Künstliche Intelligenz bietet große Chancen für Effizienz und Betriebssicherheit in der Energie- und Wasserwirtschaft. Eine aktuelle Branchenumfrage zeigt jedoch, dass der KI-Einsatz vielerorts noch am Anfang steht. Der Beitrag ordnet die Ergebnisse ein und gibt Handlungsempfehlungen, wie Unternehmen KI verantwortungsvoll und mit konkretem Nutzen einsetzen können.
Viele Unternehmen der Energie- und Wasserwirtschaft stehen beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz noch am Anfang. Das ist eines der zentralen Ergebnisse einer wvgw-Branchenumfrage unter 95 Fach- und Führungskräften aus der Energie- und Wasserwirtschaft im Herbst 2025. Überraschend ist dieses Bild nicht. Als Betreiber kritischer Infrastrukturen agieren Unternehmen bewusst vorsichtig, wenn es um Künstliche Intelligenz geht. Sicherheit, Verlässlichkeit und regulatorische Anforderungen haben Priorität.
Gleichzeitig zeigt die Umfrage: Die Unternehmen sehen klare Chancen für Effizienz, Mitarbeiterentlastung und bessere Servicequalität. Die Frage ist nicht, ob KI relevant ist, sondern wie Unternehmen strukturiert und verantwortungsvoll einsteigen.
Alle Ergebnisse der Branchenumfrage auf einen Blick: Grafiken und Einordnungen zum KI-Reifegrad in der Energie- und Wasserwirtschaft.
Mehr als zwei Drittel der befragten Unternehmen verorten sich beim KI-Einsatz noch in einer frühen Phase. Rund 35 Prozent geben an, erste Ansätze zu verfolgen, weitere 33 Prozent diskutieren das Thema ohne konkrete Maßnahmen. Knapp 18 Prozent nutzen KI bereits in einzelnen Projekten oder Unternehmensbereichen. Echte Vorreiter, bei denen KI fester Bestandteil von Strategie und Aktivitäten ist, bilden mit gut 3 Prozent eine kleine Minderheit.
Ein Blick auf die Einsatzbereiche im technischen Betrieb zeigt, wie vorsichtig Unternehmen aktuell noch agieren. In zentralen Bereichen wie Energieerzeugung, Verteilnetzen, Wasseraufbereitung oder Abwasserwirtschaft liegt der KI-Einsatz meist im niedrigen einstelligen Prozentbereich. Pilotprojekte sind ebenfalls selten.
Auffällig hoch ist der Anteil an Unternehmen, die einen KI-Einsatz im technischen Bereich nicht planen oder hierzu keine Aussage treffen können. Im Zusammenhang mit den anderen Ergebnissen deutet dies weniger auf Ablehnung hin als auf fehlende Entscheidungsgrundlagen.
Für die Branche sind diese Ergebnisse nachvollziehbar. KI betrifft nicht nur einzelne Tools, sondern Daten, Prozesse, Verantwortlichkeiten und Haftungsfragen. Gerade im KRITIS-Umfeld ist es rational, neue Technologien zunächst einzuordnen, statt sie vorschnell in den Betrieb zu überführen. Gleichzeitig ist klar: Wer echten Nutzen aus KI ziehen will, sollte die nächsten Schritte konkret angehen.
Ein anderes Bild zeigt sich bei den konkret genutzten Anwendungen. Hier dominiert generative KI deutlich. KI hält damit vor allem über den Büro- und Wissensarbeitsbereich Einzug in die Unternehmen. Diese Nutzung ist niedrigschwellig, schnell verfügbar und individuell steuerbar. Das birgt jedoch Risiken: Fehlen klare Regelungen, nutzen Mitarbeitende KI-Tools unkontrolliert und ohne die nötigen Kenntnisse.
Die Zurückhaltung vieler Unternehmen lässt sich auch durch die wahrgenommenen Risiken erklären. An erster Stelle stehen fehlerhafte Ergebnisse wie Halluzinationen oder Verzerrungen. Häufig genannt werden auch Cybersicherheitsrisiken, Datenschutzverletzungen sowie regulatorische und Compliance-Anforderungen im Kontext von DSGVO, AI Act und KRITIS.
Die Hälfte der Unternehmen sieht zudem fehlende Qualifikationen oder Akzeptanz bei den Mitarbeitenden als Risiko. Die Bedenken richten sich damit nicht nur auf die Technologie selbst, sondern ebenso auf organisatorische und menschliche Faktoren.
Die Umfrage zeigt: Der Engpass liegt weniger in der Technologie als in Strukturen, Kompetenzen und Klarheit. Daraus lassen sich vier konkrete Schritte ableiten, die den Übergang von Orientierung zu Umsetzung erleichtern.
Die Qualifizierung der Mitarbeitenden ist eine zentrale Voraussetzung für den verantwortungsvollen Einsatz von KI. Der AI Act fordert ausdrücklich, dass Nutzerinnen und Nutzer von KI-Systemen über grundlegende Kenntnisse zu Funktionsweise, Grenzen und Risiken verfügen. Dieses Wissen stärkt die Entscheidungskompetenz im Arbeitsalltag und hilft, Ergebnisse realistisch einzuordnen. Gleichzeitig fördert Qualifizierung Akzeptanz und Vertrauen: Wer den Nutzen versteht und sich sicher fühlt, nutzt KI gezielter und verantwortungsbewusster.
KI betrifft Technik, Prozesse und Organisation zugleich und sollte daher nicht isoliert in einzelnen Abteilungen verankert sein. Gleichzeitig braucht es klare Rollen und Entscheidungswege, um Projekte zu priorisieren, Risiken zu bewerten und Verantwortung eindeutig zuzuordnen. Bewährt hat sich die Einrichtung eines interdisziplinären KI-Teams, in dem IT, Fachbereiche und Management zusammenarbeiten. Dieses Team sollte zunächst Ziele und Leitplanken für den KI-Einsatz definieren und anschließend systematisch prüfen, wo Anwendungen sinnvoll und verantwortbar sind. Entscheidend ist dabei die Frage, in welchen Bereichen Risiken oder kritische Abhängigkeiten entstehen können.
Verbindliche Richtlinien schaffen Sicherheit im Arbeitsalltag, reduzieren Compliance-Risiken und verhindern unkontrollierte Schatten-KI. Eine KI-Richtlinie sollte klar festlegen, welche Tools freigegeben sind, welche Regeln gelten und wer als Ansprechpartner fungiert. Sie definiert Zuständigkeiten und Kontrollmechanismen und macht konkrete Vorgaben, z. B. zur Prüfung KI-generierter Inhalte, zum Umgang mit personenbezogenen Daten und zum Schutz von Geschäftsgeheimnissen. Zugleich lässt sie den nötigen Raum, um neue Anwendungen kontrolliert zu erproben.
Überschaubare, risikoarme Projekte sind der beste Weg, um Erfahrungen zu sammeln und Strukturen zu festigen, bevor KI in kritischen Prozessen eingesetzt wird. Für viele Versorger bieten sich Prognoseanwendungen als pragmatischer Einstieg an. Sie gelten als low-hanging fruit, da die notwendigen Daten häufig bereits vorliegen und sich Modelle gut anhand historischer Zeitreihen testen lassen. Grundsätzlich gilt: Nicht die komplexeste Lösung ist automatisch die beste. Maßstab bleibt der konkrete Mehrwert im Betrieb. Gerade in der Energie- und Wasserwirtschaft zählt, ob Ergebnisse überprüfbar und messbar sind.
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