Von der ersten ChatGPT-Anfrage bis zur KI-nativen Organisation: Ein praxisnahes Stufenmodell für Energieunternehmen, die verstehen wollen, wo sie stehen — und wohin sie wollen.
Dieser Artikel basiert auf einem Framework von Every.to, das wir für unsere Kunden aus der Energiewirtschaft adaptiert haben. Die originale Stufenstruktur stammt von Every — wir haben die Beispiele und den Kontext auf Stadtwerke, Netzbetreiber und Projektentwickler im Bereich Erneuerbare Energien zugeschnitten.
Wenn man mit Führungskräften aus der Energiebranche über KI spricht, stellt man fest: Die Unterschiede sind enorm. Manche Teams nutzen KI täglich für Dokumente und E-Mails, andere haben noch keinen einzigen Prompt abgeschickt. Und dazwischen liegen Welten.
Das macht Gespräche über “KI-Strategie” schwierig — denn ohne gemeinsames Vokabular redet man oft aneinander vorbei. Dieses Stufenmodell soll helfen, klarer zu sehen, wo ein Team heute steht und was der nächste sinnvolle Schritt ist.
Stufe 0: Kein Einsatz
KI wird im Arbeitsalltag nicht genutzt — weder bewusst noch unbewusst. Das Team verlässt sich auf etablierte Prozesse, Tabellen und E-Mail-Kommunikation.
Im Energiekontext: Das Netzanschlussmanagement läuft über Excel-Listen, Dokumentenvorlagen werden manuell gepflegt, Kundenanfragen werden ausschließlich per Telefon und händisch bearbeitet. Intern gibt es vielleicht Bedenken gegenüber Datenschutz oder Skepsis, ob KI “für unsere Branche überhaupt relevant” ist.
Was fehlt: Erste Berührungspunkte und psychologische Sicherheit, um KI überhaupt auszuprobieren.
Stufe 1: Gelegentliche Nutzung
Einzelne Mitarbeiter nutzen ChatGPT oder ähnliche Tools sporadisch — meist für private Zwecke oder als Experiment. Die Nutzung ist nicht strukturiert und findet nicht im Arbeitskontext statt.
Im Energiekontext: Der Projektingenieur fragt ChatGPT privat nach Tipps für die Genehmigungsplanung. Die Sachbearbeiterin im Kundenzentrum hat die App auf dem Handy, benutzt sie aber nicht für die Arbeit. Niemand weiß, wer was benutzt.
Was fehlt: Erlaubnis und Ermutigung, KI für berufliche Aufgaben auszuprobieren. Oft auch: eine klare Positionierung der Führungsebene.
Stufe 2: Persönliche Produktivität
KI wird regelmäßig für individuelle Aufgaben eingesetzt — Texte verfassen, zusammenfassen, Code-Snippets generieren. Die Nutzung ist persönlich und ad hoc, es gibt keine Abstimmung im Team.
Im Energiekontext: Der Kommunikationsleiter nutzt Claude für Pressemitteilungen zur Inbetriebnahme neuer PV-Anlagen. Der Einkäufer lässt Vertragspassagen zusammenfassen. Die Technikerin fragt ein Modell nach Einschätzungen zu Netzkennzahlen. Jeder macht es für sich — niemand teilt, was gut funktioniert.
Was fehlt: Wissenstransfer und gemeinsame Muster. Viel Potenzial bleibt auf dem Tisch, weil das Rad immer wieder neu erfunden wird.
Stufe 3: Teamweite Werkzeuge
Das Team nutzt gemeinsam KI-Werkzeuge — oft eingebettet in bestehende Software wie Microsoft 365 Copilot, Notion AI oder ähnliche. Es gibt erste interne Leitlinien und eine geteilte Infrastruktur.
Im Energiekontext: Das Projektteam für Windparkentwicklung nutzt Copilot in Teams für Meeting-Zusammenfassungen und Aufgabenextraktion. Die Regulierungsabteilung hat ein gemeinsames Prompt-Repository für typische BNetzA-Korrespondenz. Es gibt eine interne Policy, welche Daten ins Modell dürfen und welche nicht.
Was fehlt: Die Werkzeuge sind da, aber sie verändern Prozesse noch kaum. KI ist ein Add-on, kein integrierter Bestandteil des Workflows.
Stufe 4: Prozessintegration
KI ist in konkrete Arbeitsabläufe eingebettet. Bestimmte Schritte in Routineprozessen werden systematisch durch KI unterstützt oder automatisiert — mit messbarem Zeitgewinn.
Im Energiekontext: Eingehende Netzanschlussanfragen werden automatisch klassifiziert und vorbewertet. Abrechnungsreklamationen im Kundenzentrum werden durch ein KI-Assistenzsystem mit Lösungsvorschlägen vorbearbeitet. Der Genehmigungsworkflow für neue EE-Projekte nutzt KI zur Vorbereitung von Unterlagen und Checklisten. Die Prozesse sind noch von Menschen geführt — aber KI ist fest eingebaut.
Was fehlt: Die KI-Unterstützung beschränkt sich auf definierte Inseln. Abteilungsübergreifende Nutzung und strategische Priorisierung fehlen noch.
Stufe 5: Abteilungsübergreifende Systeme
KI-Systeme verbinden mehrere Abteilungen und Datenquellen. Informationen fließen durch das Unternehmen, ohne dass Menschen als manuelle Übermittler fungieren müssen.
Im Energiekontext: Eine interne Wissensdatenbank verbindet technische Dokumentation, Netzdaten und regulatorische Vorgaben — der Ingenieur kann in natürlicher Sprache fragen, was für eine bestimmte Umspannstation gilt. Projektdaten aus SAP, GIS-Daten und Genehmigungsständen laufen in einem Dashboard zusammen, das auf Anfrage Einschätzungen liefert. Kundenbeschwerden aus verschiedenen Kanälen werden zu einem einheitlichen Bild verarbeitet.
Was fehlt: Eigene Modelle oder Feinabstimmungen auf Unternehmensdaten. Die Systeme sind intelligent, aber noch nicht tiefgreifend auf das Unternehmen zugeschnitten.
Stufe 6: KI-native Prozesse
Einzelne Kernprozesse werden von Grund auf neu gedacht — nicht als digitalisierter Analogprozess, sondern mit KI als zentralem Baustein von Anfang an.
Im Energiekontext: Die Jahresabschlussberichte für Regulierungsbehörden werden nicht mehr ausgefüllt, sondern aus strukturierten Daten generiert und nur noch geprüft. Der Netzausbauplan entsteht durch ein System, das Ausbauszenarien selbstständig modelliert und bewertet. Kundenverträge für Gewerbekunden werden individuell konfiguriert und automatisch erzeugt, statt aus Vorlagen zusammengebaut.
Was fehlt: Diese Prozesse existieren als Inseln. Das Unternehmen hat noch keine übergreifende Vision, welche weiteren Prozesse radikal umgestaltet werden sollen.
Stufe 7: KI-native Organisation
KI ist kein Werkzeug mehr — sie ist Teil der Organisationsstruktur. Teams sind um KI-Fähigkeiten herum aufgebaut. Entscheidungen werden durch KI-Systeme informiert oder initiiert, nicht nur unterstützt.
Im Energiekontext: Ein Stadtwerk mit 500 Mitarbeitern betreibt ein “AI Operations Center”, das Netzbetrieb, Kundenservice und Beschaffung in Echtzeit überwacht und koordiniert. Teams werden nicht mehr nach Funktion eingeteilt, sondern nach Verantwortungsbereich — mit KI als verlängertem Arm jedes Teams. Die Führungsebene trifft Investitionsentscheidungen auf Basis von KI-generierten Szenarien und Prognosen.
Was es bedeutet: Diese Stufe ist heute noch selten — aber Pioniere wie Progressive (Versicherung) oder Palantir-Kunden im Verteidigungsbereich zeigen, wohin die Reise geht. Für die Energiewirtschaft ist der Weg dahin lang, aber erkennbar.
Stufe 8: Vollständige KI-Integration
Die Organisation und ihre Geschäftsmodelle sind untrennbar mit KI-Fähigkeiten verbunden. Ohne KI wäre das Unternehmen in seiner aktuellen Form nicht operierbar.
Im Energiekontext: Virtuelle Kraftwerke, die Millionen von Prosumern in Echtzeit aggregieren und vermarkten, laufen nicht ohne KI. Prognosemodelle für volatile Erzeugungs- und Verbrauchsprofile sind keine Option mehr, sondern Grundvoraussetzung. Das Unternehmen versteht sich nicht mehr als Energieversorger, sondern als Plattformbetreiber — und KI ist die Infrastruktur dieser Plattform.
Was es bedeutet: Das ist die Zielvision, die viele beschreiben, aber kaum einer heute erreicht hat. Es ist kein Ziel für 2025 — aber es ist der Nordstern, gegen den man prüfen sollte, ob die eigenen Schritte in die richtige Richtung gehen.
Wo steht Ihr?
Die ehrliche Antwort für die meisten Energieunternehmen: irgendwo zwischen Stufe 2 und Stufe 4. Das ist kein schlechtes Zeichen — sondern eine klare Navigationshilfe.
Der häufigste Fehler ist, von Stufe 1 direkt zu Stufe 6 springen zu wollen — getrieben von Vorstands-Mandaten oder Beraterempfehlungen. Das geht fast immer schief. Jede Stufe baut auf der vorherigen auf: Wer keine robusten Prozesse auf Stufe 4 hat, kann kein sinnvolles System auf Stufe 5 bauen.
Jede Stufe baut auf der vorherigen auf. Wer keine robusten Prozesse auf Stufe 4 hat, kann kein sinnvolles System auf Stufe 5 bauen.
Was hilft:
- Ehrliche Bestandsaufnahme: Welche Teams sind wo? (Es gibt selten eine einheitliche Antwort für das ganze Unternehmen.)
- Den nächsten Schritt identifizieren — nicht den übernächsten.
- Einen konkreten Use Case auf der nächsten Stufe als Lernprojekt auswählen.
- Ergebnisse messen und intern teilen.
Wenn Ihr wissen wollt, wo Euer Unternehmen steht und welche konkreten nächsten Schritte sinnvoll wären — sprecht uns an. Wir machen das gerne in einem kurzen Erstgespräch.