Die Energiewirtschaft durchlebt in den letzten Jahren starke Veränderungen. Neben veränderten rechtlichen Voraussetzungen und geopolitischen Situationen, ist vor allem auch der technologische Fortschritt ein wesentlicher Faktor.
Künstliche Intelligenz (KI) hat in diesem Rahmen das Potenzial, die Energiewirtschaft nachhaltig zu beeinflussen. Dieser Artikel geht auf die Möglichkeiten sowie rechtliche Rahmenbedingungen von künstlicher Intelligenz in der Energiewirtschaft ein. Im weiteren Verlauf wird anhand des Beispiels von internen Prozessen dargestellt, wie eine Adaption des Themas in ersten Stufen erfolgen kann.
Künstliche Intelligenz in der Energiewirtschaft – Die Chancen
Effizienzsteigerung durch Künstliche Intelligenz in der Energiewirtschaft
Ein Bereich, in dem Künstliche Intelligenz bereits große Fortschritte in der Energiewirtschaft ermöglicht hat, ist die Effizienzsteigerung bei der Energieerzeugung, -übertragung und -nutzung. KI-Algorithmen können große Mengen von Daten analysieren, um Muster und Trends zu identifizieren, die es Energieversorgern ermöglichen, ihre Systeme optimal zu betreiben. Durch die präzise Vorhersage von Energiebedarf und -angebot können Engpässe vermieden und Ressourcen effizienter genutzt werden.
Netzstabilität und -sicherheit
Ein weiterer wichtiger Bereich, in dem KI einen bedeutenden Beitrag leisten kann, ist die Netzstabilität und -sicherheit. Mit der zunehmenden Integration erneuerbarer Energien und dezentraler Energieerzeugung wird es immer komplexer, das Stromnetz stabil zu halten. KI-Systeme können jedoch in Echtzeit große Datenmengen analysieren, um potenzielle Störungen oder Ausfälle frühzeitig zu erkennen und zu verhindern. Dies trägt dazu bei, die Zuverlässigkeit der Energieversorgung zu verbessern und Ausfallzeiten zu minimieren.
Innovation in Produkten und Dienstleistungen
Überdies eröffnet der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Energiewirtschaft neue Möglichkeiten für die Entwicklung innovativer Energieprodukte und -dienstleistungen. Durch die Analyse von Kundenverhalten und -präferenzen können Energieversorger maßgeschneiderte Angebote erstellen, die den individuellen Bedürfnissen der Verbraucher:innen entsprechen. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern und gleichzeitig einen Mehrwert für ihre Kunden zu schaffen.
Verbesserung interner Abläufe
Auch beim täglichen Doing gewöhnlicher Bürotätigkeiten kann Künstliche Intelligenz wertvolle Dienste leisten. Hier liegt der Fokus häufig darauf, Mitarbeitende von wiederkehrenden „Fleißarbeiten“ zu entbinden und ihnen die Möglichkeit zu geben, sich auf die wertschöpfenden Tätigkeiten zu fokussieren. Während die Mitarbeitendenbindung so gesteigert werden kann, steigt zusätzlich die Qualität der (KI-gestützten) Arbeit.
Rechtliche Herausforderungen bei der Implementierung von Künstlicher Intelligenz in der Energiewirtschaft
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Energiewirtschaft bringt eine Reihe von rechtlichen Herausforderungen mit sich. Insbesondere bei Energieversorgern stehen Datenschutz, Transparenz und Haftung im Vordergrund. Energieunternehmen müssen sicherstellen, dass die von KI-Systemen gesammelten Daten in Übereinstimmung mit den geltenden Datenschutzbestimmungen verarbeitet werden. Überdies müssen klare Regelungen bezüglich der Verantwortlichkeit für Entscheidungen, die von KI getroffen werden, festgelegt werden.
Nachfolgende Übersicht listet die wichtigsten Herausforderungen auf:
- Datenschutz und Datenschutzgrundverordnung (DSGVO): Systeme mit künstlicher Intelligenz in der Energiewirtschaft verarbeiten oft große Mengen an personenbezogenen Daten. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die Verarbeitung im Einklang mit den Datenschutzbestimmungen steht. Die DSGVO legt strenge Regeln für die Verarbeitung personenbezogener Daten fest.
- Haftung und Verantwortung: Wer haftet, wenn ein KI-System fehlerhafte Entscheidungen trifft? Hersteller:in, Betreiber:in oder Entwickler:in? Die klare Zuweisung von Verantwortlichkeiten ist eine Herausforderung.
- Transparenz und Erklärbarkeit: KI-Modelle sind oft komplex und schwer zu verstehen. Es ist wichtig, dass Entscheidungen von KI-Systemen nachvollziehbar sind. Transparenz und Erklärbarkeit sind daher wichtige Anforderungen.
- Diskriminierung und Fairness: KI-Systeme können unbewusste Vorurteile und Diskriminierung verstärken. Es ist notwendig, sicherzustellen, dass KI-Modelle fair und diskriminierungsfrei sind.
- Regulatorische Anforderungen: Die Energiewirtschaft unterliegt spezifischen regulatorischen Rahmenbedingungen. KI-Systeme müssen diese Vorschriften einhalten.
- Vertragsrechtliche Aspekte: Bei der Zusammenarbeit mit KI-Anbietern müssen vertragliche Vereinbarungen getroffen werden, um die Rechte und Pflichten beider Parteien zu klären.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Akzeptanz von KI-Technologien durch die Mitarbeitenden. Die Einführung von KI kann Ängste vor Arbeitsplatzverlust und Unsicherheit hinsichtlich neuer Arbeitsprozesse mit sich bringen. Es ist entscheidend, die Mitarbeitenden frühzeitig in den Implementierungsprozess einzubeziehen, um ihre Kompetenzen im Umgang mit den neuen Technologien zu stärken.
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KI im Arbeitsalltag – Wo ist ein guter Startpunkt für erste Projekte?
Um sowohl Mitarbeitende mitzunehmen als auch um die Komplexität erster Projekte nicht zu groß werden zu lassen, kann sich ein Einstieg im Bereich der internen Arbeitsabläufe empfehlen. Mitarbeitende haben direkten Kontakt zur neuen Technologie. Gleichzeitig sind keine Eingriffe in die Steuerung von Anlagen o. Ä. notwendig. Wenn wir uns nun überlegen, wozu Mitarbeitenden in der Verwaltung täglich Kontakt haben, dann kommen wir schnell zu dokumentbasierten Prozessen. Die Informationsmenge, die die Belegschaft auf Basis papiergebundener Dokumente täglich verarbeiten, ist enorm. Laut der OTRS Group verbringen über 80 Prozent der Mitarbeitenden eine halbe Stunde am Tag damit, nach Informationen zu suchen. Diesem Umstand kann auf unterschiedlichen Wegen begegnet werden. Zum einen ist es unbedingt erforderlich, mit einem Enterprise-Content-Management-System (ECM) zu arbeiten. Dieses ist in der Lage, Dokumente zentral und digital aufzubewahren, sodass Dokumente schnell zur Verfügung stehen. Zudem sollte dieses ECM-System jedoch die Möglichkeiten aktueller Künstlicher Intelligenz in der Energiewirtschaft zunutze machen, um die Arbeitsgeschwindigkeit weiter zu erhöhen. Dabei kann moderne KI helfen, die vorliegenden Informationen effizient zu nutzen. Kerninformationen könnten etwa aus Verträgen schnell zusammengefasst werden. Die via OCR erkannten Informationen eines Beleges könnten genutzt werden, um einen schnellen Abgleich gegen Bestandsinformationen (wie z.B. ausgelöste Bestellungen, Wareneingänge etc.) zu ermöglichen.
Anwender:innen können bei der Pflege der Metainformationen unterstützt werden. Beziehungen zwischen Dokumenten können schnell aufgezeigt werden. Wird z.B. in einer Anlagendokumentation über andere Bauteile geschrieben, so können etwaige relevante Dokumente automatisch angezeigt und in den Kontext gestellt werden. Informationen sind somit sofort im Kontext der Arbeit verfügbar. Messprotokolle dokumentieren z.B. regelmäßig aktuelle Wartungsstände. Werden Anomalien auf Basis dieser regelmäßigen Datensätze gefunden, so kann eine KI hier proaktiv darauf hinweisen. Automatische Übersetzungen von Dokumenten können den Umgang mit Dokumenten in multinationalen Unternehmen vereinfachen.
Worauf Unternehmen in der Energiewirtschaft nun achten sollten!
Obige Beispiele geben Einblicke, wie bereits durch einfache KI-Beispiele Mehrwerte geschaffen werden können. Wichtig sind in diesem Kontext folgende Dinge:
- Unternehmen müssen sich mit KI beschäftigen wollen
- Unternehmen sollten nicht gleich nach der Big Bang Lösung suchen. Häufig empfiehlt es sich mit kleineren Anwendungsfällen, sogenannten Low-hanging-fruits, zu starten. So können erste Erfahrungen gesammelt werden und das Selbstverständnis der Mitarbeitenden gegenüber KI-gestützten Systemen wächst. Ängste zu Jobverlusten etc. können somit entkräftet werden.
- Um etwaige Anwendungsfälle zu implementieren ist hingegen wichtig, dass die zugrundliegenden Systeme dies auch unterstützen müssen. Im obigen Beispiel des ECM-Systems wird bei der Auswahl unterschiedliche Anbieter:innen schnell ersichtlich, dass die Grundlagen häufig (noch) nicht gegeben sind. Viele Hersteller:innen beschäftigen sich nicht mit diesen Themen.
Als modernes ECM kann d.velop documents nicht nur in unterschiedlichen Bereitstellungsformen, die den KRITIS-Anforderungen genügen, bereitgestellt werden.
Vielmehr noch werden aktuelle KI-Themen in der Forschung & Entwicklung aufgegriffen, sodass sich d.velop als langfristiger Partner für die Digitalisierung in der Energiewirtschaft positioniert.