KI in der Energiewirtschaft: Von Technik zur Wirkung

Zuletzt aktualisiert am: 10. Februar 2026

Künstliche Intelligenz ist in der Energiewirtschaft längst angekommen – in Form von Tools, Piloten und ersten produktiven Anwendungen. Gleichzeitig erleben wir eine wachsende Ernüchterung und Frustration bei Entscheider:innen und Mitarbeitenden. KI wurde „ausprobiert“ und wird genutzt, verändert den Arbeitsalltag aber kaum. Es gibt Tools, doch nur wenige Anwendungen entfalten messbare Wirkung auf Durchlaufzeiten, Qualität oder Kosten.

Unser Befund aus Projekten: Der Engpass liegt selten im Tool oder Modell, sondern darin, dass KI nicht konsequent in Arbeitsabläufe und Rollen integriert ist. Einzelne GenAI-Tools funktionieren gut für Individuen, entfalten aber ohne Prozessanbindung keine organisationale Wirkung.

Was wir aktuell in KI-Projekten der Energiewirtschaft beobachten

In der Praxis begegnen uns wiederkehrende Muster, die den erfolgreichen Einsatz von KI ausbremsen. Ein zentrales Missverständnis besteht darin, dass für jedes Problem sofort Generative AI eingesetzt werden soll. Tatsächlich scheitern viele Vorhaben nicht an fehlender Modellleistung, sondern an fehlender Prozessklarheit, nicht digitalisierten Abläufen oder unstrukturierten Daten. In solchen Fällen entfalten Automatisierung oder klassische (regelbasierte) KI-Ansätze ihre Wirkung oft schneller. GenAI wird dort besonders wirksam, wo sie auf vorbereitete, strukturierte Informationen aufsetzt und gezielt zur inhaltlichen Einordnung, Verdichtung und Entscheidungsunterstützung eingesetzt wird.

Ein typischer Use Case aus unseren Projekten in regulierten Umfeldern: regulatorische Anforderungen, Lieferantenunterlagen oder Projektdokumente werden manuell gesichtet, zusammengefasst und über mehrere Stationen weitergereicht. Der Großteil der Zeit fließt in Lesen, Sortieren und Abstimmen. In einem ersten Schritt werden diese Unterlagen automatisiert erfasst, klassifiziert und auf Vollständigkeit geprüft. Darauf aufbauend kommt Generative AI zum Einsatz, um Inhalte zusammenzufassen, Abweichungen zu markieren oder Entscheidungsgrundlagen aufzubereiten. Der Effekt: weniger manuelle Vorarbeit, klarere Übergaben und mehr Zeit für fachliche Bewertung – bei voller Nachvollziehbarkeit und menschlicher Freigabe.

Besonders herausfordernd ist dabei der oft unterschätzte „weiche“ Teil der KI-Transformation. Nicht, weil er unklar wäre, sondern weil er selten aktiv gesteuert wird. Viele Organisationen investieren Zeit in Technologie- und Tool-Suche bzw. in die Definition der Use Cases, aber verständigen sich nicht frühzeitig auf gemeinsame Ziele, Prioritäten und Verantwortlichkeiten. Das Ergebnis sind viele gute Initiativen – aber keine klare Richtung. Welche KI-Vorhaben zahlen tatsächlich auf strategische Ziele ein? Welche haben Priorität? Und nach welchen Kriterien wird entschieden, was weiterverfolgt wird und was nicht? Solange diese Fragen unbeantwortet bleiben, bleibt KI ein Nebenthema statt ein Steuerungsinstrument.

Hinzu kommt: KI verändert Entscheidungsgrundlagen, Rollenbilder und Erwartungen an Mitarbeitende. Wird dieser Wandel nicht aktiv begleitet, entsteht Unsicherheit – auf Management- wie auf der Ebene der Mitarbeitenden. Der vermeintlich „weiche“ Teil wird damit zum entscheidenden Hebel: Nicht die Technologie entscheidet über den Erfolg von KI, sondern die Fähigkeit der Organisation, Ziele zu setzen, Lernen gezielt zu ermöglichen und damit KI sicher zu skalieren.

Wie mgm KI vom Use Case zur Wirkung bringt

Vor diesem Hintergrund begleitet mgm Unternehmen entlang des gesamten KI-Lebenszyklus. Unser Ansatz verbindet strategische Klarheit, technische Umsetzbarkeit und organisatorische Verankerung. Ziel ist es, KI nicht als isoliertes Thema zu behandeln, sondern als integrierten Bestandteil der Wertschöpfung.

Konkret reicht unser Leistungsportfolio von der Entwicklung einer belastbaren KI-Strategie über die strukturierte Priorisierung geeigneter Use Cases bis hin zur Umsetzung, Skalierung und dem sicheren Betrieb. Dabei unterstützen wir unter anderem bei:

• der Entwicklung von KI-Strategie, Roadmap und Governance, um Use Cases klar mit Business-Zielen zu verknüpfen und Entscheidungsstrukturen festzulegen
• Use-Case-Workshops und strukturierter Priorisierung (KI-Navigator), um Wirkung und Machbarkeit systematisch abzuwägen
• der Umsetzung von PoCs und Prototypen inklusive klarer Erfolgskriterien
• der Skalierung und Integration in bestehende Prozesse und Systemlandschaften
• der Change-Begleitung und Befähigung der Mitarbeitenden, damit KI akzeptiert und genutzt wird
• dem Aufbau sicherer, souveräner KI-Umgebungen (z. B. mgm C12 Cloud, Private GPT, STACKIT oder Azure) — DSGVO-konform, ISO 27001-zertifiziert und ohne Nutzung von Kundendaten zum Training

Alle Lösungen lassen sich flexibel an bestehende Infrastrukturvorgaben anpassen — ob Cloud, Hybrid oder Rechenzentrum — und werden bei Bedarf durch CIO Advisory zur organisatorischen Einbettung ergänzt.

Was unsere Kunden konkret davon haben

Der Mehrwert für unsere Kunden entsteht nicht durch einzelne KI-Anwendungen, sondern durch die Fähigkeit, KI gezielt zu steuern und wirksam zu skalieren. Durch die klare Verknüpfung von KI-Einsatz mit den strategischen Zielen, Entscheidungsstrukturen und Governance schaffen Unternehmen Transparenz darüber, welche Initiativen Wirkung entfalten – und welche nicht.

Die strukturierte Priorisierung und Umsetzung entlang klarer Erfolgskriterien ermöglicht es, KI-Vorhaben kontrolliert vom Konzept in den Einsatz zu bringen, statt in einer Vielzahl isolierter Piloten stecken zu bleiben. Skalierung bedeutet dabei nicht nur technische Ausweitung, sondern die verlässliche Einbettung in bestehende Prozesse, Systemlandschaften und Verantwortlichkeiten.

Das Ergebnis ist keine punktuelle Effizienzsteigerung, sondern eine belastbare KI-Fähigkeit: messbare Entlastung im Tagesgeschäft, bessere Entscheidungsgrundlagen und eine Organisation, die KI nachvollziehbar, skalierbar und langfristig einsetzen kann.

Relevante Einsatzfelder von KI in der Energiewirtschaft

Gerade in der Energiewirtschaft ergeben sich zahlreiche Anknüpfungspunkte für den pragmatischen Einsatz von KI. Besonders groß ist das Potenzial dort, wo zeitintensive Vorarbeiten dominieren. Dazu zählen etwa das automatische Erkennen, Strukturieren und Vorbefüllen von Inhalten aus PDFs, E-Mails oder Formularen sowie die schnelle inhaltliche Erschließung großer Dokumentenmengen — etwa bei regulatorischen Anforderungen, Genehmigungsverfahren oder Ausschreibungen.

Auch die Prüfung auf Vollständigkeit und Konsistenz spielt eine zentrale Rolle, zum Beispiel bei NIS2-, DORA- oder anderen Compliance-Nachweisen. Ergänzend kann KI bei der Fallklassifikation und Priorisierung im Kundenservice oder in der Marktkommunikation unterstützen und wiederkehrende Bearbeitungsschritte weitgehend automatisieren.

Typische Einstiegsfragen und was sie über den KI-Reifegrad verraten

In Gesprächen mit Interessierten zeigt sich der KI-Reifegrad oft sehr schnell. Hilfreich sind dabei Fragen wie: Liegt der Fokus aktuell noch auf individueller Nutzung einzelner Tools oder bereits auf bereichsübergreifenden Anwendungen? Geht es vor allem um Befähigung und Ausprobieren — oder um konkrete Entlastung im Alltag? Wo ist KI organisatorisch verankert: in der IT, im Fachbereich oder in einem Center of Excellence?

Besonders aufschlussreich ist auch der Blick auf bestehende Piloten: Welche Anwendungen haben es in den produktiven Betrieb geschafft — und welche nicht? Häufig liegen die Gründe weniger in der Technik als in fehlender Integration, unklarer Verantwortung oder mangelnder Akzeptanz.

Von Technik zur Wirkung

Wir unterstützen Unternehmen dabei, KI wirksam zu machen — von der ersten Idee bis zur stabilen, sicheren Nutzung im Alltag. Der Fokus liegt dabei stets auf messbarem Nutzen, integrierten Prozessen und einer Organisation, die KI versteht, akzeptiert und weiterentwickelt.

Hier finden Sie alle Informationen zu den mgm KI-Lösungen.