In den vergangenen Jahren sind die Energiekosten für Unternehmen in Deutschland gestiegen, wenn auch mit gewissen Schwankungen. Der durchschnittliche Strompreis für kleine bis mittlere Industriebetriebe lag vor 10 Jahren (2015) bei etwa 15,23 Cent pro Kilowattstunde. Bis 2020 stieg der Preis auf durchschnittlich 18,40 Cent/kWh. Laut der aktuellen BDEW-Strompreisanalyse beträgt der Industriestrompreis im Jahr 2024 durchschnittlich 16,99 Cent/kWh (inklusive Stromsteuer), dies entspricht einem Rückgang um 7,47 ct/kWh im Vergleich zum Vorjahr. Diese Entwicklung zeigt, dass die Stromkosten für Unternehmen seit 2015 um etwa 12 % gestiegen sind, während sie seit 2020 leicht gesunken sind. Für 2025 gibt es Prognosen diese können aber aufgrund der Volatilität des Energiemarktes und politischer Entscheidungen stark schwanken und sind daher nicht aussagekräftig genug.

Diese Preisentwicklung verdeutlicht dennoch die Notwendigkeit für Unternehmen, nach effizienten Lösungen zu suchen, um ihren Energieverbrauch zu optimieren und langfristige Kosten einzusparen. Insbesondere KI-gestützte Systeme bieten Potenzial, um Energieverbräuche gezielt zu senken und Prozesse intelligenter zu steuern, wodurch Unternehmen wirtschaftlicher und nachhaltiger agieren können. Die Bedeutung der Künstlichen Intelligenz im Handel wird dabei immer deutlicher. Angesichts des wachsenden digitalen Transformationsdrucks sehen sich Händler zusätzlich der Herausforderung gegenüber, Kosten zu senken und gleichzeitig nachhaltig zu wirtschaften. Gleichzeitig treibt jedoch die Digitalisierung, in Form von immer leistungsfähigeren Rechenzentren, den Energieverbrauch in die Höhe. KI-gestützte Systeme können in bestimmten Anwendungsfeldern, wie beispielsweise im Gebäudemanagement oder in industriellen Prozessen signifikante Effizienzgewinne erzielen, die in bestimmten Fällen zu einer Reduktion des primären Energieverbrauches und der CO₂-Emissionen um einige Prozent führen können. Jedoch hängt dies stark von den spezifischen Rahmenbedingungen und Einsatzszenarien ab. Im Gegenzug stehen wir vor der Herausforderung, dass laut einer Prognose des Beratungsunternehmens McKinsey, der Energieverbrauch von Rechenzentren in Europa bis 2030 voraussichtlich auf über 150 Terawattstunden ansteigen wird.

Herausforderungen der Energiewende

Das Vertrauen in die deutsche Energiepolitik ist stark gesunken – und das spiegelt sich in den Einschätzungen vieler Unternehmen wider. Hohe Energiekosten und die mangelnde Planbarkeit der Energieversorgung stellen zunehmend ein Hindernis für Produktion und Investitionen dar.

Das wird zusätzlich durch das bundesweite IHK-Energiewende-Barometer 2024 bestätigt. Rund 3.300 Unternehmen aus verschiedenen Branchen wurden befragt. Die Ergebnisse zeigen eine deutliche Skepsis gegenüber der aktuellen Energiepolitik: Der Barometerwert liegt bei -20 auf einer Skala von -100 (sehr negativ) bis +100 (sehr positiv).Auf die Frage „Wie beurteilen Sie die Auswirkungen der Energiewende auf die Wettbewerbsfähigkeit Ihres Unternehmens?“ bewerteten viele Unternehmen die Situation als negativ, was den Handlungsdruck für Politik und Wirtschaft weiter erhöht. Zudem wird die Situation durch eine mangelnde Planbarkeit und Unsicherheit aufgrund fehlender politischer Verlässlichkeit verschärft.

CO2-Reduktionsziele

Das Klimaschutzgesetz der Bundesregierung bildet den zentralen Rechtsrahmen für Deutschlands Klimapolitik. Ziel ist es, die Treibhausgasemissionen bis 2030 um 65 % gegenüber 1990, bis 2040 um 88 % und bis 2045 klimaneutral zu machen. Insbesondere kleine und mittlere Handelsbetriebe stehen dabei vor großen Herausforderungen, da sie im Vergleich zu Großunternehmen oft begrenztere Ressourcen zur Verfügung haben.

Neue EU-Regulierungen

Zusätzlich bildet der Europäische Emissionshandel ein zentrales Instrument der EU-Klimapolitik. Um die EU-Klimaziele bis 2030 und die Klimaneutralität bis 2050 zu erreichen, wurde das System nun reformiert. Bis 2027 soll der Emissionshandel auf Gebäude und Verkehr ausgeweitet werden. Die verfügbaren CO₂-Zertifikate werden schrittweise reduziert, um den Ausstoß von Treibhausgasen weiter zu senken. Das entsprechende Gesetz wurde im Januar 2025 beschlossen und soll Ende März in Kraft treten. Die Bundesregierung unterstützt diesen Prozess durch gezielte Förderprogramme, steuerlicher Anreize und Beratungsangeboten. Zusätzlich kann der Einsatz von Künstliche Intelligenz bei der Umsetzung dieser Maßnahmen des Energiemanagementsystems Abhilfe verschaffen.

Künstliche Intelligenz als Lösung

Moderne KI-Systeme revolutionieren das Energiemanagement im Einzelhandel mit durch ihre Fähigkeit, komplexe Datenanalysen in Echtzeit durchzuführen. Derzeit kommen unteranderem folgende KI-gestützte Energiemanagement-Technologien zum Einsatz:

• Intelligente Gebäudesteuerung: Die sogenannten HLK-Systeme (Heizung, Lüftung, Klimatisierung) optimieren den Energieverbrauch basierend auf Raumbelegung, Wetterlage und Tageszeit. Dadurch werden die HLK-Systeme bedarfsgerecht geregelt, was den Energieverbrauch weiter senkt. Hierdurch allein können bis zu 30 % Energieverbrauch eingespart werden.
• Prädiktive Wartung: KI-Algorithmen erkennen durch verschiedene Sensoren und Datenerfassung frühzeitig potenzielle Störungen. Die gesammelten Daten werden mit Hilfe von ML-Algorithmen (Machine-Learning) analysiert, welche Abweichungen und Muster erkennen. Hierdurch werden ineffiziente Maschinen und Wartungsanforderungen erkannt, wodurch der Energieverluste minimiert wird.
• Echtzeit-Überwachung und Lastmanagement: Der Energieverbrauch von Gebäuden wird kontinuierlich analysiert. Die Systeme erkennen oder prognostizieren Verbrauchsspitzen und passen die Energieverteilung dynamisch an, sodass unnötiger Verbrauch vermieden und Kosten gesenkt werden.

Allerdings ist hervorzuheben, dass der Betrieb dieser KI-Systeme selbst erhebliche Rechenleistung erfordert. Die Entwicklung, einschließlich großer Sprachmodell wie beispielsweise Chat-GPT, ist energieintensiv und führt zu erheblichen CO2-Emissionen. Der hohe Energiebedarf ergibt sich aus den komplexen Rechenoperationen. In der Regel werden diese auf Hochleistungsrechnern durchgeführt. Es werden für den Betrieb der Computer ebenso für deren Kühlung erhebliche Mengen an Energie verbraucht. Die Art der Energieversorgung dieser Zentren, insbesondere wenn sie auf fossilen Brennstoffen basiert, hat einen großen Einfluss auf ihren CO2-Fußabdruck. Eine neue Untersuchung von Epoch AI zeigt jedoch, dass das Sprachmodell ChatGPT-4o pro Anfrage nicht 2,9 Wattstunden (Wh) verbraucht, wie ursprünglich angenommen, sondern nur etwa ein Zehntel davon – also 0,3 Wh. Dennoch variiert hier der Verbrauch je nach Nutzung stark. Auch bei einem HLK-System ist es schwierig, den Energieverbrauch pauschal mit der Effizienz zu vergleichen, da er von zahlreichen Faktoren beeinflusst wird.

Allgemeine Funktionsweise der KI im Energiemanagement

KI-Systeme im Energiemanagement zielen darauf ab die Energieeffizienz zu maximieren, den Verbrauch zu optimieren und gleichzeitig die Kosten zu minimieren. Zusätzliche wird die Nutzung Erneuerbaren Energien gefördert. KI-Systeme basieren hauptsächlich auf fortschrittlichen Algorithmen und maschinellem Lernen. Dies ist entscheidend, um aus den gegebenen Daten intelligent zu lernen und schließlich automatisierte Entscheidungen zu treffen. Zusätzlich werden weitere Echtzeitdaten gesammelt wie beispielsweise Wetterdaten, Sensordaten und Produktion- & Verbrauchsdaten. Alle gesammelten Daten werden analysiert, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zum Energieverbrauch unter verschiedenen Bedingungen zu treffen. Diese Vorhersagen ermöglichen es, Maßnahmen zur Optimierung des Verbrauchs zu ergreifen, wie etwa die Anpassung von Heizung, Lüftung, Klimaanlage oder Produktionsprozessen.

Der Energiebedarf konzentriert sich dabei technisch auf drei Hauptphasen: Die Datenvorverarbeitung, das Modelltraining und die Modellanwendung.

Praxisbeispiele aus dem Handel

Führende Unternehmen setzen zunehmend auf KI-gestützte Energiemanagement-Systeme. Nachfolgend betrachten wir ein wegweisendes Beispiel aus der Praxis.

Siemens Monte Rosa Hütte

Die Monte Rosa Hütte in den Walliser Alpen liegt auf 2.883 Metern und bietet Bergsteigern und Wanderern Schutz und Unterkunft. Um den Betrieb in dieser extremen Höhe nachhaltig und effizient zu gestalten, kommen erneuerbare Energien und moderne Gebäudetechnik zum Einsatz. Insbesondere hilft ein intelligentes, digital vernetztes Gebäudemanagement. Seit 2024 fungiert die IoT-Plattform Building X als „Betriebssystem“ der Hütte. Sie integriert das Gebäudemanagementsystem Desigo CC, das alle 15 Minuten Daten von Heizung, Wasser, Photovoltaikzellen und Lüftung in die Cloud überträgt. Dort übernimmt die Energy Manager-App die Analyse des Energieverbrauchs und überwacht Nachhaltigkeits-KPIs, um Ineffizienzen zu identifizieren. Gleichzeitig ermöglicht der Operations Manager die Fernüberwachung und Fehlerbehebung, sodass das Gebäude auch bei eingeschränktem physischem Zugang funktionsfähig bleibt. Der nächste Schritt ist die Einführung der Comfort AI-App, die mithilfe von KI-Automatisierung optimale Innenraumbedingungen schafft und zusätzlich durchschnittlich 6,5 % Energie pro Monat einspart.

Siemens nutzt die Monte Rosa Hütte als Vorzeigeprojekt, um moderne, digitale Gebäudetechnologien und nachhaltige Energieversorgung in einer extremen, abgelegenen Umgebung zu demonstrieren. In der Hütte kommen das integrierte Gebäudemanagementsystem Desigo CC und die IoT-Plattform Building X zum Einsatz, mit denen unter anderem der Energieverbrauch optimiert und der Betrieb auch bei schwierigem Zugang (z. B. in den Wintermonaten) aus der Ferne gesteuert werden kann. Damit zeigt Siemens, wie intelligente Systeme auch in herausfordernden Umgebungen für mehr Energieeffizienz, geringere CO₂-Emissionen und erhöhten Komfort sorgen.

Ergebnisanalyse

Die Implementierung von KI-Systemen im Handel zeigt ebenfalls bemerkenswerte Resultate. Untersuchungen von McKinsey bestätigen, dass der Einsatz digitaler und KI-gestützter Energiemanagementsysteme zu Einsparungen im Bereich von 10–15 % führt. Diese Ergebnisse sind konsistent mit den von Unternehmen berichteten Einsparungen und unterstreichen die Effektivität der eingesetzten Technologien.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Implementierung von KI im Energiemanagement bereits heute einen messbaren Mehrwert bietet. Sie profitieren von niedrigeren Betriebskosten sowie einer verbesserten Energieeffizienz und einer nachhaltigen Reduktion der CO₂-Emissionen.

Zukunftsaussichten

Die Forschung und Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz, insbesondere im Energiemanagement, wird auch in Zukunft eine immer wichtigere Rolle spielen. Europa und Deutschland arbeiten in den kommenden Jahren weiterhin daran, die Klimaneutralität zu erreichen. In diesem Zusammenhang kann Künstliche Intelligenz einen wesentlichen Beitrag zur Steigerung der Energieeffizienz und zur Integration erneuerbarer Energien leisten, um die angestrebten Klimaziele zu realisieren.

KI-Trends im Handel 2025

Was die Technologischen Innovationen angeht, geht der Trend eindeutig in Richtung der Intelligenten und vernetzten Energiemanagement Systeme. Unternehmen müssen „frühzeitig“ in diese Technologien investieren, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu sichern. Ebenfalls sollte die Integration erneuerbarer Energien in ihre Energieversorgung und die Möglichkeiten der Eigenproduktion geprüft werden.

Zusätzlich werden Predictive Analytics und die vorausschauende Wartung immer beliebter, da diese Tools präventive Maßnahmen ermöglichen und Probleme lösen, bevor sie überhaupt auftreten.

Insbesondere die Entwicklung neuer KI-Agenten markiert einen bedeutenden Fortschritt für das Energiemanagement. Diese Systeme werden künftig komplexe Anfragen in mehreren Schritten selbstständig bewältigen können.

Integration mit Smart Grid

Bei Smart Grid spricht man von einem intelligenten Stromversorgungssystem, welches fortschrittliche Technologie sowie Kommunikationsnetzte und Steuerungsstrategien integriert, um die Stromversorgung zu verbessern. Hauptsächlich wird beim Smart Grid die Effizienz gesteigert, und die Zuverlässigkeit sowie die Nachhaltigkeit gewährleistet.

Smart Meter (Digitale Stromzähler) und Sensoren erfassen dabei Verbrauchsdaten, Netzlasten und Einspeisungen erneuerbarer Energien in Echtzeit. Diese Daten werden über Kommunikationsnetzwerke an zentrale Steuerungssysteme übermittelt, wo KI-gestützte Analysen den Energiebedarf prognostizieren und eventuelle Engpässe erkennen und somit die Stromverteilung optimieren/regulieren können.

bidirektionaler Energiefluss :

Einer der entscheidenden Vorteile ist der bidirektionale Energiefluss. Verbraucher mit Solaranlagen oder Batteriespeichern können überschüssige Energie ins Netz einspeisen, während dezentrale Speicher und Vehicle-to-Grid-Technologien (V2G) helfen, Netzschwankungen auszugleichen.

Besonders vielversprechend ist die Entwicklung von kognitiven Energiesystemen. Diese können den Zustand von Energiesystemen zuverlässig bestimmen und sich selbstständig optimieren. Durch die Integration von KI-gestützten Sensoren wird außerdem eine kontinuierliche Überwachung und Anpassung des Energieverbrauchs möglich.

Damit bildet Smart Grid eine zusätzliche Grundlage für das Energiemanagement der Zukunft. Es entwickelt sich kontinuierlich weiter und bleibt weiterhin ein zentraler Bestandteil der modernen Energieinfrastruktur.

Schlussfolgerung

Zusammenfassend zeigt sich die transformative Kraft der KI-gestützten Energiemanagement-Systeme im Handel deutlich.  Darüber hinaus ermöglichen moderne KI-Technologien wie intelligente Gebäudesteuerung und prädiktive Wartung eine präzise Anpassung des Energieverbrauchs.

Die zunehmende Digitalisierung und der wachsende Energiebedarf von Rechenzentren unterstreichen die Notwendigkeit intelligenter Energiemanagementsysteme. Künstliche Intelligenz spielt hierbei eine zentrale Rolle, indem sie Energieverbräuche optimiert, Wartungsprozesse automatisiert und Verbrauchsspitzen ausgleicht. Durch den Einsatz von Predictive Analytics, intelligenten Gebäudesteuerungen und Smart Grids können Unternehmen ihre Betriebskosten senken, den CO₂-Ausstoß reduzieren und ihre Energieeffizienz nachhaltig verbessern. Allerdings erfordert der erfolgreiche Einsatz dieser Systeme qualitativ hochwertige Daten und eine zuverlässige technische Infrastruktur. Zweifellos werden KI-gestützte Energiemanagementsysteme künftig unverzichtbar für einen nachhaltigen und wirtschaftlichen Handelsbetrieb sein.

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