Finanzchefs der Windenergiebranche setzen auf KI, um Risiken bei Milliardenprojekten zu minimieren – so ein neuer Branchenbericht.

(WK-intern) – Da 78 % der Unternehmen bereits KI nutzen und 90 % eine Ausweitung ihrer Investitionen planen, greifen Finanzchefs der Windenergiebranche verstärkt auf spezialisierte KI-Tools zurück, um Milliardeninvestitionen zu schützen.

KI-gestützte Optimierung spart heute bis zu 300.000 US-Dollar pro Tag an Transportkosten und senkt die Betriebskosten durch vorausschauende Wartungsprozesse um weitere 10 %.

Stavanger – Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend eingesetzt, um Risiken bei Milliardenprojekten zu minimieren. Dies geschieht durch die Modellierung von Projektdesigns mit hoher Leistung, die Verbesserung der betrieblichen Effizienz und die Reduzierung der Investitionskosten. Hintergrund sind die sinkenden Margen im globalen Windenergiesektor, wie ein neuer Bericht von Shoreline Wind zeigt.

Der Bericht „Der Leitfaden für CFOs der Windbranche zu Künstlicher Intelligenz (KI)“ zeigt, dass CFOs eine Welle von KI-Einsätzen im Windenergiesektor vorantreiben, während Unternehmen mit steigenden Technologiekosten, Engpässen in der Lieferkette und Fachkräftemangel zu kämpfen haben. Laut dem Bericht nutzen weltweit bereits 78 % der Unternehmen KI für mindestens eine Funktion – im Vergleich zu 55 % im Jahr 2023 – und über 90 % planen, ihre Investitionen in den nächsten drei Jahren zu erhöhen.

Angesichts steigender Projektkosten und verschärfter Investorenkontrollen im globalen Windenergiesektor markiert die wachsende Rolle von KI in der Finanzplanung einen Strukturwandel für erneuerbare Energien. Der aktuelle Bericht von Shoreline signalisiert, dass intelligente, domänenspezifische KI-Tools zu einer essenziellen Infrastruktur für die Realisierung von Großprojekten werden – und nicht nur zu einer optionalen Innovation. Für Führungskräfte im Energiefinanzierungsbereich stellt dies eine neue Phase in der Bewertung, Finanzierung und Optimierung von Projekten im Bereich erneuerbarer Energien hinsichtlich ihres langfristigen Werts dar.

Die Ergebnisse legen nahe, dass sich die Rolle von KI in der Windenergie von einer aufstrebenden zu einer essenziellen Technologie entwickelt hat. Entwickler und Betreiber nutzen KI-gestützte Tools, um Turbinenlayouts zu optimieren, Bauzeiten zu planen, Wetterfenster vorherzusagen und datenintensive Analysen zu automatisieren. Dies hilft Finanzvorständen, Margen zu sichern und die Finanzierbarkeit von Projekten zu verbessern.

Der Bericht erklärt, dass der Hype um generische KI zwar den kombinierten Marktwert von acht großen Technologieunternehmen vervierfacht hat, die wirklichen Durchbrüche für Windenergieunternehmen jedoch durch branchenspezifische KI-Plattformen erzielt werden. Diese Tools integrieren bereits Engineering-, Logistik- und Finanzdaten, um komplexe Projekte zu simulieren und zuverlässigere Kostenprognosen zu ermöglichen.

Allein im Jahr 2025 führten die Systeme von Shoreline fast 2 Millionen Simulationen durch, was den Umfang und die wachsende Bedeutung von KI für kritische Planungs- und Prognoseentscheidungen verdeutlicht.

„Windunternehmen verfügen heute über eine Fülle von Daten. Die Übersetzung und Interpretation dieser Daten zur Unterstützung wichtiger Entscheidungen stellt jedoch eine Herausforderung dar. Wir möchten Finanzvorständen und ihren Teams präzise Informationen bereitstellen, die für die Risikobewertung und die Steigerung der Projektrentabilität unerlässlich sind. KI-Plattformen können Terabytes an unverbundenen Datensätzen sowohl unabhängig als auch gemeinsam in Sekundenschnelle verarbeiten – schneller als es ein menschlicher Analyst je könnte. Diese Präzision und die Fähigkeit, einen wesentlichen Unterschied zu bewirken, machen unsere Lösung bei Windunternehmen so beliebt“, sagt Ole-Erik Endrerud, Gründer und Chief Product Officer von Shoreline Wind.

Windprojekte erfordern oft Investitionsbudgets von über 2–5 Milliarden US-Dollar. Der Bericht hebt hervor, wie selbst kleine Verbesserungen (2–3 %) in der Genauigkeit erhebliche finanzielle Auswirkungen haben können. Beispielsweise können KI-Modelle eine realistischere Bauzeit von 13 Monaten prognostizieren, indem sie deutlich mehr voneinander abhängige Datensätze berücksichtigen, im Vergleich zu einem positiv verzerrten 10-Monats-Plan, der mit traditionellen Planungsmethoden erstellt wird.

Dieser Unterschied wirkt sich direkt auf die Notfallplanung, die Finanzierung und den Anlagenverkauf aus.

Endrerud erklärt: „Mithilfe KI-gestützter Planungstools erhalten Teams realistischere Projektschätzungen und können zusätzliche Sicherheitsreserven einplanen, bevor Finanzierungsentscheidungen getroffen werden. Ohne diese Tools müssen Finanzvorstände im Nachhinein Projektabweichungen von bis zu drei Monaten korrigieren, was erhebliche und direkte Auswirkungen auf die Rentabilität hat.“

Der Bericht hebt hervor, dass die Automatisierungsfunktionen von Shoreline bis zu drei Stunden pro Planer und Tag einsparen und Teams so ermöglichen, sich auf wertschöpfende Strategien und Entscheidungen zu konzentrieren und gleichzeitig manuelle Planungsfehler zu reduzieren.

Die im Bericht zitierten Branchenexperten sind sich einig, dass KI die Arbeitsweise bereits grundlegend verändert.

Matthew Geraghty, Gründer und CEO von ReWind Energy, erklärt, dass die Fähigkeit von KI, repetitive, datenintensive Aufgaben – wie etwa die Bewertung des Energieertrags und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften – zu automatisieren, es Fachleuten der Windenergiebranche ermöglicht, sich auf wertschöpfendere Entscheidungen zu konzentrieren. „Mit KI stehen Ihnen deutlich mehr Daten zur Verfügung, als Sie selbst erheben könnten. Selbst wenn die Ergebnisse um 5–10 % abweichen, sind Sie damit deutlich besser aufgestellt, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Diese Tools sind unverzichtbar.“

Laut McKinsey & Companys Studie „The State of AI: How organizations are rewiring to capture value“ (März 2025) nutzen weltweit bereits 78 % der Unternehmen KI für mindestens eine Geschäftsfunktion – ein Anstieg von 55 % im Jahr 2023. Mehr als 90 % planen, ihre Investitionen in den nächsten drei Jahren zu erhöhen.

Über Shoreline Wind

Shoreline Wind ist der führende Anbieter intelligenter SaaS-Lösungen für die Windindustrie und deckt den gesamten Lebenszyklus ab
von der Planung über den Bau bis hin zu Betrieb und Wartung. Unsere Plattform, die als Branchenstandard für digitale Optimierung gilt, unterstützt die Planung, das Ressourcenmanagement, das Reporting und das Wartungsmanagement von Onshore- und Offshore-Windparks von der ersten Idee bis zum Betrieb.

In Zusammenarbeit mit führenden Akteuren der Windindustrie entwickelt, bietet Shoreline Wind eine umfassende Suite digitaler Tools, die jede Phase von Windparkprojekten optimieren. Unsere Lösungen sind branchenerprobt und gewährleisten höchste Standards in Qualität und Zuverlässigkeit.

Unsere Mission ist es, das effiziente und nachhaltige Wachstum der Windenergie weltweit voranzutreiben und die Beteiligten mit Werkzeugen auszustatten, die die Planungsgenauigkeit verbessern, das Ressourcenmanagement optimieren und die betriebliche Effizienz steigern.

https://shorelinewind.com/

Laut der Studie „The State of AI: How organizations are rewiring to capture value“ von McKinsey & Company (März 2025) nutzen mittlerweile 78 % der Unternehmen weltweit KI für mindestens eine Geschäftsfunktion – im Vergleich zu 55 % im Jahr 2023 – und mehr als 90 % planen, ihre Investitionen in den nächsten drei Jahren zu erhöhen.

Wind energy CFOs are turning to AI to de-risk multi-billion-dollar projects, new industry report reveals 

• With 78% of companies now using AI and 90% planning to expand investment, CFOs across the wind energy sector are turning to specialised AI tools to safeguard billions in capital expenditure

• I-powered optimization is today saving up to $300K per day in transport costs, and driving a further 10% reduction in OPEX through predictive maintenance workflows 

Stavanger – Artificial intelligence (AI) is increasingly being used to de-risk multi-billion-dollar wind projects by modelling high-output project designs, improving operational efficiency and reducing capital expenditure, amid tightening margins across the global wind sector, according to a new report from Shoreline Wind. 

“The Wind CFOs’ Guide to Artificial Intelligence (AI)” report finds that CFOs are driving a wave of AI deployment across the wind sector as companies battle rising technology costs, supply chain bottlenecks, and labour shortages. The report reveals that 78% of businesses globally now use AI for at least one function – up from 55% in 2023 – and over 90% plan to increase investment over the next three years, according to data cited in the study.  

As the global wind sector faces rising project costs and tightening investor scrutiny, the growing role of AI in financial planning marks a structural shift for renewable energy. Shoreline’s latest report signals that intelligent, domain-specific AI tools are becoming essential infrastructure for large-scale project delivery — not just optional innovation. For energy finance leaders, that represents a new phase in how renewable projects are evaluated, financed, and optimized for long-term value. 

The findings suggest AI’s role in wind energy has shifted from emerging to essential. Developers and operators are using AI-powered tools to optimise turbine layouts, schedule construction, predict weather windows, and automate data-heavy analysis – all of which are helping CFOs protect margins and enhance project bankability.  

The report explains, while the hype around generic AI has quadrupled the combined market value of eight major tech firms, the real breakthrough benefits for wind energy businesses will be delivered through industry-specific AI platforms. These tools already integrate engineering, logistics and financial data to simulate complex projects and enable more reliable cost forecasting.  

In 2025 alone, Shoreline’s systems ran almost 2 million simulations, reflecting the scale and growing reliance on AI for critical planning and forecasting decisions. 

“Today, wind businesses have a wealth of data at their fingertips. However, translating and decoding this data to support key decisions is a challenge. We’re trying to provide CFOs, and supporting teams, with accurate information fundamental to assess risk and improve the profitability of projects. AI platforms can process terabytes of disconnected datasets independently, and also together, in seconds, faster than a human analyst ever could. It is this rigour and capability to make a material difference that is proving popular with wind businesses.” says Ole-Erik Endrerud, Founder and Chief Product Officer at Shoreline Wind. 

Wind projects involve capital budgets often exceeding $2–5 billion, and the report highlights how even small (2-3%) improvements in accuracy can have significant financial outcomes. For example, AI models may predict a more prudent 13-month build time, factoring in far more interdependent datasets, compared with positively biased, 10-month plan created with traditional planning methods – a difference that directly impacts contingency planning, financing, and asset sales.  

Endrerud explains, “Using AI-powered planning tools, teams have access to more realistic project estimates and are able to build in further contingencies prior to financing decisions being made. Without it, CFOs are retrospectively dealing with project deviations, sometimes as much as three months, that has a significant and direct impact on profitability.” 

The report notes that Shoreline’s automation capabilities save up to 3 hours per planner per day, freeing teams to focus on higher-value strategy and decision-making while reducing manual scheduling errors. 

Industry experts cited in the report agree that AI is already transforming how work is done.  

Matthew Geraghty, Founder and Chief Executive of ReWind Energy, says AI’s ability to automate repetitive, data-intensive work – such as energy yield assessments and regulatory compliance – will allow wind professionals to focus on higher-value decision-making. “With AI, you’ve got so much more data than you can pull up yourself. Even if it is off by 5%-10%, you’re still putting yourself in a much better position to make decisions. You can’t ignore the tools. You need to be using them and, if you’re not, you’re going to be left behind,” says Geraghty.  

He adds that while these systems will replace some manual tasks traditionally handled by consultants, they are designed to complement, not supplant, human expertise. 

Shoreline Wind’s use of AI in its platform focuses on improving efficiency, accuracy, and decision support, by automating data-intensive analyses and providing actionable insights. This responsible application of AI is intended to complement the skills of human engineers and consultants, ultimately helping to reduce risk, improve trust, and increase the safety of complex wind energy projects. 

The new report also highlights the emergence of generative AI tools such as ChatGPT, Copilot and Flow, which finance leaders are increasingly using to support administrative and analytical tasks.  

Justin Fitzhugh, Group CFO at Telis Energy, says, “I think it adds a lot of value to those low-level tasks of pulling together the data and summarizing it,” citing how LLMs can instantly compare tariff clauses across markets – a task that might otherwise take hours of manual research. He also points to growing opportunities to apply AI systems in optimising asset performance, particularly for battery and hybrid projects. 

The offshore wind sector is seeing some of the most immediate returns on AI investment. Logistics and vessel operations can represent 25–30% of a project’s total cost, and small efficiency improvements can translate into cuts of up to $300K per day in transport costs with AI-optimized plans, while reducing OPEX by 10% through predictive maintenance workflows and execution of smarter tasks. 

Anders Frederiksen, General Manager at Head Energy Denmark, says, “It’s so obvious that if you have a cost at around 25%-30% [of a project’s value] around logistics and vessel movements during a construction phase then if you can reduce that cost by 1%, 2% or 3% using AI for planning, it’s a no brainer.” He warns, however, that maintaining model accuracy requires access to proprietary data on new turbine models and vessels – information that remains “quite protected” across the industry. 

From the boardroom to the project control centre, AI planning systems are already being deployed by leading developers including Equinor, Ramboll, Renova and TEPCO Renewable Power. These companies use Shoreline Wind’s Shoresim AI to model construction and operations scenarios, evaluate costs, predict cashflows and optimise vessel utilisation.  

Ursula Smolka, Team Lead for Assessment at Ramboll, says, “Shoreline provides the flexible platform that allows us to transform our in-house knowledge into high fidelity results we can rely on.” With over 60 developers, operators, service providers, and OEMs now using Shoreline’s technology across 465 GW of global wind projects, the platform has become the industry’s most widely adopted AI-driven simulation and optimization system. 

The report’s conclusion is that the most valuable AI applications for wind finance are not generic large language models, but deep, domain-specific systems trained on industry data and designed to replicate real-world decision-making.  

Endrerud says that CFOs who continue to rely on outdated forecasting methods risk exposing billions in CapEx to preventable uncertainty. “CFOs and management teams can sleep better because of that,” he says. As AI becomes a staple of financial strategy in renewables, the companies that invest now in specialised, proven systems will be best positioned to weather market volatility and deliver stronger, more predictable returns. 

Shoreline Wind’s latest white paper is available for download from their website: https://shorelinewind.com/downloads/the-wind-cfos-guide-to-artificial-intelligence  

According to McKinsey & Company’s The State of AI: How organizations are rewiring to capture value (March 2025), 78% of businesses globally now use AI for at least one business function – up from 55% in 2023 – and more than 90% plan to increase their investment over the next three years. 

About Shoreline Wind 

Shoreline Wind is the leading provider of intelligent SaaS solutions for the wind industry, encompassing the entire lifecycle from Design, Construction, to O&M. Recognized as the industry standard for digital optimization, our platform supports onshore and offshore wind farm planning, resource management, reporting, and maintenance management from inception to operation.  

Built in collaboration with leading wind industry players, Shoreline Wind offers a robust suite of digital tools that streamline every phase of wind farm projects. Our solutions are industry-proven, ensuring the highest standards of excellence and reliability. 

Our mission is to drive the efficient and sustainable growth of wind energy worldwide, empowering stakeholders with tools that enhance planning accuracy, optimize resource management, and improve operational efficiencies. 

https://shorelinewind.com/ 

PR: According to McKinsey & Company’s The State of AI: How organizations are rewiring to capture value (March 2025), 78% of businesses globally now use AI for at least one business function – up from 55% in 2023 – and more than 90% plan to increase their investment over the next three years. 

PB: The Wind CFOs’ Guide to Artificial Intelligence (AI)