Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Energiebranche fundamental. Netzsteuerung, Prognosemodelle, Kundenkommunikation, Anlagenmonitoring – überall entstehen neue Anwendungsfelder mit hohem Wertschöpfungspotenzial. Laut einer Studie der BDEW-Initiative „Digitale Energiewirtschaft“ (2024) setzen bereits viele der deutschen EVUs KI-basierte Technologien ein oder befinden sich in der Pilotierung.
Doch während technologische Fortschritte rasant geschehen, hinken Governance- und Regulierungsprozesse häufig hinterher. Genau hier setzt eine KI-Policy an: Sie schafft den normativen und operativen Rahmen, der sicherstellt, dass KI nachhaltig, rechtssicher und verantwortungsvoll im Unternehmen eingesetzt wird. Für Energieversorger, die in einem regulierten, gesellschaftlich sensiblen Umfeld agieren, ist das keine Option, sondern eine Notwendigkeit.
Transparenz – Vertrauen durch Nachvollziehbarkeit
Im Unterschied zu klassischen IT-Systemen agieren KI-Modelle datengetrieben und sind deshalb oft schwer erklärbar. Das erzeugt Unsicherheit – insbesondere bei Kund:innen und Regulatoren. In der Energiewirtschaft, wo KI zum Beispiel Einfluss auf Tarifgestaltung, Netzplanung oder Kundenkommunikation nimmt, ist Erklärbarkeit kein Luxus, sondern Pflicht.
Beispiel: Ein KI-Modell stuft einen Kunden als „zahlungsunzuverlässig“ ein und löst automatisiert ein Mahnverfahren aus. Ohne Transparenz über die Entscheidungslogik entsteht ein ernsthaftes Reputationsrisiko – und im Zweifelsfall eine DSGVO-Verletzung.
Aber nicht nur beim Einsatz mit Kund:innen, sondern auch bei internen Verwendungszwecken, so sollte etwa bei Bild- oder Texterstellungen eine klare transparente Haltung eingenommen werden. Laut einer Publikation des AI Now Institute (2023) ist der Mangel an Erklärbarkeit einer der Hauptgründe, warum KI-Projekte in sensiblen Industrien scheitern.
Verantwortlichkeit – klare Rollen, klare Prozesse
Viele Stadtwerke oder Netzversorger starten KI-Initiativen dezentral: ein Algorithmus zur Netzauslastung hier, ein Sprachmodell im Kundenservice dort. Doch ohne Governance-Strukturen fehlt der Überblick. Wer genehmigt den Live-Gang? Wer trägt Verantwortung bei Fehlprognosen?
Eine KI-Policy definiert Verantwortlichkeiten (beispielsweise Model Owner, Data Owner, Compliance Gatekeeper), Freigabeprozesse (zum Beispiel Modellabnahme durch eine zentrale KI-Governance-Einheit) und Reviewzyklen (etwa ein jährlicher Audit aller kritischen Modelle)
In der Praxis bewährt sich eine RACI- beziehungsweise eine RASCI-Matrix, ergänzt durch ein Modellregister, das kritische KI-Anwendungen kategorisiert und dokumentiert. Hier werden Verantwortlichkeiten im Unternehmen selbst definiert, die bei einem solchen Projekt zum Einsatz kommen.
- Responsible = Verantwortlich: eine Person oder Personen, die die Aufgabe tatsächlich ausführen.
- Accountable = Rechenschaftspflichtig: die Person, die letztendlich für die erfolgreiche Erledigung der Aufgabe verantworlich ist und die Ergebnisse verantwortet.
- Supportive = Unterstützend: Diese Person unterstützt die „Responsible“-Rolle bei der Erledigung der Aufgabe, ohne jedoch die endgültige Verantwortung zu tragen.
- Consulted = Konsultiert: Personen, die vor der Entscheidungsfindung oder Aufgabenbearbeitung konsultiert werden, um ihr Fachwissen oder ihre Perspektive einzubringen.
- Informed = Informiert: Personen, die über den Fortschritt oder die Ergebnisse der Aufgabe informiert werden, aber nicht aktiv an der Bearbeitung beteiligt sind
„Eine klare KI-Policy ist für Unternehmen kein Innovationshemmnis – sie ist Innovationsvoraussetzung! Sie schafft Sicherheit, fördert Vertrauen und macht KI skalierbar auch für komplexe Aufgaben.“
Rechtssicherheit – KI-Compliance als Pflichtaufgabe
Mit dem EU AI Act (verabschiedet 2024, wirksam ab 2026) entsteht erstmals ein einheitlicher Rechtsrahmen für den KI-Einsatz in der EU. Energieversorger müssen prüfen, ob eingesetzte KI-Systeme als „Hochrisiko-Anwendungen“ gelten (z. B. Systeme zur Netzstabilität, Netzausfallprognose, Risikobewertung im Forderungsmanagement).
Wichtige Anforderungen des EU AI Act:
- Risikobewertung vor Inbetriebnahme
- Technische Dokumentation und Logging (Prozess der Aufzeichnung von Ereignissen und Zustände eines Systems in einem Logfile)
- Human-in-the-Loop Mechanismen (Kollaborativer Ansatz, der menschliche Eingaben und Fachwissen in den Lebenszyklus von Systemen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz integriert)
- Transparenz gegenüber Betroffenen
Zudem greifen weiterhin DSGVO, IT-Sicherheitsgesetz 2.0 und nationale Energiewirtschaftsregularien (zum Beispiel MaKo 2022). Eine robuste KI-Policy dient daher nicht nur der internen Steuerung, sondern auch als Compliance-Werkzeug gegenüber Behörden und Partnern.
Ethik und Fairness – keine Diskriminierung durch Algorithmen
Energieversorger agieren in einem gesellschaftlich hochsensiblen Bereich: Energie ist ein Grundbedürfnis. Der Einsatz von KI darf daher keine versteckten Benachteiligungen erzeugen – etwa durch systematische Benachteiligung einzelner Kundengruppen (zum Beispiel bei Ratenzahlungsangeboten oder Netzpriorisierung).
KI-Policies müssen deshalb verbindliche Prinzipien vorgeben für:
- Überprüfung und Dokumentation von systematischen Fehlern, die möglicherweise durch KI-Systeme hervorgerufen werden (Bias Detection and Monitoring)
- Diversität in Trainingsdaten
- Ethik-Reviews für neue KI-Anwendungen
- Auswirkungen auf vulnerable Gruppen
Ein Vorbild ist hier etwa die OECD Recommendation on Artificial Intelligence, die Prinzipien wie Gerechtigkeit, Transparenz und Inklusivität auch für privatwirtschaftliche Akteure fordert.
Was macht eine gute KI-Policy für Energieversorger aus?
Eine wirksame KI-Policy ist klar strukturiert, operationalisierbar und wird regelmäßig überprüft. Aus unserer Erfahrung sollten folgende Elemente enthalten sein:
| Bereich | Inhalt |
| Begriffsdefinitionen | Was wird unter KI, ML, Automatisierung verstanden? Welche Systeme fallen unter die Policy? |
| Governance-Modell | Rollenverteilung: Wer entwickelt, genehmigt, überwacht? (inklusive KI-Governance-Board, Datenschutz, etc.) |
| Daten-Management | Anforderungen an Datenqualität, Anonymisierung, Einwilligung, Dokumentation |
| Modelllebenszyklus | Von Use-Case-Evaluation über Training und Test bis zum Monitoring im Live-Betrieb |
| Risikoklassifizierung | Matrix zur Einordnung von Low-/Medium-/High-Risk-KI (inklusive Maßnahmenkatalog) |
| Auditierbarkeit | Technische und organisatorische Maßnahmen zur Nachvollziehbarkeit und Revisionsfähigkeit |
| Schulung & Awareness | Fortbildungen für Fachbereiche, Trainings für Data Scientists zu Ethik und Recht |
| Notfall-Management | Prozesse bei KI-Ausfällen, Fehlentscheidungen oder Modell-Drift |
Lessons Learned – unser Weg zur KI-Policy
Wir haben früh erkannt: Eine KI-Policy ist kein reines IT-Dokument. Es braucht ein interdisziplinäres Team – bestehend aus Data Scientists, Jurist:innen, Ethikbeauftragten, Fachbereichen und Betriebsrat.
Unsere Schritte:
- Grundsatzpapier „KI im Unternehmen“: Welche Haltung vertreten wir als Unternehmen?
- Use-Case-Check-Liste: Jeder neue KI-Use-Case wird vorab auf Risiko, Ethik, Datenbasis geprüft.
- Zentrale Freigabeinstanz: Alle kritischen Modelle durchlaufen ein Modell-Review-Board.
- Policy-Verankerung: Schulungen, Bereitstellung von FAQs, damit die Policy gelebt wird, und nicht verstaubt.
Fazit: KI kann ein kraftvoller Hebel zur Dekarbonisierung, Digitalisierung und Effizienzsteigerung für interne Prozesse in der Energiewirtschaft sein. Doch nur, wenn sie im richtigen Rahmen mit klaren Leitplanken eingesetzt wird.
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Roman Swoboda ist Produktmanager für digitale Produkte bei trurnit. Der Spezialist für Content-Management-Systeme, Chatbots und Newsletter erstellt für Kunden Mehrkanal-Strategien. Diese sorgen für den optimalen Auftritt eines Unternehmens im Web, eine gelungene Customer Journey und am Ende für zufriedene Kunden.