18.03.2026

Wenn über KI in der Energiewirtschaft gesprochen wird, dominieren oft grosse Visionen: autonome Netze, vollautomatisierte Prozesse, radikale Effizienzsprünge. In der Praxis sieht es anders aus. Viele Energieversorger starten ambitionierte KI-Initiativen – und bleiben in Pilotphasen stecken. Oder sie investieren in komplexe Plattformen, ohne dass ein klarer betriebswirtschaftlicher Nutzen sichtbar wird. Dabei sind es häufig nicht die grossen Leuchtturmprojekte, die echten Mehrwert schaffen. Es sind die einfachen KI Use Cases mit klarer Wirkung, sauberer Datenbasis und überschaubarem Risiko. Dieser Beitrag zeigt, welche Arten von KI Use Cases in EVUs realistisch funktionieren, wo typischerweise Mehrwert entsteht – und welche Fehler bei der Auswahl vermieden werden sollten.

Von: Phillip Inderbitzin

In Mandaten bei Energieversorgern zeigt sich ein wiederkehrendes Muster: Die Geschäftsleitung möchte „etwas mit KI machen“.

Der Grund liegt selten in der Technologie. Er liegt in fehlender Priorisierung, unklarer Entscheidlogik und nicht definiertem Zielbild. Typische Fehlentscheidungen sind:

Einfach gesagt: Man baut zuerst – und fragt danach, ob es sinnvoll war.

Einfache KI Use Cases mit Mehrwert haben gemeinsame Merkmale: Sie sind operativ nah am Kerngeschäft. Sie lösen ein konkretes Problem. Sie benötigen keine vollständige Systemumstellung. Sie lassen sich als MVP testen. Sie erzeugen messbare Effekte. Ein funktionierender Use Case beginnt nicht mit einem Modell, sondern mit einer klaren Frage: Wo verlieren wir heute Geld, Zeit oder Qualität – und könnten bessere Datenentscheidungen helfen?

Im Folgenden einige typische Anwendungsfelder, die in der Praxis tatsächlich funktionieren – wenn sie sauber priorisiert werden. Im Netzbetrieb entstehen häufig ungeplante Wartungskosten oder ineffiziente Inspektionszyklen. Ein KI-gestütztes Frühwarnmodell auf Basis bestehender Sensordaten kann hier relativ einfach Predictive Maintenance ermöglichen. Der Mehrwert entsteht nicht durch perfekte Vorhersage, sondern durch bessere Priorisierung von Wartungsressourcen. Im Vertrieb liegen grosse Datenmengen zu Kundenverhalten vor. Ein einfaches Churn-Prediction-Modell kann identifizieren, welche Kunden mit erhöhter Wahrscheinlichkeit kündigen. Bereits ein rudimentäres Scoring-Modell kann die Retention-Quote messbar verbessern – ohne vollständige CRM-Neuimplementierung. In der Abrechnung entstehen regelmässig Rückfragen oder Reklamationen. Ein KI-gestütztes Mustererkennungsmodell kann Abweichungen vor Rechnungsversand identifizieren und damit Prozesskosten senken. Im Kundenservice lassen sich einfache KI-basierte Textklassifikationen einsetzen, um Anfragen automatisch zu priorisieren oder dem richtigen Sachbearbeiter zuzuweisen. Das reduziert Durchlaufzeiten, ohne den gesamten Service zu automatisieren. Diese Beispiele sind keine Visionen. Sie sind operativ umsetzbar – wenn sie strukturiert bewertet werden.

Der Unterschied zwischen einer Ideensammlung und einem echten KI-Portfolio liegt in der Bewertungslogik. In der Praxis bewährt sich eine strukturierte 3-Schritt-Logik: Erstens: Use-Case-Discovery entlang realer Kernprozesse. Nicht Brainstorming im luftleeren Raum, sondern Analyse von Netz, Vertrieb, Abrechnung, Rollout oder Produktmanagement. Zweitens: Bewertung nach Wirkung und Machbarkeit. Wirkung bedeutet nicht nur Kosteneinsparung, sondern auch Risikoreduktion, Qualitätsverbesserung oder Time-to-Market. Machbarkeit umfasst Datenverfügbarkeit, Integrationsaufwand und regulatorische Risiken. Drittens: MVP-Definition. Kein Grossprojekt, sondern klar abgegrenzter Pilot mit definiertem Erfolgskriterium. Erst wenn diese Schritte sauber durchlaufen wurden, entsteht ein priorisiertes Use-Case-Backlog, das GL-tauglich entscheidbar ist.

Eine seriöse KI-Initiative endet nicht mit einer Präsentation, sondern mit klaren Entscheidungsgrundlagen. Typische Artefakte, die in einem strukturierten Prozess entstehen:

Ohne diese Artefakte bleibt KI ein Innovationslabel – kein Führungsinstrument.

Wir starten keine KI-Initiativen mit Tool-Auswahl. Wir beginnen nicht mit Plattform-Diskussionen. Wir implementieren keine isolierten Leuchtturmprojekte ohne Skalierungslogik. Der Fokus liegt auf pragmatischen, wirtschaftlich sinnvollen Use Cases – mit schneller Testbarkeit und klarer Entscheidungsvorlage für die Geschäftsleitung.

Einfache KI Use Cases mit Mehrwert sind kein Hype-Thema. Sie sind ein Führungsinstrument. Für Energieversorger liegt der Hebel nicht in spektakulären Projekten, sondern in sauber priorisierten, operativ wirksamen Anwendungsfällen. Entscheidend ist nicht, wie viele KI-Projekte gestartet werden, sondern welche davon echten Mehrwert liefern. Wer strukturiert vorgeht, schafft in wenigen Wochen Transparenz über Potenziale – und vermeidet teure Fehlinvestitionen.