Hoe GenAI bijdraagt aan een efficiëntere en veerkrachtige energiesector

Eerdere bevindingen van PwC laten zien dat verbeteringen in de manier waarop we energie gebruiken – en niet alleen produceren – de wereldwijde energie-intensiteit aanzienlijk kunnen verlagen en tot wel twee biljoen dollar aan jaarlijkse besparingen kunnen opleveren tegen 2030. Ons huidige onderzoek toont aan dat GenAI hierin een krachtige aanjager kan zijn, mits strategisch ingezet, geïntegreerd in de operatie en ondersteund door solide governance.

Het energietrilemma en de belofte van GenAI 

De sector worstelt met het ‘energietrilemma’: hoge energiekosten, onzekerheid over levering en de urgentie om de CO2-uitstoot te verminderen. GenAI kan helpen alle drie dimensies tegelijk aan te pakken. Zo laat AI bijvoorbeeld veelbelovende resultaten zien bij geautomatiseerde dispatch‑optimalisatie van warmte, elektriciteit of opslag, wat leidt tot lagere brandstofkosten, hogere marges en minder CO₂‑uitstoot. 

‘Energie- en energie-intensieve industrieën zijn van oudsher “early adopters” van digitale technologieën, gedreven door margedruk, operationele complexiteit en regelgevingseisen', zegt Yuliya Makyeyeva, PwC-expert en een van de opstellers van het rapport. ‘Dit betekent dat zij zich in een goede positie bevinden om de voordelen van GenAI te verkennen, vooral in de context van energie-efficiëntie.’ 

‘Deze industrieën genereren grote hoeveelheden complexe data, van netwerkexploitatie tot toeleveringsketens. Die data vormen een stevige basis voor AI-gedreven optimalisatie. GenAI kan dat onbenutte efficiëntiepotentieel ontsluiten door een betere interpretatie van de data, realtimemonitoring en het ondersteunen van het beslissingsproces. Succesvolle implementatie vergt een duidelijke, strategische routekaart en het adresseren van uitdagingen zoals datakwaliteit, integratiecomplexiteit en governance.’ 

Door het kiezen van deze koers sluiten bedrijven ook aan bij Europees en mondiaal beleid. De Europese Unie hanteert het principe ‘energy efficiency first’ en het IEA (World Energy Outlook 2023) constateert dat er bedrijven nog te weinig in efficiëntie investeren. Het internationale energie-agentschap roept op tot een beter gebruik van innovatieve technologieën. GenAI is hiervoor bij uitstek geschikt: het kan grote datasets analyseren, realtime inzichten genereren en steeds vaker concrete acties voorstellen of initiëren. AI-systemen beginnen zich steeds meer als ‘agents’ te gedragen. Deze verschuiving naar proactieve intelligentie staat nog in een vroeg stadium, maar heeft potentieel om complexe, datagedreven sectoren te transformeren. 

Van pilots naar impact: de ‘pilotval’ doorbreken 

Maar ondanks het potentieel zitten veel bedrijven nog steeds vast in wat experts 'de pilotval' noemen. Ze lanceren geïsoleerde AI-experimenten – vaak op het gebied van handel, klantanalyse of het optimaliseren van apparatuur – zonder deze te koppelen aan bredere digitale strategieën of duurzaamheidsdoelstellingen.  

Makyeyeva: 'Zo’n aanpak leidt vaak tot een slechte implementatie en maakt geen gebruik van de mogelijkheden van de technologie. Vooral in sectoren die afhankelijk zijn van ingewikkelde processen en die te maken hebben met aanzienlijke risico's en uitdagingen bij nieuwe technologieën. Dit leidt tot scepsis en terughoudendheid om de technologie verder in de bedrijfsvoering te integreren'. 

Daarom zijn strategie en governance cruciaal. De perceptie van risico’s rond AI is vaak groter dan de realiteit: GenAI voegt doorgaans complexiteit toe aan bekende risico’s, in plaats van volledig nieuwe risicocategorieën te introduceren. Tegelijk vraagt AI zelf om zorgvuldigheid: het energieverbruik van datacenters kan volgens IEA-schattingen tegen 2026 verdubbelen, wat het belang van een strategische inzet en energie-efficiënte architecturen benadrukt. 

Waar GenAI nu al waarde toevoegt: concrete toepassingen 

Enkele voorbeelden van het gebruik van GenAI binnen de energiesector: 

• Geautomatiseerde dispatch-optimalisatie van warmte, elektriciteit en opslag: lagere brandstofkosten, hogere marges, minder CO2-uitstoot. 
• Voorspellend onderhoud voor net- en productieassets (transformatoren, kabels, HV/MV-schakelapparatuur, windturbineonderdelen, ketelcomponenten): minder uitval, langere levensduur van assets, lagere operationele uitgaven. 
• Netcongestie- en belastingprognoses: voorkomen van kostbare stroomonderbrekingen en lagere kosten herdistributie. 
• Dynamische planning van engineers, geplande onderbrekingen en aannemers: minder vertragingen, minder overuren, betere beschikbaarheid. 
• Automatische foutlocatie en ‘zelfherstellende netwerken’: interpretatie van beveiligingssignalen, PMU-gegevens en golfvormanalyses voor snellere reconfiguratie; verbeterde SAIDI/SAIFI-prestaties.
• Vraagflexibiliteit voorspellen: modelleren van EV-laden, het (tijdelijk) afschakelen van warmtepompen en industriële ‘demand response’ om overbelasting en noodherverdeling te voorkomen. 

De noodzaak van een coherente AI-strategie 

‘De uitdaging ligt echter niet in het identificeren van de mogelijkheden’, aldus Menno Braakenburg, PwC-partner en expert strategie en transformatie binnen Energy & Utilities. 'Die zijn duidelijk. De uitdaging waarmee de meeste energie- en nutsbedrijven worstelen, is het opstellen van een coherente AI-strategie en het stimuleren van de acceptatie ervan binnen de organisatie en bij partners om tastbare waarde te realiseren.’ 

'Om vooruitgang te boeken, moeten bedrijven beginnen met het verankeren van GenAI-initiatieven in hun bredere strategische en duurzaamheidsdoelstellingen. Daardoor zien medewerkers en stakeholders AI niet als een op zichzelf staand instrument, maar als onderdeel van de transformatieagenda voor de lange termijn. Dit vereist het leggen van de juiste databasis, het bevorderen van samenwerking tussen business- en technologieteams en het integreren van governance vanaf dag één. 

AIDE: in vijf stappen naar een bredere AI-strategie 

Vanuit PwC ondersteunen wij bedrijven bij dit traject via het AIDE-raamwerk, een gestructureerde routekaart die is ontworpen om bedrijven te helpen bij het afstemmen van GenAI-initiatieven op bredere digitale strategieën. Het raamwerk schetst in vijf stappen een proces dat strategische visie, pilotselectie, risicomanagement, technologie-integratie en continue evaluatie omvat.  

Beter gepositioneerd om energiesector langs keerpunt te loodsen 

‘AI-systemen moeten transparant en uitlegbaar zijn en in overeenstemming zijn met veranderende regelgeving, zoals de AI Act van de EU’, benadrukt Braakenburg tot slot. ‘Opschalen van pilots naar impact betekent ook het creëren van structuren die continu leren en integratie ondersteunen. Bedrijven die nu met duidelijkheid, structuur en verantwoordelijkheid handelen, zullen beter gepositioneerd zijn om de sector langs dit keerpunt te loodsen.’