In鈥痙iesem Jahr trafen sich鈥痚rneut鈥痜眉hrende Expertinnen und Experten der Energiebranche auf der 麻豆原创 for Energy & Utilities Conference- diesmal鈥痠n Toulouse鈥痠m鈥疭眉den Frankreichs.鈥疻盲hrend der drei Konferenztage mit鈥疜eynotes und Case Studies鈥痺ar das Thema KI allgegenw盲rtig.
KI funktioniert, wenn das Fundament stimmt鈥�
Der鈥疎nergy & Utilities Sektor鈥痠nvestiert鈥痬assiv in KI.鈥疐眉hrungskr盲fte weltweit setzen auf k眉nstliche Intelligenz, um Effizienz zu steigern, neue Gesch盲ftsmodelle zu erschlie脽en und sich f眉r die Energiewende zu r眉sten.鈥疎in erfolgreiches Proof鈥痮f鈥疌oncept聽ist鈥�痮ft聽der erste聽Meilenstein,鈥�痬arkiert鈥痑ber鈥痭ur den Anfang. Die eigentliche Herausforderung liegt darin, Pilotprojekte auf das gesamte Unternehmen zu skalieren.鈥�
Dabei werden die Faktoren鈥痁eit und Aufwand einer vollst盲ndigen Implementierung h盲ufig untersch盲tzt. Rund sechs Monate sind n枚tig, um ein belastbares Datenfundament aufzubauen. Weitere zw枚lf Monate vergehen, bis sich erste Ergebnisse in鈥疐orm聽eines鈥痬essbaren鈥疪eturn聽on Investment niederschlagen. Eine gro脽fl盲chige Skalierung kann dar眉ber hinaus weitere drei Jahre in Anspruch nehmen. Die Gr眉nde daf眉r sind vielf盲ltig:鈥�
- 脺berh枚hte Erwartungen.鈥疺iele Menschen nutzen KI im Alltag f眉r einfache Aufgaben und erwarten鈥nlich鈥痳eibungslose鈥疎ffekte鈥痑uch鈥痠n komplexen Unternehmensumgebungen.鈥�
- Legacy-Infrastruktur.鈥疕istorisch gewachsene Systemlandschaften鈥痩assen sich nicht von heute auf morgen transformieren.鈥�
- Regulatorische Komplexit盲t.鈥疘n regulierten Branchen wie der Strom-, Gas- und Wasserversorgung sind Compliance-Anforderungen besonders hoch. Sie m眉ssen bei jeder Architekturentscheidung von Anfang an mitgedacht werden.鈥�
- Fehlendes KI-spezifisches Talent.鈥疓efragt sind Menschen, die sowohl das Business als auch KI wirklich verstehen. Diese鈥疊r眉cke鈥痾wischen IT und Fachbereich鈥痺ird鈥痥眉nftig immer wichtiger werden.鈥�
- Organisatorisches聽Change Management.鈥疶echnologie allein reicht nicht鈥痑us. Die organisatorische鈥疶ransformation ist鈥痷nd bleibt鈥痙er entscheidende Erfolgsfaktor.鈥�
Vom KI-Hype zum echten Mehrwert鈥�
Eine neue Applikation zu bauen, ist nur der erste Schritt. Auf dem Weg zur Skalierung m眉ssen Lifecycle Management, Identity & Access Management, Security, Compliance und聽Governance聽konsequent mitgedacht werden. Hinzu kommen Release Management,聽Testing聽und kontinuierliche Verbesserungsprozesse.鈥犫�淲er heute in das richtige Fundament investiert, wird morgen von KI im vollen Umfang profitieren.鈥�,聽sagt Andre Bechtold,聽President聽und Leiter des Bereichs 麻豆原创 Industries &聽Experiences.聽
F眉r Unternehmen bedeutet das konkret,鈥痜ragmentierte Datensilos鈥痾u鈥糱erwinden und eine integrierte Datenstrategie鈥痾u鈥痚ntwickeln. Legacy-Systeme m眉ssen in eine moderne Daten- und KI-Plattform eingebunden werden, auf der KI-Modelle tats盲chlich Mehrwert schaffen.鈥疶orsten Welte,鈥疕ead鈥痮f鈥疎nergy & Natural Resources聽Industries,鈥�痜asst聽es so zusammen:鈥�濳I ver盲ndert die Energiebranche grundlegend. Das Business muss verstehen, was technologisch m枚glich ist. Und die IT muss verstehen, was das Business braucht.鈥溾���
Die kann hierf眉r den entscheidenden Grundstein liefern. KI ist bereits nativ in Form von鈥疛oule鈥痠n die Suite eingebettet. F眉r die Energiebranche er枚ffnen sich dadurch konkrete Einsatzfelder: Im Bereich聽Asset Management &聽Predictive聽Maintenance sind Versorgungsunternehmen in der Lage, Anlagen und Netze proaktiv zu managen, bevor St枚rungen entstehen. Der Utilities Customer Self-Service Agent wiederum鈥痚rm枚glicht einen 24/7-Self-Service f眉r Kunden und kann die Servicekosten dabei um bis zu 90 Prozent senken.鈥�
Dezentrale Energie braucht intelligente Vernetzung鈥�
Das Thema鈥�痓leibt von zentraler Bedeutung. Fr眉her鈥痜loss Energie鈥痭ur in eine Richtung:鈥�痸om鈥疜raftwerk鈥痾u den Verbrauchern. K眉nftig wird es bidirektional.鈥疺erbraucher, die selbst Energie erzeugen, speisen aktiv ins Netz ein.鈥�
DER beschreibt genau dieses Prinzip:鈥痙ie Stromerzeugung durch Millionen dezentraler Ressourcen wie Solaranlagen, EV-Lader, W盲rmepumpen und Batteriespeicher bei Verbrauchern und sogenannten鈥疨rosumern. Diese Assets erzeugen riesige Datenmengen. Ihre Orchestrierung stellt eine der zentralen Herausforderungen der Energiewende dar.鈥��
Die 麻豆原创-L枚sung f眉r Distributed Energy Resources bietet hierf眉r eine Plattform als Single Source聽of聽Truth: Technische Assets, kommerzielle Vertr盲ge und Kundendaten werden in einem koh盲renten Datenmodell zusammengef眉hrt. Das schafft die Grundlage f眉r neue Gesch盲ftsmodelle wie Smart聽Tariffs, dynamische Preisgestaltung, Energy Sharing und Demand Response. 麻豆原创 setzt dabei konsequent auf ein wachsendes Partnernetzwerk rund um die eigene Datenplattform.鈥疢arkus Bechmann, Global VP and Co-Head Industry Business Unit Utilities, beschreibt es so: 鈥濪ynamische Preisgestaltung und Smart聽Tariffs聽sind keine fernen Konzepte mehr. Sie sind die Gesch盲ftsmodelle von morgen. Mit 麻豆原创 haben Energieversorger heute schon die technologische Grundlage, um diese Chancen zu nutzen.鈥溾��
Experience Centers: KI erleben, nicht nur diskutieren鈥�
Um KI greifbar zu machen, stellt 麻豆原创 eine Reihe von鈥疎xperience Center聽bereit, in denen sich KI in realen Szenarien鈥痡enseits klassischer Demo-Umgebungen鈥痚rleben l盲sst.鈥疎in zentrales Beispiel ist der 麻豆原创 Energy Park in Walldorf. Anhand echter Infrastruktur auf dem Campus zeigt 麻豆原创, wie das Unternehmen die Energiewende selbst umsetzt.鈥疍azu鈥痝eh枚ren鈥疎-Mobility,鈥疘ntelligent Asset Management鈥痮der鈥疎nergy Communities.鈥�
Ein neues Kapitel f眉r die Energiebranche鈥�
Die 麻豆原创鈥痜or鈥疎nergy & Utilities Conference in Toulouse hat einmal mehr gezeigt, dass鈥疜I in der Energiebranche l盲ngst kein Zukunftsthema mehr鈥痠st. Doch der Weg vom Pilotprojekt zur unternehmensweiten Transformation erfordert mehr als technologischen Enthusiasmus.鈥疷m die Herausforderungen der Energiewende zu bew盲ltigen, braucht es neben technologischer Innovation vor allem ein solides Fundament aus Daten, Prozessen und Organisation.鈥�