Digitalisierungsstudie offenbart deutliche Lücke zwischen der strategischen KI-Planung und der operativen Verankerung in der Energiewirtschaft
Der globale Energiesektor sieht sich mit einem enormen Investitionsbedarf konfrontiert, der im Jahr 2024 branchenweit erstmals die Marke von drei Billionen US-Dollar überschritt. Um diese finanziellen Anforderungen zu bewältigen, rücken digitale Technologien und künstliche Intelligenz zunehmend in den strategischen Fokus der Unternehmen. Die aktuelle Studie „Digital@EVU 2026“, herausgegeben von BDEW, VSE, Kearney und IMP³ROVE, analysiert den Fortschritt dieser digitalen Transformation und bewertet den Reifegrad der Branche.
Die Datengrundlage der Analyse bilden die Angaben von über 110 Energieversorgern, die zu 96 Prozent in der DACH-Region ansässig sind. Die Teilnehmerschaft deckt verschiedene Unternehmensgrößen ab und reicht von kleinen Regionalversorgern mit unter 100 Millionen Euro Umsatz bis hin zu sogenannten „Giants“, die jährliche Umsätze von mehr als fünf Milliarden Euro erwirtschaften. Die Ergebnisse belegen eine hohe strategische Durchdringung bei der Basisdigitalisierung. Gleichzeitig zeigt die Auswertung erhebliche Diskrepanzen bei der konkreten Anwendung von künstlicher Intelligenz in den operativen Kernprozessen.
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Energieversorger fokussieren sich bei der Digitalisierung primär auf Kostensenkungen statt auf neues Umsatzwachstum
Eine dedizierte Digitalisierungsstrategie gehört mittlerweile zum Standard in der Branche, da bereits 68 Prozent der befragten Energieversorger eine solche entwickelt haben. Weitere 28 Prozent befinden sich aktuell in der Planungsphase. Die strategische Ausrichtung auf künstliche Intelligenz steht hingegen noch am Anfang, da erst 29 Prozent der Unternehmen über eine etablierte KI-Strategie verfügen.
Bei der Betrachtung der ökonomischen Zielsetzungen zeigt sich eine deutliche Priorisierung der Effizienzsteigerung. Der Median der angestrebten Kostensenkungen durch Digitalisierungsmaßnahmen liegt über die nächsten fünf Jahre bei fünf Prozent. Im Gegensatz dazu verknüpfen die Unternehmen digitale Initiativen noch nicht systematisch mit einem direkten Umsatzwachstum. Nur ein geringer Teil der Versorger erwartet signifikante Erlössteigerungen durch neue digitale Angebote.
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Neue digitale Interaktionskanäle und KI-basierte Kundenanalysen verdrängen zunehmend traditionelle Kontaktpunkte
Die Interaktion mit den Endkunden verschiebt sich spürbar in Richtung digitaler Kanäle, wobei 38 Prozent der Versorger bereits eine eigene Unternehmens-App anbieten. Bei den großen Anbietern der Giant-Klasse liegt diese Quote sogar bei 93 Prozent. Parallel dazu gewinnt die Automatisierung der Kundenkommunikation durch künstliche Intelligenz an Relevanz, da beispielsweise 67 Prozent der größten Versorger KI zur Bearbeitung von E-Mails nutzen.
Im Marketing setzen die Energieversorger verstärkt auf datengetriebene Ansätze zur Optimierung der Kundenansprache. Aktuell wenden 32 Prozent der Unternehmen automatisierte Methoden zur Ausspielung von Angeboten an, was einer Verdreifachung seit der letzten Erhebung aus dem Jahr 2023 entspricht. Zudem analysiert fast die Hälfte der Betriebe die Kundenerfahrung systematisch anhand von textbasierten Datenquellen. Diese Entwicklungen belegen eine Professionalisierung der digitalen Vertriebsstrukturen.
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Die Definition zukünftiger Kompetenzen scheitert häufig an einer fehlenden strategischen Personalplanung
Die Verantwortung für die digitale Transformation ist in der Energiewirtschaft mittlerweile klar verankert. In 92 Prozent der Unternehmen gibt es definierte Zuständigkeiten, wobei die Position des Chief Digital Officers (CDO) zunehmend auf oberster Führungsebene etabliert wird. Fast alle großen Versorgungsunternehmen betreiben zudem spezialisierte Kompetenzzentren für Datenanalyse und künstliche Intelligenz. Trotz dieser strukturellen Vorgaben mangelt es in der Breite an der operativen Befähigung der Belegschaft.
Zwar haben 56 Prozent der Betriebe eine klare Vorstellung von den zukünftig benötigten Digitalkompetenzen, jedoch verfügt nur knapp ein Drittel über eine entsprechende Personalstrategie. Neue Berufsprofile wurden erst von 36 Prozent der Unternehmen definiert, um den veränderten Anforderungen gerecht zu werden. Auch die Implementierung agiler Organisationsstrukturen wie sogenannte Squads oder Tribes, also funktionsübergreifende und eigenverantwortlich handelnde Teams, befindet sich mit einer branchenweiten Verbreitung von neun Prozent noch in einem sehr frühen Stadium. Dennoch verzeichnen jene Unternehmen, die agile Methoden anwenden, bereits messbare Vorteile bei der Prozesskontrolle und dem internen Wissensaustausch.
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Fehlende Dateninfrastrukturen und mangelnde Kompetenzen blockieren die Skalierung von Analytik und künstlicher Intelligenz
Der breite Einsatz von künstlicher Intelligenz scheitert branchenweit primär an grundlegenden infrastrukturellen und personellen Defiziten. So identifizieren 76 Prozent der Versorgungsunternehmen fehlende Dateninfrastrukturen als das größte Hindernis für die Skalierung von Analytikanwendungen. Dicht darauf folgen der Mangel an qualifizierten Mitarbeitenden sowie wachsende Bedenken hinsichtlich Cybersicherheit und Datenschutz. Gerade für kleine Versorgungsunternehmen stellt die fehlende interne Kapazität eine enorme Herausforderung dar.
Trotz dieser Barrieren forcieren führende Unternehmen die operative Nutzung von Datenanalysen in den technischen Kernbereichen. In der Erzeugung und Netzverteilung kommen bereits präskriptive Modelle zum Einsatz, die Handlungsempfehlungen aus historischen Daten und Sensordaten ableiten. Die Optimierung der Netzplanung durch verschiedene Szenarien wird mittlerweile von 54 Prozent der Vorreiter angewendet. Auch die Echtzeitanalyse zur Optimierung von Leitungs- und Lastverteilungen etabliert sich zunehmend als essenzielles Werkzeug für den effizienten Netzbetrieb.
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Fazit
Die vorliegende Studie verdeutlicht, dass die Energiewirtschaft die Relevanz von Digitalisierung und künstlicher Intelligenz strategisch erkannt hat, jedoch in der praktischen Umsetzung auf erhebliche Barrieren stößt. Die zentrale Hürde liegt in einer massiven Umsetzungslücke zwischen dem technologischen Anspruch und den realen organisatorischen Voraussetzungen. Insbesondere unzureichende Dateninfrastrukturen und das Fehlen einer konsequenten Personalstrategie zum Aufbau notwendiger Digitalkompetenzen blockieren derzeit eine flächendeckende Skalierung von KI-Anwendungen.
Aus unserer Sicht erfordert die erfolgreiche Implementierung von künstlicher Intelligenz zwingend eine Abkehr von isolierten technologischen Einzelinitiativen hin zu einer ganzheitlichen Strukturentwicklung. Energieversorger müssen zunächst eine konsistente und hochverfügbare Datenbasis schaffen, bevor komplexe analytische Modelle einen belastbaren ökonomischen Nutzen generieren können. Parallel dazu ist es erfolgskritisch, die Belegschaft durch gezieltes Kompetenzmanagement zu befähigen und flexible Organisationsformen schrittweise im Kernbetrieb zu verankern.
Wir bei UP begleiten Energieversorgungsunternehmen bei der systematischen Weiterentwicklung ihrer Strukturen, Prozesse und Mitarbeitenden, um die Anforderungen einer digitalen Energiewirtschaft erfolgreich zu meistern.
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Quellen:
Digital@EVU-Studie 2026: Wie digital und KI-basiert arbeiten Energieunternehmen? | BDEW
