Die Energiebranche befindet sich in einem disruptiven Wandel. Das Stromnetz wird durch den Ausbau der erneuerbaren Energien und die Notwendigkeit zur Integration von Kapazitäten und Flexibilitäten zunehmend volatiler und komplexer. Aufgrund der riesigen Menge an zu verarbeitenden Daten ist die Sicherstellung eines stabilen und sicheren operativen Betriebs des Gesamtsystems herausfordernder denn je.
Als Antwort auf die immer kürzer werdenden Reaktionszeiten und immer kleiner werdenden Entscheidungsfenster wird Künstliche Intelligenz Einzug in die Planungs-, Steuerungs- und Kontrollprozesse der Übertragungs- und Verteilnetze halten müssen. Die Frage, ob der Roll-out der KI ein Erfolg wird oder nicht, ist dabei keine Frage der Technik oder der Algorithmen, sondern der rahmengebenden Governance.
Der blinde Fleck der KI-Transformation: die Organisation
Die neuesten KI-Modelle liefern beeindruckende Ergebnisse, sodass sich die Frage stellt, warum KI-Initiativen oft zu langsam umgesetzt werden oder ganz scheitern.
In der Praxis sind es selten technische Aspekte und Risiken, die über den Erfolg entscheiden, sondern organisatorische:
- unklare Verantwortlichkeiten und Kompetenzen
- mangelhafte Daten- und Systemarchitekturen
- unzureichende Datenqualität
- nicht oder nicht ausreichend definierte Entscheidungs- und Eingriffsrechte auf technischer und menschlicher Seite
Fehlende Governance führt zu Unsicherheit und Intransparenz sowie letztlich zu mangelndem Vertrauen in die Lösung und damit zu einem verstärkt wahrgenommenen Sicherheitsrisiko.
KI ist kein Selbstläufer: Wer nicht führt, verliert die Kontrolle
Künstliche Intelligenz trifft keine schlechten oder sicherheitskritischen Entscheidungen, weil sie dazu autorisiert ist, sondern weil ihr niemand explizit widerspricht und Grenzen setzt. Dieses Verhalten ist nicht in einem technischen Risiko begründet, sondern vielmehr in einem realen Führungsversagen. Nicht die Frage, welches KI-Modell das beste ist, entscheidet über die erfolgreiche und sichere Integration von KI in operative Betriebs- und Entscheidungsprozesse, sondern welches (Daten-)Fundament und welche verhaltensorientierten Leitplanken und Restriktionen ihr mitgegeben werden. KI ist nicht nur Technik, sondern auch Mitarbeiterin.
Wann darf die KI selbst handeln – und wann nicht?
KI nimmt häufig die Rolle einer Assistenz ein, indem sie Muster, Risiken und Systemzustände erkennt, antizipiert und Handlungsempfehlungen gibt. Die Handlungsentscheidung und -verantwortung bleiben beim Menschen. Schon bei diesem Konstrukt der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI steht die Datenqualität und damit die Vertrauenswürdigkeit im Mittelpunkt.
Für die Transition von der Assistenz zum Autopiloten nimmt diese Frage weiter an Gewicht zu und macht Governance zum erfolgs- und sicherheitskritischen Faktor. Dabei rücken folgende Fragen in den Fokus:
- Was darf die KI selbst nicht entscheiden?
- Wer darf die KI stoppen und überstimmen?
- Wer haftet, wenn die KI falsch entscheidet?
Governance als Erfolgsfaktor: Was wirklich zählt
Die Frage, wie die perfekte Governance aussieht, lässt sich nicht pauschal beantworten und hängt von den konkret abzubildenden Use Cases ab. Gute Governance zeichnet sich jedoch dadurch aus, dass sie sich mindestens mit folgenden Fragestellungen beschäftigt und diese sowohl aufbau- und ablauforganisatorisch als auch technisch-infrastrukturell beantwortet:
- Wer sind die Prozess-, System- und Risikoeigner?
- Wie ist die Grenze der Autonomie zu definieren?
- Welche „Stop-the-Line“- und Fallback-Routinen müssen implementiert werden?
- Wie werden die Qualität und Verfügbarkeit von Daten nachweislich sichergestellt?
- Wie sieht mein Konzept für ein wirksames und robustes Monitoring der KI zur Anomalieerkennung aus?
- Wie sollen Incidents gehandhabt werden? Wie sehen notwendige Prozesse und Playbooks aus?
- Was muss wie dokumentiert werden, damit die umgesetzten KI-Use-Cases auditfest sind und sich die Organisation im Worst Case bestmöglich exkulpieren kann?
Nur wenn diese einzelnen Puzzleteile betrachtet und im Sinne einer wirksamen Governance zu einem in sich konsistenten, effektiven und effizienten Gesamtbild zusammengesetzt werden, können auf Autonomie abzielende KI-Initiativen erfolgreich sein und zu einem messbaren Wettbewerbsvorteil werden.