Skalierung von KI im Upstream-Energiesektor

Energieunternehmen haben bei künstlicher Intelligenz eine neue Grenze überschritten: Die erste Phase hat gezeigt, dass KI erfolgreich im Upstream-Betrieb eingesetzt werden kann. Teams haben die Möglichkeiten ausgetestet, Modelle erstellt und Datenplattformen aufgebaut. Diese Arbeit war zwar wichtig, hat aber auch eine schwierige Tatsache offenbart: Der Wert wird heute nicht mehr durch die Fähigkeit bestimmt, Modelle zu erstellen, sondern dadurch, wie gut diese Modelle in die alltägliche Arbeit integriert werden können.

Nur 7 % der Energieunternehmen haben KI erfolgreich auf das gesamte Unternehmen ausgeweitet. Selbst unter den führenden Unternehmen wird nur ein Drittel der strategischen KI‑Initiativen vollständig skaliert. Der Rest gerät ins Stocken und generiert zwar Einblicke, aber keine nachhaltige Leistungsverbesserung. Derweil geben 21 % der Führungskräfte im Energiesektor an, dass die schwache Integration zwischen KI‑Initiativen und zentraler Geschäftsstrategie das größte Hindernis für den Wert darstellt. Das Muster ist überall gleich: Unternehmen können Modelle erstellen, aber haben damit zu kämpfen, sie effektiv einzusetzen.

Der Grund ist struktureller Natur: Die meisten Upstream-Betreiber arbeiten weiterhin mit Managementsystemen, Entscheidungsbefugnissen und Workflows, die für eine Welt entwickelt wurden, in der Erkenntnisse rar gesät waren und nur langsam gewonnen wurden. Wenn KI zu diesen Modellen hinzugefügt wird, kann sie nur lokale Vorteile erzielen. Doch wenn Unternehmen ihr Betriebsmodell rund um KI‑Governance, -Finanzierung, -Funktionen und -Entscheidungsbefugnisse neu gestalten, steigt die Leistung flächendeckend.

Eine kleine, aber wachsende Gruppe von Führungskräften setzt diesen Ansatz bereits um. Sie haben die Erfolgsmessung von Pilotprojekten auf Ergebnisse verlagert und erzielen damit die gewünschten Ergebnisse in den Bereichen, die wirklich wichtig sind: Produktivität, Entwicklungszyklus, Kapitaleffizienz und eine beständige Ausführung über alle Anlagen hinweg.

Die Frage ist nicht mehr, ob KI funktioniert, sondern ob Ihr Unternehmen darauf vorbereitet ist, sie zu skalieren.

Von Experimenten zur Skalierung

Es gibt viele Faktoren, die den Übergang von Experimenten zur Skalierung beschleunigen. Gemeinsam definieren sie neu, wie Erfolg im Upstream-Energiesektor aussieht – und trennen Unternehmen, die KI nur testen, von denen, die daraus echte Vorteile generieren. Nach einem Jahrzehnt Kapitaldisziplin, Dividenden und Rückkäufen stehen die führenden Unternehmen im Upstream-Bereich nun vor einem schwierigeren Ziel: Sie müssen die Performance deutlich verbessern, obwohl das Kapital weitgehend gleich geblieben ist.

Von abstrakter Produktivität zu messbaren Ergebnissen:

Führende Unternehmen wollen klare Belege dafür, wo KI die Rückgewinnung verbessert, die Betriebszeit erhöht, Entwicklungszyklen verkürzt und die Kapitaleffizienz steigert. Dieser Fokus zwingt Unternehmen zur Priorisierung: Wenn KI mit Ergebnissen verknüpft ist, ist ihre Skalierung kein vages Ziel, sondern eine Anforderung.

Fehlende Kompetenzen, nicht Modellgenauigkeit, als primäre Einschränkung:

Die meisten Unternehmen können auf starke KI‑Tools zugreifen, Doch weitaus weniger verfügen über eine Belegschaft, die sich im Umgang mit diesen Tools sicher fühlt. Wenn Ingenieur:innen, Geowissenschaftler:innen und Betreiber:innen nicht effektiv mit KI interagieren können, können selbst hochwertige Modelle Entscheidungen kaum positiv beeinflussen. Doch wenn die Belegschaft hierzu imstande ist, beschleunigt sich die Einführung und es entstehen anhaltende Produktivitätssteigerungen. Diese Vertrauenslücke wird von der Branche selbst bestätigt: 64 % der Befragten aus dem Energiesektor geben an, dass Mitarbeitende eher auf Erkenntnisse von menschlichen Kolleg:innen vertrauen als auf Einblicke von KI. Die Akzeptanz hängt also von menschengeführten Betriebsmodellen ab, nicht von autonomen Tools allein.

Die wirtschaftliche Realität:

Mit der Skalierung von KI bestimmen wirtschaftliche Faktoren die Ambitionen: Die Effizienz der Infrastruktur, die Rechenkosten und die Disziplin des Modelllebenszyklus werden zu Unterscheidungsmerkmalen. Unternehmen, die diese Grundlagen beherrschen, können KI breit und nachhaltig skalieren. Diejenigen, die es nicht tun, sind gezwungen, den KI‑Einsatz einzuschränken, und verringern damit auch ihre Wirkung. In einem Umfeld, das dauerhaft niedrigere Preise erfordert, wird der strukturelle Vorteil bei den Stückkosten zum wichtigsten Hebel für die Wettbewerbsfähigkeit. Der flächendeckende Einsatz von KI in den Bereichen Untergrund, Bohrlöcher und Förderung ist einer der direktesten Wege, diese Vorteile zu erreichen. Angesichts anhaltender Versorgungsunsicherheit stellen Agilität und die Geschwindigkeit der Szenarioentwicklung zusehends echte Wettbewerbsvorteile dar. Durch den flächendeckenden Einsatz von KI können Betreiber Veränderungen schneller erkennen, schneller umplanen und Kapital zuverlässig umverteilen.

Der Übergang von Pilotprojekten zu unternehmensweiten Auswirkungen erfordert mehr als nur bessere Modelle oder einen breiteren Einsatz: Er erfordert eine Neugestaltung der Entscheidungsfindung, der Arbeitsabläufe sowie der Art und Weise, wie KI im gesamten Unternehmen kontrolliert, finanziert und eingeführt wird. Erfolgreiche Unternehmen orientieren sich an einer kleinen Anzahl von Grundvoraussetzungen, die es ermöglichen, KI als zentrale operative Funktion zu skalieren.

Die fünf Grundvoraussetzungen für die Skalierung von KI

Vom Prinzip zur Praxis: So sieht skalierte KI im Upstream-Bereich aus

Wenn die fünf Grundvoraussetzungen gemeinsam und flächendeckend angewendet werden, entfalten sie ihre Wirkung. Der Upstream-Bereich liefert eines der anschaulichsten Beispiele dafür, was passiert, wenn KI als operative Fähigkeit betrachtet wird, die in Entscheidungen, Arbeitsabläufe und Anlagen eingebettet ist. In diesem Kontext geht es bei Skalierung nicht darum, mit KI mehr zu leisten. Es geht darum, die gleichen kritischen Entscheidungen zu treffen, aber besser – und zwar egal, wo sie getroffen werden.

Die Leistung im Upstream-Bereich wird durch Tausende miteinander verknüpfter Entscheidungen geprägt, die allesamt mit einer gewissen Unsicherheit getroffen werden: Bohrlochplatzierung, Bohrparameter, Komplettierungsdesign, Produktionsoptimierung und Anlagenzuverlässigkeit bedingen sich alle gegenseitig. Jede individuelle Verbesserung ist hilfreich, doch wenn sie gemeinsam und flächendeckend verbessert werden, hat das großen Einfluss auf die Ergebnisse.

KI unterstützt die Bohrlochplatzierung, indem sie seismische Daten, Bohrprotokolle und Echtzeitmessungen integriert, um die Bohrlöcher in den produktivsten Zonen zu platzieren. Sie optimiert die Bohrparameter, um Störungen zu reduzieren und die Bohrgeschwindigkeit zu erhöhen. Sie bewertet Komplettierungsdesigns vor der Umsetzung, indem Teams Optionen virtuell testen können, anstatt erst vor Ort daraus zu lernen. Sie passt Produktionssysteme dynamisch an und prognostiziert Anlagenausfälle, bevor sie auftreten.

Wenn diese Funktionen standardisiert und über alle Anlagen hinweg eingesetzt werden, verbessert sich die Produktivität systematisch statt nur sporadisch. Branchenerfahrungen zeigen Steigerungen bei der Bohrlochproduktivität und eine beständigere Platzierung in produktiven Bohrzonen. Diese Ergebnisse spiegeln die kumulative Wirkung von KI wider, die in die Arbeitsabläufe rund um Planung, Bohrung, Komplettierung und Förderung integriert ist.

In einem von Preisdruck geprägten Umfeld und einem renditeorientierten Kapitalmodell ist der Einsatz generativer KI im Bereich Untergrund und Bohrlöcher keine optionale Technologieinvestition. Die Technologie ist eine der ROI‑stärksten Möglichkeiten, die Gewinnschwelle strukturell zu senken, die Zykluszeiten zu verkürzen und eine stabilere Leistung bei Schwankungen zu erreichen. 

Nehmen wir Aramco als Beispiel, das diesen Ansatz in großem Maßstab umsetzt. Aramco setzt KI in seinem Kerngeschäft umfassend ein, um die Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und Emissionen zu reduzieren. 2024 verzeichnete Aramco durch KI‑gestützte Technologien einen Wert von 1,8 Milliarden US‑Dollar und identifizierte 442 KI‑Anwendungsfälle in seinen gesamten Betriebsabläufen. Mehr als 200 Lösungen sind bereits im Einsatz, über 100 weitere befanden sich Ende 2025 in Entwicklung. KI unterstützt die Energiespeicher-Modellierung, Bohrlochplatzierung, Bohroptimierung, Produktionsoptimierung und vorausschauende Instandhaltung. Die Wirkung ergibt sich nicht aus einem einzelnen Modell, sondern aus der Einbettung von KI in die Arbeitsabläufe rund um Planung, Bohrung, Komplettierung und Produktion – unterstützt durch eine solide Datengrundlage, skalierbare Infrastrukturen und Betriebsmodelle sowie wachsende KI‑Kompetenz in der gesamten Belegschaft.

Dieses Beispiel unterstreicht einen allgemeineren Punkt: Bei KI‑Skalierung geht es nicht um Experimente. Es geht darum, wiederholbare Fähigkeiten aufzubauen, die unternehmensweit für eine beständige Leistungssteigerung sorgen.

Hören Sie auf, zu experimentieren. Beginnen Sie mit der Skalierung.

In der nächsten KI‑Phase geht es für Führungskräfte nicht darum, weitere Pilotprojekte durchzuführen. Es geht darum, gezielt die Voraussetzungen für Skalierbarkeit zu schaffen und KI zu einer zentralen operativen Kompetenz zu machen.

Der Ausgangspunkt sind Daten und Ergebnisse, die gleichzeitig angegangen werden müssen.

Die meisten Unternehmen wollen intuitiv mit Technologie oder Modellen beginnen, doch Vorreiter gehen anders vor: Sie wählen zunächst ein oder zwei geschäftskritische Ziele aus, wie beispielsweise eine schnellere Bohrlocherschließung oder eine erhöhte Betriebszeit, und prüfen dann, ob ihre Datengrundlage diese Ziele unterstützen kann. Diese beiden Fragen, die gemeinsam gestellt werden, führen frühzeitig zu den richtigen Gesprächen und verhindern, dass Modelle entwickelt werden, die nicht eingesetzt werden können, weil die zugrunde liegenden Daten noch nicht bereit sind.

Die Kompetenz der Belegschaft muss parallel aufgebaut werden und darf nicht erst nachträglich berücksichtigt werden.

Das am meisten unterschätzte Hindernis für die Skalierung von KI ist nicht technischer, sondern menschlicher Natur. Ingenieur:innen, Geowissenschaftler:innen und Betreiber:innen, die durch jahrzehntelange Erfahrung die nötige Intuition entwickelt haben, betrachten KI‑Empfehlungen oft mit Skepsis – insbesondere wenn Modelle ihre Schlussfolgerungen nicht in betrieblichen Begriffen erklären können. Führende Unternehmen gehen dieses Problem direkt an, indem sie in den Aufbau praktischer Kompetenzen investieren, Arbeitsabläufe entwerfen, bei denen das menschliche Urteilsvermögen im Mittelpunkt steht, und Feedbackschleifen schaffen, damit Fachkräfte erkennen können, wo KI‑Empfehlungen richtig und wo sie falsch waren. Vertrauen entsteht durch Transparenz und Erfahrung, nicht durch Vorschriften.

Ebenso wichtig ist eine disziplinierte Investitionspolitik:

Führungskräfte sollten ihre Ressourcen auf eine kleine Anzahl strategischer Initiativen konzentrieren, die direkt mit der Unternehmensleistung verknüpft sind, anstatt Dutzende unzusammenhängender Experimente zu finanzieren. Breite ohne Tiefe führt letztlich zu Aktivität ohne Wirkung. Führende Unternehmen tun nicht einfach mehr mit KI. Sie tun weniger Dinge, dafür aber in vollem Umfang.

Und die Unterschiede zwischen den beiden Ansätzen sind bereits erkennbar: Die meisten Energieunternehmen erzielen mit KI nur punktuell einen Mehrwert – in bestimmten Funktionen, bei bestimmten Anlagen oder in bestimmten Arbeitsabläufen. Weitaus weniger haben die Schwelle zu einer nachhaltigen, strukturellen Leistungsverbesserung überschritten, bei der Verbesserungen fest eingebettet sind und nicht nur vorübergehend auftreten. Die Vernetzung von Prozessen ist nicht dasselbe wie eine unternehmensweite Skalierung – und genau in dieser Lücke stecken die meisten Unternehmen derzeit fest.

Jedes Energieunternehmen wird letztlich KI einsetzen. Der entscheidende Unterschied wird darin bestehen, welche Unternehmen sie über Pilotprojekte und lokale Erfolge hinaus skalieren können. Diejenigen, die ihre Geschäftsmodelle mit Blick auf die Skalierung umgestalten, werden anders arbeiten: Entscheidungen werden schneller getroffen. Die Umsetzung wird beständiger. Der Lerneffekt wird sich vervielfachen. Das unterscheidet Unternehmen, die Schwankungen nur standhalten, von denen, die sie erfolgreich überdauern.