesondere in sicherheitskritischen Bereichen.“
Dr. Marko Sarstedt:
„Untersuchungen zeigen, dass Menschen Algorithmen akzeptieren, wenn sie deren Stärken und Grenzen verstehen und wenn Feedbackmechanismen vorhanden sind. Erfolgreiche Unternehmen integrieren KI daher nicht als ‘Black Box’, sondern als Kooperationspartner: mit Schulungen, die es den Mitarbeitern ermöglichen, Modellentscheidungen zu hinterfragen, zu verbessern und so Vertrauen aufzubauen.“
Felix Schwerin:
„Kulturell bedeutet dies eine Abkehr von einer isolierten Arbeitsweise bei der gilt ‘Fachabteilungen vs. IT’, hin zu produktorientierten Teams, die aus Datenwissenschaftlern, Netz- oder Vertriebsingenieuren sowie Spezialisten für regulatorische Fragen bestehen. In zehn Jahren werden diejenigen Energieversorger am sichtbarsten erfolgreich sein, die nicht punktuell KI-Kompetenzen neu einstellen, sondern sie in die DNA des Unternehmens integrieren.“
2035: Wie könnte ein ausgereiftes, KI-orientiertes Energieunternehmen aussehen?
Frage: Wenn wir 10 bis 15 Jahre in die Zukunft schauen – wie könnte ein typisches Szenario aussehen?
Claudia Schulze:
„Viele Prozesse werden nicht mehr als ‘KI-Anwendungsfälle’ wahrgenommen, sondern als normale Geschäftsabläufe: Netzleitstellen arbeiten mit digitalen Zwillingen, die jede Topologie-Änderung und jeden Grossverbraucher wie beispielsweise Rechenzentren, in Echtzeit simulieren. Generative KI erstellt automatisch Betriebsanweisungen, Berichte, Wartungspläne oder behördliche Meldungen – Menschen greifen nur bei Ausnahmen, Grenzfällen und strategischen Entscheidungen ein.“
Felix Schwerin:
„Wir werden einen Energiemarkt erleben, auf dem KI sowohl das Angebot als auch die Nachfrage prägt: Auf der einen Seite intelligente Rechenzentren mit dynamischer Lastverlagerung. Auf der anderen Seite Haushalte und Industriekunden, deren Flexibilität automatisch in die Portfolios integriert wird. Der Wettbewerbsvorteil wird dann weniger von einzelnen Algorithmen abhängen, sondern vielmehr von der Fähigkeit, Ökosysteme aus Partnern, Daten und Plattformen aufzubauen.“
Dr. Marko Sarstedt:
„Vielleicht hat sich der ‘Attidude-Behaviour-Gap’ bis dahin etwas reduziert – nicht, weil die Menschen stärker ‘an KI glauben’, sondern weil sie täglich erleben, dass ein KI-gestütztes System stabiler, effizienter und nachhaltiger läuft als das bisherige. Die spannende Frage wird dann lauten: Wie gestalten wir die nächste Stufe der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI, jenseits reiner Automatisierung?“
Die Energiewirtschaft steht an einem Wendepunkt: In den nächsten zehn Jahren entscheidet sich, ob KI vor allem ein Thema für Hochglanzpräsentationen bleibt – oder ob sie zum unsichtbaren Nervensystem eines überwiegend auf erneuerbaren Energien basierenden Energiesystems wird. Unternehmen, die heute Datenfundamente, MLOps-Plattformen, Governance-Mechanismen und die richtigen Kompetenzen aufbauen, schaffen die Basis für das kommende Jahrzehnt. Bis 2035 wird KI nicht nur die Effizienz steigern, sondern auch eine zentrale Rolle für Versorgungssicherheit, Klimaziele und völlig neue Geschäftsmodelle spielen.
