Daten sind der Treibstoff für KI – aber ohne gute Daten bleibt KI ein Versprechen

KI war in Houston überall. Wirklich überall. Was uns aber am meisten überrascht hat: Das Thema dominierte nicht nur die Tech-Panels, sondern auch die klassischen Energiediskussionen. Ob Ölkonzerne, Netzbetreiber oder Energiepolitiker, alle reden über künstliche Intelligenz. Und trotzdem haben wir aus Houston vor allem eine Erkenntnis mitgenommen, die oft untergeht: Nicht die Modelle entscheiden über Erfolg oder Misserfolg, sondern die Daten dahinter.

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Gemeinsam mit unserem Institutsleiter Boris Otto waren wir vor Ort und haben in unzähligen Gesprächen gehört, wie Unternehmen der Energiewirtschaft KI einsetzen wollen: zur Optimierung von Energiesystemen, für bessere Prognosen, oder im Wissensmanagement. Die Ambitionen sind groß, doch Daten stecken meist in Silos fest und können nicht als Treibstoff für KI dienen.

Was wir wirklich aus Houston mitnehmen

»Daten sind der Treibstoff für KI« dieser Satz klingt fast banal. In der Praxis wird er aber ständig unterschätzt. Viele sprechen über KI, als könnte man sie einfach auf bestehende Prozesse draufsetzen. Die Realität sieht anders aus: Erst wenn Daten auffindbar, gut dokumentiert und miteinander verknüpfbar sind, kann KI ihr Potenzial entfalten. Sonst bleibt sie ein teures Experiment.

Gerade im Energiesektor ist das entscheidend. Wer Lastflüsse vorhersagen oder Netze intelligent steuern will, braucht mehr als ein gutes Modell, er braucht eine solide Datenbasis! Ohne sie schafft KI eher neue Unsicherheit, als bestehende zu reduzieren.

Highlights aus den Podiumsdiskussionen

Ein echtes Privileg war der Zugang zur Next Gen Cohort, wo wir einige inspirierende Gespräche miterleben durften:

• Rodi Guidero (Executive Director bei Breakthrough Energy & Managing Partner) sprach offen über seinen Karriereweg. Seine Botschaft: Man muss nicht den »perfekten« Hintergrund haben, um in Top-Positionen zu kommen. Sein Weg führte vom Lehramtsstudium zum VC in der Energiebranche
• US-Energieminister Chris Wright machte deutlich, dass die Menschheit schlicht mehr Energie braucht. Sein Fokus liegt auf LNG und Nuklearforschung. Der Energieminister der US überraschte uns mit seinen Herausragenden Fähigkeiten als Redner und schaffte es geschickt schwierige Themen geschickt zu verpacken.
• Van Jones (CNN-Moderator und Aktivist) beeindruckte uns mit seiner Geschichte über den »First Step Act« – eine Strafvollzugsreform, die er gemeinsam mit Jared Kushner durchgesetzt hat, trotz völlig unterschiedlicher politischer Lager. Seine Botschaft am Ende: »Jeder Kontakt in deinem Smartphone zählt. Du weißt nie, wer dir eines Tages helfen kann – oder jemanden kennt, der es tut.«

Zum Thema KI war das Interview mit Olivier Le Peuch, CEO von SLB (Schlumberger), besonders erhellend. Er sieht KI als starkes Werkzeug, aber nicht als Wundermittel. Repetitive Aufgaben? Ja, die kann KI übernehmen. Aber für komplexe Entscheidungen braucht es weiterhin Fachleute mit Domänenwissen. Auch Aramco nutzt KI in einer ausgefallenen Variante. Um das Wissen von altersbedingt ausscheidenden Mitarbeitenden zu erhalten, werden digitaler Abbilder dieser erzeugt und als KI-Assistenten direkt in der Produktion eingesetzt. Die Datenbasis dafür bieten unterschiedliche Quellen, wie von den Mitarbeitenden erstellte Dokumente oder E-Mails.

Boris Otto hatte außerdem Zugang zur Executive Conference, wo unter anderem Bundesministerin Katherina Reiche auf einem Panel sprach und dabei auch Klimaziele für 2050 hinterfragte – hier der Handelsblatt-Artikel dazu.

Warum die Datenbasis entscheidend ist

Technologische Innovation braucht menschliche Expertise

Die Energiewende braucht beides: technologische Innovation und menschliche Expertise. Wer komplexe industrielle Systeme steuert, braucht Fachwissen, regulatorisches Verständnis und Erfahrung im Umgang mit Unsicherheit. Der beste KI-Einsatz entsteht dort, wo maschinelle Analyse und menschliches Urteilsvermögen zusammenwirken.

Das bedeutet auch: Mitarbeitende müssen KI nicht nur bedienen können, sondern auch kritisch hinterfragen. Viele Organisationen stehen vor einer grundlegenden Frage der Datenreife: Welche Daten haben wir eigentlich? In welcher Qualität? Und was können wir daraus wirklich machen?

Was jetzt zu tun ist

Für uns war die vielleicht wichtigste Erkenntnis aus Houston daher nicht, dass KI inzwischen überall diskutiert wird. Wirklich relevant ist eine andere Einsicht: Erfolgreiche KI beginnt nicht mit dem Modell, sondern mit der Datenbasis.

Wer KI skalieren will, muss Datenräume schaffen, Standards etablieren, Governance mitdenken und die jeweiligen Anwendungskontexte genau verstehen. Erst dann wird aus technologischer Möglichkeit ein belastbarer Beitrag zur Transformation. Gerade im Energiesektor wird sich entscheiden, ob KI vor allem als kurzfristiger Effizienzhebel betrachtet wird oder als Teil einer langfristig tragfähigen, datenbasierten Infrastruktur. Entscheidend wird sein, Daten jenseits des Hypes in messbaren Mehrwert zu übersetzen.

v.l.n.r. Dr. Anna Gieß, Prof. Dr. Boris Otto, Marius Hupperz vom Fraunhofer ISST

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