Fraunhofer Studie belegt: 56 % Einsparungspotenzial durch KI in Stadtwerken

Eine neue Studie des Fraunhofer-Instituts für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik (IPK) zeigt eindrücklich: Stadtwerke könnten durch Künstliche Intelligenz ihre Kosten bis 2035 um bis zu 56 Prozent senken. Gleichzeitig droht Unternehmen, die untätig bleiben, eine Kostensteigerung von 45 Prozent.

Bei genauerer Betrachtung der Studie offenbart sich ein Paradoxon: Das größte finanzielle Potenzial der KI liegt in den komplexesten und kritischsten Bereichen, doch die Einführung findet vor allem dort statt, wo die Risiken am geringsten sind.

Dieses Paradox ist keine technische, sondern eine menschliche Herausforderung. Und es zu lösen, ist die eigentliche Aufgabe für die Personalentwicklung.

Potenzial vs. Realität: Wo KI in Stadtwerken wirklich eingesetzt wird

Die von der Unternehmensberatung m3 beauftragte Studie zeichnet ein detailliertes Bild. Ein Musterstadtwerk mit 1.000 Mitarbeitenden könnte allein im Bereich der Netze die jährlichen Personalkosten von 57 Millionen Euro auf unter 40 Millionen Euro reduzieren. Gleichzeitig werden die Kosten für Stadtwerke ohne den Einsatz von KI bis 2025 um bis zu 45 % steigen. KI kann hier Aufgaben übernehmen, die enorme Expertise erfordern: die optimale Planung neuer Stromtrassen, die vorausschauende Wartung von Leitungen oder die Echtzeit-Überwachung von Lastzuständen im Netz.

Doch die Realität sieht anders aus. Die Studie stellt fest, dass KI heute am häufigsten im Kundenservice zum Einsatz kommt – einem Bereich, in dem die finanziellen Einsparungen weitaus geringer sind. Warum? Die Antwort liegt in der Risikobewertung. Ein Fehler eines Chatbots ist ärgerlich. Ein Fehler in der Steuerung der kritischen Infrastruktur ist katastrophal.

Genau hier liegt der Kern des Problems: Die Zurückhaltung bei der Einführung von KI in der Energiewirtschaft ist nicht auf fehlende Technologie zurückzuführen, sondern auf mangelndes Vertrauen und die hohen Ansprüche an Qualität und Sicherheit.

Die neue Rolle des Menschen: Vom Ausführenden zum strategischen Entscheider

Die Studie liefert selbst den Schlüssel zur Lösung dieses Vertrauensproblems. Sie beschreibt, wie ein von KI erstellter Entwurf für eine Netztrasse, der in Minuten statt Tagen entsteht, anschließend "noch von einem Menschen überprüft und nachjustiert werden muss".

Das ist die Zukunft der Arbeit in Reinform. KI übernimmt die datenintensive, repetitive Schwerstarbeit. Der Mensch übernimmt die Rolle des kritischen Überwachers, des strategischen Entscheiders und des kreativen Problemlösers. Ein Experte von Enervie wird im Artikel zitiert, dass durch KI eingespartes Schichtpersonal "andere wichtige Aufgaben im Netzbetrieb übernehmen" könnte.

Die entscheidende Frage, die sich jede Organisation jetzt stellen muss, lautet: Was sind diese "anderen wichtigen Aufgaben"? Und, noch wichtiger: Wer ist darauf vorbereitet, sie zu übernehmen?

Die Kernbotschaft der Studie: Upskilling als Schlüssel zur KI-Transformation

Die Autoren der Fraunhofer-Studie geben eine unmissverständliche Antwort. Sie plädieren nicht für einen Personalabbau, sondern für eine grundlegende Umstrukturierung und eine neue Denkweise in der Personalplanung. Der wichtigste Ratschlag lautet:

"Stattdessen sollten Stadtwerke die Mannschaft, die sie haben, ertüchtigen, um gut mit KI umgehen zu können."Dieses Upskilling hat zwei Dimensionen:

Demystifizierung der Technologie: Um KI als Werkzeug zu akzeptieren, müssen Mitarbeitende ihre grundlegende Funktionsweise verstehen. Nur wer weiß, wie ein System zu seinen Ergebnissen kommt, kann ihm vertrauen und es souverän bedienen. Digitale Grundkompetenz und KI-Kompetenzen werden zur Voraussetzung für fast jede Rolle.

Stärkung der menschlichen Urteilskraft: Je leistungsfähiger die KI wird, desto entscheidender wird die menschliche Fähigkeit, ihre Ergebnisse zu bewerten. Human Skills wie kritisches Denken, analytische Fähigkeiten und eine gesunde Skepsis sind der letzte und wichtigste Qualitätssicherungsmechanismus. Es geht darum, die richtigen Fragen zu stellen, Kontexte zu verstehen, die eine Maschine nicht kennt, und ethische Implikationen abzuwägen.

Fazit: Die KI-Transformation wird von Menschen gestaltet

Die Fraunhofer-Studie ist weit mehr als eine Kosten-Nutzen-Analyse. Sie zeigt: Der Wandel kommt nicht durch die Implementierung einer neuen Software. Er kommt durch Menschen, die selbstbewusst genug sind, diese Software zu steuern, kritisch genug, ihre Ergebnisse zu hinterfragen, und kreativ genug, daraus echten Fortschritt zu schaffen. Die größte Aufgabe für die Personalentwicklung in der Energiebranche ist es nun, genau diese Umgebung des Lernens und des Vertrauens zu schaffen.

Die Zukunft ist nicht automatisiert. Sie ist augmentiert. Und der entscheidende Faktor in dieser Gleichung bleibt der Mensch.