KI-Anwendungen erleichtern schon heute Aufgaben auf vielfältige Weise
Bei der EnBW setzen wir bereits eine Vielzahl von KI-Lösungen ein. Ein Großteil unserer Daten ist strukturiert (wie z.B. Prognosen, Einspeisungen oder Messwerte), was uns bereits seit vielen Jahren ermöglicht, „klassische“ KI-Methoden anzuwenden. Beispiele hierfür sind Predictive Maintenance von Windkraftanlagen (Link), bei der wir durch vorausschauende Wartung die Betriebszeit und Effizienz maximieren. Oder die Prognose der Einspeisung von virtuellen Kraftwerken (Link), die eine präzise Planung und Steuerung der Energieproduktion ermöglicht. Darüber hinaus nutzen wir auch Generative KI, z. B. um Dokumente wie Leistungsbeschreibungen zu erstellen, Netztechniker*innen bei ihrer Arbeit zu unterstützen und unseren Kundenservice zu optimieren. Darüber hinaus kommen bei uns bereits heute eine Vielzahl weitere KI-Anwendungen zum Einsatz, die echten Mehrwert schaffen, indem sie beispielsweise die Effizienz steigern, Routineaufgaben übernehmen oder Aufgaben ausführen, die auf Grund der Vielzahl der zu verarbeitenden Informationen für den Menschen nicht durchführbar sind.
Einsatz von KI im Unternehmen muss umfassend gedacht werden
Damit der Einsatz von KI für ein Unternehmen der kritischen Infrastruktur und seiner Mitarbeiter*innen selbstverständlich werden – und es damit von den Potenzialen von KI profitieren kann – bedarf es einer ganzheitlichen Daten- und KI-Strategie. Im Fall der EnBW umfasst diese Strategie mehrere zentrale Elemente, die Antworten auf folgende Fragen geben (siehe Abbildung):
- Wie werden Use Cases gefunden, priorisiert, Lösungen implementiert und betrieben?
- Wie werden Daten gehalten, gefunden, geteilt und ihre Qualität gemanagt?
- Wie unterstützt eine Governance Rechtskonformität der Lösungen sowie den verantwortungsvollen Einsatz von KI und schafft gleichzeitig klare Leitplanken?
- Welche Kompetenzentwicklung benötigen unterschiedliche Gruppen von Mitarbeitenden?
- Welche Partnerschaften werden gebildet, um Kompetenzlücken zu schließen und gemeinsam zu lernen?
Jedes dieser Elemente muss individuell auf ein Unternehmen zugeschnitten werden, um den spezifischen Anforderungen und der Vision sowie der verbundenen Ambition gerecht zu werden.
Die aus der Strategie abgeleiteten Maßnahmen sorgen dafür, dass die Mitarbeitenden das Bewusstsein für die Bedeutung des Einsatzes von KI erlangen, die notwendigen Fähigkeiten erwerben und mit den passenden Werkzeugen anwenden können. Dadurch erleben sie Kompetenz im Umgang mit KI und sind intrinsisch motiviert, neue Anwendungsfälle zu erschließen. Durch den ganzheitlichen Ansatz wird die KI-Skalierung somit zu einem organischen Veränderungsprozess, der sich selbst trägt und nicht ständig von außen beeinflusst werden muss. Nur durch eine solche maßgeschneiderte und umfassende Herangehensweise kann die EnBW sicherstellen, dass KI nicht nur ein vorübergehender Hype bleibt, sondern nachhaltig Mehrwert schafft und die Energiewende aktiv unterstützt.
Empfehlungen
- Klassische KI-Anwendungen nicht vernachlässigen: Sie bleiben trotz des Hypes um Generative AI (GenAI) weiterhin relevant, bieten gerade in der Energiewirtschaft große Mehrwerte und benötigen Ressourcen
- GenAI-Einsatz priorisieren: Eine breite Anwendung einfacher Lösungen ist wichtig, da sie einen transformatorischen Wert hat. Jedoch sind nur wenige komplexe Lösungen, bei denen proprietäre Daten eingesetzt werden, gleichzeitig umsetzbar.
- Individuelle Kompetenzentwicklung: Mitarbeitende haben unterschiedliche Bedürfnisse beim Kompetenzerwerb. Ein einheitlicher Ansatz („Gießkanne“) ist nicht effektiv.
- Wert von Governance: Auch wenn Governance oft unbeliebt ist, schafft sie einen klaren Rahmen, der es ermöglicht, mit KI-Projekten richtig durchzustarten.