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<\/p>\nDie Entwicklung im Bereich k\u00fcnstlicher Intelligenz verl\u00e4uft rasant und er\u00f6ffnet branchen\u00fcbergreifend neue M\u00f6glichkeiten. F\u00fcr die Energiebranche ergeben sich daraus spezifische Anwendungsfelder beispielsweise die Automatisierung der Kundenbetreuung, KI-unterst\u00fctztes Pricing oder die Optimierung von Netzen. Der Mehrwert entsteht jedoch nicht automatisch. Er setzt eine geeignete Organisationsstruktur klare Prozesse, sinnvolle Systeme, geeignete Daten und konkrete Ziele voraus.<\/p>\n
Vielen Unternehmen fehlt noch ein klares Bild davon, welche Use Cases tats\u00e4chlich einen Mehrwert schaffen und welche nur wegen des reinen KI-Hypes implementiert werden. Oft werden einzelne L\u00f6sungen entwickelt, weil die Technologie verf\u00fcgbar ist oder Teams eine besondere Affinit\u00e4t zu ihr haben. Das kann sinnvoll sein, wenn daraus ein integrierter Anwendungsfall entsteht. Problematisch wird es, wenn KI lediglich als \u00dcbergangsl\u00f6sung f\u00fcr bestehende System- und Prozessbr\u00fcche eingesetzt wird, etwa um Defizite in Data-Management-Prozessen nachtr\u00e4glich auszugleichen.<\/p>\n
F\u00fcr eine nachhaltige Nutzung braucht es deshalb eine klare Governance, die den Umgang mit Daten und KI, die Wirtschaftlichkeitsbewertung und die Verantwortlichkeiten regelt.<\/p>\n
Durch k\u00fcnstliche Intelligenz k\u00f6nnen erhebliche Potentiale zur Kostensenkung, Effizienzsteigerung und der Integration von erneuerbaren Energien gehoben werden. Gleichzeitig k\u00f6nnen Faktoren, die den KI-Einsatz hemmen, schnell zum Wettbewerbsnachteil werden. Fehlen geeignete Datenzug\u00e4nge, sind die Daten von unzureichender Qualit\u00e4t oder die Systeme nicht ausreichend interoperabel, l\u00e4sst sich KI nur eingeschr\u00e4nkt nutzen. Auch eine ungeeignete Organisationsstruktur, oder fehlende Infrastruktur und Kompetenzen bremsen die Umsetzung. Energieversorger riskieren dadurch, gegen\u00fcber digital besser aufgestellten Wettbewerbern zur\u00fcckzufallen. Hier entscheidet nicht allein die technologische Entwicklung \u00fcber den k\u00fcnftigen Nutzen von KI, sondern auch die F\u00e4higkeit der Unternehmen, geeignete Daten, Prozesse und Kompetenzen bereitzustellen.<\/p>\n
Hinzu kommt, dass die schnelle Entwicklung der Technologie und der Modelle dazu f\u00fchrt, dass ein starker und wechselnder Wettbewerb zwischen Modellen, Plattformen und Anbietern entsteht. Momentan ist das Pricing von KI-Anwendungen noch sehr volatil und das leistungsf\u00e4higste Modell wechselt h\u00e4ufig. Zus\u00e4tzlich k\u00f6nnen hohe Anfangsinvestitionen und das aufwendige Training der Modelle die Anbieterabh\u00e4ngigkeit erh\u00f6hen. Aus einzelnen Chatbot-Anfragen werden eingebettete Assistenten, automatisierte Workflows und agentische Anwendungen.<\/p>\n
F\u00fcr EVUs steigt damit der Bedarf an einer Architektur, die unterschiedliche Modelle anbinden kann und die Use Cases nicht dauerhaft an einen Anbieter bindet. H\u00e4ufig sind je nach Anwendungsfall unterschiedliche Modelle geeignet. An eine Anwendung zur automatisierten Kundenkommunikation werden andere Anforderungen als an eine KI-unterst\u00fctze Counterparty Risk Bewertung gestellt. Entscheidend sind unter anderem Genauigkeit, Sicherheit, Kosten, Aktualit\u00e4t und Erkl\u00e4rbarkeit der Modelle.<\/p>\n
Parallel gewinnt auch der regulatorische Rahmen an Bedeutung. Der AI Act stellt, abh\u00e4ngig vom Risiko des jeweiligen Systems, Anforderungen an Datenqualit\u00e4t, Dokumentation, Protokollierung und menschliche Aufsicht. Data Act und Data Governance Act regeln erg\u00e4nzend den Zugang zu Daten sowie deren vertrauensw\u00fcrdigen Austausch.<\/p>\n
Vor dem Hintergrund dieser Entwicklung sind in vielen EVU historisch gewachsene und heterogene IT-Landschaften problematisch. Unterschiedliche Systeme und Datenformate sowie unklare Verantwortlichkeiten erschweren die Nutzung von Daten. H\u00e4ufig liegen Daten nur aggregiert vor, werden nicht dauerhaft gespeichert oder versioniert und sind inkonsistent. Ihre Aktualit\u00e4t und Herkunft sind dadurch nur schwer nachvollziehbar.<\/p>\n
Parallel zeigt sich bei der Suche nach geeigneten Use Cases ein weiteres Problem: Es werden zahlreiche Einzelinitiativen gestartet, parallele L\u00f6sungen entwickelt und doppelte Schnittstellen geschaffen. H\u00e4ufig fehlen dabei durchdachte Business Cases und eine \u00fcbergreifende Priorisierung. Die Nutzung von Tokens wird teurer, w\u00e4hrend gleichzeitig leistungsf\u00e4hige Modelle nicht immer zielgerichtet eingesetzt werden. Zudem werden Workflows an einzelnen Stellen doppelt oder wenig wirksam automatisiert. Statt einer abgestimmten Entwicklung entsteht so ein schwer steuerbares Nebeneinander von L\u00f6sungen, Kosten und Verantwortlichkeiten.<\/p>\n
Problematisch wird es insbesondere dann, wenn KI nicht f\u00fcr einen eigenst\u00e4ndigen Wertbeitrag eingesetzt wird, sondern bestehende System- und Prozessbr\u00fcche nachtr\u00e4glich ausgleichen soll. In diesem Fall dient KI lediglich als tempor\u00e4re L\u00f6sung f\u00fcr Probleme, die zuvor durch unzureichend gestaltete Prozesse oder ein nicht ausreichend etabliertes Data Management entstanden sind. Genau hier setzt Data und KI Governance im Zusammenspiel mit einem klaren Prozessmanagement an: Sie schafft klare Regeln f\u00fcr den Umgang mit Daten und KI und verbindet diese mit eindeutigen Verantwortlichkeiten.<\/p>\n
Der Aufbau von Data und KI Governance ist kein einmaliger Projektschritt, sondern ein abgestimmtes Vorgehen. Dabei greifen strategische, fachliche, technische und regulatorische Entscheidungen ineinander: von der Definition des Zielbilds und der Verankerung in der IT-Strategie \u00fcber die Erfassung, Priorisierung und Entwicklung geeigneter Use Cases bis hin zu deren Monitoring. Das folgende Vorgehensmodell gibt einen \u00dcberblick \u00fcber die wichtigsten Bausteine.<\/p>\n
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Zun\u00e4chst gilt es auf der strategischen Ebene, ein klares und konsistentes Zielbild zu definieren und den Beitrag von Daten und KI zu den Unternehmenszielen festzulegen. Darauf aufbauend wird die IT-Strategie ausgerichtet. Sie soll die technischen und organisatorischen Voraussetzungen f\u00fcr die Umsetzung schaffen. So entsteht ein verbindlicher Rahmen f\u00fcr Investitionen, Entscheidungen und die weitere Entwicklung des Portfolios. Au\u00dferdem werden fr\u00fchzeitig verschiedene Rollen und Verantwortlichkeiten etabliert. Dazu geh\u00f6ren ein zentrales Steuerungsgremium, die Fachbereiche, Data Owner, IT- und Plattformteams sowie die Bereiche Datenschutz, Recht und Informationssicherheit. Wichtig ist, dass ein verantwortungsvoller Umgang mit KI von der F\u00fchrungsebene vorgelebt wird und gleichzeitig auch Ideen und Perspektiven j\u00fcngerer Mitarbeitender ber\u00fccksichtigt werden.<\/p>\n
Im laufendem Betrieb werden auf der operativen Ebene au\u00dferdem bereits bestehende Use Cases und Datenquellen erfasst und strukturiert dokumentiert. Sie bilden die Grundlage f\u00fcr die Bewertung und Priorisierung bestehender und geplanter Daten- und KI-Vorhaben. Die Auswahl erfolgt anhand von Wertbeitrag, Datenreife, Machbarkeit, Risiko, Integrationsaufwand und Betriebskosten.<\/p>\n
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Die ausgew\u00e4hlten Use Cases werden dann entwickelt und getestet sowie kontinuierlich weiterentwickelt. Im laufenden Betrieb m\u00fcssen Wirtschaftlichkeit und Risiken regelm\u00e4\u00dfig \u00fcberwacht und bei Bedarf neu bewertet werden. Auch der Nutzen sowie, falls erforderlich, der Verbrauch von Tokens sollten kontinuierlich kontrolliert werden. Die Governance-Arbeit endet somit nicht mit der Implementierung eines Use Cases, sondern begleitet dessen gesamten Lebenszyklus.<\/p>\n
Ein Governance-Programm schafft Transparenz \u00fcber das gesamte Daten- und KI-Portfolio und die notwendigen Entwicklungsschritte. Das EVU kann dadurch unterscheiden, welche Vorhaben bereits produktiv sind, welche noch erg\u00e4nzt werden sollten und welche zur\u00fcckgestellt oder beendet werden sollten. Erfahrungen aus vergangenen Projekten zeigen, wie wichtig klare Entscheidungen \u00fcber den Start, die Vorbereitung und die Skalierung von Initiativen sind, aber auch \u00fcber deren m\u00f6gliche Zur\u00fcckstellung oder Beendigung. Ebenso entscheidend sind die Zuordnung von Kosten zu Use Cases und Fachbereichen, die Wahl des jeweils passenden Modells sowie die Kontrolle des Token- und Credit-Verbrauchs.<\/p>\n
Ein wesentlicher Erfolgsfaktor f\u00fcr KI-Initiativen ist dabei nicht die m\u00f6glichst gro\u00dfe Zahl an Use Cases, sondern die Auswahl der richtigen. Jeder Use Case sollte in das \u00fcbergeordnete Wertsch\u00f6pfungsbild des Unternehmens einzahlen und einen nachvollziehbaren Beitrag zu den strategischen oder operativen Zielen leisten.<\/p>\n
Eine solide Governance schafft die Grundlage f\u00fcr steuerbare Wertsch\u00f6pfung. Sie erm\u00f6glicht sichere Datennutzung, kontrollierte Kosten, nachvollziehbare Entscheidungen und skalierbare KI-Anwendungen. So kann der \u00dcbergang vom unkoordinierten Use-Case-Wettlauf zu einem strukturierten und steuerbaren Portfolio gelingen.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":0,"template":"","categories":[],"class_list":["post-45230","article","type-article","status-publish","hentry"],"acf":[],"yoast_head":"\n