Kann KI auch zur Nachhaltigkeit beitragen?

In unserer Zeit sind Unternehmen oft unter Druck. Sie müssen umweltfreundliche Produkte anbieten und Emissionen senken. Gleichzeitig steigen die Kosten für Energie und Material.

Die Frage ist: Kann Künstliche Intelligenz (KI) helfen, nachhaltiger zu werden?

Schlüsselerkenntnisse

• KI hilft Unternehmen dabei, Ressourcen effizienter zu nutzen und Produktions- sowie Logistikprozesse zu optimieren.
• Der Einsatz von KI kann Betriebe dabei unterstützen, ihre Umwelt- und Sozialleistung genauer darzustellen.
• KI-Tools ermöglichen eine transparentere und ethischere Beschaffung durch Lieferantenbewertungen und Risikoerkennung.
• Der Energieverbrauch von KI-Systemen muss sorgfältig berücksichtigt werden, um tatsächliche Einsparungen zu erzielen.
• Der Einsatz von KI erfordert hohe Investitionen und langfristige Verpflichtungen, kann aber großes Potenzial für eine nachhaltigere Unternehmensführung bieten.

Einleitung: Die Bedeutung von Nachhaltigkeit für Unternehmen

Unternehmen müssen heute viel über Nachhaltigkeit lernen. Kunden wollen ökologisch sinnvolle Produkte. Politische Vorgaben und steigende Energiepreise machen es noch schwieriger.

Kundenwünsche, politische Rahmenbedingungen und wirtschaftlicher Druck

Digitale Technologien helfen, Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Sie verbessern Effizienz und sparen Kosten. So wird auch weniger Energie und Ressourcen verbraucht.

Digitalisierung ermöglicht neue Wege, um den Klimaschutz zu fördern. Sie unterstützt auch die Kreislaufwirtschaft und die Anpassung an den Klimawandel.

Die Rolle der Künstlichen Intelligenz (KI) bei der Steigerung der Nachhaltigkeit

Laut Wirtschaftsingenieur David Koch vom Fraunhofer-Institut hilft Künstliche Intelligenz (KI) bei der Nachhaltigkeit. Früher nutzte man KI, um wirtschaftlich zu produzieren. Jetzt zeigt eine Fraunhofer-Studie, wie KI die Umwelt verbessern kann.

“Die Studie zeigt, wie KI dabei helfen kann, Ressourcen effizienter zu nutzen, Emissionen zu reduzieren und Kreislaufwirtschaft zu fördern.”

Unternehmen, die KI für Nachhaltigkeit nutzen, profitieren enorm. Digitale Innovationen sind wichtig, um Nachhaltigkeitsziele zu erreichen.

Theoretische Möglichkeiten und praktischer Nutzen von KI

Laut der Fraunhofer-Studie gibt es viele Anwendungen von KI. Sie hilft bei der Entwicklung umweltfreundlicher Produkte und spart Material und Energie. KI kann auch die Logistik verbessern, indem sie Lieferrouten optimiert und Fahrzeuge voll auslastet.

Recyclingfreundliche Produktentwicklung, Energie- und Materialeinsparung

KI hilft, Lieferrouten zu optimieren und Fahrzeuge voll auszulasten. Das senkt den Kraftstoffverbrauch und die Emissionen. KI unterstützt auch neue Recycling-Konzepte, um Produkte besser zu recyceln.

Optimierte Logistik und neue Recycling-Konzepte

Unternehmen nutzen Zukunftstechnologien wie Process Mining und Machine Learning. Sie verbessern ihre Effizienz und werden produktiver. Firmen setzen ihre Daten effizient ein, um ihren ökologischen Fußabdruck zu verringern.

• Process Mining zeigt, wie Unternehmensprozesse funktionieren.
• Execution Management Systeme überwachen die Auslastung der Versandkapazitäten in Echtzeit.
• Durch Analyse von Geschäftsprozessen und besseren Datenutz können Unternehmen ihre Umweltziele erreichen.

Leitfaden für die Einführung von KI zur Nachhaltigkeit

Ein Leitfaden der Fraunhofer-Studie hilft, KI für Nachhaltigkeit zu nutzen. Er bietet sieben Schritte. So können Firmen KI-Technologie für ihre Umweltziele einsetzen.

Sieben Schritte zur Umsetzung in die Praxis

1. Entwicklung einer Nachhaltigkeitsstrategie
2. Ableitung konkreter Nachhaltigkeitsziele
3. Identifikation von Nachhaltigkeitsherausforderungen und Formulierung technologischer Problemstellungen
4. Entscheidung für oder gegen den Einsatz von KI
5. Prüfung der Voraussetzungen wie IT-Infrastruktur und Datenverfügbarkeit
6. Projektplanung und Technologieauswahl
7. Umsetzung

Der Energiebedarf ist wichtig. “Es gibt Fälle, wo das Trainieren der Datenmodelle mehr Energie braucht als die KI spart”, sagt sie. Firmen müssen den Vorteil von KI gegen Umweltbelastung abwägen.

“Es gibt durchaus Fälle, in denen das Trainieren der Datenmodelle mehr Energie verschlingt als am Ende durch die KI eingespart wird”

Best-Practice-Beispiele für den Einsatz von KI

Die Fraunhofer-Studie zeigt, wie KI Unternehmen nachhaltiger machen kann. Der Konsumgüterkonzern Henkel hat seine Energie- und Emissionswerte seit 2013 um 50 Prozent gesenkt. Das erreichte er durch den Einsatz von KI und einem “digitalen Backbones”.

Die Große-Belt-Brücke in Dänemark ist ein weiteres Beispiel. Dort überwacht KI die Brücke und verlängert ihre Lebensdauer um 100 Jahre. So sollen 750.000 Tonnen CO2 eingespart werden.

Diese Beispiele beweisen, dass KI nicht nur spart, sondern auch ökologisch nachhaltig ist. Der Schlüssel liegt in der klaren Zielsetzung und der Entscheidung für KI.

Unternehmen, die KI nutzen, können viel erreichen. Sie können Energie und Emissionen senken, Produktionsabläufe verbessern und neue, umweltfreundliche Geschäftsmodelle entwickeln.

KI und Nachhaltigkeit

KI-Systeme können Nachhaltigkeitsziele erreichen. Sie optimieren Produktionsprozesse und senken Energie- und Ressourcenverbrauch. Doch der Betrieb von KI-Systemen verbraucht auch viel Energie und Ressourcen.

Laut Experten ist es wichtig, den Nutzen von KI-Anwendungen gegen die Umweltauswirkungen abzuwägen.

Potenziale und Herausforderungen der KI für die Umwelt

KI-gesteuerte Technologien beschleunigen Forschung und Entwicklung. Sie ermöglichen fundiertere Entscheidungen durch Datengetriebene Einblicke. Doch Modelle, die viel Daten und Rechenleistung benötigen, sind “ressourcenhungrig”.

Energieverbrauch, Treibhausemissionen und indirekter Ressourcenverbrauch sind wichtig für ökologische Nachhaltigkeit.

• KI kann in verschiedenen Abteilungen zur effizienteren Ressourcennutzung, Qualitätskontrolle, Mitarbeitermanagement und Finanzanalysen eingesetzt werden.
• Über 200 KI-Anwendungen leisten einen konkreten Beitrag zu einer nachhaltigen Entwicklung.
• Unternehmen, die KI nachhaltig einsetzen, positionieren sich als verantwortungsbewusste Akteure und Innovatoren.

KI schafft eine Brücke zwischen Wirtschaftlichkeit und sozialer sowie ökologischer Verantwortung. Doch Unternehmen müssen den hohen Energie- und Ressourcenverbrauch von KI-Systemen beachten. So verhindern sie, dass die positiven Umwelteffekte nicht wirken.

Energie- und Ressourcenverbrauch von KI-Systemen

KI-Systeme brauchen viel Energie, vor allem in der Rechenphase. In dieser Phase werden die KI-Modelle auf Daten angewendet. Das Google-Rechenzentrum hat für einen Trainingslauf des KI-Sprachmodells PaLM 271,43 Tonnen CO2 freigesetzt.

Dies ist so viel wie ein Flugzeug voller Menschen auf einem langen Flug. Solche Prozesse passieren tausendmal, was den Energieverbrauch von KI enorm macht.

Der hohe Energieverbrauch von Rechenzentren und Inferenzphasen

Die Energieeffizienz von Rechenzentren kann gemessen werden. Es gibt einen Parameter namens “Power Usage Effectiveness”. Dieser zeigt, wie viel Energie für Datenverarbeitung genutzt wird.

Studien zeigen, dass der Energieverbrauch von großen Sprachmodellen steigt. Dies gilt auch für die Hardwareproduktion und Betriebsenergie. Es gibt Hinweise darauf, dass während der Anwendung viel Energie verbraucht wird.

Die KI-Verordnung der Europäischen Union spricht von Umweltaspekten. Doch Experten sagen, das reicht nicht aus, um den Energieverbrauch zu regulieren. Es ist wichtig, Mess- und Reportingstandards für die KI-Nutzung zu entwickeln.

Es gibt wenig Transparenz bei Energie- und Ressourcenverbräuchen. Große IT-Unternehmen wie Google, Facebook und Amazon geben keine Daten frei. Es wird gefordert, dass rechtliche Verpflichtungen eingeführt werden.

Die starke Marktkonzentration in der KI-Industrie kann zu Ungleichheiten führen. Wirtschaftliche und soziale Auswirkungen sollten bei der KI-Entwicklung beachtet werden.

Umweltauswirkungen der KI-Produktion

Die Herstellung von KI-Hardware schadet der Umwelt stark. Der Abbau von Mineralien für Prozessoren und Batterien schädigt die Umwelt und die Arbeitsbedingungen. Viele Server enden als Elektroschrott in ärmeren Ländern, wo sie die Umwelt belasten.

Die Kühlung der Server verbraucht viel Wasser. Das ist ein Problem, wenn Wasser knapp ist. Unternehmen müssen nachhaltig mit KI umgehen.

Mineralienabbau, Elektroschrott und Wasserverbrauch

• Der Abbau von Rohstoffen wie Kupfer, Lithium und seltenen Erden für KI-Komponenten führt zu Umweltschäden und unethischen Arbeitsbedingungen in den Abbauregionen.
• Viele KI-Systeme landen am Ende ihrer Nutzungsdauer als schwermetallhaltiger Elektroschrott in ärmeren Ländern, wo die Entsorgung zu massiven Umweltproblemen führt.
• Die Kühlung leistungsfähiger KI-Systeme in Rechenzentren verbraucht enorme Mengen an Frischwasser, was bei knappen Ressourcen zunehmend problematisch wird.

Um die KI-Technologie nachhaltiger zu machen, müssen Unternehmen neue Recyclingmethoden finden. Sie sollten auch erneuerbare Energien in ihren Betrieb integrieren. So können sie die Umweltbelastungen der KI-Produktion verringern.

Die KI-Verordnung der EU und erste Umweltauflagen

Im Jahr 2024 hat die Europäische Union eine Verordnung für Künstliche Intelligenz (KI-VO) verabschiedet. Diese KI-Verordnung soll sicherstellen, dass KI-Systeme sicher, transparent und umweltverträglich entwickelt und eingesetzt werden.

Standardisierte Berichte und Dokumentationsverfahren

Ein wichtiger Bestandteil der KI-VO sind Umweltauflagen für Hersteller und Anwender von KI-Systemen. Die Verordnung fordert standardisierte Berichte und Dokumentationen. So soll der Energie- und Ressourcenverbrauch reduziert werden.

Offenlegung des Energieverbrauchs von KI-Modellen

Laut der KI-VO müssen Anbieter von KI-Modellen, die viel Energie verbrauchen, dies genau dokumentieren. Die EU-Kommission entwickelt eine Methode zur Bewertung des Energieverbrauchs. Ziel ist es, die Umweltauswirkungen von KI-Systemen transparenter zu machen und den Energie- und Ressourcenverbrauch zu reduzieren.

“Die KI-VO sieht nun die Erstellung standardisierter Berichts- und Dokumentationsverfahren zur effizienten Ressourcennutzung von KI-Systemen vor.”

Erfolgsfaktoren für den nachhaltigen Einsatz von KI

Der Konsumgüterkonzern Henkel hat KI erfolgreich für Nachhaltigkeit eingesetzt. Sie baut ein “digitales Backbones” auf, um Energieverbrauch zu steuern. KI-Algorithmen optimieren ständig.

Seit 2013 hat Henkel seine Energie- und Emissionswerte um 50 Prozent gesenkt.

Henkel als Best-Practice-Beispiel

Laut Henkel-Experten waren entscheidend für den Erfolg:

• Ein konkreter Anwendungsfall
• Ein solider Business-Case
• Die Einbindung der Mitarbeiter
• Eigene Kompetenz im Bereich Data Science

Dieses Vorgehen senkte die Energie- und Emissionswerte deutlich. Henkel zeigt, wie KI Nachhaltigkeit in Unternehmen fördern kann.

“Der nachhaltige Einsatz von KI wird als Möglichkeit angesehen, eine nachhaltige Veränderung verantwortungsbewusst, effizient und schnell umzusetzen.”

Unternehmen, die KI nutzen, werden schlanker und grüner. Ihre Umweltauswirkungen verbessern sich deutlich. Henkel zeigt, wie wichtig systematische Planung und Umsetzung sind.

Praxis-Leitfaden für die Einführung nachhaltiger KI

Die Fraunhofer-Studie bietet Unternehmen einen nützlichen Leitfaden. Er zeigt, wie man Künstliche Intelligenz (KI) für mehr Nachhaltigkeit einsetzen kann. Dieser Leitfaden hilft, die “Twin Transition” zu meistern. Dabei geht es um die Transformation zu mehr Nachhaltigkeit und Digitalisierung.

1. Entwicklung einer Nachhaltigkeitsstrategie: Erarbeiten Sie eine klare Vision und Ziele für mehr Nachhaltigkeit in Ihrem Unternehmen.
2. Ableitung konkreter Nachhaltigkeitsziele: Definieren Sie messbare Ziele, um die Fortschritte bei der Erreichung Ihrer Nachhaltigkeitsziele zu verfolgen.
3. Identifikation von Nachhaltigkeitsherausforderungen und Formulierung technologischer Problemstellungen: Analysieren Sie, wo Nachhaltigkeitspotenziale in Ihren Prozessen und Produkten liegen und wie KI dabei helfen kann.
4. Entscheidung für oder gegen den Einsatz von KI: Prüfen Sie sorgfältig, ob der Einsatz von KI wirklich zielführend ist, um Ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen.
5. Prüfung der Voraussetzungen wie IT-Infrastruktur und Datenverfügbarkeit: Stellen Sie sicher, dass Ihre technischen Voraussetzungen für den KI-Einsatz stimmen.
6. Projektplanung und Technologieauswahl: Strukturieren Sie Ihr KI-Projekt zur Verbesserung der Nachhaltigkeit und wählen Sie die passende Technologie aus.
7. Umsetzung: Setzen Sie Ihr KI-Projekt Schritt für Schritt um und evaluieren Sie kontinuierlich den Fortschritt.

Es ist wichtig, den Energiebedarf von KI-Systemen zu beachten. Der Aufwand für das Trainieren von Datenmodellen kann den Energieeinspareffekt übersteigen. Dennoch kann KI ein wertvolles Instrument zur Erreichung von Nachhaltigkeitszielen sein. Man muss die Potenziale und Herausforderungen sorgfältig abwägen.

“Die Twin Transition oder Doppelte Transformation ist eine bedeutende Herausforderung, bei der die Trends Nachhaltigkeit und Digitalisierung gemeinsam betrachtet werden müssen.”

– Jan Quaing, Experte für Nachhaltigkeit, Digitalisierung und Circular Economy

Fazit

KI hat großes Potenzial, um Unternehmen nachhaltiger zu machen. Es hilft in der Produktentwicklung und bei der Optimierung von Prozessen. KI kann Energie und Material sparen und die Logistik verbessern.

Es gibt jedoch auch Schattenseiten. Der hohe Energieverbrauch und die Umweltbelastung müssen beachtet werden. Nur wenn KI mehr nützt als schadet, ist es gut für die Umwelt.

Um KI nachhaltig zu nutzen, müssen wir den ganzen Lebenszyklus betrachten. Es ist wichtig, Energie und Ressourcen zu sparen. Auf der KIExpertsClub.com-Plattform gibt es Tipps, wie man KI nachhaltig einsetzt.

Quellenverweise

• Mit Künstlicher Intelligenz zu mehr Nachhaltigkeit
• Nachhaltige KI: Ein Widerspruch in sich? – AlgorithmWatch
• KI und Nachhaltigkeit: Chancen für ESG | ESGvolution
• Nachhaltigkeit in der Wirtschaft
• Strategischer Einsatz von KI – PLS
• KI und Nachhaltigkeit – grüner Mehrwert dank Process Mining | Sustainability | Haufe
• KI und Nachhaltigkeit: zwei große Ideen finden zusammen — te.ma
• Künstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit
• KI-Leitfaden für mehr Nachhaltigkeit
• KI und Nachhaltigkeit: Wie ESG-Kriterien die Zukunft gestalten
• Künstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit: Wie KI eine nachhaltige Zukunft ermöglichen kann
• Künstliche Intelligenz (KI) und Nachhaltigkeit für Unternehmen – bwcon
• Nachhaltigkeit durch Künstliche Intelligenz: Was ist möglich?
• KI im Nachhaltigkeitsmanagement von KMUs | Best Practices
• Grüner Fortschritt: KI als Wegbereiter für Nachhaltigkeit im Unternehmen – Mittelstand Digital Zentrum WertNetzWerke
• Nachhaltigkeit – PLS
• KI verbraucht immer mehr Ressourcen: jetzt Nachhaltigkeit messen
• Energiebedarf Künstlicher Intelligenz wächst rasant
• KI für mehr Nachhaltigkeit: Chancen für Unternehmen und Umwelt Sustainability Summit
• KI und Nachhaltigkeit in der Fertigungsindustrie – www.svp.de
• Die neue KI-Verordnung der EU – ein Überblick
• Die KI-Verordnung der EU und ihre Auswirkungen auf Healthcare-Innovationen
• KI fördert die digitale und nachhaltige Transformation
• Nachhaltigkeit und KI für den Geschäftserfolg vereinen
• KI und Nachhaltigkeit: So gestalten Unternehmen die Zukunft!
• Künstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit, ein Traumpaar?!
• Mit Künstlicher Intelligenz zu mehr Nachhaltigkeit
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