Kommentar von Christoph Zorn, Detecon So gelingt eine nachhaltige Künstliche Intelligenz

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Deutschland hat sich ein klares Ziel gesetzt: bis 2045 klimaneutral zu sein. Die Digitalisierung spielt dabei eine zentrale Rolle, denn sie ermöglicht effizientere Prozesse und ressourcenschonendes Wirtschaften.

Einer Bitkom-Studie zufolge bieten digitale Technologien deutliche Einsparpotenziale beispielsweise für den Energiesektor sowie die Industrie- und Verkehrsbranche. Bis 2030 könnten sie den CO₂-Ausstoß um 40 bis 80 Millionen Tonnen senken – das ist etwa ein Viertel dessen, was Deutschland bis 2030 zum Erreichen der Klimaziele insgesamt einsparen muss.

Mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) können Unternehmen diesen Wandel entscheidend vorantreiben – und nicht nur bestehende Systeme optimieren, sondern auch neue, datengetriebene Lösungen für eine nachhaltigere Wirtschaft entwickeln. Der Schlüssel liegt darin, technologische Fortschritte mit intelligenten Lösungen zu verbinden, um den Energieverbrauch zu optimieren und Ressourcen nachhaltiger zu nutzen.

Strategische Abwägung zwischen Nutzen und Ressourcenverbrauch

Grundsätzlich geht es im Prozess der KI-Einführung um die sorgfältige Abwägung von Nutzen und Aufwand. In der Praxis zeigt sich, dass KI-Projekte häufig ohne eine gründliche Bedarfsanalyse im Vorfeld starten und deshalb im experimentellen Stadium steckenbleiben. Das führt zu unnötigem Ressourcenverbrauch ohne echten Mehrwert. Unternehmen sollten daher zunächst kritisch prüfen, wo Künstliche Intelligenz in ihrer Organisation wirklich einen substanziellen Nutzen bringt. Nur wenn der Business Case klar definiert ist und die erwarteten Vorteile die ökologischen Kosten rechtfertigen, ist ein KI-Einsatz sinnvoll.

Dabei gilt es, sowohl direkte als auch indirekte Effekte zu berücksichtigen. Eine sogenannte Scope-4-Analyse hilft, die tatsächlichen CO₂-Einsparungen durch KI-Anwendungen zu bewerten und mögliche Rebound-Effekte zu identifizieren – wenn eine Mehrnutzung die eigentlichen Einsparungen konterkariert.

Zudem müssen Unternehmen den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in ihrer übergreifenden Nachhaltigkeitsstrategie berücksichtigen. Das bedeutet, den gesamten Lebenszyklus der KI-Systeme zu betrachten, also Entwicklung, Training und Betrieb bis zur Wartung. Im gleichen Zug sollten sie auch ein organisationsweites Bewusstsein für nachhaltiges Handeln schaffen und ihre Mitarbeiter entsprechend sensibilisieren. Kooperationen mit anderen Unternehmen erleichtern darüber hinaus die Entwicklung von Best Practices und ermöglicht das Bündeln von Ressourcen.

Als wichtigste Grundvoraussetzung für eine effiziente und nachhaltige KI-Nutzung braucht es allerdings im ersten Schritt eine solide Datenbasis. Viele Unternehmen sammeln zwar große Datenmengen, aber es hapert oft an der Qualität oder Verfügbarkeit spezifischer Datenpunkte. Ein durchdachtes Data-Governance-Konzept hilft, relevante Daten präzise zu erfassen und zielgerichtet zu nutzen. Das reduziert unnötige Rechenoperationen und damit den Energieverbrauch. Auch die Wahl der richtigen Analyse-Tools und KI-Modelle spielt eine wichtige Rolle für die Effizienz.

Neue Technik braucht das Land

Die Technologieanbieter arbeiten mit Hochdruck an energieeffizienteren KI-Systemen. Doch die Energieversorgung der bereits existierenden und noch kommenden KI-Rechenzentren erfordert neue Ansätze bei der Stromversorgung. Neben erneuerbaren Energien wollen die Hyperscaler auch auf Technologien wie Small Modular Reactors setzen – also kleine Atomkraftwerke. Deren Nachhaltigkeit ist allerdings hochumstritten. Vielversprechender erscheinen Konzepte wie Time und Location Shifting, bei denen KI-Workloads zeitlich und räumlich so verschoben werden, dass sie optimal mit dem vorhandenen Angebot erneuerbarer Energien harmonieren.

Ein wichtiger Aspekt ist die Cloud-Nutzung: Immer mehr Unternehmen verlagern ihre KI-Workloads in die Cloud, um Ressourcen flexibel skalieren zu können. Allerdings mangelt es vielen Cloud-Anbietern an einer transparente CO₂-Bilanzierung über die Ressourcenverbräuche und Hardwareeinsätze ihrer Kundschaft, sodass eine genaue Berechnung der tatsächlichen Umweltbelastung nur unter Treffen von Annahmen möglich ist. An diesem Punkt sind noch Nachbesserungen nötig – und einige Akteure arbeiten bereits daran, entsprechende Open-Source-Lösungen zu entwickeln.

Der Weg zu einer „grünen“ KI erfordert derweil das Zusammenspiel aller Beteiligten – von den Unternehmen über die Technologieanbieter bis zur Politik. Derzeit fehlt es noch an einer übergreifenden Dach-Strategie, um eine nachhaltige KI-Nutzung zu ermöglichen. Nötig ist es dafür, klare Kriterien für den sinnvollen KI-Einsatz zu definieren, energieeffiziente Hard- und Software zu verwenden und weiterzuentwickeln, die auch in sich nachhaltig ist, transparente Verbrauchsdaten zu veröffentlichen und organisationsweit geprüfte Nachhaltigkeitsstandards einzuführen. Nur mit diesem ganzheitlichen Ansatz kann Künstliche Intelligenz ihr Potenzial entfalten und gleichzeitig ökologisch verträglich sein. Die Technologie wird dann zum Enabler für Nachhaltigkeit statt zum Umweltrisiko.

Handlungsempfehlungen für nachhaltigere KI

Ein weiterer positiver Faktor: Mit nachhaltigen Technologien und Geschäftsmodellen verschaffen sich Unternehmen einen klaren Wettbewerbsvorteil. Wer also gezielt seine Prozesse entsprechend ausrichtet, kann dadurch einerseits die eigenen sowie politisch gesteckten Nachhaltigkeitsziele erreichen und andererseits die eigene Marktposition stärken. Darüber hinaus ist es wichtig, in den Nutzungskonzepten die tatsächliche Wirkung der geplanten Maßnahmen zu berücksichtigen. Nachhaltigkeit und KI-Nutzung müssen sich nicht widersprechen, sondern gemeinsam als Schlüssel für eine zukunftsfähige Wirtschaft fungieren.

Unternehmen sollten daher schnellstmöglich die Weichen für eine nachhaltige KI-Nutzung stellen. Konkret gehören dazu folgende Schritte:

• 1. Eine integrierte KI-Strategie mit klarem Fokus auf Nachhaltigkeit entwickeln

• 2. Umfassende Expertise im Bereich „Green IT“ und nachhaltige KI aufbauen

• 3. Monitoring-Systeme für den Energie- und Wasserverbrauch aufsetzen

• 4. Aktiv Nachhaltigkeitsstandards als Maßstab für das eigene IT-Nachhaltigkeitsmanagement nutzen

• 5. Kontinuierliche Arbeit an Nachhaltigkeitskonzepten durch und in der IT

Mit diesem systematischen Vorgehen können Unternehmen die Chancen der KI nutzen und gleichzeitig ihrer ökologischen Verantwortung gerecht werden. Der zusätzliche Aufwand für Planung und Monitoring zahlt sich langfristig durch geringere Betriebskosten, eine bessere Nachhaltigkeitsbilanz und eine gestärkte Marktposition aus.

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