KI-Landkarte für Energieversorger: 25 Anwendungsfälle, Datenbedarf und AI-Act-Einordnung

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Netzzustandsschätzung in der Niederspannung

Schätzt Spannung und Strom in Ortsnetzen, in denen nur ein Teil der Anschlüsse misst. Genau diesen Nachweis braucht eine netzorientierte Steuerung nach § 14a EnWG.

• Daten: iMSys-Messwerte (TAF 10), Messungen in der Ortsnetzstation, Netztopologie aus dem GIS, Anlagenstammdaten
• EU AI Act, Hochrisiko nur unter Bedingungen: Als Schätzung für die Leitstelle nach dem Leitlinien-Entwurf kein Sicherheitsbauteil. Offen ist der Fall, in dem die KI selbst eine Steuerung nach § 14a auslöst und keine unabhängige Schutzebene bleibt. Dann zählen die Schutzfunktion und der KRITIS-Status des Betreibers.
• Regeln: § 14a EnWG; BK6-22-300; VDE-FNN-Hinweis Netzzustandsermittlung; § 66 MsbG
• Branchenstand, erprobt: Der VDE-FNN-Hinweis lässt neuronale Netze ausdrücklich zu, verlangt aber dieselbe Genauigkeit wie von klassischen Schätzern. Feldtests im Projekt GridAnalysis zeigen laut VDE ETG eine hohe Genauigkeit in der Niederspannung. Quelle: VDE ETG: KI in der Netzleittechnik

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Last- und Einspeiseprognose

Sagt Verbrauch und Erzeugung je Netzknoten für die nächsten Stunden und Tage voraus. Redispatch 2.0 verlangt solche Prognosen mit rund 36 Stunden Vorlauf.

• Daten: Messreihen aus Netz und iMSys, Wetterdaten, Anlagenstammdaten aus dem Marktstammdatenregister, Fahrpläne
• EU AI Act, In der Regel kein Hochrisiko: In der Regel kein Hochrisiko. Der Leitlinien-Entwurf führt Verbrauchsprognosen und Netzoptimierung auf Basis von Prognosen ausdrücklich als Gegenbeispiele. Kippen kann das, wenn Prognose, Optimierer und Schaltbefehl zusammen eine Schutzfunktion übernehmen; der Entwurf bewertet solche Ketten als Ganzes.
• Regeln: §§ 13, 13a, 14 EnWG (Redispatch 2.0); § 66 MsbG; Art. 4 KI-VO
• Branchenstand, erprobt: Last- und Einspeiseprognosen auf Basis von Wetter- und Kameradaten zählen laut VDE ETG zu den Anwendungen, die schon zuverlässig laufen oder Feldtests bestanden haben. Quelle: VDE ETG: KI in der Netzleittechnik

Artikel: KI-Lastprognose im Verteilnetz: Pflicht 2026 →

VNB

Netzplanung und Engpassanalyse

Rechnet tausende Szenarien für den Netzausbauplan durch. Ein trainiertes Ersatzmodell nähert die Lastflussrechnung an, die kritischen Fälle prüft weiter die exakte Rechnung.

• Daten: Netzmodell für Hoch-, Mittel- und Niederspannung, Regionalszenario, Anschlussdaten steuerbarer Verbrauchseinrichtungen, Lastgänge
• EU AI Act, In der Regel kein Hochrisiko: Kein Hochrisiko-Zweck. Planung ist kein Betrieb, die KI schützt keine Anlage. Für einen förmlichen Plan muss die Methode trotzdem nachvollziehbar bleiben.
• Regeln: § 14d EnWG; Art. 4 KI-VO
• Branchenstand, Forschung: Das dena-Projekt Data4Grid hat Datenanalyse und KI im Verteilnetz untersucht, mit einem Gutachten des Fraunhofer IEE. Belege für den Regelbetrieb in der Ausbauplanung fehlen bisher. Quelle: Fraunhofer IEE zum Abschlussbericht des dena-Projekts Data4Grid

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Zustandsprognose für Kabel und Transformatoren

Verknüpft Diagnosemessungen, Betriebsdaten und Störungshistorie zu einer laufenden Zustandsprognose. Getauscht wird, bevor etwas ausfällt, nicht nach Kalender.

• Daten: TanDelta- und Teilentladungsmessungen, Online-Gasanalyse im Trafoöl, Belastungs- und Temperaturverläufe, Störungs- und Instandhaltungshistorie
• EU AI Act, Hochrisiko nur unter Bedingungen: Meist kein Hochrisiko: Der Leitlinien-Entwurf stuft vorausschauende Instandhaltung an einer Gasleitung nicht hoch, weil die Sicherheitssysteme unabhängig weiterlaufen. Erkennt die KI selbst gefährliche Zustände und fehlt diese unabhängige Ebene, kann sie bei einer kritischen Einrichtung Sicherheitsbauteil sein.
• Regeln: Anhang III Nr. 2 KI-VO; KRITIS-Dachgesetz; Art. 4 KI-VO
• Branchenstand, Forschung: Im Forschungsprojekt AMika der Bergischen Universität Wuppertal liefern 24 Netzbetreiber Diagnosedaten für Alterungskurven von Mittelspannungskabeln. Quelle: Bergische Universität Wuppertal: Projekt AMika

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ÜNB · VNB

Drohneninspektion von Leitungen und Masten

Drohnen fliegen Freileitungen und Masten ab, Bilderkennung markiert Schäden an Isolatoren und Armaturen oder Korrosion. Ein Mensch bewertet die Funde.

• Daten: Bild- und LiDAR-Aufnahmen, Mast- und Leitungskataster, Inspektionshistorie
• EU AI Act, In der Regel kein Hochrisiko: In der Regel kein Hochrisiko. Die Bilderkennung meldet und greift nicht ein; einen Inspektionsroboter, der nur erkennt, stuft der Leitlinien-Entwurf nicht hoch.
• Regeln: Durchführungsverordnung (EU) 2019/947 (Drohnenbetrieb); DSGVO bei Aufnahmen von Personen und Grundstücken; Art. 4 KI-VO
• Branchenstand, erprobt: Netzbetreiber setzen Drohnen, LiDAR und Bilderkennung in der Leitungsinspektion ein, teils außerhalb der Sichtweite des Piloten. Quelle: Projektseite NETZinspect: Drohnen, LiDAR und KI in der Leitungsinspektion

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VNB · ÜNB

Assistenz in der Netzleitstelle

Bereitet Meldungen, Messwerte und Betriebsanweisungen für das Schichtpersonal auf, fasst Störungen zusammen und schlägt Analyseschritte vor. Entscheiden und schalten tut der Mensch.

• Daten: Leitsystemdaten (Messwerte, Schaltzustände, Meldungen), Störungsprotokolle, Betriebsanweisungen, Netzmodell
• EU AI Act, In der Regel kein Hochrisiko: Frühwarnungen und Assistenz, bei denen die Leitstelle entscheidet, sind nach dem Leitlinien-Entwurf kein Hochrisiko. Die Grenze zur Anomalieerkennung als Entscheidungsgrundlage ist fließend; den Ausschlag gibt die Zweckbeschreibung des Anbieters.
• Regeln: IT-Sicherheitskatalog nach § 11 Abs. 1a EnWG; BSIG (NIS2-Umsetzung); Art. 4 KI-VO
• Branchenstand, Forschung: Ein KI-Agent des Fraunhofer IOSB-AST, der Routineanalysen automatisiert, läuft seit Februar 2026 im Testbetrieb bei drei deutschen Netzbetreibern. Quelle: Fraunhofer: Auf zu sicherer Energie (2026)

Artikel: Agentic AI in der Energiewirtschaft: KI-Agenten für Netzsteuerung →

ÜNB · VNB

Anomalieerkennung im Netzbetrieb

Erkennt kritische Netzzustände in Datenmustern, warnt die Leitstelle und schlägt Gegenmaßnahmen vor, etwa bei Lastverteilung, Stabilität oder Abschaltungen.

• Daten: Hoch aufgelöste Netzmessungen, Leitsystemdaten, Netzmodell, große Mengen simulierter Störfälle zum Training
• EU AI Act, Hochrisiko nur unter Bedingungen: Der Leitlinien-Entwurf nennt genau diesen Zweck als Hochrisiko-Beispiel. Das gilt nur, wenn der Betreiber als kritische Einrichtung eingestuft ist. Dann greifen ab dem 02.12.2027 die Betreiberpflichten, unter anderem menschliche Aufsicht (Art. 14) und Protokolle über mindestens sechs Monate (Art. 26).
• Regeln: Anhang III Nr. 2 KI-VO; Art. 14, Art. 26 KI-VO; KRITIS-Dachgesetz
• Branchenstand, Forschung: Im Projekt eKI4DS erforscht das Fraunhofer IEE mit einem Übertragungsnetzbetreiber KI, die kritische Netzzustände erkennt. Getestet ist sie bisher an kleineren Testnetzen. Quelle: Fraunhofer: Auf zu sicherer Energie (2026)

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ÜNB · VNB · Wärme/Wasser

Objektschutz an Umspannwerken und Anlagen

Wertet Kamera-, Radar- und Funksensorik am Zaun aus, erkennt Eindringlinge und Drohnen und alarmiert die Leitstelle.

• Daten: Video-, Radar- und Funkdaten, Lagepläne, Alarmhistorie
• EU AI Act, Hochrisiko nur unter Bedingungen: Perimeterschutz ist im Leitlinien-Entwurf das erste Hochrisiko-Beispiel der Stromversorgung, weil er die physische Integrität direkt schützt. Bedingung bleibt der KRITIS-Status des Betreibers. Identifiziert das System Personen biometrisch aus der Ferne, kommt Anhang III Nr. 1 hinzu.
• Regeln: Anhang III Nr. 2 KI-VO; KRITIS-Dachgesetz (physischer Schutz); DSGVO und § 4 BDSG (Videoüberwachung)
• Branchenstand, kein öffentlicher Beleg: Mehrschichtige Detektionsketten sind Thema des KRITIS-Dachgesetzes. Wie oft dabei lernende Bildauswertung läuft, belegt keine öffentliche Zahl. Quelle: EU-Kommission: Leitlinien-Entwurf zur Hochrisiko-Einstufung

Artikel: Drohnenabwehr an Energieanlagen: was das KRITIS-Dachgesetz jetzt verlangt →

VNB

Vorprüfung von Netzanschlussanfragen

Prüft eingehende Anträge auf Vollständigkeit, liest Unterlagen aus und liefert eine erste Kapazitätsabschätzung, bevor ein Planer übernimmt.

• Daten: Antragsdaten nach VDE-FNN-Datensatz, Anlagendatenblätter, Netzmodell und GIS, Kapazitätskarten
• EU AI Act, In der Regel kein Hochrisiko: Kein Hochrisiko-Zweck. Kommuniziert das System direkt mit Antragstellern, gilt die Transparenzpflicht nach Art. 50 Abs. 1.
• Regeln: § 8 Abs. 7 EEG (Netzanschlussportal); VDE-AR-N 4105 und 4110; DSGVO
• Branchenstand, kein öffentlicher Beleg: Portale und standardisierte Antragsdaten setzen sich durch, der VDE-FNN-Datensatz liegt seit April 2025 in Version 3.0 vor. Zum Anteil von KI an der Vorprüfung gibt es keine öffentlichen Zahlen. Quelle: VDE FNN: Digitalisierung Netzanschlussprozess

Artikel: Netzanschluss-Engpässe für Ladeparks: Digitalisierung der Bearbeitungsprozesse bei Netzbetreibern →

MSB · VNB

Messwert-Plausibilisierung und Zählerstandserkennung

Findet unplausible Zählerstände und Lastgänge, schlägt Ersatzwerte vor und liest Zählerstände aus Kundenfotos aus.

• Daten: Zählerstände und Lastgänge, Verbrauchshistorie je Messlokation, Stammdaten, Fotos von Zählern und Montagen
• EU AI Act, In der Regel kein Hochrisiko: Kein Hochrisiko-Zweck. Die Qualitätsprüfung von Zählermontagen anhand von Fotos nennt der Leitlinien-Entwurf ausdrücklich als Gegenbeispiel.
• Regeln: MsbG (Messwertverarbeitung); VDE-AR-N 4400 (Metering Code); DSGVO
• Branchenstand, erprobt: Laut PwC löst ein Netzbetreiber 90 Prozent der Klärfälle bei der Zählerstandsprüfung vollautomatisch. Ein anderer Versorger erkennt rund 50.000 Zählerstände im Monat per Bilderkennung. Quelle: ZfK zur PwC-Studie KI in der Energiewirtschaft

Artikel: KI für Klärfälle: vom Pilot in den Betrieb →

VNB · MSB · Lieferant

Klärfälle in der Marktkommunikation

Sortiert abgelehnte oder unvollständige Nachrichten, erkennt die Ursache und bereitet die Korrektur vor. Seit dem Lieferantenwechsel in 24 Stunden zählt jede Stunde.

• Daten: EDIFACT-Nachrichten und Antworten (APERAK, CONTRL), Stammdaten von Markt- und Messlokationen, Prozesshistorie
• EU AI Act, In der Regel kein Hochrisiko: Kein Hochrisiko-Zweck. Pflichten ergeben sich aus Datenschutz und den Fristen der Marktprozesse, nicht aus Anhang III.
• Regeln: GPKE, WiM, MaBiS (Festlegungen der BNetzA); DSGVO; Art. 4 KI-VO
• Branchenstand, erprobt: 79 Prozent der Versorger haben laut PwC erste KI-Lösungen eingeführt, 61 Prozent davon arbeiten noch experimentell. Automatisierte Klärfälle gehören zu den dokumentierten Fällen im Betrieb. Quelle: ZfK zur PwC-Studie KI in der Energiewirtschaft

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BKV · Lieferant

Prognose im Bilanzkreismanagement

Prognostiziert Verbrauch und Erzeugung im Bilanzkreis je Viertelstunde, damit weniger Ausgleichsenergie zum reBAP anfällt.

• Daten: Lastgänge und Fahrpläne, Wetterdaten, iMSys-Messwerte, reBAP- und Intraday-Preise
• EU AI Act, In der Regel kein Hochrisiko: Kein Hochrisiko. Ungleichgewichtsprognosen im 15-Minuten-Raster unter menschlicher Aufsicht stuft der Leitlinien-Entwurf ausdrücklich nicht hoch.
• Regeln: § 4 StromNZV; Standardbilanzkreisvertrag (BK6-23-102); § 69 MsbG
• Branchenstand, Forschung: Das Fraunhofer IPA vergleicht im Kopernikus-Projekt zur industriellen Energieflexibilität Prognoseverfahren, um Ausgleichsenergiekosten zu senken. Quelle: Fraunhofer IPA: Ausgleichsenergiekosten senken durch Prognose-Benchmark

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Lieferant · VNB

Chat- und Voicebot im Kundenservice

Beantwortet Fragen zu Abschlag, Tarif, Umzug und Zählerstand rund um die Uhr und übergibt an Menschen, wenn es heikel wird.

• Daten: FAQ und Wissensartikel, Tarif- und Vertragsdaten, bei Auskünften zum Konto die Kundendaten mit Berechtigungsprüfung
• EU AI Act, Transparenzpflicht nach Art. 50: Art. 50 Abs. 1 gilt seit dem 02.08.2026: Wer mit dem Bot spricht, muss erkennen, dass es eine KI ist, sofern das nicht offensichtlich ist. Die Pflicht trifft den Anbieter, und ein Stadtwerk, das einen Bot unter eigenem Namen in Betrieb nimmt, kann selbst Anbieter sein. Erzeugte Sprache im Voicebot ist nach Art. 50 Abs. 2 maschinenlesbar zu kennzeichnen, bei Systemen aus der Zeit davor ab dem 02.12.2026.
• Regeln: Art. 50 KI-VO; DSGVO; Art. 4 KI-VO
• Branchenstand, verbreitet: Kundenservice ist laut PwC mit 29 Prozent der häufigste KI-Einsatzbereich der Versorger. Ein Netzbetreiber beantwortet dort 95 Prozent der Anfragen per Chatbot selbst. Quelle: ZfK zur PwC-Studie KI in der Energiewirtschaft

Artikel: KI-Kundenservice und Churn-Prävention bei Energieversorgern →

Lieferant

Kündigungsprognose und Kundenbindung

Berechnet je Kunde eine Kündigungswahrscheinlichkeit und lenkt die Rückgewinnung auf die Verträge, bei denen sie sich lohnt.

• Daten: Vertrags- und Tarifdaten, Kontakt- und Beschwerdehistorie, Zahlungsverhalten, Verbrauchsdaten, soweit die Zweckbindung es erlaubt
• EU AI Act, In der Regel kein Hochrisiko: Kein Anhang-III-Zweck. Die Rechtsfragen liegen im Datenschutz: Profiling und Widerspruchsrecht, Zweckbindung der Messwerte. Netzdaten im Querverbund berühren die Entflechtung.
• Regeln: Art. 21, Art. 22 DSGVO; § 69 MsbG; § 6a EnWG (Entflechtung)
• Branchenstand, erprobt: Vertrieb ist laut PwC bei 12 Prozent der Versorger ein KI-Einsatzbereich. Quelle: ZfK zur PwC-Studie KI in der Energiewirtschaft

Artikel: KI-Kundenservice und Churn-Prävention bei Energieversorgern →

Lieferant

Bonitätsprüfung bei Vertragsabschluss

Bewertet die Zahlungsfähigkeit neuer Privatkunden und entscheidet mit über Vertragsabschluss, Vorauszahlung oder Abschlagshöhe.

• Daten: Auskunftei-Scores, Zahlungs- und Mahnhistorie, Vertrags- und Adressdaten
• EU AI Act, Zweck steht in Anhang III: Anhang III Nr. 5 Buchst. b nennt die Kreditwürdigkeitsprüfung und Bonitätsbewertung natürlicher Personen. Erwägungsgrund 58 begründet das ausdrücklich auch mit dem Zugang zu Elektrizität, den solche Bewertungen bestimmen. Ausgenommen ist KI zur Aufdeckung von Finanzbetrug. Die Pflichten gelten ab dem 02.12.2027, für jeden Betreiber gehört eine Grundrechte-Folgenabschätzung vor dem ersten Einsatz dazu (Art. 27 Abs. 1).
• Regeln: Anhang III Nr. 5 Buchst. b KI-VO; Art. 26, Art. 27 KI-VO; Art. 22 DSGVO
• Branchenstand, kein öffentlicher Beleg: Zum KI-Einsatz bei Bonitätsprüfungen im Energievertrieb gibt es keine öffentlichen Zahlen. Der EuGH hat 2023 entschieden, dass schon ein zugelieferter Score eine automatisierte Entscheidung sein kann, wenn das Unternehmen sich maßgeblich auf ihn stützt. Quelle: EuGH, Urteil vom 07.12.2023, C-634/21

Lieferant · VNB · MSB

Rechnungsprüfung vor dem Versand

Hält unplausible Rechnungen an, bevor sie rausgehen: Sprünge im Verbrauch, falsche Preisstände, doppelte Positionen.

• Daten: Rechnungspositionen, Verbrauchshistorie, Tarif- und Preisstammdaten, Messwerte
• EU AI Act, In der Regel kein Hochrisiko: Kein Hochrisiko-Zweck. Entscheidet das System allein über Sperrung oder Mahnung, wird daraus eine Frage nach Art. 22 DSGVO.
• Regeln: §§ 40, 40b, 40c EnWG; Art. 22 DSGVO
• Branchenstand, kein öffentlicher Beleg: Zahlen zum KI-Einsatz in der Rechnungsprüfung sind nicht veröffentlicht. Die Fristen, an denen eine verspätete Rechnung scheitert, stehen in § 40c EnWG. Quelle: Bundesnetzagentur: Rechnungen und Fristen nach § 40c EnWG

Artikel: Meter-to-Cash bei Versorgern: Abrechnung ab 2027 →

Lieferant · VNB

Posteingang und Dokumente im Kundenservice

Liest E-Mails, Briefe und Formulare, ordnet sie dem Vertragskonto zu und leitet sie an die richtige Stelle. Antworten bereitet es vor, abschicken tut ein Mensch.

• Daten: E-Mails, Briefe und Scans, Formulare, Vertragskonten, Vorlagen für Antworten
• EU AI Act, In der Regel kein Hochrisiko: Kein Hochrisiko-Zweck. Schickt das System Antworten selbst an Kunden, gilt die Transparenzpflicht nach Art. 50 Abs. 1.
• Regeln: DSGVO; DSK-Orientierungshilfe KI und Datenschutz (05/2024); Art. 4 KI-VO
• Branchenstand, erprobt: Kundenservice ist laut PwC mit 29 Prozent der häufigste KI-Einsatzbereich der Versorger. Quelle: ZfK zur PwC-Studie KI in der Energiewirtschaft

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Wärme/Wasser

Fernwärme: Temperaturregelung und Wärmelastprognose

Prognostiziert die Wärmelast und senkt Vor- und Rücklauftemperatur so weit, wie es die Kunden zulassen. Erst niedrige Temperaturen machen Großwärmepumpen und Abwärme wirtschaftlich.

• Daten: Vor- und Rücklauftemperaturen, Wärmemengenzähler, Wetterprognosen, Netzmodell, Daten der Hausübergabestationen
• EU AI Act, In der Regel kein Hochrisiko: Optimierung und Prognose sind nach dem Leitlinien-Entwurf kein Sicherheitsbauteil. Die Wärmeversorgung steht aber in Anhang III Nr. 2: Übernimmt die KI Schutzfunktionen wie Druck- oder Temperaturbegrenzung ohne unabhängige Schutzebene, ist neu einzuordnen.
• Regeln: § 32 WPG (Dekarbonisierungsfahrplan); DSGVO bei Verbrauchsdaten; Art. 4 KI-VO
• Branchenstand, erprobt: Der dena-Leitfaden ordnet die netzseitigen Anwendungsfälle in Lastprognose, Rücklaufoptimierung, vorausschauende Instandhaltung und Leckageerkennung und stützt sich auf eigene Pilotprojekte. Quelle: dena: Leitfaden KI in der Fernwärme (2024)

Artikel: KI in der Fernwärme: Netzoptimierung und Transformationsplan nach WPG →

Wärme/Wasser

Leckageerkennung in Wasser- und Wärmenetzen

Lernt das Normalverhalten von Druck, Durchfluss und Verbrauch und meldet Abweichungen, die auf ein Leck hindeuten.

• Daten: Druck- und Durchflussmessungen, Pumpendaten, fernausgelesene Zähler, Netzplan
• EU AI Act, Hochrisiko nur unter Bedingungen: Gefährliche Zustände zu erkennen ist eine der Schutzfunktionen im Leitlinien-Entwurf, und Wasser- wie Wärmeversorgung stehen in Anhang III Nr. 2. Meldet die KI nur an Menschen und laufen die Schutzsysteme unabhängig, ist sie kein Sicherheitsbauteil. Sperrt sie selbst Abschnitte ab, kann sie es bei einer kritischen Einrichtung sein.
• Regeln: Anhang III Nr. 2 KI-VO; KRITIS-Dachgesetz; DSGVO bei Verbrauchsdaten
• Branchenstand, Forschung: Forschungsprojekte erkennen Lecks über virtuelle Sensoren. Eine praxistaugliche und erklärbare Lösung sahen die Forschenden 2023 noch nicht. Quelle: ZfK: KI-gestützte Früherkennung von Schäden in Trinkwassernetzen (2023)

Artikel: KI in der Fernwärme: Netzoptimierung und Transformationsplan nach WPG →

alle Rollen

Wissensassistent für Regelwerke und Festlegungen

Beantwortet Fragen zu Festlegungen und internen Anweisungen mit Quellenangabe, auf Basis der eigenen Dokumente (RAG).

• Daten: Regelwerke, Festlegungen, Betriebsanweisungen und Prozessbeschreibungen, mit sauberem Berechtigungskonzept
• EU AI Act, In der Regel kein Hochrisiko: Kein Hochrisiko-Zweck. Art. 50 Abs. 1 verlangt den Hinweis auf die KI, wenn sie nicht offensichtlich ist; bei einem internen Assistenten ist sie es meist. Die Pflichten für das zugrunde liegende Sprachmodell trägt dessen Anbieter.
• Regeln: DSK-Orientierungshilfe generative KI mit RAG (10/2025); § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG; Art. 4 KI-VO
• Branchenstand, erprobt: Unterstützungsfunktionen sind laut PwC bei 21 Prozent der Versorger ein KI-Einsatzbereich. Quelle: ZfK zur PwC-Studie KI in der Energiewirtschaft

Artikel: Die 3 Methoden der KI-Assistenten Wissensintegration: Was Sie wissen müssen →

alle Rollen

KI-Assistenz im Büroalltag

Entwürfe, Zusammenfassungen, Protokolle, Übersetzungen: generative KI im Arbeitsplatzwerkzeug, für alle Abteilungen.

• Daten: E-Mails, Dokumente, Kalender und Ablagen, gesteuert über die bestehenden Zugriffsrechte
• EU AI Act, In der Regel kein Hochrisiko: Kein Hochrisiko-Zweck. Für alle gilt Art. 4: Betreiber müssen Maßnahmen zur KI-Kompetenz ihres Personals treffen. Eignet sich das Werkzeug zur Leistungs- oder Verhaltenskontrolle, bestimmt der Betriebs- oder Personalrat mit.
• Regeln: Art. 4 KI-VO; Art. 28 DSGVO (Auftragsverarbeitung); § 87 Abs. 1 Nr. 6, § 90 Abs. 1 Nr. 3 BetrVG
• Branchenstand, erprobt: 79 Prozent der Versorger haben laut PwC erste KI-Lösungen eingeführt. Eine KI-Roadmap hat nur etwa jedes vierte Unternehmen. Quelle: ZfK zur PwC-Studie KI in der Energiewirtschaft

Artikel: Schatten KI: Die unterschätzte Gefahr in deutschen Unternehmen →

alle Rollen

Coding-Assistenz in IT und Fachbereichen

Schreibt Code und Tests, von der Auswertung im Controlling bis zur Schnittstelle zum Abrechnungssystem.

• Daten: Quellcode, Konfigurationen, Tickets und Dokumentation; keine Produktivdaten im Prompt
• EU AI Act, In der Regel kein Hochrisiko: Kein Hochrisiko-Zweck. Die Risiken liegen in Informationssicherheit und Lizenzen: Wo liegt der Code, wer betreibt das Modell, unter welcher Lizenz steht das Ergebnis.
• Regeln: BSIG (NIS2-Umsetzung); IT-Sicherheitskatalog nach § 11 Abs. 1a EnWG; Art. 4 KI-VO
• Branchenstand, erprobt: Laut PwC sank in einem Stadtwerk der Programmieraufwand im Controlling mit einem KI-Assistenten um 70 Prozent. Quelle: ZfK zur PwC-Studie KI in der Energiewirtschaft

Artikel: Souveräner KI-Coding-Stack für Energieversorger →

alle Rollen

Einkauf und Ausschreibungen

Vergleicht Angebote mit dem Leistungsverzeichnis, findet Abweichungen in Vertragsklauseln und fasst Bieterfragen zusammen.

• Daten: Leistungsverzeichnisse, Angebote, Vertragsvorlagen, Lieferantenstammdaten
• EU AI Act, In der Regel kein Hochrisiko: Kein Hochrisiko-Zweck. Wichtiger ist die Gegenrichtung: Wer KI-Systeme kauft, kann Hochrisiko-Konformität in Ausschreibung und Vertrag verlangen, ohne den eigenen KRITIS-Status offenzulegen (Leitlinien-Entwurf, Randnummer 191). Die Wertung der Angebote bleibt Sache der Vergabestelle.
• Regeln: GWB und SektVO (Vergaberecht); DSGVO; Art. 4 KI-VO
• Branchenstand, kein öffentlicher Beleg: Öffentliche Zahlen zum KI-Einsatz im Einkauf von Versorgern gibt es nicht. Quelle: EU-Kommission: Leitlinien-Entwurf zur Hochrisiko-Einstufung

Artikel: EU AI Act Anhang III: welche KI im Stadtwerk wirklich Hochrisiko ist →

alle Rollen

Vorauswahl von Bewerbungen

Sortiert und bewertet Bewerbungen und schlägt Kandidaten für Gespräche vor.

• Daten: Lebensläufe und Bewerbungsunterlagen, Stellenprofile, frühere Auswahlentscheidungen
• EU AI Act, Zweck steht in Anhang III: Anhang III Nr. 4 Buchst. a nennt die Auswahl und Bewertung von Bewerbern. Die Pflichten gelten ab dem 02.12.2027; vor dem Einsatz am Arbeitsplatz informieren Betreiber die Arbeitnehmervertreter (Art. 26 Abs. 7). Öffentlich-rechtliche Betreiber und private, die öffentliche Dienste erbringen, brauchen zusätzlich eine Grundrechte-Folgenabschätzung (Art. 27).
• Regeln: Anhang III Nr. 4 KI-VO; Art. 26 Abs. 7, Art. 27 KI-VO; Art. 22 DSGVO; § 95 Abs. 2a BetrVG, bei kommunalen Betrieben Personalvertretungsrecht der Länder
• Branchenstand, kein öffentlicher Beleg: Für die Energiewirtschaft fehlen öffentliche Zahlen. Quelle: Verordnung (EU) 2024/1689, Anhang III Nr. 4

Artikel: KI im Recruiting: Automatisierung im Personalwesen 2026 →

VNB · ÜNB · Wärme/Wasser

Angriffserkennung in IT- und OT-Netzen

Lernt den normalen Datenverkehr in Leit- und Fernwirknetzen und meldet Abweichungen, die auf einen Angriff hindeuten.

• Daten: Netzwerkverkehr aus SPAN-Ports oder Taps, Logdaten, Inventar der Anlagen und Protokolle
• EU AI Act, In der Regel kein Hochrisiko: Kein Sicherheitsbauteil: Erwägungsgrund 55 nimmt KI aus, die nur der Cybersicherheit dient, und der Leitlinien-Entwurf führt die Cyber-Überwachung der Netzkommunikation als Gegenbeispiel.
• Regeln: BSIG (NIS2-Umsetzung); IT-Sicherheitskatalog; BSI-Orientierungshilfe Systeme zur Angriffserkennung
• Branchenstand, verbreitet: Betreiber von Energieversorgungsnetzen und Energieanlagen weisen Systeme zur Angriffserkennung seit 2023 gegenüber dem BSI nach. Detektion ist einer ihrer drei Funktionsbereiche. Quelle: BSI: FAQ zu Systemen zur Angriffserkennung

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