KI und Nachhaltigkeit: Strategische Chancen und Herausforderungen

Die digitale Transformation und das Streben nach Nachhaltigkeit prägen die strategische Ausrichtung moderner Unternehmen. An der Schnittstelle dieser beiden Megatrends eröffnet Künstliche Intelligenz (KI) völlig neue Möglichkeiten, ökologische Ziele zu erreichen und gleichzeitig die Wettbewerbsfähigkeit zu stärken. Der gezielte Einsatz von KI-Technologien kann laut Studien Energieeinsparungen von bis zu 50 % ermöglichen und die Ressourceneffizienz in zentralen Unternehmensbereichen erheblich verbessern. Gleichzeitig wächst jedoch der Energie- und Ressourcenbedarf der KI-Systeme selbst.

Für IT-Entscheider:innen und Führungskräfte wird es daher immer wichtiger, einen strategischen Ansatz zu entwickeln, der sowohl die Potenziale von KI für die Nachhaltigkeit ausschöpft als auch die Nachhaltigkeit der KI-Systeme selbst im Blick behält.

Das Spannungsfeld zwischen KI und Nachhaltigkeit

Eine wirklich nachhaltige KI-Strategie muss beide Dimensionen berücksichtigen: Eine KI-Anwendung, die zwar Prozesse optimiert, dabei aber selbst enorme Mengen Energie oder Ressourcen verbraucht, kann im Gesamtkontext wenig nachhaltig sein. Nur eine ganzheitliche Betrachtung ermöglicht es, echte Fortschritte auf dem Weg zur Zukunftsfähigkeit zu erzielen.

Potenziale der KI für ökologische und ökonomische Nachhaltigkeit

• Umweltschutz und Energieeffizienz
  KI-Systeme können komplexe Umweltdaten analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen treffen, die mit klassischen Methoden nicht möglich wären. Smart Buildings mit KI-gesteuerten Energiemanagementsystemen etwa können den Energieverbrauch um bis zu 30 % senken. Ein Beispiel dafür ist der „Cell Sleep Mode“ der Deutschen Telekom: Nicht benötigte Teile des Mobilfunknetzes werden in einen energiesparenden Schlafmodus versetzt.
• Optimierung von Produktionsprozessen
  In der Industrie ermöglicht KI die Identifikation von Ineffizienzen und reduziert Ausschussraten. Vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) verlängert Maschinenlaufzeiten, reduziert Ausfälle und spart so Energie und Kosten. Henkel zeigt, wie sich durch KI sowohl Produktivität als auch Umweltleistung verbessern lassen.
• Ressourceneffizienz und Kreislaufwirtschaft
  Mithilfe von KI-gestützter Bilderkennung lassen sich Recyclingprozesse optimieren, Materialien präziser sortieren und neue Geschäftsmodelle für eine funktionierende Kreislaufwirtschaft erschließen.
• Nachhaltigkeitsberichterstattung
  Angesichts zunehmender ESG-Reportingpflichten bietet KI enormes Potenzial: Automatisierte Datenerfassung und Analyse vereinfachen das Monitoring und die Steuerung von Nachhaltigkeitskennzahlen erheblich.

Herausforderungen und Risiken

Trotz aller Potenziale stehen Unternehmen vor erheblichen Herausforderungen beim nachhaltigen Einsatz von KI:

• Energieverbrauch & Rechenaufwand
  Das Training großer KI-Modelle wie GPT-4 ist extrem energieintensiv. Studien zeigen, dass die gesamte digitale Infrastruktur heute rund 2–4 % der globalen Emissionen verursacht – in etwa vergleichbar mit der zivilen Luftfahrt. Besonders im Kontext von Generativer KI wird deutlich: Je größer das Modell, desto höher der Ressourcenbedarf.
• Ressourcenbedarf der Hardware
  Leistungsstarke Server und KI-Chips erfordern seltene Rohstoffe, energieintensive Produktion und aufwändige Kühlung – ein oft unterschätzter Faktor im Ressourcenverbrauch.
• Rebound-Effekte
  Effizienzgewinne können durch zusätzlichen Konsum zunichtegemacht werden – ein Phänomen, das gerade im KI-Kontext noch zu wenig beachtet wird.
• Datensicherheit & Ethik
  Generative KI basiert auf gewaltigen Datenmengen. Dabei entstehen Fragen zur Datensouveränität, Fairness und Nachvollziehbarkeit. Unternehmen müssen sicherstellen, dass KI nicht nur technisch, sondern auch ethisch sauber funktioniert.

Strategien für eine nachhaltige KI-Nutzung

Ein systematischer Ansatz – etwa nach dem Leitfaden des Fraunhofer-Instituts – hilft Unternehmen, KI verantwortungsvoll zu integrieren:

• Nachhaltigkeitsstrategie entwickeln
• Klare, messbare Ziele formulieren
• Herausforderungen und Potenziale von KI identifizieren
• Energieaufwand und Alternativen kritisch prüfen
• Technische Voraussetzungen sicherstellen
• Projektplanung und Implementierung strukturiert angehen
• Wirkung laufend monitoren und bewerten

Weitere Maßnahmen umfassen:

• Einsatz „grüner KI“ (z. B. Federated Learning, Model Pruning)
• Monitoring von Energie- und Ressourceneinsatz
• Wiederverwendung existierender Modelle (Transfer Learning)
• Kooperationen zur gemeinsamen Innovation
• Nutzung von Förderprogrammen (z. B. Green-AI Hub Mittelstand)

„KI ist nicht per se nachhaltig – aber mit dem richtigen strategischen Ansatz kann sie zu einem echten Hebel für unsere Zukunftsfähigkeit werden“, sagt Rainer Karcher, Gründer und Geschäftsführer der Heartprint GmbH und Vorstandsmitglied bei SustainableIT.org.

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• Agent AI: Wie autonome Systeme die Mensch-KI-Beziehung verändern
• AI Literacy: Warum Verstehen wichtiger ist als Anwenden
• Resilience & AI: Wo KI hilft – und wo sie Resilienz gefährdet
• AI & Sustainability: Game-Changer oder Ressourcenfresser?
• Responsible AI: Datenschutz, Bias & Ethik
• AI in KMU: Realitätscheck statt Buzzword-Bingo

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