GenAI und Energiewirtschaft, passt das zusammen?

Das Aufkommen der Generativen Künstlichen Intelligenz (GenAI) hat in allen Branchen einen regelrechten Hype ausgelöst, da Unternehmen versuchen, die Vorteile dieser aufregenden neuen Technologie schnell zu nutzen. Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung hinkt der Energiesektor anderen Branchen oft hinterher. Theoretisch kann GenAI viele der Herausforderungen lösen, mit denen Energieversorger konfrontiert sind. Dies könnte der Branche helfen, die Herausforderungen der Energiewende und der Digitalisierung zu meistern und sich an veränderte Kundenpräferenzen anzupassen, insbesondere angesichts steigender Betriebskosten. Bisher sind jedoch nur wenige bis gar keine konkreten Anwendungsfälle für Versorgungsunternehmen erkennbar.

Mit GenAI könnte Energie effizienter erzeugt, gesteuert und verbraucht werden. Dieses Versprechen kann jedoch nur eingelöst werden, wenn sich die Akteure der Energiewirtschaft auf Entscheidungen konzentrieren, bei denen Sicherheit, Robustheit und langfristige Nachhaltigkeit im Vordergrund stehen.

GenAI - das steckt dahinter

Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) ist eine spezielle Untergruppe der KI, die sich auf die Entwicklung von Modellen konzentriert, die in der Lage sind, neue Daten oder Inhalte zu generieren, die denen ähnlich sind, die sie während des Lernprozesses erhalten haben. GenAI ist die treibende Kraft hinter der sogenannten dritten Welle der KI, die in den 2020er Jahren begonnen hat und hauptsächlich auf der Entwicklung von Transformationsmodellen basiert.

Diese potenziellen Anwendungsfälle bietet GenAI für den Energiesektor

Es gibt zahlreiche Anwendungsfälle für GenAI, die sich auf die gesamte Energiewirtschaft auswirken können. Einfache Anwendungen wie automatisierte Dokumentenverarbeitung und E-Mail-Beantwortung könnten sowohl intern als auch kundenorientiert eingesetzt werden.

In der Energiewirtschaft könnte GenAI beispielsweise dazu beitragen, Versorgungsprodukte über alle Anlagentypen hinweg zu verfeinern und die aus diesen Technologien gewonnenen Erkenntnisse und Vorhersagen zielgerichteter und nutzerfreundlicher zu gestalten. GenAI kann Versorgungsunternehmen dabei unterstützen, eine wichtige Rolle in Bereichen wie der vorausschauenden Wartung von Anlagen und der Nachfrageprognose für alle Produkte zu spielen.

• Netzoptimierung: GenAI kann als digitaler Assistent für Netzbetreiber fungieren, um die Geschwindigkeit und Effizienz beim Einsatz von Generatoren oder beim Abschalten erneuerbarer Energiequellen zu verbessern.
• Energiewende: Mit GenAI können Daten synthetisiert werden, um den Energieverbrauch vorherzusagen und die Erzeugung erneuerbarer Energien zu unterstützen. Auf diese Weise kann GenAI eine entscheidende Rolle dabei spielen, Angebot und Nachfrage auszugleichen, Verluste zu reduzieren, die Netzstabilität zu verbessern und die dezentrale Erzeugung erneuerbarer Energien zu optimieren.
• Kundenabrechnung: Komplizierte Abfragen können durch GenAI intelligent automatisiert werden. Beispielsweise könnte GenAI in der Lage sein, Antworten auf Anfragen zu "hohen Rechnungen" zu automatisieren und den historischen Verbrauch sowie frühere Gebühren zu analysieren, um eine für durchschnittliche Verbraucherinnen und Verbraucher verständliche Erklärung zu liefern.
• Von anderen Regionen lernen: Durch die Verarbeitung von Daten über Hitzewellen und andere außergewöhnliche Umweltphänomene auf der ganzen Welt können Energieunternehmen ein Bild des potenziellen zukünftigen lokalen Klimas erstellen und genauere Vorhersagemodelle generieren.

Wie bereit seid ihr, um alle Vorteile von GenAI zu nutzen?

Viele Versorgungsunternehmen betrachten GenAI aus technologischer Sicht, stehen aber vor der Herausforderung, den ersten Schritt zu tun. Vor dem ersten Schritt muss jedoch die Frage geklärt werden: "Wohin soll die Reise gehen?" Dazu müssen geschäftsorientierte Anwendungsfälle identifiziert werden, in denen GenAI eingesetzt werden kann, um Geschäftsergebnisse voranzutreiben und das Versorgungsunternehmen der Zukunft zu gestalten.

Sobald Geschäftsprobleme identifiziert wurden, die von GenAI-Technologien profitieren können, sollten diese priorisiert und mit Anwendungsfällen angegangen werden, die auf Geschäftsauswirkungen, Komplexität und unternehmensspezifischen Faktoren basieren.