„Garbage in, garbage out“ – Die Solarbranche diskutiert über Realität von KI im Markt

„Bist du bereit für künstliche Intelligenz?“ Mit dieser Frage eröffnete David Moser, Leiter des Becquerel Institute Italien, den „Solar Quality Summit“ in Barcelona. Die zweitägige Konferenz, an der 250 Vertreterinnen und Vertreter aus Projektentwicklung, Betriebsführung, Finanzierung und Monitoring teilnahmen, drehte sich in diesem Jahr so konsequent um Künstliche Intelligenz wie nie zuvor. Organisiert wurde die Veranstaltung von Solarpower Europe und Intersolar Europe. Was im Vorjahr noch als Randthema mitlief, wurde nun zum roten Faden nahezu jeder Session: KI als Mittel, um Geschäftsmodelle schneller zu prüfen, Planungsprozesse und Simulationen zu beschleunigen, Prognosen zu verbessern und die Bauqualität penibler zu überprüfen.

Gleich zu Beginn der Konferenz zeigten die Veranstalter ein Video, in dem zahlreiche Teilnehmer erzählten, wie sie bereits KI in ihren Arbeitsalltag integrieren. Die Liste war lang und lässt sich unter dem Schirm Produktivitätswerkzeug, vergleichbar mit dem Umbruch, als Unternehmen von Brief auf E-Mail wechselten, zusammenfassen. Wer KI nutzt, arbeitet schneller und kann Entscheidungen auf eine breitere Datenbasis stellen. Wer sie ignoriert, läuft Gefahr, im Wettbewerb zurückzufallen. Eine Gefahr besteht jedoch darin, dass Softwarelösungen, die Unternehmen heute für sehr viel Geld entwickeln, um sich abzusetzen, morgen von der Konkurrenz mit wieder neuen KI-Modellen für einen Bruchteil der Kosten reproduziert werden können. Wer sich aus dem Fenster lehnt und investiert, läuft Gefahr, Geld zu verschwenden.

Müll rein, Müll raus

Der am häufigsten wiederholte Satz auf dem Summit lautete wohl „Garbage in, garbage out“, zu Deutsch: „Müll rein, Müll raus“. Sobald Entscheidungen stärker datengetrieben werden, wird mangelhafte Datenqualität zur Kostenfalle. KI macht nicht nur Fehler, worüber sich wohl alle Teilnehmer im Klaren sind, sondern sie kann diese auch schnell und im großen Maßstab reproduzieren. „Man darf sein Gehirn nicht an der Garderobe abgeben“, sagt ein Teilnehmer sinngemäß. KI-Ergebnisse, so die Botschaft, müssen plausibilisiert werden. Ohne menschliche Verantwortung nimmt KI das Risiko nicht aus dem System. In einer Paneldiskussion zur Rolle von KI in Qualitätsmanagement und Betrieb stellten die Teilnehmer die Frage, welche Rolle KI künftig in Photovoltaik-Projekten spielen werde. Das Publikum antwortete mit Begriffen wie Automatisierung, Vorhersage oder Datenanalyse. Die anschließende Diskussion zeigte aber auch, dass die Erwartungen an Bedingungen geknüpft sind. Die Daten müssen strukturiert und in hoher Qualität zur Verfügung stehen.

Neben guten Sensoren kommt somit auch das Thema Verantwortung auf. Am plastischsten wurde das in einer Publikumsabfrage. Das Szenario: Fünf Tage vor der Übergabe einer Photovoltaik-Freiflächenanlage wird ein Mangel entdeckt, der nicht sofort zum Ausfall führt, aber in drei bis fünf Jahren Probleme bereiten kann. Sofort Bau stoppen und beheben? Formal melden? Ignorieren und hoffen? Oder O&M informell warnen, ohne zu dokumentieren? Bau stoppen und beheben schien den meisten Teilnehmenden eher unwahrscheinlich. Einer Panelist sagte, schmunzelnd, so was habe er noch nie gesehen. Die heiße Kartoffel formell an die Abteilung Betriebsführung abzugeben, erscheint den meisten Teilnehmern weitaus plausibler. Termin- und Budgetdruck und fragmentierte Verantwortlichkeiten führen dazu, dass Mängel durchrutschen.

Hier wurde KI als möglicher Hebel diskutiert, um dieses Verhalten zu erschweren. Wenn Bau- und Qualitätsdaten strukturiert erfasst werden mit Ort, Evidenz, Schweregrad und Status, lassen sich Probleme nicht so leicht „wegorganisieren“. Bilddaten aus Drohnen könnten gegen den digitalen Zwilling gespiegelt werden, Abweichungen würden früh aufgezeigt, statt in Ordnern zu verschwinden. Doch auch hier folgte der Realitätstest. Ein EPC berichtete aus dem Alltag: Checklisten werden mit Wunschwerten statt echten Messungen befüllt, um Arbeit zu sparen. Wenn schon Daten erfasst werden, dann werden Displays von Multimetern fotografiert und die Aufnahmen in Messengerdiensten wie WhatsApp weitergesendet, statt ordentlich dokumentiert, tägliche Berichte werden nur einmal wöchentlich geschrieben, mit entsprechenden Detailverlusten und Schätzwerten. Nicht nur KI, sondern auch Menschen produzieren Fehler.

Dennoch, so waren sich wohl die meisten Teilnehmer einig, hat KI das Potenzial, an diesen Stellen anzusetzen und Mehrwerte für die Branche zu schaffen. Wie hoch die ausfallen, ließ sich allerdings nicht ganz einfach sagen. Die Antworten blieben differenziert. KI lässt sich nicht immer sauber als Gewinn in Euro pro Projekt beziffern, weil sie in den diskutierten Anwendungen Verluste verhindert, statt Umsatz zu erzeugen, und verhinderte Fehler seien schwer zu quantifizieren. KI kann Nachbesserungen reduzieren, Standardisierung erhöhen und Korrekturen in die Planungsphase verschieben, wo sie am günstigsten sind. Ein Panelist beschrieb KI deshalb weniger als Qualitätsgarant, sondern als Werkzeug, um fehlende Disziplin früher sichtbar zu machen und so langfristig Kosten zu vermeiden.

Cybersecurity

Neben KI nahm ein zweites Thema auf dem Summit viel Raum ein: Cybersicherheit. Sicherheitsvorfälle wie zuletzt in Polen, wo sich eine mutmaßlich russische Hackergruppe Zugang zu Erzeugungsanlagen verschaffte, prägten die Debatte. Je vernetzter Photovoltaik-Anlagen werden (Wechselrichter, SCADA, Parkregler, Cloud-Monitoring sind permanent im Internet), desto größer wird die Angriffsfläche. Zudem sorgte gleich eine ganze Reihe von neuen Regelungen in Europa dafür, dass Betreiber und Projektierer zahlreiche neue Vorgaben erfüllen müssen. NIS2, Cybersecurity Act, Cyber Resilience Act, Networkcode on Cybersecurity. Die vielen Regelungen seien aber oft zu technisch und innerhalb Europas zu uneinheitlich. Für Projektierer sei es kaum nachvollziehbar, wie man den Vorgaben in zwei unterschiedlichen europäischen Ländern entspricht. Gleichzeitig mangelt es aber noch an tatsächlichem, tiefgründigem Wissen um Cybersecurity.

Zwei Aussagen wiederholten sich: Cybersecurity ist iterativ. Patchen, Updates, Monitoring und Incident-Response sind Daueraufgaben, kein Dokument zum Abzeichnen. Und Geopolitik ist Teil des technischen Risikos. Das System ist ein Geflecht aus Herstellern, Software und Cloud-Infrastruktur mit unterschiedlichen Risiken. Hardware von einem Hersteller oder aus einem bestimmten Land zu meiden oder gar zu verbieten, löst das Kernproblem nicht automatisch. Europäische Wechselrichter oder Photovoltaik-Anlagen werden dadurch besser. Beim Vorfall in Polen zum Beispiel drangen die russischen Hacker in Parkregler ein, die in Europa und Japan hergestellt worden waren, aber keine Sicherheitsupdates hatten und zu einfache Passwörter verwendeten. Ein Verzicht auf eine bestimmte Herstellermarke oder ein bestimmtes Herstellerland hätte in diesem Fall keinen zusätzlichen Schutz geboten. Dennoch sollten allzu große strategische Abhängigkeiten vermieden werden, wie es auf einem Panel hieß. Ein praktischer Take-away war, Cyberchecks früh im Projekt zu verankern, nicht erst kurz vor Inbetriebnahme.

Der „Solar Quality Summit“ in Barcelona hat damit vor allem gezeigt, dass die Branche in eine neue Phase eintritt. KI kann Prozesse beschleunigen, Risiken priorisieren und Fehler früher sichtbar machen. Gleichzeitig verstärkt sie Schwächen, wenn Daten, Dokumentation und Verantwortlichkeiten nicht sauber sind. Oder, in der inoffiziellen Leitlinie des Summits: Wenn man das System mit Müll füttert, bekommt man Müll zurück.

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