Herr Chmielnik, Sie beraten mit Aivisor KMU und die Energiebrache zum Thema Künstliche Intelligenz. Was ist die häufigste Frage, die Ihnen Unternehmen in diesem Zusammenhang stellen?
Die Anfragen sind sehr vielfältig. Die Unternehmen, mit denen ich spreche, haben Fragen, die sich von einfachen Automatisierungsprozessen bis hin zur Entwicklung eigener KI-Modelle erstrecken. Solche spezifischen Fragen stellen etwa ein Drittel aller Erstkontakte dar. Die Mehrheit, etwa zwei Drittel, sucht zunächst einen allgemeinen Überblick über die Möglichkeiten und Grenzen von KI in ihrem Betrieb. Oft entwickelt sich daraus schnell ein produktives Gespräch, in dem wir gemeinsam mit einem Team des Unternehmens an konkreten Anwendungsfällen arbeiten. In der Energiebranche stehen im Moment folgende Themen hoch im Kurs:
- die Verwendung von KI für Prognosen,
- die Implementierung von KI zur Verbesserung des Kundenservices und der Kommunikation,
- sowie den Einsatz von ChatGPT und ähnlichen Technologien im Marketing und Vertrieb.
Speziellere Fragestellungen der Branche betreffen zum Beispiel die Planung und Steuerung von Netzen, oder den Einsatz bei „Prosumern“. Außerdem stehen gerade Unternehmen der öffentlichen Hand und KRITIS-Unternehmen vor der Fragestellung der Ethik, des Datenschutzes und den rechtlichen Rahmenbedingungen.
Wie bewerten Sie aktuell die Umsetzung von KI in der Energiebranche?
In der Energiebranche, wie auch in anderen Sektoren, gibt es Unternehmen, die bereits vor dem Aufkommen von Technologien wie ChatGPT mit KI-Projekten experimentiert haben. Vor allem die Operations-/ Bilanzkreismanagement- und Handelsabteilungen sind nicht erst auf den Zug aufgesprungen, als generative KI-Modelle 2023 eine hohe mediale Aufmerksamkeit erlangten. Diese Entwicklungen haben jedoch maßgeblich dazu beigetragen, dass die Branche ihr Bewusstsein für die Potenziale von KI erweitert hat. Aktuell befinden sich viele Unternehmen noch in einer Phase der Orientierung, in der sie nach passenden KI-Anwendungsmöglichkeiten suchen. Die Zurückhaltung vieler Akteure ist vor allem auf zwei Faktoren zurückzuführen: zum einen auf negative Erfahrungen mit früheren Digitalisierungsinitiativen, insbesondere in Bezug auf Zeit- und Kostenüberschreitungen, und zum anderen auf eine gewisse Unsicherheit hinsichtlich der Chancen und Risiken, die KI mit sich bringt.
Wo sehen Sie den größten Handlungsbedarf bei Unternehmen, die KI verwenden?
Ein zentrales Anliegen meiner Beratungstätigkeit ist es, Führungskräfte darauf aufmerksam zu machen, dass die Implementierung von KI-Technologien strategisch von der Unternehmensspitze geleitet werden sollte. In der Praxis beobachte ich oft eine fragmentierte Landschaft von KI-Initiativen ohne eine einheitliche Strategie oder klare Richtlinien für den Einsatz von KI-Werkzeugen, was zu unkoordinierten und manchmal riskanten Experimenten führt.
Die Ereignisse des Jahres 2023 haben die Notwendigkeit solcher Rahmenbedingungen unterstrichen, insbesondere um die Sicherheit von Unternehmens- und personenbezogenen Daten zu gewährleisten. Der Fall „Samsung“ ist hier nur ein Beispiel unter vielen. Als Reaktion darauf empfehle ich den Aufbau einer unternehmensweiten KI-Strategie und die Einrichtung einer spezialisierten KI-Task-Force. Dieses Team, bestehend aus KI-Begeisterten, internen Experten und externen Beratern, soll nicht nur die Strategie und einen Verhaltenskodex entwickeln, sondern auch als zentrale Anlaufstelle für alle KI-bezogenen Fragen dienen. In dem Verhaltenskodex sollten mindestens Richtlinien für Transparenz im KI-Einsatz, Datenschutz und Sicherheit, Fairness und Nichtdiskriminierung, klare Verantwortlichkeiten sowie Nachhaltigkeit und soziale Verantwortung aufgenommen werden.
Fast noch wichtiger ist: Auf keinen Fall darf die positive und proaktive Kommunikation zu den Mitarbeitern fehlen, da das „Erscheinen“ dieser neuen Technik auch Unsicherheit in den Köpfen der Belegschaft schürt.
Es heißt 2026 ist ein magisches Jahr in Bezug auf KI. Auf was dürfen wir uns ab 2026 einstellen?
Die Diskussionen in der KI-Community deuten darauf hin, dass 2026/27 ein Wendepunkt markieren könnte, an dem sich dann zeigen wird, welche Unternehmen erfolgreich die Weichen für die KI-Zukunft gestellt haben. Diese Einschätzung basiert auf der exponentiellen Entwicklungsgeschwindigkeit, die wir bereits im Jahr 2023 beobachten konnten, als generative KI-Modelle, angeführt von Technologien wie ChatGPT, einen medialen Höhepunkt erreichten. Diese Aufmerksamkeit hat nicht nur das Wachstum der KI-Modelle und andere KI-Forschungsfelder stimuliert, sondern auch die Entwicklung von KI-spezifischer Hardware vorangetrieben.
Zusätzlich haben führende Unternehmen wie Google, Microsoft, Amazon, Meta und Co. ihre Strategien grundlegend an die KI angepasst und setzen diesen Kurs weiter fort. Dies führt zu einer raschen Verbreitung und Integration von KI-Anwendungen in verschiedene Geschäfts- und Lebensbereiche. Die dynamische Fortsetzung dieser Trends bis ins Jahr 2024 und darüber hinaus, einschließlich der Verschmelzung von KI mit Robotik und anderen Technologien, legt nahe, dass wir uns auf eine signifikante Transformation in nahezu allen Wirtschaftsbereichen zubewegen.
Ab 2026/27 dürfte sich dann zeigen, welche Unternehmen, diese Geschwindigkeit frühzeitig adaptiert und erfolgreich die Weichen für die Zukunft gestellt haben. Aus meiner Sicht stehen wir an der Schwelle zu einer neuen Ära, in der traditionelle Geschäftsmodelle neu definiert werden und die Adoption von KI entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit sein wird.
Welche Usecases sind Ihrer Meinung nach besonders lohnend in der Energiewirtschaft?
Exemplarisch lassen sich hier folgende nennen:
Service und kundenspezifische Dienstleistungen:
Durch die kontinuierliche Erfassung und Analyse des Kundenverhaltens mittels KI können z.B. Stadtwerke personalisierte Energiespartipps und -tarife anbieten. Weiterhin lässt sich der Service mittels Chatbots entlasten oder ergänzen. Hier schaffen Energieversorger eine neue Servicequalität. Diese Innovationen treffen auf eine steigende Kundenerwartung, die durch Erfahrungen aus anderen Branchen geprägt sein wird.
Lastprognose & Energiemanagement:
KI kann helfen, Energieverbrauchsmuster vorherzusagen, wodurch eine effizientere Energieverteilung und -speicherung ermöglicht wird. Gerade Zeitreihenanalysen spielen eine wichtige Rolle, wenn es darum geht, die Stromnachfrage in verschiedenen Zeiträumen zu prognostizieren. Preisschwankungen auf den Energiemärkten zu analysieren und vorauszusehen, ergänzen die vielfältigen Einsatzfelder dieser Verfahren.
Wissensmanagement:
Eines der aktuell größten Herausforderungen ist es, das interne Wissen im Unternehmen zu sammeln, zu halten und allen Mitarbeitern zugänglich zu machen. Durch Mitarbeiterfluktuation, Dateninseln oder fehlende, strukturierte Wissensdatenbanken sehen sich Unternehmen stets mit einem kontinuierlichen Abfluss von internem Know-how konfrontiert. Hier helfen KI-Projekte und liefern eine charmante Lösung, das interne Wissen Ihrer Mitarbeiter Zug um Zug zu digitalisieren. Damit lässt sich allen Mitarbeitern jetzt und in Zukunft an jedem Ort und on-demand das Unternehmenswissen zur Verfügung stellen.
Interne Automatismen:
Neben den komplexen KI-Modellen, können kleine, einfache Automatismen an anderen Stellen bereits helfen, Routinetätigkeiten zu verschlanken. So lassen sich zum Beispiel mit ChatGPT & Co. viele, DSGVO-unkritische Prozesse in den Marketingabteilungen automatisieren. Content-Generierung für die Webseite, die Social-Media-Kanäle inkl. Bilder sowie SEO-optimiert - alles in einem Guss & per Knopfdruck.
Sie beraten Unternehmen zu KI-Themen. Wie läuft eine solche Beratung bei Ihnen ab?
Der Erstkontakt mit Interessenten erfolgt idealerweise über unsere kostenlose KI-Sprechstunde, die jeden Freitag stattfindet. Hier haben Unternehmer und ihre Mitarbeiter die Möglichkeit, 45 Minuten lang ihre Fragen zum Thema KI zu stellen und konkrete Anliegen in einem vertraulichen Rahmen zu besprechen. Diese Sprechstunde wird gelegentlich durch einen Wissenschaftler und KI-Experten von der TU Dortmund unterstützt. Nach diesem ersten Austausch folgt üblicherweise ein persönliches Treffen vor Ort, um spezifische Anwendungsfälle zu diskutieren und konkrete Beratungsleistungen zu erbringen. Dazu gehören die Unterstützung bei der Einrichtung einer internen KI-Task-Force, die Identifikation von Anwendungsmöglichkeiten, die Suche nach Fördermöglichkeiten und die Planung konkreter KI-Projekte. Auch speziell zugeschnittene Workshops und Webinare sind Teil unseres Angebots, bevor es zur Entwicklung und Implementierung eigener KI-Modelle kommt.
Für Stadtwerke und Energieversorger, die den Schritt hin zur KI wagen möchten, empfehlen wir folgende grundlegende Schritte:
- Zieldefinition und Entwicklung einer KI-Strategie: Festlegung der Ziele und des Weges dorthin.
- Bestandsaufnahme und Prüfung der Dateninfrastruktur: Ermittlung der Eignung vorhandener Daten.
- Aufbau von Kompetenzen: Bildung einer Task-Force und Initiierung von Weiterbildungsprogrammen zum internen Aufbau von KI-Kompetenzen.
- Pilotprojekt: Auswahl einer Abteilung für ein Pilotprojekt mit kleinen, überschaubaren Use-Cases, um erste Erfahrungen zu sammeln und schnelle Erfolge zu erzielen, ohne dabei das Budget zu überlasten.
- Evaluierung und Skalierung: Analyse und Bewertung der Pilotprojekte sowie Ausweitung erfolgreicher KI-Anwendungen auf weitere Bereiche des Unternehmens.
Die Fragen stellte Stephanie Gust
