KAI im Gespräch

Die Energiewende verlagert viele Herausforderungen ins Verteilnetz: Neue Einspeiser und große Verbraucher wie Wärmepumpen und Wallboxen machen Lastflüsse weniger vorhersehbar. Stromnetzbetreiber müssen schneller erkennen, wo es eng wird und wo sich Ausbau wirklich lohnt. Darüber haben wir mit Dr. Konstantin Glaser gesprochen. Er leitet das Forschungsprojekt AMAZING, das digitale Zwillinge und datengetriebene Verfahren für Modellierung und Zustandsschätzung im Stromnetz erprobt. Glaser erklärt, warum die Datengrundlage oft der Engpass ist und wie KI beim Prognostizieren und Schätzen helfen kann.

KI soll Arbeit schneller und effizienter machen. Doch sie verändert auch, wie Beschäftigte entscheiden, zusammenarbeiten und ihre eigene Rolle verstehen. Viele fragen sich, wie KI ihren Arbeitsplatz verändert, was mit sensiblen Daten geschieht und ob sie die Einführung mitgestalten können. Wie gelingt dieser Wandel, ohne die Menschen aus dem Blick zu verlieren? Darüber haben wir mit Julia Tammeveski gesprochen. Sie erklärt, warum KI kein reines Technologieprojekt ist, wie Beteiligung Vertrauen schafft und weshalb Unternehmen gerade ihre skeptischen Beschäftigten brauchen.

Wasserversorger sitzen auf einem Datenschatz, den sie nur selten ausschöpfen. Gleichzeitig wächst der Druck: Extremwetter, steigende Kosten und schwindende Fachkräfte verlangen neue Antworten. KI kann eine davon sein. Aber wie gelingt der Einstieg? Was braucht es wirklich, damit KI in der Wasserwirtschaft einen Unterschied macht, technisch und organisatorisch? Darüber haben wir mit Prof. Dr. Mark Oelmann gesprochen. Er erklärt, warum die Datengrundlage bei vielen Versorgern besser ist als gedacht, warum erfahrene Mitarbeitende keine Konkurrenz für KI-Systeme sind, sondern ihre Voraussetzung und warum das erste Projekt klein und konkret sein sollte.

Vertrauen und Regulierung sind Kernthemen, wenn wir über KI sprechen. Wer KI-Tools nutzen soll, muss ihnen vertrauen können. Gleichzeitig braucht es Leitplanken, damit neue Technologien nicht ungeprüft auf den Markt kommen. Genau da setzt das Projekt „Zertifizierte KI“ an. In einem interdisziplinären Konsortium aus Forschung, Wirtschaft und Standardisierung werden Prüfkriterien entwickelt, die für höhere Qualität und mehr Zuversicht in die Systeme sorgen sollen. Sie können sich die Zertifizierung vorstellen, wie eine TÜV-Plakette, die uns zeigt: „Dieses KI-System wurde nach dem dafür angemessenen Standard geprüft“. Darüber haben wir mit Fabian Malms vom Fraunhofer Institut IAIS gesprochen. Er ist der festen Überzeugung: „Der echte Business Value von KI kann erst entstehen, wenn die KI auf Qualität überprüft wurde.“