Gegen Ende des vergangenen Jahres haben wir die Umfrage „GenAI Use Cases in der Energiewirtschaft“ ins Leben gerufen, um den praktischen Einsatz von Künstlicher Intelligenz in dieser Branche zu beleuchten. Die Ergebnisse verdeutlichen eindrucksvoll, dass das Thema KI nun auch in der Energiewirtschaft angekommen ist. Dies konnten wir kürzlich auch beim edna-Presserundgang auf der E-world anhand von drei konkreten Beispielen anschaulich präsentieren. Zur besseren Übersicht haben wir die Umfrageergebnisse in fünf Cluster gegliedert, die sowohl den aktuellen Stand als auch die zukünftigen Perspektiven der Branche widerspiegeln.
Cluster 1: Text- und Bildgenerierung sowie Bearbeitung
Beschreibung: Heutige Anwendungsfälle in diesem Cluster umfassen die Unterstützung bei der Textverfassung und -überarbeitung, einschließlich Berichte, Stellenanzeigen und interne Kommunikation. Anwendungsfälle umfassen auch die Erstellung und Bearbeitung von Bildern oder Fotos zur visuellen Optimierung von Präsentationen und Artikeln. Darüber hinaus hilft generative KI bei der Korrektur von Texten, der Erstellung von E-Mails und Protokollen sowie der Übersetzung von Texten. Eine bedeutende Nutzung ist auch die Unterstützung im kreativen Prozess, wie etwa bei der Namensfindung von Produkten oder durch den Einsatz als Sparringpartner bei der Konzeptentwicklung.
Künftige Anwendungsfälle umfassen die Erweiterung dieser Fähigkeiten zur Automatisierung von Texten und die Durchführung komplexer verbaler Prozesse. Die KI wird prädiktiv arbeiten, um das Volumen und die Effizienz der Textbearbeitung zu steigern. Dies schließt die Erstellung von Verträgen und administrative Texte ein, wodurch man künftig von einer verbesserten Effizienz und Kosteneinsparung profitieren wird. Ebenso wird erwartet, dass die KI den gesamten Schreibprozess effizienter gestaltet, sodass mehr Zeit und Ressourcen für kreative und strategische Aufgaben zur Verfügung stehen.
Cluster 2: Kundenservice und Support
Beschreibung: In der heutigen Nutzung stehen die Unterstützung durch Chatbots im Mittelpunkt, die Kundenanfragen im Support effizient bearbeiten. Callcenter und Service-Desks werden durch generative KI-Technologien erheblich entlastet, indem Anfragen von Kunden schnell und präzise beantwortet werden. Diese Technologien ermöglichen eine individuelle Betrachtung der Kundenbedürfnisse und stellen spezifische Informationen zur Verfügung. Die Implementierung von Chat-Assistenten mit verknüpften Wissensdatenbanken zur Verbesserung von HR-Geschäftsprozessen zeigt die Bandbreite von Anwendungen im Bereich der Serviceoptimierung und Wissensvermittlung auf.
In Zukunft erwarten Unternehmen, dass KI noch verstärkt in der Kundeninteraktion eingesetzt wird, um die Personalisierung und Geschwindigkeit zu verbessern. Dies umfasst den Einsatz von KI-Chatbots, um 24/7-Service zu bieten, sowie die effiziente Verwaltung von Kundendaten zur Produktions- und Serviceoptimierung. Der Fokus liegt auf der Reduzierung der manuellen Arbeitslast und der nachhaltigen Verbesserung der Kundenzufriedenheit durch intelligente Steuerung und Wartung von Supportsystemen und optimierten IoT-Dienstleistungen.
Cluster 3: Programmierung und Softwareentwicklung
Beschreibung: Aktuelle Anwendungsfälle beinhalten vor allem die Nutzung von generativen KI-Plattformen, wie GitHub Copilot, zur Unterstützung in der Softwareentwicklung. Diese Tools bieten umfangreiche Vorschläge für den Code und helfen bei der Strukturierung von Entwicklungsprozessen. Generative KI übernimmt auch Aufgaben im IT- und Coding-Bereich, wie die Anpassung von Quellcodes und die Unterstützung bei der Erstellung von Programmierschnittstellen. Die Prototypen-Entwicklung und Sparring bei Technologie-Konzepten gehören ebenfalls zu den bedeutenden Anwendungsbereichen, die durch KI unterstützt werden.
Zukünftige Anwendungsfälle bewegen sich hin zu einer weit intensiveren Nutzung generativer KI in der Softwareentwicklung. Es wird erwartet, dass GenAI die Effizienz in diesem Bereich um mindestens den Faktor 10 steigern kann. Dies wird tiefgreifende Auswirkungen auf die Rollenbeschreibung und die Methoden in der Software- und Qualitätssicherung haben. Entwickler werden neue mächtige KI-Werkzeuge nutzen, um den Quellcode zu produzieren und die gesamte Abwicklung in Projekten anpassen. Die Softwareentwicklung soll dadurch effzienter, kostengünstiger und schneller werden, was es ermöglicht, in kürzerer Zeit mehr Aufträge zu bearbeiten und die Energiewende zu unterstützen.
Cluster 4: Datenanalyse und Entscheidungsfindung
Beschreibung: Heutige Nutzungen umfassen die Datenaufbereitung und Analyse, um Unternehmen im Wettbewerb zu helfen. Es werden Umfragen ausgewertet, Berichte und Grafiken basierend auf internen Daten erstellt, sowie automatisiertes Monitoring und Auswertung durch KI. Prototypen zur Verbesserung von Kundenzufriedenheit und die Möglichkeit, Vertrags- und Lizenzmodelle zusammenzufassen, kennzeichnen den aktuellen Stand der Nutzung generativer KI in der Datenanalyse.
Zukünftig wird erwartet, dass die KI zunehmend in der Lage sein wird, Datenanalysen aus vorhandenem System und Stammdaten durchzuführen. Die Automatisierung dieser Prozesse wird zur Optimierung von Entscheidungsprozessen führen, wodurch Unternehmen von präziseren Prognosen profitieren. Die fortgeschrittene Nutzung von KI in der Datenverarbeitung und -analyse wird es Unternehmen ermöglichen, große Datenmengen effizienter zu verarbeiten und bessere, dateninformierte Entscheidungen zu treffen. Dies soll auch in der Unterstützung der Energieprognosen und in der skalierbaren Bearbeitung von Analysen Anwendung finden.
Cluster 5: Wissensmanagement und Integration
Beschreibung: Die heutige Anwendung generativer KI im Wissensmanagement reicht von der Nutzung als Nachschlagewerk bis hin zur Bereitstellung von Gliederungsvorschlägen für Präsentationen. Unternehmen nutzen KI, um Informationen effizienter zu verschaffen und zu organisieren, dabei helfen, komplexe Sachverhalte zu erfassen und zu verarbeiten. Interne Systeme profitieren von der verbesserten Strukturierung von Wissen durch einfache Suchfunktionen, um die Effizienz der Wissensabfrage zu erhöhen.
Zukünftige Anwendungen konzentrieren sich darauf, dieses interaktive Wissen wesentlich stärker in die Unternehmensprozesse zu integrieren. Geplant ist der Einsatz, um verschiedene interne Wissensquellen für Mitarbeitende zugänglich zu machen, indem Informationen im Dialog mit der KI abgerufen werden können. Eine verbesserte Suchfunktion innerhalb des Unternehmens zur Nutzung von internem Wissen wird erwartet, was die Gesamtproduktivität erhöhen und die Effizienz interner Prozesse steigern soll.
Fazit
Die rückgemeldeten Use Cases verdeutlichen, dass viele Versorgungsunternehmen sich noch am Anfang ihrer KI-Reise befinden und zunächst klassische „Schreibtisch“-Prozesse angehen, in die Werkzeuge wie ChatGPT oder Microsoft CoPilot problemlos integriert werden können. Um jedoch das volle Potenzial von Künstlicher Intelligenz auszuschöpfen, ermutigt die Technologie-Initiative Energie+ (tie+) der EDNA die Versorgungsunternehmen, weiterführende, branchenspezifische GenAI-Use-Cases zu entwickeln, die über die bisherigen Anwendungen hinausgehen. Hierfür ist eine enge Zusammenarbeit zwischen Fachexperten und GenAI-Spezialisten erforderlich, um in einem iterativen Prozess, beginnend mit Prototypen, bis hin zu produktiv einsetzbaren Tools, neue Lösungen zu schaffen. Die bisherigen Erfahrungen bieten bereits eine hervorragende Grundlage für diesen nächsten Schritt.
Auch in Zukunft wird sich die Technologie-Initiative Energie+ (tie+) intensiv mit diesen weiterführenden Use Cases beschäftigen. Alle Interessierten sind herzlich eingeladen, sich an den regelmäßigen, 14-tägigen Online-Treffen der TIE zu beteiligen und in den Austausch zu treten.