Was „KI-unabhängig“ wirklich bedeutet: Echte Vorteile für deutsche Energieversorger

Die richtige Frage lautet nicht „Welche KI?“, sondern „Welches Problem?“.

In den letzten Monaten hat fast jeder deutsche Energieversorger KI-Angebote von Hyperscalern, Softwareanbietern und Beratungsunternehmen erhalten. Azure OpenAI, AWS Bedrock, Google Vertex AI, offene Modelle wie Llama oder Mistral, SAP-integrierte KI oder branchenspezifische Plattformen für den Energiesektor. Jedes dieser Angebote geht mit einem eigenen Konzept, einem erwarteten ROI und einem eigenen Lizenzmodell einher.

Das Problem ist, dass nur wenige dieser Gespräche mit der richtigen Frage beginnen. Bevor sich ein deutsches Versorgungsunternehmen für eine Technologie entscheidet, sollte es drei weitere Fragen klären: Welche Prozesse möchte es tatsächlich verbessern, welche Daten darf es rechtlich nutzen (DSGVO, BSI, KRITIS) und wie viel Kontrolle benötigt es über das Modell selbst? Erst dann macht die Entscheidung für ein bestimmtes Tool Sinn.

KI-agnostischzu sein bedeutet genau das: diese Fragen vor den Stack zu stellen.

Was „KI-unabhängig“ bei Principal33 bedeutet

Es handelt sich nicht um Marketingneutralität. Es ist ein Betriebsmodell mit drei praktischen Grundsätzen:

1. 1. Die Auswahl erfolgt auf der Grundlage von Anwendungsfällen und nicht anhand von Verträgen.Ein geschlossenes Modell wie GPT-4 könnte sich optimal für die Zusammenfassung von behördlichen Schreiben eignen; ein vor Ort bereitgestelltes Open-Source-Modell könnte hingegen die einzige praktikable Option für KRITIS-relevante Messdaten sein. Wir entscheiden von Fall zu Fall und nicht anhand eines Katalogs.
   2. Von Grund auf auf Portabilität ausgelegt.Wenn wir eine KI-Pipeline für einen Versorgungsbetrieb entwickeln, halten wir die Orchestrierung, die Datenschicht und die Modellschicht klar voneinander getrennt. Sollte sich der Anbieter morgen ändern – sei es aus Preis-, regulatorischen oder Leistungsgründen –, muss der Kunde die Lösung nicht von Grund auf neu schreiben.
   3. Transparenz bei Kosten und Bindungsfristen.KI-Projekte bestehen nicht nur aus monatlichen Lizenzgebühren. Hinzu kommen Kosten für die Inferenz, die Initialisierung, den Datenausgang sowie Wechselkosten. Wir legen diese Kosten von vornherein offen – und nicht erst nach der Inbetriebnahme.

Warum dies für die deutsche Versorgungswirtschaft von Bedeutung ist

Deutsche Energieversorger agieren in einem Umfeld, in dem die Kosten für die Wahl der falschen Technologie hoch sind. Drei Faktoren verstärken dieses Risiko:

• • Sich ändernde Vorschriften.Die Anforderungen der Bundesnetzagentur, des BSI und der KRITIS-Vorschriften entwickeln sich jedes Jahr weiter. Eine KI-Lösung, die heute auf Daten aus der öffentlichen Cloud trainiert wird, muss möglicherweise schon morgen in eine eingeschränkte Umgebung migriert werden. Ist die Architektur fest an einen einzigen Anbieter gebunden, gestaltet sich diese Migration äußerst mühsam.
  • Datensouveränität.Messdaten, Kundendaten und Marktdaten (MaKo, EDIFACT, GPKE) unterliegen strengen Auflagen. Nicht jedes Modell darf diese Daten verarbeiten, und nicht jede Hosting-Konfiguration entspricht den Anforderungen. Ein KI-unabhängiger Partner weiß, welcher Stack welche Filter durchläuft.
  • Lange Investitionszyklen.Ein SAP-IS-U-System oder ein CRM-System für Versorgungsunternehmen hat in der Regel eine Lebensdauer von 8 bis 15 Jahren. Jede KI, die mit diesen Systemen verbunden ist, muss mehrere Modellgenerationen überdauern, ohne dass eine vollständige Neuprogrammierung erforderlich wird.

Was „KI-unabhängig“ NICHT ist

Da dieser Begriff in letzter Zeit sehr locker verwendet wird, sollte man sich hier einmal ganz klar ausdrücken:

• • Es geht nicht darum, dass „wir jede KI einsetzen, die der Kunde verlangt“. In manchen Anwendungsfällen raten wir ausdrücklich davon ab, KI einzusetzen, oder empfehlen eine bestimmte Option als die richtige. KI-Agnostizismus bedeutet auch, Nein zu sagen.
  • Es ist nicht so, dass „wir keine Partner haben“. Wir arbeiten mit Microsoft, AWS und spezialisierten Anbietern zusammen. Der Unterschied besteht darin, dass wir nicht verpflichtet sind, einen bestimmten Stack zu bevorzugen, um eine Verkaufsquote zu erfüllen.
  • Es handelt sich nicht um „vollständige Abstraktion“. Es gibt keine magische Ebene, die alle Modelle austauschbar macht. Was es jedoch gibt, ist eine architektonische Disziplin, die die Umstellungskosten minimiert.

Wie wir dies bei deutschen Versorgungsunternehmen umsetzen

Die tatsächlichen Geschäftsbeziehungen mit deutschen Energieversorgern verlaufen nach einem stabilen Muster:

• • Gemeinsame technische und regulatorische Klärung zwischen leitenden Architekten und Fachexperten aus dem Versorgungsbereich (SAP IS-U, MaKo, Abrechnung).
  • Gegenseitige Bewertung von mindestens zwei Stacks pro Anwendungsfall anhand der Kriterien Kosten, Latenz, Compliance und Portabilität.
  • Kurze Pilotprojekte (4–8 Wochen) mit im Vorfeld vereinbarten Kennzahlen.
  • Eine Industrialisierung erfolgt nur, wenn die Kennzahlen erfüllt sind. Andernfalls wird der Lernprozess dokumentiert und der Fall ohne Skalierung abgeschlossen.

Die Teams, die diese Projekte durchführen, bestehen auserfahrenen, deutschsprachigen Mitarbeitern sowie Nearshore-Mitarbeitern aus dem DACH-Raum, was Missverständnisse in Bezug auf regulatorische Anforderungen verringert und die Koordination mit den IT-, Regulierungs- und Geschäftsabteilungen des Energieversorgers beschleunigt.

Fazit

Für ein deutsches Energieversorgungsunternehmen, das gerade seine KI-Reise antritt, besteht das größte Risiko nicht darin, das „falsche“ Modell auszuwählen. Es besteht vielmehr darin, die Architektur so festzulegen, dass zukünftige Änderungen verhindert werden. Ein KI-unabhängiger Partner bewahrt diese Flexibilität und macht sie über die gesamte Lebensdauer des Systems hinweg zu einem Wettbewerbsvorteil.