KI unter Strom
Wie die Energiewirtschaft KI-Erfolge skaliert
Dr. Johannes Schneider, Dirk Niemeier und Dr. Tanja Utescher-Dabitz (BDEW)
Kernergebnisse
- KI liefert in der deutschen Energiewirtschaft messbaren wirtschaftlichen Wert: Rund die Hälfte der 26 befragten Unternehmen nennen konkrete finanzielle Effekte, von Amortisationszeiten ab sechs Monaten bis zu hohen EBIT-Verbesserungen im Handelssegment
- Der Einstieg ist günstiger als vermutet: Erste KI-Anwendungen lassen sich bereits ab rund 50.000 Euro umsetzen und rechnen sich teils innerhalb von sechs Monaten
- Erfolg hängt nicht von der Unternehmensgröße ab, sondern von Datenreife, Business Ownership und der Ausrichtung an einem konkreten Geschäftsproblem. Ein Stadtwerk mit selbstlernendem Thermostat und ein Übertragungsnetzbetreiber mit Reinforcement Learning nutzen dieselbe Methodik, nur in anderer Größenordnung
- Das hybride Hub-and-Spoke-Modell hat sich branchenweit als Standard etabliert. Eine zentrale Einheit stellt Plattform, Governance und Sicherheit bereit, die Fachbereiche behalten die Ownership über ihre Use Cases
1 Einleitung
Der Nutzen von KI in der Energiewirtschaft ist belegte Realität
Die Energiewirtschaft steht vor einer doppelten Transformation: Sie muss die Energiewende technisch und wirtschaftlich bewältigen und zugleich ihre eigenen Prozesse und ihr Wissen modernisieren.
Demografischer Wandel, steigende Systemkomplexität und wachsende regulatorische Auflagen erzeugen einen Handlungsdruck, dem die bisherigen Mittel allein nur schwer begegnen. Künstliche Intelligenz ist in diesem Kontext ein operatives Werkzeug, das bereits heute messbaren Wert schafft.
Doch wie setzen Energieversorger KI konkret ein? Welche Anwendungsfälle liefern echte Ergebnisse, und welche bleiben im Pilotstadium stecken? Und was unterscheidet Unternehmen, die mit KI bereits EBIT-Beiträge erzielen, von jenen, die noch experimentieren?
Gemeinsam mit dem Bundesverband der Energie- und Wasserwirtschaft (BDEW) haben wir untersucht, wie ausgewählte Unternehmen der deutschen Energiewirtschaft KI einsetzen. Unsere Analyse von 26 Experteninterviews mit Entscheidungsträger:innen, Praxisfällen und aktueller externer Forschung zeigt: Unternehmen, die KI zur Lösung konkreter Geschäftsprobleme nutzen, erzielen messbaren Wert, oft schneller und günstiger als erwartet.
Das Fenster für einen Wettbewerbsvorsprung steht damit jetzt offen: Wer heute pragmatisch startet, erarbeitet sich einen strukturellen Vorteil, der mit zunehmender Branchenreife schwerer einzuholen sein wird.
2 Erfolgsfaktoren
Was erfolgreiche KI- Implementierungen in der Energiewirtschaft auszeichnet
Erfolgreiche KI-Implementierungen folgen wiederkehrenden Mustern, die sich über alle 26 Fälle hinweg zeigen. Unsere Analyse identifiziert fünf Erfolgsfaktoren, die Vorreiter von Unternehmen unterscheiden, die im Pilotstadium stecken bleiben.
3 Kosten-Nutzen
Lohnt sich KI in der Energiewirtschaft wirklich?
Bereits kleine Investments erzielen beachtliche Ergebnisse, KI zahlt sich bereits bei kleinen Investments aus. Entscheidend ist der Aufwand für Daten, Integration, Assurance und Betrieb, nicht die KI-Technologie selbst. Unsere Analyse zeigt eine klare Investitionsbandbreite:
Einstiegs-Cases (ca. 50.000 Euro)
Risikoarm, oft Stand-alone, Amortisation teils innerhalb von sechs Monaten. Beispiele: selbstlernende Thermostate, automatisierte Dokumentenverarbeitung, Churn Prediction
Fokussierte Lösungen (200.000–500.000 Euro)
Erfordern Anbindung an IT/OT, ERP und Datenplattformen. Beispiel: etwa KI-gestützte Netzplanung
Strategische Investitionen (ab 1 Million Euro)
Handelsoptimierung, Multi-Agenten-Systeme für Kraftwerksdiagnose, Netzoptimierung auf Übertragungsebene
Klassisches Machine Learning bleibt das Arbeitspferd für operative Aufgaben. GenAI hat die Sichtbarkeit erhöht und den Einstieg in wissensintensive Aufgaben erleichtert.
4 Handlungsempfehlungen
Wie Führungskräfte aus der Energiebranche KI etablieren können
Der Nutzen ist bewiesen, jetzt kommt es auf die Skalierung an. Der Unterschied zwischen Vorreitern und den übrigen Unternehmen liegt in der Tiefe der Veränderung, nicht in der Zahl der Piloten. Aus unserer Analyse leiten wir sieben Handlungsempfehlungen für Entscheider:innen ab:
- Beim Geschäftsproblem anfangen, nicht bei der Technologie. Stellen Sie zwei Fragen voran: Welche reale Entscheidung soll sich verändern? Und braucht dieses Problem tatsächlich KI?
- Akzeptanz aktiv gestalten. Positionieren Sie KI als Assistenz, vermitteln Sie sie verständlich und binden Sie den Betriebsrat früh ein. Change Management ist Kernbestandteil jeder Implementierung
- Dateninfrastruktur als gemeinsame Basis aufbauen. Jeder Euro in Datenqualität, Plattformen und Governance zahlt sich über mehrere Use Cases aus und senkt die Grenzkosten der Folgeprojekte
- Arbeit und Entscheidungen neu gestalten, statt KI auf bestehende Prozesse zu legen. Die stärksten Fälle verändern ganze Abläufe, nicht nur einzelne Tätigkeiten
- Organisation und Belegschaft gemeinsam weiterentwickeln. Freigesetzte Kapazität muss bewusst in besseren Service, Wachstum oder Ergebniswirkung übersetzt werden
- Kontrollpunkte bewusst besitzen. Entscheiden Sie aktiv, welche Daten, Entscheidungslogiken, Schnittstellen und Exit-Rechte in der eigenen Hand bleiben, um Lock-in zu vermeiden
- Das Portfolio steuern, inklusive aktiver Exits. Jeder Schwerpunkt braucht eine verantwortliche Person und definierte Kriterien für Skalierung und Stilllegung
5 Ausblick
Wie Führungskräfte aus der Energiebranche KI etablieren können
Agentische KI und Multi-Agenten-Systeme werden in den nächsten zwei bis drei Jahren an Reife gewinnen. Der regulatorische Rahmen entwickelt sich weiter. Der kumulative Effekt vieler kleiner Verbesserungen wird sichtbar, wenige Big Bangs. Und Kooperation bei nicht-differenzierenden Use Cases wird zur Notwendigkeit.
KI allein löst die Energiewende nicht. Ohne KI wird sie jedoch deutlich schwerer zu bewältigen sein. Wer heute pragmatisch startet, erarbeitet sich einen strukturellen Vorsprung.
Die Autor:innen danken Dr. Tanja Utescher-Dabitz, Leiterin Abteilung Betriebswirtschaft, Steuern und Digitalisierung beim BDEW, für die Zusammenarbeit bei dieser Studie. Florian Schäfer und Luis Moreno (Strategy&) sowie Lukas Knüsel (BDEW) sind Co-Autoren dieser Publikation.
KI in der Energiewirtschaft - Wo die Branche heute wirklich steht
In unserem Webcast stellen wir die Studienergebnisse vor und diskutieren exklusive Einblicke in die KI-Projekte unserer Gäste Daniela Bierwirth (SVP Corporate IT & Digital Experience Management, Uniper IT GmbH), Rachel Berryman (Head of Central AI, Elia Group/50Hertz Transmission GmbH) und Eva Weikl (Mitglied des Vorstands, Erlanger Stadtwerke AG).
KI unter Strom
Wie die Energiewirtschaft KI-Erfolge skaliert
Methodik
Die Studie von dem Strategy& Energie- und Versorgungswirtschaftsteam sowie dem BDEW e.V. stützt sich auf 26 Experteninterviews mit Entscheidungsträger:innen aus der deutschen Energiewirtschaft, darunter Vorstandsmitglieder, CIOs, KI-Verantwortliche und Fachbereichsleitungen. Die Interviews wurden zwischen Mai und August 2026 geführt, leitfadengestützt ausgewertet und durch eine Analyse von Praxisfällen sowie aktueller externer Forschung ergänzt.
Die Fallstudien verteilen sich auf vier Unternehmenstypen: überregionale Energieversorger (4), regionale Versorger und Stadtwerke (15), reine Netzbetreiber (5) und Projektentwickler (2).
Inhaltlich decken die Fälle die gesamte Wertschöpfungskette ab: fünf in Erzeugung, acht in Transport und Verteilung, drei im Handel, vier in Vertrieb und Kundenservice, fünf in Querschnittsfunktionen sowie einen im Verkehrssegment.
Die Fallauswahl bildet bewusst umsetzungsstarke Unternehmen ab und ist keine repräsentative Branchenumfrage. Alle Nutzenangaben sind Selbstauskünfte der Unternehmen; nicht belastbar quantifizierte Effekte sind als Ziel, Erwartung oder qualitativer Mehrwert gekennzeichnet.
Kontaktieren Sie uns
Dr. Johannes Schneider
Partner, Strategy& Österreich
Dirk Niemeier
Director, Strategy& Deutschland
