KI-Reifegrad entscheidend für weitere Transformationsstrategie
Abb. 3 Der Weg zum KI-Master (Quelle: Capgemini Invent)
Abb. 4 Auszug der Use-Case-Bibliothek; sie erleichtert das Verständnis der wichtigsten Use Cases und gibt nach Aufwand qualifizierte Umsetzungsempfehlungen (Quelle: Capgemini Invent).
Um Unternehmen Orientierung auf ihrem Weg zur KI-Exzellenz zu geben, haben wir klare Handlungsempfehlungen für jedes Reifegrad-Cluster entwickelt. Sie berücksichtigen jeweils die spezifischen Bedürfnisse und Kapazitäten der Unternehmensklasse und enthalten passende Use Cases.
Für Unternehmen, die bisher keine KI nutzen, empfiehlt es sich, mit erprobten und leicht umzusetzenden Use Cases zu beginnen, wie beispielsweise Price Forecasting. Für Beginner empfehlen sich KI-Use-Cases in Trade-Erfassung. Da automatisierter Handel in dieser Gruppe bisher nur selten umgesetzt wurde, bieten diese Use Cases einen niedrigschwelligen, aber wirkungsvollen Ansatz, um sich den fortgeschritteneren Explorers anzunähern.
Durch die Fokussierung auf spezifische Anwendungsfälle können Energiehändler ihre Ressourcen optimieren, Entscheidungsprozesse verbessern, Risiken mindern und ihre operative Effizienz steigern. Das zielgerichtete Vorgehen berücksichtigt dabei stets die individuellen Gegebenheiten des Unternehmens, um eine erfolgreiche KI-Transformation zu gewährleisten.
Die Analyse von Anwendungsfällen anhand der skizzierten Bewertungsmethodik und die Berücksichtigung Use-Case-spezifischer Anforderungen, verfügbarer Methoden sowie Umsetzungsmöglichkeiten führt zu einer systematischen Übersicht, die es erlaubt, die Eignung und das Potenzial von KI für verschiedene Geschäftsbereiche zu beurteilen.
Betrachten wir das Beispiel Preisprognose, einen Use Case, der auf historischen Daten und ausreichenden Rechenressourcen basiert. Durch den Einsatz von Techniken, wie linearer Regression als auch neuronalen Netzwerken mit Ensemble-Lernen, können Unternehmen präzise Prognosen erstellen und ihre Handelsentscheidungen maßgeblich verbessern.
Ebenso verhält es sich mit Informationsextraktion; hierbei werden strukturierte Datenquellen und adäquate Datenverarbeitungs-Tools benötigt, um mithilfe von Natural Language Processing und Transformer-Netzwerken wertvolle Informationen aus Textdaten zu extrahieren. Dieser Prozess trägt dazu bei, das operationelle Risiko zu minimieren und die Entscheidungsfindung zu beschleunigen. Diese Use Cases und ihre Auswertungen sind in Abb. 4 auszugsweise dargestellt.
Die Nutzung einer solchen Use-Case-Bibliothek – in Kombination mit der Reifegradanalyse – erleichtert es, individuell Anwendungsfälle zu identifizieren, die für das jeweilige Unternehmen technisch machbar und strategisch sinnvoll sind.
Fazit
Die zunehmende Integration von KI im Energiehandel bedeutet eine weitreichende Transformation der Branche, die datenbasiert zu mehr Effizienz führt und Risiken minimiert. Unternehmen, die frühzeitig auf KI-Anwendungen setzen und eine angemessene Governance entwickeln, werden in der Lage sein, die Technologie optimal zu nutzen und sich in einem immer komplexeren Marktumfeld Wettbewerbsvorteile zu sichern.
KI bietet enorme Chancen, erfordert jedoch eine individuelle Vorgehensweise, die dem jeweiligen Erfahrungsstand entspricht und die effektivsten Anwendungsfälle implementiert. Dabei ist es wichtig, den Mitarbeitern die nötige Freiheit zu geben, um Know-how aufzubauen und externe Erfahrung einzubinden, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
Quelle
Artificial Intelligence in Energy Trading. A benchmark on how Artificial Intelligence is used among European Energy Traders. A study by Capgemini Invent, March 2024. https://www.capgemini.com/de-de/wp-content/uploads/sites/8/2024/05/2024_Capgemini_Invent_Benchmark_Report_AI_in_Energy_Trading.pdf.
K. Khalil, Manager im Beratungsbereich Energy Transition & Utilities bei Capgemini Invent, Berlin