Die Energiewende verlagert viele Herausforderungen ins Verteilnetz: Neue Einspeiser und große Verbraucher wie Wärmepumpen und Wallboxen machen Lastflüsse weniger vorhersehbar. Stromnetzbetreiber müssen schneller erkennen, wo es eng wird und wo sich Ausbau wirklich lohnt. Darüber haben wir mit Dr. Konstantin Glaser gesprochen. Er leitet das Forschungsprojekt AMAZING, das digitale Zwillinge und datengetriebene Verfahren für Modellierung und Zustandsschätzung im Stromnetz erprobt. Glaser erklärt, warum die Datengrundlage oft der Engpass ist und wie KI beim Prognostizieren und Schätzen helfen kann.

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KI soll Arbeit schneller und effizienter machen. Doch sie verändert auch, wie Beschäftigte entscheiden, zusammenarbeiten und ihre eigene Rolle verstehen. Viele fragen sich, wie KI ihren Arbeitsplatz verändert, was mit sensiblen Daten geschieht und ob sie die Einführung mitgestalten können. Wie gelingt dieser Wandel, ohne die Menschen aus dem Blick zu verlieren? Darüber haben wir mit Julia Tammeveski gesprochen. Sie erklärt, warum KI kein reines Technologieprojekt ist, wie Beteiligung Vertrauen schafft und weshalb Unternehmen gerade ihre skeptischen Beschäftigten brauchen.

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Wasserversorger sitzen auf einem Datenschatz, den sie nur selten ausschöpfen. Gleichzeitig wächst der Druck: Extremwetter, steigende Kosten und schwindende Fachkräfte verlangen neue Antworten. KI kann eine davon sein. Aber wie gelingt der Einstieg? Was braucht es wirklich, damit KI in der Wasserwirtschaft einen Unterschied macht, technisch und organisatorisch? Darüber haben wir mit Prof. Dr. Mark Oelmann gesprochen. Er erklärt, warum die Datengrundlage bei vielen Versorgern besser ist als gedacht, warum erfahrene Mitarbeitende keine Konkurrenz für KI-Systeme sind, sondern ihre Voraussetzung und warum das erste Projekt klein und konkret sein sollte.

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Vertrauen und Regulierung sind Kernthemen, wenn wir über KI sprechen. Wer KI-Tools nutzen soll, muss ihnen vertrauen können. Gleichzeitig braucht es Leitplanken, damit neue Technologien nicht ungeprüft auf den Markt kommen. Genau da setzt das Projekt „Zertifizierte KI“ an. In einem interdisziplinären Konsortium aus Forschung, Wirtschaft und Standardisierung werden Prüfkriterien entwickelt, die für höhere Qualität und mehr Zuversicht in die Systeme sorgen sollen. Sie können sich die Zertifizierung vorstellen, wie eine TÜV-Plakette, die uns zeigt: „Dieses KI-System wurde nach dem dafür angemessenen Standard geprüft“. Darüber haben wir mit Fabian Malms vom Fraunhofer Institut IAIS gesprochen. Er ist der festen Überzeugung: „Der echte Business Value von KI kann erst entstehen, wenn die KI auf Qualität überprüft wurde.“

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In dieser Folge spricht Michael Hartke über den Datenschatz, den Stadtwerke und Energieversorger längst besitzen und warum er im Vertrieb und Kundenservice oft noch nicht gehoben wird. Statt Kundendaten für Wachstum zu nutzen, dienen sie häufig vor allem der Abrechnung und dem rückwärtsgerichteten Controlling. Hartke zeigt, welches Potenzial in einer echten 360‑Grad-Kundensicht steckt: Kunden besser betreuen, gezielter binden und Angebote entlang des wachsenden Portfolios entwickeln. Gleichzeitig steigt der Druck von außen durch höhere Kundenerwartungen, mehr Komplexität und Wettbewerb. Genau hier kann KI entlasten: Hartke zeigt, wie Versorger im Kundenservice wiederkehrende Standardanfragen flexibel und fallabschließend („Dunkelverarbeitung“) automatisieren, wenn Datenbasis und Governance sauber aufgesetzt sind.

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Jeder Prompt verbraucht Ressourcen: Energie, Wasser, Hardware. Doch was hinter einer simplen Chat-Anfrage steckt, bleibt für die meisten unsichtbar. Dr. Friederike Rohde beschäftigt sich intensiv mit der Frage, wie nachhaltig KI-Systeme wirklich sind und was das bedeutet: für Unternehmen, für die Politik und für uns alle. Im Gespräch erklärt sie, warum „KI für Nachhaltigkeit“ und „nachhaltige KI“ zwei grundverschiedene Fragen sind und welche Ressourcen für die gesamte KI-Infrastruktur – von der Chip-Herstellung, über das Training bis zum Elektroschrott – verbraucht werden. Außerdem: Warum die Verantwortung dafür nicht nur bei den Nutzenden liegen kann, wann man KI besser gar nicht einsetzen sollte und was Unternehmen tun können, um KI verantwortungsvoll zu nutzen.

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Reicht ein KI-Tool für alles? Darauf hat Alexandra Redmann eine klare Antwort: Nein. Sie erklärt, warum KI weit mehr ist als ChatGPT, welche Technologien bei der NEW Gruppe wirklich zum Einsatz kommen und warum neue Lösungen zur bestehenden IT-Strategie passen müssen. Sie gibt Einblicke in Auswahlprozesse, Governance und die Frage, wer Ideen einbringen kann – und wer entscheidet. Außerdem: Warum gute KI-Projekte beim Problem beginnen, nie beim Tool und warum Spielerei manchmal der beste Einstieg ist.

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Prompting ist die Basis für erfolgreiche KI-Nutzung – doch was macht gute Kommunikation mit KI aus? Kathrin Lückenga erklärt, warum vage Anfragen scheitern, weshalb Kontext entscheidend ist und wie sich KI-Kommunikation von menschlicher unterscheidet. Sie zeigt typische Fehler auf, gibt praktische Tipps für strukturierte Prompts und macht deutlich: KI ersetzt keine Fachexpertise, sondern verstärkt vorhandenes Wissen. Eine Folge für alle, die KI gezielt und verantwortungsvoll einsetzen wollen.

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KI ist im Arbeitsalltag längst angekommen. Aber nicht immer offiziell. Die meisten nutzen sie schon, oft ohne Freigabe. Rechtsanwältin Esther Watorowski erklärt, worauf Unternehmen jetzt achten müssen und warum ein generelles KI-Verbot keine Lösung ist. Wir klären, warum kostenlose Tools problematisch sind, welche Daten niemals in einen Chatbot gehören und wann Transparenzpflichten greifen. Außerdem: Wer haftet, wenn's schiefgeht? Und warum jedes Unternehmen jetzt eine KI-Richtlinie braucht – bevor die Mitarbeitenden im Schatten-Modus weitermachen.

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Was passiert, wenn ein kommunaler Versorger KI nicht als Zukunftsthema diskutiert, sondern seit fast 20 Jahren praktisch einsetzt? Helfried Welsch berichtet, wie bei den Stadtwerken Trier aus ersten Pilotprojekten Schritt für Schritt eine umfassende KI-Strategie entstanden ist. Das Gespräch macht nachvollziehbar, wie sich einzelne Use Cases systematisch skalieren lassen – technisch, organisatorisch und kulturell. Es geht um Lernen im Betrieb, um Akzeptanz bei Mitarbeitenden und darum, wie KI vom Werkzeug für einzelne Optimierungen zu einem festen Bestandteil strategischer Entscheidungen wird.

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