Das Energiedreieck verschiebt sich
Bezahlbarkeit, Versorgungssicherheit und Klimaschutz bilden klassischerweise das Energiedreieck. Doch die Gewichtung der Ziele verändert sich. Der Ausbau erneuerbarer Energien, steigende Anforderungen an Netzstabilität und neue Verbrauchsmuster, zum Beispiel E-Mobilität, machen deutlich: Das gesamte Energiesystem muss von der Erzeugung bis zur Nutzung digital vernetzt gedacht werden.
Zum einen müssen Systeme stabil laufen, zum anderen kommt es darauf an, auch schnell auf neue Anforderungen reagieren können. Dies gilt sowohl für das turnusmäßig wiederkehrende Thema der regulatorischen Änderungen als auch bei Veränderungen im Markt.
Vernetzung wird zum entscheidenden Erfolgsfaktor
Ein zentraler Trend ist die zunehmende Komplexität des Energiesystems. Dezentrale Erzeugung, Elektromobilität und neue Verbraucherstrukturen führen dazu, dass Netze und Prozesse stärker digital gesteuert werden müssen.
Die Konsequenz:
- Netzsteuerung wird IT-getrieben – teilweise unterstützt durch KI
- Marktrollen wie Netzbetreiber, Lieferant und Messstellenbetreiber müssen enger integriert arbeiten
- Datenflüsse werden kritischer Bestandteil der Wertschöpfung
Für die IT heißt das konkret: Schnittstellen, Datenintegration und Echtzeitfähigkeit bilden zentrale Erfolgsfaktoren. Monolithische Systeme stoßen hier schnell an Grenzen.
Cloud, Hybridmodelle und digitale Souveränität
Cloud-Technologien sind in der Energiewirtschaft Standard geworden. Gleichzeitig wächst das Bewusstsein für Abhängigkeiten und Risiken. Digitale Souveränität entwickelt sich immer stärker zur strategischen Leitlinie.
In der Praxis bestimmen damit häufig hybride Modelle das Bild:
- Kritische Anwendungen verbleiben häufig in kontrollierten Umgebungen.
- Skalierbare Services werden aus der Public Cloud bezogen.
- Multi-Cloud-Strategien dienen als Absicherung.
IT-Teams müssen sich deshalb mit der zunehmenden Komplexität auseinandersetzen. Auf der anderen Seite entsteht dadurch auch mehr Gestaltungsspielraum. Kritische Systeme wie Netzleit- oder Abrechnungssysteme können zum Beispiel in kontrollierten, souveränen Umgebungen betrieben werden, während weniger kritische Anwendungen, beispielsweise Analyseplattformen, Kundenportale oder Kollaborationstools, flexibel aus der Cloud genutzt werden.
Entscheidender als die Technologie selbst ist dabei die Fähigkeit, unterschiedliche Modelle sinnvoll zu kombinieren.
Managed Services werden modularer und strategischer
Ganz deutlich zeigt sich zudem auch, dass klassische IT-Outsourcing-Modelle an Bedeutung verlieren. Zunehmend setzen Unternehmen auf modulare Managed Services, die gezielt einzelne Anforderungen adressieren.
Treiber dafür sind:
- Fachkräftemangel und steigender Kostendruck
- zunehmende Systemkomplexität
- der Bedarf nach schnellen, flexiblen Lösungen
Gleichzeitig verändert sich die Rolle externer Partner. IT-Dienstleister werden stärker in die Weiterentwicklung von Lösungen eingebunden und übernehmen Verantwortung entlang des gesamten Lebenszyklus – von der Implementierung bis zum Betrieb (siehe dazu auch unser Blogartikel „Vom Lieferanten zum Sparringspartner: Managed Services als Gesamtpaket der IT-Dienstleistungen“).
KI als Beschleuniger
Künstliche Intelligenz hält zunehmend Einzug in IT-Operation und energiewirtschaftliche Prozesse. In der Praxis entstehen konkrete Anwendungsfälle überall dort, wo große Datenmengen ausgewertet, Muster erkannt oder wiederkehrende Abläufe automatisiert werden müssen. Dazu zählt zum Beispiel die Anomalieerkennung im Netzbetrieb: Auffälligkeiten in Lastflüssen, Einspeisung oder Anlagenverhalten können frühzeitig erkannt werden, bevor daraus Störungen entstehen. Auch bei der Prognose von Verbrauch, Erzeugung und Netzauslastung kann KI unterstützen, etwa um den Einfluss von Wetterdaten, dezentraler Einspeisung oder E-Mobilität besser einzuordnen.
Weitere Einsatzfelder liegen im Kundenservice, beispielsweise durch automatisierte Anliegenklassifizierung, intelligente Chatbots oder die Priorisierung von Servicefällen.
Damit KI wirken kann, braucht es die entsprechende Qualität der Daten. Diese müssen z.B. gut strukturiert und fachlich richtig eingeordnet sein. Für IT-Verantwortliche bedeutet das, zunächst die technischen und organisatorischen Grundlagen zu schaffen: Datenquellen einbinden, Schnittstellen stabil betreiben, Verantwortlichkeiten klären und Sicherheits- sowie Compliance-Anforderungen berücksichtigen. Erst wenn diese Basis steht, lassen sich KI-Anwendungen skalieren und in produktive Prozesse überführen. KI ist damit weniger ein einzelnes Tool, sondern vielmehr ein zusätzlicher Baustein in einer belastbaren digitalen Architektur.
IT als wesentliches Gestaltungselement der Energiewende
Die Energiewende lässt sich nicht allein mit Blick auf Erzeugungsanlagen angehen. Sie ist vor allem auch eine Frage der Vernetzung, Steuerung und intelligenten Nutzung von Daten. Für Energieversorgungsunternehmen und Netzgesellschaften bedeutet das: Wer Versorgungssicherheit, Bezahlbarkeit und Klimaschutz zusammenbringen will, muss IT als strategischen Hebel verstehen – nicht als nachgelagerte Unterstützungsfunktion.
Auf weitere Markttrends, Bedarfe und Lösungsansätze für den öffentlichen Sektor und die Energiewirtschaft gehen wir im Podcast #62 „Unter Strom: Wie KI und digitale Souveränität den Energiesektor neu verdrahten“ von Lünendonk ein.
