Ob im Verkehr, in der Medizin oder in der Herstellung: Künstliche Intelligenz wird in den unterschiedlichsten Bereichen genutzt, um Prozesse zu optimieren und Probleme zu lösen. Auch in der Bewältigung der Klimakrise kann die Technologie einen wichtigen Beitrag leisten. Allerdings ist der Einsatz von KI nicht unumstritten, unter anderem wegen ihres ökologischen Fußabdrucks. Welche nachhaltigen Potenziale in der Verwendung von Künstlicher Intelligenz stecken und wie Unternehmen sie für sich nutzbar machen können, erfahren Sie in diesem Beitrag.
Was hat KI mit Nachhaltigkeit zu tun?
KI-Systeme imitieren menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität. Sie können Daten sammeln und messen, Informationen verarbeiten und speichern, und darauf basierend Problemlösungen entwickeln oder Vorhersagen treffen. Damit besitzen sie erhebliches Potenzial, um den Herausforderungen des Klimawandels effektiv zu begegnen. Zwar ist die Erforschung der vielseitigen Anwendungsmöglichkeiten noch in ihren Anfängen, viele Methoden werden aber bereits getestet und erfolgreich angewendet. Die Bundesregierung hat deshalb das Fünf-Punkte-Programm "Künstliche Intelligenz für Umwelt und Klima" ins Leben gerufen, welches die gezielte umweltpolitische Nutzung von Künstlicher Intelligenz unterstützt. In diesem Rahmen fördert sie verschiedene Pilotprojekte, die beispielhaft für eine umwelt- und naturgerechte Digitalisierung stehen sollen: Mithilfe von Machine Learning wird etwa auf Gewässern schwimmender Plastikmüll geortet und dessen Ursprung und Verbreitungsweg identifiziert. An anderer Stelle werden Windkraftanlagen so reguliert, dass ihre Rotoren nicht mit Fledermäusen oder Vögeln zusammenstoßen. Ein weiteres Projekt nutzt KI und Sensortechnik, um Unkraut von nützlichen Beikräutern zu unterscheiden und somit den Einsatz von Pflanzenschutzmitteln in der Landwirtschaft zu senken und Biodiversität zu fördern. Doch neben der Anwendung in der Umweltüberwachung, im Artenschutz, in der Abfallwirtschaft oder im Ausbau der Windenergie will das Programm auch die Erforschung, Entwicklung und Erprobung ressourcenschonender KI-Technologien in mittelständischen Unternehmen voranbringen und stärken.
Nachhaltige KI im Unternehmen nutzen
Für eine Studie des Fraunhofer Instituts wurden Unternehmen, die bereits Künstliche Intelligenz nutzen oder ihren Einsatz geplant haben, zu ihrer Motivation befragt. Das Ergebnis zeigt, dass für etwa ein Viertel der Befragten die Einsparung von Kosten im Vordergrund stand, gefolgt von Qualitätsverbesserung und Zeiteinsparung. Am wenigsten relevant war hingegen die Reduzierung von Energie, Materialien, Wasser und CO2-Emissionen. Dabei lassen sich durch die richtige Nutzung all diese Aspekte verknüpfen – ein Gewinn für Unternehmen, Mitmenschen und Umwelt. Im Folgenden haben wir die vielseitigen Einsatzmöglichkeiten und Vorteile nachhaltiger KI-Technologien im Unternehmen zusammengefasst.
Energiemanagement
Zum Energiemanagement gehört die systematische Planung, Überwachung und Optimierung des Energieverbrauchs, der zum Beispiel durch die Nutzung von Strom, Heizung und Lüftung oder die Wasseraufbereitung entsteht. Ziel ist es, die Energieeffizienz im Unternehmen zu steigern, indem alle identifizierten Einsparpotenziale ausgeschöpft werden. Dadurch können Ressourcen und Kosten gespart und CO2-Emissionen gesenkt werden. Inzwischen gibt es KI-gestützte Softwares, die das betriebliche Energiemanagement erleichtern. Sie messen und analysieren die relevanten Daten und geben Anweisungen für das Erreichen des Zielwerts oder Möglichkeiten zur Einsparung. Durch eine Automatisierung der Gebäudesteuerung, Beleuchtung und Klimatisierung können viele Empfehlungen direkt umgesetzt werden. Die Energiedaten lassen sich in übersichtlichen Reports oder Dashboards abrufen und vereinfachen somit auch die Berichterstattung und Zertifizierung.
Produktionsprozess
Auch Produktionsprozesse lassen sich durch Künstliche Intelligenz optimieren. Indem die Maschinen automatisch passende Parameter einstellen und bei Nichtgebrauch abgeschaltet werden, können Zeit, Strom, Material und Emissionen eingespart werden. Außerdem ermöglicht eine entsprechende Nachjustierung durch KI, dass Rezyklate verarbeitet werden können, die vorher aufgrund großer Schwankungen der Materialeigenschaften nicht geeignet gewesen wären.
Predictive Maintenance
Dieser Begriff meint die vorausschauende Wartung von Maschinen und Anlagen. Dabei wendet die KI Prinzipien des maschinellen Lernens an, um potenzielle Fehler und Ausfälle rechtzeitig zu erkennen und bestenfalls im Vorhinein zu verhindern. Dies geschieht anhand von historischen sowie in Echtzeit verfügbaren Mess- und Produktionsdaten, von denen Muster und Prognosen abgeleitet werden. Im Gegensatz zur klassischen Instandhaltung ist es dadurch möglich, Stillstandzeiten weitestgehend zu vermeiden, Verschleiß zu minimieren und dadurch Material, Energie und Kosten zu sparen.
Logistik
Die Kombination aus grüner und intelligenter Logistik kann dabei helfen, die Planung von Routen, Fahrzeugen und Liefermengen zu optimieren. Dies verringert nicht nur Lieferzeit und Kosten, sondern auch CO2-Emissionen.
Lieferkette
Entlang der Lieferkette kann KI vielfältig eingesetzt werden: Zum Beispiel für Vorhersagen über den Bedarf und Absatz von Produkten zu Planungszwecken oder zur Identifizierung von Beschaffungsrisiken. Außerdem lässt sich die Nachhaltigkeitsperformance verschiedener Lieferanten vergleichen. So kann Greenwashing aufgedeckt und mehr Transparenz geschaffen werden.
Berichterstattung
Mit der 2023 eingeführten Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) ist eine zunehmende Zahl von Unternehmen dazu verpflichtet, Informationen über die ökologischen und sozialen Auswirkungen ihrer Geschäftstätigkeit offenzulegen. Viele Unternehmen erstellen zudem freiwillige Berichte, um Verbesserungspotenziale zu identifizieren und sich auf zukünftige Herausforderungen vorzubereiten. Für die Anfertigung sind die Identifizierung, Beobachtung und Auswertung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen nötig. Diese Arbeit kann weitestgehend von KI-Technologien übernommen und so erheblich vereinfacht werden. Sie ermöglichen zudem eine genaue und umfassende Bewertung von Nachhaltigkeitsrisiken und Verbesserungsmaßnahmen. Unternehmen wird somit geholfen, ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen und den regulatorischen Anforderungen gerecht zu werden.
Für all diese Verfahren gilt: Künstliche Intelligenz ist nicht perfekt. Die jeweiligen Technologien sollten an die spezifischen Bedürfnisse im Betrieb angepasst und Lösungen bei Bedarf kritisch überprüft werden, um Fehler oder Ungenauigkeiten auszuschließen.
Nachhaltigkeit und KI: (K)ein Widerspruch?
So effizient und umweltfreundlich die verschiedenen Lösungen klingen mögen – KI-Systeme sind selbst alles andere als nachhaltig. Die nötige Hardware wie Prozessoren und Server bestehen aus Materialien, die oft unter schlechten Arbeitsbedingungen erzeugt und selten wiederverwertet oder recycelt werden. Außerdem geht mit der Verarbeitung und Speicherung von Daten ein hoher Energie- und Ressourcenverbrauch einher. Diese Faktoren gilt es beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz zu beachten und zu verbessern, wenn sie tatsächlich zu einer nachhaltigen Geschäftspraxis beitragen soll. Auch die Entscheidung, wofür die KI eingesetzt wird, liegt letztlich bei ihrem Nutzer oder ihrer Nutzerin: So können die gleichen Verfahren, die den Ausbau erneuerbarer Energien voranbringen oder Ressourcen sparen, auch umweltschädliche Praktiken effizienter und profitabler machen. Hinter jeder KI-Anwendung stehen Expert:innen, die diese trainieren, bevor die Technologie als unterstützendes Element zum Einsatz kommen kann. Künstliche Intelligenz denkt nicht automatisch nachhaltig, sie muss dazu gebracht werden. Nur dann können Erfolge erzielt werden, die nicht nur Kosten, sondern auch Ressourcen sparen.
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