Die Energiebranche investiert derzeit massiv in KI, Digitalisierung und Automatisierung. Gleichzeitig steigt in zahlreichen Organisationen der operative Steuerungsaufwand ihrer IT-Projekte.
Der Grund liegt oft nicht in der Technologie selbst, sondern in einer Frage, die in vielen Transformationsprogrammen unterschätzt wird: Wie entstehen eigentlich belastbare digitale Entscheidungen?
Denn viele Digitalisierungsprojekte scheitern heute nicht an mangelnder Entwicklungsgeschwindigkeit, sondern deutlich früher: an unklaren Anforderungen, widersprüchlichen Prioritäten und fehlender Abstimmung zwischen Fachbereichen, IT und externen Partnern.
Warum KI das eigentliche Problem nicht löst
In Energieversorgern, Stadtwerken und Netzbetreibern sollen Fachbereiche Anforderungen formulieren, Business Cases priorisieren und Abnahmekriterien definieren — häufig ohne tiefes Verständnis komplexer Systemlandschaften oder moderner Produktentwicklung.
Gleichzeitig treffen regulatorische Anforderungen, historisch gewachsene Kernsysteme und neue digitale Geschäftsmodelle aufeinander. Viele Organisationen befinden sich parallel in SAP-Transformationen, Smart-Meter-Rollouts, Portalmodernisierungen und regulatorischen Anpassungsprojekten.
Die Folge: hochkomplexe Abhängigkeiten zwischen Fachbereichen, IT und externen Dienstleistern.
Ein typisches Muster: Ein Versorger plant ein neues Kundenportal für dynamische Tarife. Wenige Monate später zeigt sich, dass Anforderungen aus dem Vertrieb nicht zu den Datenstrukturen der Marktkommunikation passen. Die Entwicklung läuft, basiert aber auf falschen Annahmen.
Das Problem bleibt oft lange unsichtbar. Projekte wirken operativ zunächst im Plan. Erst später wird sichtbar, dass fachliche Annahmen falsch oder regulatorische Anforderungen unzureichend berücksichtigt wurden.
Die eigentlichen Kosten entstehen dann nicht durch langsame Entwicklung, sondern durch späte Korrekturen. Gleichzeitig steigen die strategischen Risiken für
Innovationsfähigkeit, Regulierungssicherheit und operative Steuerbarkeit. Studien zeigen seit Jahren ein ähnliches Muster: Laut McKinsey gehen 30 bis 45 % aller Entwicklungsaufwände in Enterprise-Projekten auf Nacharbeit durch unklare Anforderungen zurück.
„Wer falsche Anforderungen mit KI schneller umsetzt, baut das Falsche nur effizienter.“ Lukas Czarnecki, CEO & Gründer NanoVerse AI
Drei Muster, die viele Digitalisierungsprojekte ausbremsen
1. Regulatorik verdrängt Innovation
NIS2, KRITIS, Smart-Meter-Rollouts oder Redispatch 2.0 erzeugen laufend neue Anpassungen in Prozessen und Datenflüssen. Pflichtprojekte binden Kapazitäten, die eigentlich für Innovation benötigt würden.
2. Komplexität wächst schneller als Entscheidungsfähigkeit
Historisch gewachsene Kernsysteme, externe Dienstleister und parallele Transformationsprogramme erzeugen hochkomplexe Abhängigkeiten zwischen Fachbereichen und IT.
3. KI beschleunigt häufig nur die Umsetzung
Viele Unternehmen investieren aktuell vor allem in Entwicklungsgeschwindigkeit. Die Qualität von Anforderungen, Prioritäten und Entscheidungen bleibt dabei oft unverändert.
Viele Organisationen behandeln dadurch vor allem Symptome ihrer Digitalisierungsprobleme. Die eigentlichen Ursachen liegen jedoch häufig deutlich früher im Entscheidungs- und Anforderungsprozess.
Entscheidungen werden zum Engpass der Digitalisierung
Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht nur, wie Entwicklung beschleunigt werden kann. Sondern wie Organisationen sicherstellen, dass überhaupt die richtigen Entscheidungen entwickelt werden.
Denn in einer Branche, die gleichzeitig unter Regulierungsdruck, Fachkräftemangel und Transformationsdruck steht, wird die Qualität von Anforderungen zunehmend zu einem strategischen Wettbewerbsfaktor.