KI für Stadtwerke und Energieversorger: Einsatzfelder sichten und angehen

KI-Tagesseminar · 1 Tag

Anwendungsfelder im Versorger erkennen, rechtlich einordnen und ein erstes Projekt planen

Das nehmen Sie mit

• Machine Learning und generative KI lassen sich für Netz, Handel und Vertrieb auseinanderhalten und realistisch bewerten.
• Eine eigene KI-Landkarte zeigt, welche Ihrer Abläufe sich für schnelle Erfolge eignen und welche einen längeren Anlauf brauchen.
• Ein persönlicher Prompt-Werkzeugkasten für Berichte, Kundenkommunikation und Wissensabfragen mit LLMs steht bereit.
• Ein konkreter Use Case hat eine erste Zulässigkeitsprüfung nach KI-VO, Datenschutz und IT-Sicherheitsvorgaben durchlaufen.
• Für den Start im eigenen Haus liegen eine Potentialanalyse und ein 90-Tage-Plan vor.

Ablauf

1. Teil 1

   Modul 1 – Einstieg: Was KI in der Versorgungswirtschaft leisten kann

   • Machine Learning und generative KI verständlich unterschieden, mit Beispielen aus Leitstelle und Kundencenter
   • Was die Energiebranche eigen macht: Messdaten in großer Menge, dichte Regulierung, physikalische Netzgrenzen
   • Erwartungen justieren: was ein Modell aus vorhandenen Messreihen herausholt und wo Schluss ist
   • Live-Demo: Wetter- und Lastdaten werden vor Ort zu einer Verbrauchsprognose verarbeitet
   • Standortbestimmung: In welchem Bereich Ihres Unternehmens KI besonders viel Nutzen verspricht
2. Teil 2

   Modul 2 – Anwendungsfelder: Von der Lastprognose bis zur Kundenanfrage

   • Prognosen für Last, Erzeugung und Preis als Kerngebiet des maschinellen Lernens im Versorger
   • Netzbetrieb, Anlagenüberwachung und Instandhaltung: wo Betriebsdaten bereits verwertbar vorliegen
   • Vertrieb und Kundenservice, etwa bei Tarifwechseln, Abschlagsfragen und Beschwerden
   • Vorhaben mit kurzem Weg zum Ergebnis von langwierigen Großprojekten trennen
   • Übung: Eigene Abläufe vom Netz bis zum Vertrieb in eine KI-Landkarte einordnen
3. Teil 3

   Modul 3 – Generative KI: LLMs im Arbeitsalltag eines Stadtwerks

   • Kundenkommunikation, Monatsberichte und Wissensabfragen zu internen Richtlinien mit LLMs erledigen
   • Übung: Prompting an Energie-Use-Cases, zum Beispiel ein Antwortschreiben zur Preisanpassung
   • Standardbriefe wie Abschlagsänderungen oder Zählerstandsanforderungen als Vorlage aufsetzen
   • Den persönlichen Prompt-Werkzeugkasten zusammenstellen: bewährte Formulierungen je wiederkehrender Schreibaufgabe
4. Teil 4

   Modul 4 – Recht und Sicherheit: KI-VO, Kundendaten und KRITIS

   • Die KI-VO für Anwendungen im Energiesektor einordnen
   • Datenschutz bei Verbrauchs- und Kundendaten, von Lastgängen bis zu Vertragsangaben
   • Datenschutz und IT-Sicherheit unter KRITIS-Bedingungen: Anforderungen an externe KI-Dienste
   • Erlaubte und unzulässige Einsätze an Beispielen aus Netz und Vertrieb abgrenzen
   • Übung: Einen Use Case von der eigenen Landkarte auf Zulässigkeit prüfen
5. Teil 5

   Modul 5 – Transfer: Der Weg zum ersten eigenen KI-Projekt

   • Use Cases nach Nutzen und Machbarkeit priorisieren und die nötigen Daten bereitstellen
   • Beschaffung und Einführung planen, vom Pilotbetrieb bis zur Übergabe an die Fachabteilung
   • Belegschaft mitnehmen: Monteure, Kundenberater und Fachbereiche früh beteiligen
   • Übung: Eine KI-Potentialanalyse für das eigene Versorgungsunternehmen skizzieren
   • 90-Tage-Plan mit Meilensteinen für den Projektstart