KI als Treiber für Effizienz, Qualität, optimierte Kundenerlebnisse und neue Geschäftsmodelle
KI hat in der Energiewirtschaft 2026 die Schwelle vom Experiment zum produktiven Werttreiber überschritten. Unsere Studie erfasst rund 60 verfügbare Lösungen entlang aller Wertschöpfungsstufen und zeigt klare Prioritäten: Für 36 % der Unternehmen liegt der größte Hebel in Effizienzsteigerungen – durch automatisierte Prozesse und sinkende Betriebskosten. 22 % fokussieren die Verbesserung der Kundenzufriedenheit, 18 % erwarten Qualitätsgewinne etwa bei Prognosegenauigkeit oder Netzstabilität. Zudem nennen 12 % Innovationszugang und 11 % strategische Wettbewerbsvorteile.
59 % der Befragten betrachten KI in den kommenden fünf bis zehn Jahren als strategisches oder sogar transformatorisches Element. Der Sprung von der Optimierung einzelner Aufgaben zur intelligenten, kontextbezogenen Automatisierung kompletter Geschäftsprozesse markiert einen fundamentalen Wandel.
„Wir stehen vor einem fundamentalen Wandel: KI-Lösungen schaffen den Sprung von der Optimierung einzelner Aufgaben hin zur intelligenten, kontextbezogenen Automatisierung und Orchestrierung kompletter Geschäftsprozesse. Damit entsteht erstmals echte End-to-End-Automatisierung im Kerngeschäft – und genau das macht KI zum Gamechanger.“
Die Studie im Überblick
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein vielgenutzter Begriff, der zunehmend integraler Bestandteil der Anwendungslandschaft bei Energieversorgern wird. Softwareanbieter nutzen bereits KI-Technologien wie Natural Language Processing (NLP), Large Language Models (LLM), Optical Character Recognition (OCR), Computer Vision und IoT-Geräte. Ökosysteme integrieren vermehrt einzelne KI-Komponenten, um vorhandene Lösungen zu optimieren und erste Erfahrungen zu sammeln. Der Reifegrad angebotener KI-Anwendungen variiert je nach Wertschöpfungsbereich. Nichtsdestotrotz ist bereits heute eine breite Palette an energiespezifischen KI-Lösungen auf dem Markt verfügbar und die Möglichkeiten der KI-Anwendungsfälle entwickeln sich stetig weiter.
Aufgrund dessen zielte die vorliegende Studie darauf ab, den Akteuren in der Energiebranche einen transparenten Überblick über die vielfältigen KI-Lösungen zu bieten, die auf dem Markt für energiewirtschaftliche Prozesse verfügbar sind. Hierfür nahmen zwischen März und April 2024 insgesamt 54 Softwarehersteller mit über 60 KI-Produkten an einer Umfrage zu ihren Lösungen teil.
Die teilnehmenden Unternehmen wurden gebeten, ihre Lösungen thematischen Bereichen, wie Netze, Erzeugung oder Kundenservice zuzuordnen. Des Weiteren konzentrierte sich die Befragung u. a. auf den jeweiligen Funktionsumfang und technologische Aspekte der KI-Produkte (wie bspw. Integrationsmöglichkeiten oder Aspekte der Datenverarbeitung).
Künstliche Intelligenz (KI) ist in der Energiewirtschaft längst produktiv angekommen – und die Anbieterlandschaft entwickelt sich rasant weiter. Die Neuauflage unserer Studie 2026 stellt den Marktüberblick bewusst in den Mittelpunkt: Rund 60 Anbieter – Start-ups ebenso wie etablierte Branchenspezialisten – haben eine detaillierte Selbstauskunft zu ihren KI Lösungen abgegeben. Diese Vielfalt macht die Studie zu einer der umfassendsten Marktübersichten im deutschen Energiesektor. Abgedeckt werden sämtliche Wertschöpfungsstufen: Erzeugung, Netzbetrieb, Messwesen, Kundenservice, Vertrieb, Energiehandel, E Mobilität, energienahe Dienstleistungen und Supportfunktionen. Damit entsteht ein vollständiges Bild technologischer Reife, funktionaler Breite und Integrationsfähigkeit im Markt.
Die Auswertung zeigt deutliche Verschiebungen: Mehr Anbieter als je zuvor setzen auf Hyperscaler Infrastrukturen (Azure, AWS, Google Cloud), hybride Architekturen und moderne KI Stacks. Parallel steigt die Spezialisierung für die Energiewirtschaft weiter an: Während 2024 noch 60 % der Anbieter eine Branchenausrichtung angaben, sind es 2025 bereits über 80 %. Zertifizierte Produkte, Audit Fähigkeit und sauber definierte Governance Mechanismen gewinnen ebenfalls an Bedeutung.
Auch die erwarteten Mehrwerte der Unternehmen sind klar verteilt: 36 % sehen den größten Nutzen in Effizienzgewinnen, 22 % im verbesserten Kundenerlebnis, 18 % in Qualitätssteigerungen bei Prognosen und Netzstabilität, 12 % bei Innovationen und 11 % in strategischen Vorteilen. Diese Einordnung deckt sich mit den Ergebnissen der Anbieterbefragung: Viele Lösungen adressieren typische Reibungspunkte der Branche – etwa Zählerstandprozesse, Asset Management, Prognosen, Disposition oder Self Service Dialoge.
Gleichzeitig zeigt sich ein Reife Gap: Obwohl 79 % der EVU bereits erste KI Lösungen einsetzen, verbleiben viele im „PoC Dilemma“ – erfolgreiche Piloten werden nicht skaliert. Die Anbieterübersicht liefert hier erstmals systematische Vergleichbarkeit zu Funktionsumfang, Integrationsniveau, Datenverarbeitung, Hosting Modellen und Preismodellen – damit EVU schneller valide Beschaffungs und Architekturentscheidungen treffen können.
Unsere fünf Praxisbeispiele ergänzen dieses Marktbild um reale Erfahrungswerte: Avacon digitalisiert Asset Inspektionen, Netze BW sichert Wissen multimodal, EWE automatisiert Self Meter Reading, Westnetz plausibilisiert 90 % der Klärfälle, NEW Netz bietet 24/7 Service über generative KI. Diese Cases bestätigen: Der Nutzen materialisiert sich bereits heute – sofern Datenqualität, Architektur und Change Management mitwachsen.
Im strategischen Ausblick rechnen 59 % der Unternehmen damit, dass KI innerhalb von fünf bis zehn Jahren ein transformatorisches Kernelement ihrer Wertschöpfung wird. Die sichtbare Richtung: weg von punktuellen Automatisierungen, hin zur intelligenten End to End Orchestrierung durch agentenbasierte Systeme.
Damit liefert die Studie 2026 nicht nur Markttransparenz, sondern eine klare Orientierung für EVU, die KI skalierbar, sicher und wirtschaftlich einführen wollen.
PwC begleitet EVU und Stadtwerke ganzheitlich – von der Use Case Priorisierung über Architektur und Daten Design bis zur Integration, dem Change und der Compliance. Die Studie bietet Orientierung im dynamischen Markt, bewertet Reifegrade und liefert Best Practices für einen beschleunigten, sicheren und wertschöpfenden KI Rollout.
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Fünf Praxis-Use-Cases aus EVU-Sicht – messbar, skalierbar, sicher
Unsere fünf Praxisbeispiele zeigen unterschiedliche Wertschöpfungsbereiche und schnelle, belastbare Resultate:
Avacon – KI gestützter Asset Abgleich vor Ort: Eine mobile App kombiniert Bildaufnahme und automatischen Daten Abgleich mit Systeminformationen. Ergebnis: signifikant bessere Datenqualität, transparente Asset Zustände, weniger manuelle Korrekturen.
Netze BW – Wissensplattform gegen Know how Verlust: Eine multimodale RAG Lösung bündelt geprüfte Inhalte (Text/Bild/Video) und macht Erfahrungswissen zugänglich. Ergebnis: schnellere Einarbeitung, höhere Erstlösungsrate, gesicherte Expertise im Generationswechsel.
EWE – Self Meter Reading mit Computer Vision: Fotos von Zählerständen werden über Website/App/Postkarte erfasst und automatisch interpretiert. Ergebnis: ~50.000 Vorgänge/Monat, ~99,5 % Genauigkeit, weniger Rückfragen, spürbar höhere Kundenzufriedenheit.
Westnetz – Automatisierte Plausibilisierung: Python/Azure basierte Services erkennen Auffälligkeiten und plausibilisieren Zählerstände, inkl. Lernschleifen. Ergebnis: ~90 % der Klärfälle automatisiert, höhere Datenqualität und Prozessgeschwindigkeit.
NEW Netz – Generativer Chatbot im 24/7 Einsatz: Ein LLM basierter Assistent beantwortet Routineanliegen und leitet nur komplexe Fälle weiter. Ergebnis: <5 % Eskalationen, konstante Service Qualität und Identifikation von Wissenslücken.
Ergebnisse kompakt nach Themen geordnet
- Werttreiber & Nutzen
- Use Cases & KPIs
- Reifegrad & Skalierung
- Architektur & Sicherheit
- Change & Upskilling
Werttreiber & Nutzen
36 % Effizienz (Automatisierung, geringere OPEX), 22 % Kundenzufriedenheit (CX, Personalisierung), 18 % Qualität (Prognosen, Netzstabilität), 12 % Innovation (neue Modelle) und 11 % Strategie (Wettbewerbsvorteile). Die Mehrheit erwartet deutliche Produktivitäts und Qualitätsgewinne, die über reine Kostensenkung hinausgehen – mit klaren KPIs, die in Reporting und Steuerung verankert werden sollten.
Use Cases & KPIs
Von Asset Inspektion über Zählerstandsverarbeitung bis 24/7 Self Service: Avacon, Netze BW, EWE, Westnetz und NEW Netz liefern nachweisbare Ergebnisse (z. B. 99,5 % Erkennung, ~90 % Plausibilisierung, <5 % Eskalation). Erfolgsentscheidend sind Datenqualität, Integration in Kernsysteme (z. B. SAP/CRM) und Governance (Rollen, Freigaben, Logging).
Reifegrad & Skalierung
Viele EVU überwinden das PoC Dilemma durch Roadmaps, Plattform Standards und Betriebsmodelle. Priorisiert werden skalierbare Anwendungsfälle mit robusten Schnittstellen, KI fähiger Datenarchitektur, Monitoring, Rollen /Rechte Modellen und „Human in the Loop“. So werden Piloten in den produktiven Betrieb überführt.
Architektur & Sicherheit
„KI ready“ Architektur: APIs, Identitäten, Mandantenfähigkeit, Observability, DSGVO /AI Act konforme Protokollierung. Integration in Cloud/Hybrid Landschaften, saubere Datenlinien (Lineage), Reduktion von Halluzinationen durch RAG/Guardrails und abgestufte Freigaben – für auditierbare und skalierbare Workloads.
Change & Upskilling
Skalierung gelingt mit klaren Rollen, Schulungen, Leitplanken und kontinuierlichem Enablement. Change Maßnahmen (Guidelines, Trainings, Community of Practice) und KPI Transparenz stärken Akzeptanz und Nutzung. Governance schafft Vertrauen – von Betriebsrat bis Revision.
„Die Energiewirtschaft steht vor großen Herausforderungen, der Einsatz von Künstlicher Intelligenz wird dafür ein wichtiger Schlüssel sein. Unsere Studie gibt einen Überblick aktueller Lösungen im Markt und worauf Sie für einen erfolgreichen Einsatz achten müssen.“
Björn Burow,Partner bei PwC DeutschlandJetzt herunterladen
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Vergangene Ausgaben
Die diesjährige Publikation ist die zweite Auflage der Studie „KI in der Energiewirtschaft“. Während die Erstauflage 2024 einen ersten umfassenden Marktüberblick über mehr als 60 KI Produkte bot, vertieft die neue Ausgabe 2026 die Analyse deutlich. Sie aktualisiert die Anbieterlandschaft, bewertet neue Lösungen und erweitert den Fokus um fünf konkrete Praxis Use Cases aus EVU Sicht. Die Methodik basiert erneut auf einer strukturierten Selbstauskunft der teilnehmenden Anbieter – vom Start up bis zum etablierten Branchenplayer – ergänzt durch qualitative Auswertungen und Vergleichsindikatoren entlang aller Wertschöpfungsstufen.
Methodik
Die Studie basiert auf einer strukturierten Anbieterbefragung und der Auswertung produktiv eingesetzter KI Anwendungen in der Energiewirtschaft. Erfasst wurden rund 60 Lösungen entlang der Wertschöpfungsstufen (Erzeugung, Netz, Messwesen, Handel, Vertrieb, Kundenservice, Support). Analysiert wurden u. a. Funktionsumfang, Integrations und Sicherheitsaspekte, Datenverarbeitung, Preismodelle und Reifegrad. Ergänzend wurden fünf Use Cases aus EVU Praxisprojekten vertieft. Die Ergebnisse verdichten Trends, Erfolgsfaktoren und Hürden bei Skalierung, Governance und Change. Ziel ist eine belastbare Orientierung für Investitions , Beschaffungs und Roadmap Entscheidungen.
