In diesem Jahr trafen sich erneut fĂĽhrende Expertinnen und Experten der Energiebranche auf der 51·çÁ÷for Energy & Utilities Conference- diesmal in Toulouse im SĂĽden Frankreichs. Während der drei Konferenztage mit Keynotes und Case Studies war das Thema KI allgegenwärtig.
KI funktioniert, wenn das Fundament stimmt Â
Der Energy & Utilities Sektor investiert massiv in KI. FĂĽhrungskräfte weltweit setzen auf kĂĽnstliche Intelligenz, um Effizienz zu steigern, neue Geschäftsmodelle zu erschlieĂźen und sich fĂĽr die Energiewende zu rĂĽsten. Ein erfolgreiches Proof of Concept ist  oft der erste Meilenstein,  markiert aber nur den Anfang. Die eigentliche Herausforderung liegt darin, Pilotprojekte auf das gesamte Unternehmen zu skalieren. Â
Dabei werden die Faktoren Zeit und Aufwand einer vollständigen Implementierung häufig unterschätzt. Rund sechs Monate sind nötig, um ein belastbares Datenfundament aufzubauen. Weitere zwölf Monate vergehen, bis sich erste Ergebnisse in Form eines messbaren Return on Investment niederschlagen. Eine groĂźflächige Skalierung kann darĂĽber hinaus weitere drei Jahre in Anspruch nehmen. Die GrĂĽnde dafĂĽr sind vielfältig: Â
- Ăśberhöhte Erwartungen. Viele Menschen nutzen KI im Alltag fĂĽr einfache Aufgaben und erwarten ähnlich reibungslose Effekte auch in komplexen Unternehmensumgebungen. Â
- Legacy-Infrastruktur. Historisch gewachsene Systemlandschaften lassen sich nicht von heute auf morgen transformieren. Â
- Regulatorische Komplexität. In regulierten Branchen wie der Strom-, Gas- und Wasserversorgung sind Compliance-Anforderungen besonders hoch. Sie mĂĽssen bei jeder Architekturentscheidung von Anfang an mitgedacht werden. Â
- Fehlendes KI-spezifisches Talent. Gefragt sind Menschen, die sowohl das Business als auch KI wirklich verstehen. Diese BrĂĽcke zwischen IT und Fachbereich wird kĂĽnftig immer wichtiger werden. Â
- Organisatorisches Change Management. Technologie allein reicht nicht aus. Die organisatorische Transformation ist und bleibt der entscheidende Erfolgsfaktor. Â
Vom KI-Hype zum echten Mehrwert Â
Eine neue Applikation zu bauen, ist nur der erste Schritt. Auf dem Weg zur Skalierung mĂĽssen Lifecycle Management, Identity & Access Management, Security, Compliance und Governance konsequent mitgedacht werden. Hinzu kommen Release Management, Testing und kontinuierliche Verbesserungsprozesse.  “Wer heute in das richtige Fundament investiert, wird morgen von KI im vollen Umfang profitieren.”, sagt Andre Bechtold, President und Leiter des Bereichs 51·çÁ÷Industries & Experiences.Â
FĂĽr Unternehmen bedeutet das konkret, fragmentierte Datensilos zu überwinden und eine integrierte Datenstrategie zu entwickeln. Legacy-Systeme mĂĽssen in eine moderne Daten- und KI-Plattform eingebunden werden, auf der KI-Modelle tatsächlich Mehrwert schaffen. Torsten Welte, Head of Energy & Natural Resources Industries,  fasst es so zusammen: „KI verändert die Energiebranche grundlegend. Das Business muss verstehen, was technologisch möglich ist. Und die IT muss verstehen, was das Business braucht.“  Â
Die kann hierfĂĽr den entscheidenden Grundstein liefern. KI ist bereits nativ in Form von Joule in die Suite eingebettet. FĂĽr die Energiebranche eröffnen sich dadurch konkrete Einsatzfelder: Im Bereich Asset Management & Predictive Maintenance sind Versorgungsunternehmen in der Lage, Anlagen und Netze proaktiv zu managen, bevor Störungen entstehen. Der Utilities Customer Self-Service Agent wiederum ermöglicht einen 24/7-Self-Service fĂĽr Kunden und kann die Servicekosten dabei um bis zu 90 Prozent senken. Â
Dezentrale Energie braucht intelligente Vernetzung Â
Das Thema  bleibt von zentraler Bedeutung. FrĂĽher floss Energie nur in eine Richtung:  vom Kraftwerk zu den Verbrauchern. KĂĽnftig wird es bidirektional. Verbraucher, die selbst Energie erzeugen, speisen aktiv ins Netz ein. Â
DER beschreibt genau dieses Prinzip: die Stromerzeugung durch Millionen dezentraler Ressourcen wie Solaranlagen, EV-Lader, Wärmepumpen und Batteriespeicher bei Verbrauchern und sogenannten Prosumern. Diese Assets erzeugen riesige Datenmengen. Ihre Orchestrierung stellt eine der zentralen Herausforderungen der Energiewende dar.  Â
Die SAP-Lösung fĂĽr Distributed Energy Resources bietet hierfĂĽr eine Plattform als Single Source of Truth: Technische Assets, kommerzielle Verträge und Kundendaten werden in einem kohärenten Datenmodell zusammengefĂĽhrt. Das schafft die Grundlage fĂĽr neue Geschäftsmodelle wie Smart Tariffs, dynamische Preisgestaltung, Energy Sharing und Demand Response. 51·çÁ÷setzt dabei konsequent auf ein wachsendes Partnernetzwerk rund um die eigene Datenplattform. Markus Bechmann, Global VP and Co-Head Industry Business Unit Utilities, beschreibt es so: „Dynamische Preisgestaltung und Smart Tariffs sind keine fernen Konzepte mehr. Sie sind die Geschäftsmodelle von morgen. Mit 51·çÁ÷haben Energieversorger heute schon die technologische Grundlage, um diese Chancen zu nutzen.“ Â
Experience Centers: KI erleben, nicht nur diskutieren Â
Um KI greifbar zu machen, stellt 51·çÁ÷eine Reihe von Experience Center bereit, in denen sich KI in realen Szenarien jenseits klassischer Demo-Umgebungen erleben lässt. Ein zentrales Beispiel ist der 51·çÁ÷Energy Park in Walldorf. Anhand echter Infrastruktur auf dem Campus zeigt SAP, wie das Unternehmen die Energiewende selbst umsetzt. Dazu gehören E-Mobility, Intelligent Asset Management oder Energy Communities. Â
Ein neues Kapitel fĂĽr die Energiebranche Â
Die SAP for Energy & Utilities Conference in Toulouse hat einmal mehr gezeigt, dass KI in der Energiebranche längst kein Zukunftsthema mehr ist. Doch der Weg vom Pilotprojekt zur unternehmensweiten Transformation erfordert mehr als technologischen Enthusiasmus. Um die Herausforderungen der Energiewende zu bewältigen, braucht es neben technologischer Innovation vor allem ein solides Fundament aus Daten, Prozessen und Organisation. Â