Studie
Powered for Change 2025
Industrielle Dekarbonisierung im Zeitalter von generativer KI
10 Minuten Lesedauer
15 August 2025
In Kürze
Vom Einzelprojekt zur generationenübergreifenden Transformation
- Einmalige Pilotprojekte reichen nicht aus, um die industrielle Dekarbonisierung zu beschleunigen. Die Schwerindustrie hinkt hinter den Klimazielen für 2050 her und so müssen Unternehmen von Einzelprojekten zu einem generationenübergreifenden, portfolioorientierten Ansatz wechseln, der Erkenntnisse kumuliert, Komponenten standardisiert und modularisiert sowie Innovationen fördert.
- Kosteneffizienz entsteht durch Skalierung. Unsere Studien bestätigen, dass frühe Investitionen in Dekarbonisierung, wenn auch teuer, durchaus wettbewerbsfähig sind, wenn Lerneffekte einsetzen und Prozesse effizienter werden.
- KI treibt Effizienz stetig voran. KI beschleunigt Projekte nicht nur, sie erhält unternehmensinternes Wissen und stellt sicher, dass jede Initiative auf vergangenen Erkenntnissen aufbaut, um nachhaltige Kostensenkungen voranzutreiben.
Flächendeckende Transformation der Netto-Null-Infrastruktur
Jedes Jahr bis 2050 zählt – für den Planeten und für die Industrien, die ihn prägen. Schwerindustrie, Öl- und Gasunternehmen sowie Energieversorger müssen ihre Emissionen erheblich reduzieren, aber gleichzeitig die steigende Nachfrage decken und ein rentables Wachstum aufrechterhalten.
Powered for Change 2025 konzentriert sich darauf, wie sie das erreichen können. Das Programm gibt eine Roadmap für den Aufbau emissionsfreier Infrastrukturen vor, die sämtliche Bereiche abdeckt: erneuerbare Energien, Atomenergie, grüner Wasserstoff, CO₂-Abscheidung, CO₂-arme Fertigung sowie die Übertragungs- und Verteilungsnetze, die alles verbinden.
Im Zentrum steht ein generationenübergreifender Ansatz: Der Übergang von isolierten Einzelprojekten zu vernetzten Systemen, in denen jede neue Infrastrukturgeneration auf der vorherigen aufbaut – technologisch, finanziell und strategisch (siehe Abbildung 1).
Abbildung 1: Mit einem generationenübergreifenden Ansatz sinken die Kosten und die Einsparungen steigen.
Proportions based on an inverse S-curve and NPV calculation for levelized cost of green hydrogen in Europe in base and optimized "multigenerational" scenario. Source: Accenture S-curve model.
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Warum das gerade jetzt so wichtig ist
Ambitionen allein reichen heute einfach nicht mehr aus. Volatile Märkte, Handelsunterbrechungen, fragile Lieferketten und politische Unsicherheit erschweren die Umsetzung von Investitionsprojekten. Laut unseren Untersuchungen wächst die Skepsis gegenüber Investitionsprojekten – das gilt sowohl für klassische als auch für grüne Projekte. Die negative Stimmung wuchs zwischen 2024 und 2025 von weniger als 35 % auf 50 %. Gleichzeitig stehen Unternehmen vor anhaltenden Herausforderungen, die über wirtschaftliche Aspekte hinausgehen, darunter Infrastrukturen, die sich nicht an veränderte Bedürfnisse anpassen lassen, fehlende Zustimmung von Gemeinden sowie ein Fachkräftemangel.
Abbildung 2: Unternehmen haben zusehends Bedenken hinsichtlich der Realisierbarkeit von Investitionsprojekten. Die negative Stimmung nimmt zu.
Percentage of companies in utilities, oil and gas, chemicals and mining and metals that mention cancelling capital projects or cutting or delaying capital investments—measured as a share of all companies referring to capital projects or investment plans. Source: Accenture Research analysis augmented with AI, using data from earnings calls and company publications from January 1, 2024 to April 15, 2025.
Ein generationenübergreifender, wiederholbarer Ansatz hilft Unternehmen dabei, sich vor Unsicherheiten zu schützen, den Zugang zum nötigen Kapital zu gewährleisten und die Dynamik aufrechtzuerhalten, indem er die gesammelten Erkenntnisse in echte Vorteile verwandelt.
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Von individuellen Projekten zu einem generationenübergreifenden Ansatz
Derzeit werden die meisten Netto-Null-Infrastrukturprojekte weiterhin als einmalige Aktivität geplant und umgesetzt. Doch dieses individuelle Modell erhöht Kosten, Risiken und Lieferzeiten.
Ein generationenübergreifendes Konzept ersetzt Neuerfindung durch schrittweise Weiterentwicklung. Unternehmen entwickeln modulare Designs, standardisierte Workflows und wiederholbare Lieferkettenabläufe, die sie anschließend mit jeder Implementierung weiter verbessern. Das Wissen, das hierbei über die verschiedenen Generationen hinweg gesammelt wird, ermöglicht starke Kostensenkungen und eine schnellere Wertschöpfung.
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Wiederholbare Delivery-Ansätze verändern die Kostenstruktur grundlegend
Das umgekehrte S-Kurven-Modell von Accenture zeigt, wie die Kosten sinken, wenn Unternehmen von individuellen Projekten zu wiederholbarer Umsetzung übergehen. Anfängliche Projekte führen zu geringen Einsparungen, bis ein Wendepunkt erreicht wird, an dem Erfahrungsgewinn und Skalierung schnelle Kostensenkungen ermöglichen. Danach folgen anhaltende Fortschritte, da sich das Wissen, das über verschiedene Portfolios hinweg gesammelt wird, stetig zu nachhaltigen Verbesserungen beiträgt.
Grüner Wasserstoff veranschaulicht diesen Effekt, wie unten in Abbildung 3 dargestellt. Ein generationenübergreifender Ansatz ermöglicht frühere Kostenparität, erhebliche kumulative Einsparungen sowie einen wesentlichen Kapitalwert, indem Erkenntnisse über Projekte hinweg gesammelt werden, anstatt jedes Projekt isoliert zu behandeln.
Abbildung 3: Anwendung des generationenübergreifenden Ansatzes auf grünen Wasserstoff unter Verwendung einer optimierten umgekehrten S-Kurve
7% WACC, discounted from 2025-2050, for Europe. The cost of fossil-fuel based gray hydrogen is expected to increase in line with EU carbon tax, at $70-80/t CO2 today, $150/t in 2037 and $300/t in 2050. Source: Accenture S-curve model.
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Künstliche Intelligenz als Katalysator
Der größte Vorteil von KI besteht nicht darin, einzelne Projekte zu beschleunigen, sondern darin, kontinuierlich gesammelte Erkenntnisse in sämtliche Portfolios zu integrieren. Durch die Analyse großer Mengen an strukturierten und unstrukturierten Projektdaten erfasst KI Einblicke jenseits menschlicher Analysekapazitäten und beschleunigt so die Lernkurve und sorgt für fundiertere Entscheidungen.
Unternehmen, die entsprechende Funktionen integrieren, können schon heute eine überdurchschnittliche Leistung erzielen und gleichzeitig die Grundlage für weitere Leistungssteigerungen bei künftigen Projektgenerationen aufbauen, wie das Modell zu grünem Wasserstoff unten in Abbildung 4 zeigt.
Abbildung 4: Ein generationenübergreifender Ansatz mit grünem Wasserstoff bietet Marktchancen von über 60 Mrd. US-Dollar.
H2 demand based on IEA WEO 2024 NZE 2050 scenario. NPV calculation based on delta LCOH between base and optimized scenario, 7% WACC, discounted from 2025-2050. The cost of fossil fuel-based gray hydrogen is expected to increase in line with carbon tax, at $70-80/t CO2 today, $150/t in 2037 and $300/t in 2050. Source: Accenture S-curve model.
Vier Bereiche, die den generationenübergreifenden Ansatz unterstützen
Branchenblick: Stromnetze im Zeitalter von KI
In Stromnetzen nimmt der Druck, der in Powered for Change 2025 beschrieben wird, am schnellsten zu. Schnelle Elektrifizierung, die Nachfrage nach KI-Rechenzentren, alternde Assets sowie steigende Resilienzrisiken überfordern Versorgermodelle, die eigentlich für stabiles, vorhersagbares Wachstum entwickelt wurden.
Früher wurden Netze auf statische Effizienz optimiert: schlanke Teams, fragmentierte Prozesse sowie begrenzte End-to-End-Integration für die Verwaltung eines festen Anlagenbestands. Doch die Skalierbarkeit dieses Modells stößt heute an ihre Grenzen: Die Fragmentierung über Unternehmen, Plattformen und Daten hinweg erschwert die Verkürzung von Zeitplänen, die Optimierung angesichts Unsicherheiten sowie die zügige Verbindung von Kapazitäten.
Inkrementelle Korrekturen und punktuelle KI-Lösungen reichen hier nicht aus. Denn wenn KI einfach nur in bestehende Prozesse integriert wird, sind die Ergebnisse weiterhin durch menschliche Orchestrierung und manuelle Übergaben eingeschränkt. Stattdessen müssen Stromnetze KI-nativ werden und Unternehmen müssen End-to-End-Prozesse neu erfinden, um das zu erreichen, was KI verspricht.
Abbildung 5: Ein Beispiel für ein KI-natives Stromnetz
Source: Accenture research, 2026.
In einem KI-nativen Netz können KI-Agenten die Arbeit dynamisch über die gesamte Planung und Bereitstellung hinweg optimieren und orchestrieren – unter menschlicher Aufsicht und unterstützt durch Plattformen und Daten. So können Unternehmen die Bearbeitungszeit verkürzen, fundiertere Entscheidungen treffen und eine kontinuierliche Optimierung unter neuen Bedingungen ermöglichen. Gleichzeitig werden Mitarbeitende entlastet, damit sie sich auf Urteilsvermögen, Verantwortlichkeit und systemweite Abwägungen konzentrieren können.
Stromnetze zeigen, wie sich der generationenübergreifende Ansatz in der Praxis umsetzen lässt. Indem Versorgungsunternehmen von fragmentierter Umsetzung auf KI-native Optimierung umsteigen, können sie ihre Kapazität schneller skalieren. Außerdem müssen sie Designs nur einmal entwickeln und können sie dann über mehrere Generationen hinweg replizieren und dabei übergreifende Erkenntnisse sammeln, anstatt jedes Programm oder Projekt individuell anzugehen.
Accenture kann Sie unterstützen
Accenture unterstützt Unternehmen auf ihrer gesamten Netto-Null-Reise: von der Strategie über die Transformation der Infrastruktur bis hin zum laufenden Betrieb. Das umfasst Netto-Null-Strategien, nachhaltige Produkte und Märkte, Netto-Null-Finanzierung, CO2-bezogene Business Intelligence, Infrastrukturmodernisierung sowie CO2-arme Betriebsabläufe.
Wie dieser Bericht entstanden ist
Powered for Change 2025 kombiniert KI-gestützte Signalanalyse, Gespräche mit Führungskräften, ein eigens entwickeltes umgekehrtes S-Kurven-Modell sowie Patentanalysen, um eine starke, umsetzbare Roadmap für die Skalierung der industriellen Dekarbonisierung bereitzustellen.