Künstliche Intelligenz (KI) ist In. Überall werben Unternehmen mit KI gestützter Technik und die Nutzung von Programmen wie Chat GPT sind für viele zum Standard geworden. KI-Systeme entwickeln sich in rasanter Geschwindigkeit weiter.

• Doch wie nachhaltig ist die Technologie?
• Sind KI und Nachhaltigkeit kompatibel?
• Welche Herausforderungen bringt nachhaltige KI mit?
• Wie können wir ökologische und soziale Nachhaltigkeit bei der Nutzung von KI gewährleisten?
• Und welche Potenziale bietet KI für die nachhaltige Transformation?

Die ökologische und auch soziale Nachhaltigkeit von KI lässt sich keinesfalls voraussetzen. Doch KI-Systeme können den Weg in die Nachhaltigkeit erleichtern und es gibt heute durchaus schon Ansätze von in sich nachhaltiger KI.

Key Learnings zu nachhaltiger KI:

• Mit den richtigen Voraussetzungen können KI-Systeme nachhaltig sein 
• KI-Systeme können in vielen Nachhaltigkeitsbereichen eingesetzt werden 
• Der nachhaltige Einsatz von KI erfordert strengere Regularien und unternehmerische Verantwortung 
• Diese 5 Tipps können Ihnen bei der Entscheidung für oder gegen KI im Unternehmen helfen 

Das ist das Problem von Nachhaltigkeit und KI 

KI ist in sich nicht unbedingt nachhaltig bzw. Teilweise lässt sich kaum nachweisen, wie nachhaltig KI-Systeme sind, weil dazu kaum Informationen gesammelt werden. Es ist bekannt, dass Rechenzentren sowie die Herstellung und der Betrieb von Hardware erheblich zum globalen CO2-Ausstoß beitragen. Sie sind für den Betrieb von KI-Systemen unersetzlich. Hinzu kommen die Emissionen, die durch den Einsatz der KI-Systeme entstehen. Das Training von KI-Systemen verbraucht sehr viel Strom, weil große Datenmengen verarbeitet werden (Kramer, 2023). Das führt zu hohen CO2-Emissionen.  

Der Betrieb von KI-Systemen hat indirekt auch einen verstärkten Wasserverbrauch zur Folge (Li et al., 2023). Denn wenn KI-Systeme genutzt werden und die Rechner dafür auch Hochtouren laufen müssen diese gekühlt werden. Dies geschieht häufig durch Wasserkühlung.

Hinzukommen Ausschluss, Benachteiligung und Diskriminierung von Bevölkerungsgruppen aufgrund fehlenden Trainings der KI-Systeme in Bezug auf Diversity & Inclusion. Es zeigt sich immer wieder, dass viele KI-Modelle z. B. geschlechtsbezogene Verzerrungen (Gender Bias) aufweisen. Das liegt daran, dass sie mit unausgewogenen oder stereotypen Daten trainiert werden, was zu diskriminierenden Entscheidungen führen kann – sei es bei Bewerbungsprozessen, Kreditanträgen oder Spracherkennungssystemen.

Fehlende Regulatorik in Bezug auf den Umgang mit Daten, die in KI-Systeme eingespeist werden, sowohl im Training als auch in der Anwendung, z. B. von Chat-Bots wie Chat GPT sind eine weitere Gefahr bei der Nutzung von KI-Systemen.

Wer eine KI nutzt, sollte genau hinschauen: Wer steckt dahinter? Wer finanziert sie? Wie werden die Daten verarbeitet? Alles, was in eine KI eingespeist wird, kann gespeichert, analysiert und potenziell missbraucht werden. Das birgt Risiken – von Datenschutzverletzungen bis hin zu manipulativer Nutzung. Deshalb sind IT-Sicherheit, Transparenz und ethische Standards entscheidend, um KI verantwortungsvoll und sicher einzusetzen. Unternehmen und Nutzer:innen müssen sich dieser Risiken bewusst sein und aktiv darauf achten, dass KI nicht nur effizient, sondern auch sicher und fair bleibt.

So kann KI nachhaltiger werden

Diese Gefahren von KI-Systemen, die nicht nachhaltig scheinen bedeuten nicht, dass KI nicht nachhaltig sein kann. Es gibt verschiedene Ansätze und Initiativen, die versuchen KI-Systeme, deren Training und die Nutzung nachhaltiger zu machen. Das sind unter anderem:  

Neue und strengere Regulatorik

Die EU hat im Dezember 2023 einen ersten finalen Entwurf für eine KI-Verordnung (AI Act) vorgestellt. Dieser beinhaltet erste wichtige Schritte in Bezug auf ökologische und soziale Nachhaltigkeit. Tritt die Verordnung in Kraft, dann müssen standardisierte Berichts- und Dokumentationsverfahren zur effizienten Ressourcennutzung von KI-Systemen erstellt werden. Außerdem beinhaltet die Verordnung Verbote für KI-Systeme die Menschen, besonders marginalisierten Personen schaden bzw. diese ausnutzen.

Initiativen für nachhaltige KI

KI-Modelle können nachhaltiger gestaltet werden, indem Open-Source-Ansätze in der Machine-Learning-Community unterstützt. Durch diese Ansätze können Modelle besser wiederverwendet werden, denn sie werden für unterschiedliche Anwendungen trainiert.

Initiativen stellen Datenbanken zusammen, die aktiv nach emissionsarmen KI-Modellen suchen und diese zusammentragen. Mit Tools, wie z. B. Code Carbon, die Emissionen von KI-Systemen messen können, können belegbare Zahlen zum Emissionsverbrauch von KI entwickelt und geteilt werden um vergleichbare Werte für Nutzende zu liefern.

Eine weitere Möglichkeit um die Emissionen von KI-Systemen zu senken sind datenminimalistische Ansätze im Training. Das heißt, dass die Systeme mit kleineren Datenmengen trainiert werden, die aber der Qualität der KI nicht schadet.

Das kann KI für Nachhaltigkeit leisten 

KI-Systeme können große Datenmengen schnell verarbeiten, analysieren, Zusammenhänge erkennen und dann in Echtzeit Lösungen für nachhaltige Herausforderungen und Bedrohungssituationen liefern. Das macht sie vielseitig einsetzbar in allen Nachhaltigkeitsdimensionen – ökologisch, sozial und ökonomisch. 

Ökologisch

Künstliche Intelligenz kann helfen, das komplexe Klimasystem besser zu verstehen, indem sie große Mengen klimarelevanter Daten aus Satelliten, Drohnen und Sensoren auswertet. KI analysiert die Daten, erkennt Zusammenhänge und erstellt Prognosen. So unterstützt sie Regierungen, Forschende, NGOs, Unternehmen und die Landwirtschaft bei nachhaltigen Entscheidungen und Schutzmaßnahmen, z. B. in der Landwirtschaft durch optimierte Nutzung von Wetter-, Boden- und Biodiversitätsdaten.

KI ermöglicht flexibles Monitoring für Forschende und NGOs für akute Bedrohungen von Arten, wenn genügend Daten vorhanden sind, um Muster erkenn zu können. Daraus können dann schnellstmöglich Schutzmaßnahmen für bedrohten Arten abgeleitet werden.

KI kann die Energieversorgung optimieren, durch vorausschauende Wartung von Anlagen, intelligente Stromnetze und die Analyse von Stromangebot und -bedarf in Echtzeit. Sie kann auch helfen, wetterbedingte Schwankungen auszugleichen und den Rohstoffverbrauch zu optimieren. Zudem kann KI die Energieeffizienz im Gebäudesektor, durch die Verknüpfung von Daten aus unterschiedlichen Quellen, verbessern und nachhaltige Nutzungskonzepte etablieren.

KI-basierte Systeme können auch eine effizientere, flexiblere und umweltfreundlichere Mobilität ermöglichen, indem sie z. B. städtische Verkehrsnetze durch die Analyse von Bewegungs- und Nachfragemustern intelligenter steuern.

Sozial

In der Medizin kann KI innovative Fortschritte bringen, indem sie Forschungsprozesse beschleunigt, die Früherkennung von Krankheiten wie Krebs verbessert und die Pflege unterstützt.

KI kann soziale Inklusion fördern, indem sie Menschen mit Beeinträchtigungen, geringen Sprachkenntnissen oder eingeschränkter Mobilität den Zugang zur Arbeitswelt und gesellschaftlichen Teilhabe erleichtert. Ein KI-gestütztes Spracherkennungssystem kann gehörlose Menschen zum Beispiel im Arbeitsalltag unterstützen, indem es gesprochene Sprache in Echtzeit in Text umwandelt. So können sie Meetings leichter verfolgen und aktiv teilnehmen. Auch KI-gesteuerte Mobilitätsassistenten ermöglichen es Menschen mit eingeschränkter Mobilität, barrierefreie Routen für den öffentlichen Nahverkehr zu finden und dadurch selbstständiger am gesellschaftlichen Leben teilzunehmen.

KI-Systeme können auch in der Entwicklungszusammenarbeit und humanitären Hilfe unterstützen, indem sie Naturkatastrophen und Krankheitsausbrüche vorhersagen, Menschenrechtsverletzungen aufdecken und als Übersetzungstool Sprachbarrieren überwinden.

Voraussetzung für die Nutzung von KI im Bereich sozialer Nachhaltigkeit ist, dass der Einsatz von KI-Systemen ethisch verantwortungsvoll ist. Das heißt, dass der Einsatz keinen Schaden für Personen, Gesellschaft und Umwelt bringt, der Einsatz rechtskonform erfolgt und der Einsatz kein Sicherheitsrisiko birgt.

Unternehmerisch

KI kann die Effizienz von Prozessen steigern, den Ressourcenverbrauch optimieren und auch Emissionen reduzieren. Ein Fertigungsunternehmen können KI-gestützte Predictive-Maintenance-Systeme einsetzen, um Maschinenverschleiß frühzeitig zu erkennen. Sensoren sammeln kontinuierlich Daten, die von der KI analysiert werden, um Wartungsbedarf vorherzusagen. Industrieunternehmen profitieren durch höhere Produktivität, Flexibilität und geringere Ausschussraten in der Produktion. Ein E-Commerce-Unternehmen kann KI z. B. zur intelligenten Tourenplanung für seine Lieferfahrzeuge nutzen. Die KI berechnet in Echtzeit die effizientesten Routen unter Berücksichtigung von Verkehrsdaten, Wetter und Lieferprioritäten. Die Erfassung produktionsbezogener Daten durch KI-Systeme kann eine nachhaltige Kreislaufwirtschaft ermöglichen und KI kann die Rückwärtslogistik durch verbesserte Sortierung, Wiederaufbereitung und Recyclingprozesse optimieren.

KI wird auch schon eingesetzt, um z. B. CO2-Emissionen von Unternehmen zu berechnen und auf Basis dieser Daten passende Maßnahmen vorzuschlagen, um gesetzte Reduktionziele zu erreichen, z B. auf Basis der im Unternehmen etablierten Nachhaltigkeitsstrategie.

Tipps für nachhaltigen Umgang mit KI

• Nutzen vs. Auswirkungen: Bevor Sie ein KI-System in ihrem Unternehmen nutzen, stellen sie sich folgende Frage: Ist der nachhaltige Nutzen höher als die negativen Auswirkungen? Nur wenn sie diese Frage deutlich mit Ja beantworten können, sollten Sie die Nutzung von KI in Betracht ziehen. 
• Andere nachhaltigere Alternativen prüfen: Nur weil KI gerade im Trend liegt, heißt das nicht, dass es nicht andere, nachhaltigere Lösungen für Ihr Unternehmen gibt. Ziehen Sie diese ebenso in Betracht. 
• Voraussetzungen tiefgehend prüfen: KI stellt bestimmte Anforderungen, wie z. B. eine hohe Rechenleistung und genügend Daten für das Training der KI. Ihr Unternehmen muss die Ressourcen, vor allem in der IT-Infrastruktur, und Expertise haben, um KI umzusetzen. 
• Vorhandene KI auf Nachhaltigkeit prüfen: Prüfen Sie, welche nachhaltigen KI-Systeme für Ihr Unternehmen in Frage kommen, wenn Sie kein eigenes System etablieren können oder es nachhaltiger und ressourcenschonender ist, wenn ein bereits existierendes System genutzt wird. 
• Self-Assessment: Ihr Unternehmen kann mit einem Self-Assessment-Tool ermitteln, wie nachhaltig die KI-Systeme sind, die Sie nutzen. 

Fazit

Künstliche Intelligenz ist weder per se nachhaltig noch automatisch umweltschädlich – sie ist ein Werkzeug, das je nach Nutzung positive oder negative Auswirkungen haben kann. Der hohe Energieverbrauch von KI-Systemen, die benötigte Rechenleistung und die Herausforderungen im Bereich ethischer und sozialer Verantwortung zeigen: Nachhaltige KI erfordert bewusste Steuerung, klare Regularien und Innovationen.

Doch nachhaltiges Potenzial ist vorhanden: KI kann Umwelt- und Klimaschutz verbessern, soziale Inklusion fördern und Unternehmen dabei unterstützen, nachhaltiger zu wirtschaften. Entscheidend ist, dass Unternehmen, Politik und Forschung gemeinsam daran arbeiten, KI verantwortungsbewusst und ressourcenschonend einzusetzen.