Die Deutsche Energie-Agentur (dena) hat heute die Ergebnisse ihrer Umfrage zu künstlicher Intelligenz in der Energiewirtschaft veröffentlicht. Zwischen November 2021 und Januar 2022 wurden insgesamt 250 Führungskräfte aus Unternehmen in der Branche befragt. Es ist bereits die zweite Umfrage dieser Art. Die erste wurde 2019 durchgeführt und veröffentlicht. Befragt wurden die Teilnehmenden unter anderem zum Potenzial von KI für ihre Unternehmen und die Energiewende, zum Informationsstand sowie zu konkreten Projekten und Plänen für den Einsatz von KI. Die Ergebnisse zeigen: Obwohl 75 Prozent der Befragten KI als Chance für eine nachhaltige Energiewirtschaft sehen, geben nur 35 Prozent an, sich aktiv dazu zu informieren. Hindernisse für den Einsatz von KI in Unternehmen seien unzureichendes Wissen und mangelnde Expertise. Die Umfrage zeigt auch: In größeren Unternehmen herrscht insgesamt eine größere Bereitschaft zum Einsatz von KI. Einige von ihnen arbeiten sogar bereits an konkreten KI-Projekten.

„Künstliche Intelligenz wird eine zentrale Rolle bei der Energiewende spielen. Zum Beispiel, um in Zukunft flexible Verbraucher effizient und automatisiert auf die erneuerbare Stromerzeugung abzustimmen. Die Umfrage zeigt, dass Entscheiderinnen und Entscheider die Bedeutung von KI für die Energiewende und für ihre Unternehmen erkannt haben. Damit der Rollout der Technologie auch rechtzeitig gelingt, müssen wir jetzt den Informationsaustausch zwischen den Unternehmen und mit Expertinnen und Experten intensivieren. Auf diese Weise können wir Pilotprojekte auch in kleinen und mittelständischen Unternehmen gezielt umsetzen“, sagt Andreas Kuhlmann, Vorsitzender der Geschäftsführung der dena.

Einsatz von KI braucht Wissenstransfer

Auf Grundlage der Umfrage empfiehlt die dena einen verstärkten Austausch zwischen großen, mittelständischen und kleinen Unternehmen. Während in kleineren Betrieben häufig das Wissen und die Ressourcen fehlen, um KI gezielt zu entwickeln, haben etablierte Firmen bereits wichtige Fortschritte beim Einsatz von KI gemacht. Regelmäßige Austauschformate sowie eine Datenbank von KI-Projekten können außerdem helfen, breiter über die ökonomischen und ökologischen Potenziale der Technologie zu informieren. Eine engere Zusammenarbeit kann die Energieeffizienz von KI, zum Beispiel durch die Open-Source Bereitstellung bereits erprobter und trainierter KI-Modelle, verbessern. So kann sie ihr volles Potenzial für eine effiziente Energiewende entfalten.

Unternehmen haben insgesamt positivere Einstellung zu KI

Im Vergleich zur Umfrage von 2019 zeigt sich eine insgesamt positivere Einstellung gegenüber KI. Ebenso zeigen sich konkretere Vorstellungen zu den möglichen Anwendungsfeldern beim Energiemanagement, der Steuerung von Verbrauchern und in Smart Buildings. Auch die von den Entscheiderinnen und Entscheidern wahrgenommenen Hindernisse für die Einführung von KI zeugen von einer stärkeren, aber noch ausbaufähigen Beschäftigung mit dem Thema. Zentrale Hindernisse für die Umsetzung sind unter anderem mangelnde Expertise in den Unternehmen, geringe Ressourcen, lange Vorlaufzeiten für die Planung sowie Datenqualität und-verfügbarkeit.

KI-Projekte im Future Energy Lab

Mit dem Future Energy Lab hat die dena im Auftrag des BMWK einen Raum geschaffen, in dem Digital- und Energiewirtschaft zusammenkommen. Ziel ist die Entwicklung digitaler Lösungen für die Energiewende und die Stärkung des Austausches zwischen allen Akteuren. Ein wichtiger Fokus des Labs ist dabei der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Energiewirtschaft. Im Projekt „Data4Grid“ wird beispielsweise der Einsatz von KI in Stromverteilnetzen untersucht. Weitere Projekte befassen sich unter anderem mit „KI in der Fernwärme“.  Auch die Entwicklung von Konzepten für eine Optimierung der Energieeffizienz von KI ist ein wichtiger Aspekt für einen nachhaltigen Einsatz. Das untersucht das Future Energy Lab im Rahmen des Projekts „Energieeffiziente KI“. Dabei wird sowohl das Energieeffizienzpotenzial bei der Ausführung von KI-Modellen durch innovative Rechenbeschleuniger als auch Möglichkeiten der Optimierung bei der Übertragung von KI-Modellen betrachtet. Eine Einführung in das Thema gibt die aktuelle Analyse „Auf dem Weg zu energieeffizienter künstlicher Intelligenz: Welche Energieeinsparpotenziale bieten KI-Anwendungen?“.