AI Case Study
Recht, Regulierung & Governance
für die Energy GmbH
Recht, Regulierung & Governance
für die Energy GmbH
Von der Datenlage über das Konzept bis zum Gesamtbild.
Wo stehen wir? Ein Bereich, 15 Cases, drei Wochen Arbeit.
Wie wir bewertet haben – und was dabei rauskam.
Das Konzept: Relevanz, Konsistenz, Risiko – konkret zum Anfassen.
Was die Zahlen sagen – und welche Wege sich daraus ergeben.
Was gerade draußen passiert – und warum das für Energy GmbH relevant ist.
Was wir empfehlen – und wie der nächste Schritt aussieht.
Ein als konservativ geltender Bereich zeigt KI-Innovationspotenzial. In drei Wochen entstand ein konkretes Konzept – vom Sprint zur ersten konkreten Anwendungs-Visualisierung.
Manuelle Dokumentenprüfung, fragmentierte Eingänge, personenabhängige Bewertung – hoher Aufwand bei steigender regulatorischer Komplexität.
KI-gestützter RKR-Check – Relevanz-, Konsistenz- und Risikoprüfung als Anwendungsvisualisierung – entwickelt in drei Wochen mit dem Bereich Unternehmensdienste.
Das Konzept zeigt, was möglich ist. Die Frage ist nicht ob, sondern wie schnell Energy GmbH den nächsten Schritt geht.
2-Achsen-Bewertung: X = Umsetzbarkeit (10→0), Y = Strategischer Nutzen (0→10). Gewichtung 30 % Umsetzbarkeit / 70 % Nutzen. Ergebnis-Matrix mit allen 15+1 Cases.
| Kriterium | Skala |
|---|---|
| Frequenz-Hebel (30 %) | Täglich: 3 · Wöchentlich: 2 · Monatlich: 1 · Jährlich/Seltener: 0.5 |
| Zeit-Hebel (25 %) | > 20 Stunden: 3 · 10–20 Stunden: 2 · 5–10 Stunden: 1.5 · < 5 Stunden: 1 |
| Strategische Relevanz (25 %) | Hoch + Risiko ≥ 4: 3 · Hoch + Risiko < 4: 2 · Mittel: 1.5 · Niedrig: 1 |
| Qualifizierungsgrad (20 %) | Spezialist: 2.5 · Senior: 2 · Medior: 1.5 · Junior: 1 |
| Kriterium | Skala (Abzüge / Boni) |
|---|---|
| KI-VO / AI Act | Hochrisiko-System (Annex III): -3 · Begrenztes Risiko (Transparenzpflicht): -1 · Minimales Risiko: 0 |
| KRITIS & IT-Sicherheit | Kernfunktion betroffen: -3 · Mittelbar relevant: -1 · Nicht KRITIS-relevant: 0 |
| DSGVO & Datenschutz | Art. 9 – Besondere Kategorien: -3 · Unklar/Klärungsbedarf: -2 · Personenbezogene Daten: -1.5 · Keine: 0 |
| Haftung, Revision & Dokumentation | Entscheidungswirkung + KRITIS: -2 · Nur Dokumentationspflicht: -1 · Keine besonderen Pflichten: 0 |
| Datenlage & Verfügbarkeit | Vollständig digital verfügbar: 0 · Teilweise digital: -1 · Überwiegend papierbasiert: -2 |
| Lösungsreife & Marktangebot | Bestehende Lösung/Tool verfügbar: +1 · Keine marktreife Lösung: 0 |
Die Pilotzone (X≥6, Y≥6) filtert Cases mit schlechter Umsetzbarkeit bereits raus, bevor das Ranking greift. Die Umsetzbarkeit im Score nochmal hoch zu gewichten wäre doppelt gezählt.
55 % des Nutzen-Scores (Frequenz + Zeitaufwand) messen konkrete operative Größen – Stunden pro Woche, umrechenbar in Euro bei €80/h. Das ist messbare Belastung.
Von 15 Cases clustern 8 zwischen 5.0 und 8.0 auf der Umsetzbarkeits-Achse. Der Nutzen-Score streut von 3.92 bis 8.83 – er trennt besser.
Eine Mischung aus Prozessbeschreibung und Ressourcenquantifizierung. Die Grundvoraussetzung, um besseres Arbeiten mit KI möglich zu machen.
Relevanz prüfen, Konsistenz sichern, Risiken erkennen – drei Module in einer Oberfläche.
Ein digitaler Mockup ist eine rein visuelle und konzeptionelle Darstellung eines geplanten KI-Anwendungsfalls. Er dient der Veranschaulichung von Idee, Struktur, Nutzerführung und fachlicher Logik.
Dokumenteneingang, KI-Ampel. Automatische Klassifizierung eingehender regulatorischer Dokumente mit nachvollziehbarer Begründung und Priorisierung.
IST/SOLL-Vergleich, Klauselprüfung. Abgleich interner Dokumente auf Begriffskonsistenz, Vertragsklauseln und regulatorische Referenzen.
Drei-Dimensionen-Radar. KI-gestützte Risikoeinschätzung mit transparenter Darstellung der Entscheidungsgrundlagen.
KI ist ein Kapitalfreisetzungsmechanismus. Die Frage ist nicht, was wir einsparen – sondern was wir uns künftig leisten können.
Der IDI ist ein Bewertungsmodell zur Quantifizierung des strategischen Mehrwerts von KI-Investitionen. Er misst nicht Einsparungen, sondern Freiheitsgrade – die Fähigkeit, durch KI freigewordene Ressourcen gezielt in Zukunftsfähigkeit zu reinvestieren.
| Hebel | Euro-Wert | Übersetzung |
|---|---|---|
| 8 FTE frei | €640.000 | 8 KI-Engineers oder 3 Handelsmodelle |
| 2% bessere Prognose | €3,2 Mio. | Alpha-Kapital |
| 25% schnellere Genehmigung | €1,1 Mio. | Projekt-Beschleunigungskapital |
| Summe | €4,94 Mio. | Gestaltungskapazität p.a. |
Summe der durch KI freiwerdenden Ressourcen, die gezielt in Zukunftsfähigkeit reinvestiert werden.
Anzahl der zusätzlichen strategischen Optionen, die durch KI möglich werden. Messbar über: Szenarien pro Monat, Entscheidungszyklen, verkürzte Time-to-Decision, erhöhte Prognosegüte.
15 Sprint-Cases (bewertet) + 55 Katalog-Cases (gannaca-Recherche) − 2 Überschneidungen = 68 Cases insgesamt · Restpotenzial: 53 unbewertete Cases
€1.604.057
pro Jahr · Sprint (€353.840) + Rest-Cases (53 × €23.589 = €1.250.217)
In 100 Tagen liefern wir ein nutzbares Tool und validieren die Sprint-Annahmen durch Messung.
Unternehmensdienste setzt den RKR-Check in 100 Tagen um. Kein perfektes Tool – ein nutzbares. Danach messen, ob die Sprint-Annahmen standhalten. Light-Infrastruktur, kein Pfad-3-Vollausbau. UD wird zur Pionierabteilung.
Von der Zentralfunktion zur Gesamtorganisation.
| # | Bereich | TK Konservativ | TK Mittel | TK Optimistisch | Status |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Portfoliomanagement (PM) | € 418.050 | € 522.563 | € 653.203 | Hochrechnung |
| 2 | Anlagenbetrieb (AB) | € 389.688 | € 487.109 | € 608.887 | Hochrechnung |
| 3 | Risiko & Compliance (RM) | € 361.325 | € 451.656 | € 564.570 | Hochrechnung |
| 4 | Kundenmanagement (KM) | € 332.963 | € 416.203 | € 520.254 | Hochrechnung |
| 5 | Unternehmensdienste (SF) IST-WERT – BERECHNET | € 283.447 | € 354.309 | € 442.886 | Berechnet |
| 6 | Personal & Verwaltung | € 255.084 | € 318.856 | € 398.569 | Hochrechnung |
KI-Transformation bedeutet grundlegende Veränderung der Geschäftsgrundlagen.
Leistungsfähige On-Prem-KI-Systeme (z. B. mit NVIDIA L40S) sind für größere Energieversorger heute mit einem jährlichen Gesamtbudget im niedrigen bis mittleren sechsstelligen Bereich realisierbar.
Netz- und KRITIS-nahe Anwendungsfälle werden bei europäischen Netzbetreibern typischerweise mit einem Make/Hybrid-Ansatz umgesetzt, um Datenhoheit und Regulierung zu erfüllen.
Ein kleines internes KI-Kernteam (ca. 2–4 FTE) ist für größere Energieversorger wirtschaftlich darstellbar und notwendig, um kritische KI-Use-Cases sicher und unabhängig zu betreiben.
Geschwindigkeit entsteht aus dem Zusammenspiel von verlässlicher Rechenkapazität (Cloud + On-Prem), priorisierten Use Cases, einem kleinen KI-Team und schnellen Entscheidungswegen.
Umsatz- und Wertschöpfungswachstum lässt sich zunehmend vom linearen Personalaufbau entkoppeln; für Energieversorger ist eine partielle Entkopplung in daten- und dokumentenintensiven Prozessen realistisch.
€31,54 Mio.
Risiko/3 Jahre (konservativ) – Nichts tun ist die teuerste Option. Sechs Risikokategorien – von regulatorischen Strafen bis Personalfluktuation – summieren sich auf €31,54 Mio. in drei Jahren. Hochgerechnet auf alle 16 Bereiche: €47,48 Mio.
€468.000
Lizenz/3 Jahre (500 User) – Microsoft 365 Copilot als schnellste Lösung – aber ohne Datenhoheit. Reine Lizenzkosten, keine Implementierung. KRITIS-relevante Daten verlassen das Haus. Kein Break-Even berechenbar.
€1,36 Mio.
TCO/3 Jahre (konservativ) – Eigene Infrastruktur, volle Datenhoheit, KRITIS-konform. Lokale Modelle (Llama, DeepSeek, Mistral) ohne laufende Lizenzgebühren. Break-Even ab Monat 16 im optimistischen Szenario. Stärkster Hebel: Die Kompetenz bleibt im Haus.
Kein Standard-Change – ein pivotaler Moment für Energy GmbH.
Zwei Hebel, die die Grundlage für eine unternehmensweite KI-Transformation schaffen.
Während SF in den Dauerlauf geht, starten Handelsmanagement, Kraftwerks-Betrieb und Risiko & Compliance eigene Case Sprints – Datenlage schaffen, Potenzial validieren, Top-Cases identifizieren.
Das Framework auf alle 16 Bereiche anwenden. Pfad 3 mit dem Management Board durchdeklinieren – was bedeutet Eigenentwicklung konkret für Energy GmbH? Vorlage für die übernächste Aufsichtsratssitzung.