Gastbeitrag von Dr. Sebastian Rosengrün
Nachhaltig digital: Wie KI Unternehmen und Umwelt verbindet
Künstliche Intelligenz revolutioniert Unternehmen – von automatisierten Lieferketten bis hin zu datengetriebenen Entscheidungsprozessen. Gleichzeitig stehen Unternehmen weltweit unter wachsendem Druck, ihre Nachhaltigkeitsstrategien zu verbessern. Doch KI ist hinsichtlich Nachhaltigkeit ein zweischneidiges Schwert: Sie spart Ressourcen, verbraucht aber selbst viel Energie und birgt soziale Risiken. Die zentrale Frage lautet daher nicht, ob KI für Nachhaltigkeit relevant ist, sondern wie Unternehmen sie verantwortungsvoll einsetzen können.
Die Leitlinien der ESG-Kriterien (Environmental, Social, Governance), wie sie unter anderem von den Vereinten Nationen definiert wurden, bieten einen wertvollen Rahmen für Antworten. Diese Kriterien bilden nicht nur die Grundlage für regulatorische Anforderungen, sondern auch für strategische Entscheidungen im Bereich Nachhaltigkeit. Ein nachhaltiger KI-Einsatz bedeutet, in allen drei Dimensionen Chancen zu nutzen und Risiken zu minimieren.
1. Environmental – Wie KI die Umwelt beeinflusst
KI gilt vielen inzwischen als Schlüsseltechnologie im Kampf gegen den Klimawandel. Insbesondere in der Wetter- und Klimabeobachtung sowie bei der Erstellung präziser Wettervorhersagen und Unwetterwarnungen konnten in den letzten Jahren deutliche Fortschritte erzielt werden. In Unternehmen wird KI inzwischen häufig eingesetzt, um Produktionsprozesse zu optimieren und den Energieverbrauch zu senken – Effizienzsteigerungen, die nicht nur Kostenvorteile, sondern auch eine Verringerung des ökologischen Fußabdrucks bewirken. Smart Grids zeigen etwa, wie intelligent gesteuerte Energiesysteme den Energiefluss in Echtzeit analysieren und optimal an das Angebot erneuerbarer Energien anpassen. Dies reduziert den Bedarf an fossilen Brennstoffen und senkt CO₂-Emissionen.
Jedoch erfordert KI selbst enorme Mengen an Energie: Das Training großer Modelle – etwa im Bereich Sprach- und Bilderkennung – kann mehrere hundert Tonnen CO₂ verursachen. Hinzu kommt der Stromverbrauch für den Betrieb von KI-Systemen, etwa in Cloud-, Server- und Netzwerkinfrastrukturen. Weitere Herausforderungen, wie hoher Wasserverbrauch, der Einsatz seltener Erden, wachsende Elektroschrottmengen durch Hardware-Aktualisierungen sowie toxische Emissionen beim Rohstoffabbau und der -verarbeitung, rücken zunehmend in den Fokus.
Um die negativen Umweltauswirkungen zu minimieren, sollten Unternehmen deshalb:
- Energieeffiziente Modelle wählen: Entwicklung und Einsatz von KI-Systemen, die auf spezialisierter Hardware laufen und für einen geringeren Energieverbrauch optimiert sind.
- Grüne Rechenzentren nutzen: Investitionen in Rechenzentren und Cloud-Infrastrukturen, die erneuerbare Energien verwenden, sowie der Einsatz von Edge Computing zur lokalen Datenverarbeitung.
- Interne Abläufe nachhaltig optimieren: Durch den gezielten Einsatz von KI in Bereichen wie Produktionsplanung, Energie- und Materialmanagement können Unternehmen Betriebsprozesse analysieren und optimieren, um Ressourcenverbrauch und Betriebskosten zu senken.
Diese Ansätze helfen Unternehmen, ihre ökologischen Fußabdrücke zu verkleinern und einen positiven Beitrag zum globalen Klimaschutz zu leisten.
2. Social – Die gesellschaftlichen Auswirkungen von KI
KI bietet vielfältige Chancen, gesellschaftliche Herausforderungen anzugehen. Barrierefreie Technologien erleichtern den Zugang zu Informationen und Dienstleistungen, und individuelle Lernsysteme, die sich an den Lernstand jedes Einzelnen anpassen, fördern die Bildung – ein Ansatz, der auch in Schulen und Unternehmen den Abbau von Bildungsbarrieren unterstützt.
Gleichzeitig besteht das Risiko, dass KI bestehende Ungleichheiten verstärkt. Zahlreiche Studien zeigen systematische Verzerrungen in KI-Modellen, die zu Entscheidungen über Menschen herangezogen werden: Ein Beispiel ist der Einsatz von Bewerbungssoftware, bei der Algorithmen Frauen oder Minderheiten systematisch benachteiligen. Daher ist es grundsätzlich zu hinterfragen, ob KI-Systeme in sensiblen Entscheidungsprozessen (wie der Personalauswahl) überhaupt sinnvoll eingebunden werden können — zumal solche Systeme als Hochrisiko-Anwendungen nach dem European AI Act strengen Vorgaben unterliegen.
Ein sozial verantwortungsvoller Umgang mit KI erfordert in jedem Fall:
- Regelmäßige Analysen: Unabhängige Audits und der Einsatz von Fairness-Algorithmen, um Diskriminierungen frühzeitig zu erkennen.
- Vielfältige Datensätze: Eine breit gestreute und diversifizierte Datenbasis, die hilft, Verzerrungen zu vermeiden.
- Transparenz: Der Einsatz erklärbarer KI-Modelle, um Entscheidungsprozesse nachvollziehbar zu machen und Vertrauensbarrieren abzubauen.
Für Unternehmen, die KI nachhaltig einsetzen wollen, bedeutet dies auch: Investitionen in die KI-Kompetenzen der Mitarbeitenden sind essenziell – und seit Februar 2025 durch den AI Act verpflichtend. Weiterbildungsmaßnahmen sollen nicht nur die technischen Herausforderungen adressieren, sondern insbesondere das Bewusstsein für ethische Fragestellungen schärfen und potenzielle Probleme frühzeitig erkennbar machen. Gleichzeitig bedarf es politischer Maßnahmen, um sicherzustellen, dass alle gesellschaftlichen Gruppen langfristig vom KI-bedingten Wandel der Arbeitswandel profitieren.
3. Governance – Transparente und verantwortungsvolle KI-Nutzung
Gute Unternehmensführung ist eine zentrale Säule nachhaltiger Entwicklung – und KI stellt hier besondere Herausforderungen dar. Auch mit Blick auf Nachhaltigkeitsberichte und ESG-Scorings ist es unerlässlich, dass KI-Anwendungen transparent und ethisch vertretbar eingesetzt werden. Dies schließt den Umgang mit sensiblen Daten sowie die Nachvollziehbarkeit von KI-gestützten Entscheidungen ein – Aspekte, die sowohl im European AI Act als auch in der Datenschutzgrundverordnung verankert sind.
Eine der größten Herausforderungen bleibt jedoch die Blackbox-Problematik: Viele komplexe Modelle liefern Ergebnisse, deren Entscheidungsfindung für Menschen schwer nachvollziehbar sind. Diese Undurchsichtigkeit birgt vor allem in Bereichen wie Finanzdienstleistungen oder Gesundheitssektor ein erhebliches Haftungsrisiko und kann das Vertrauen von Kunden, Investoren und Mitarbeitenden massiv untergraben.
Um diesen Risiken zu begegnen, sollten Unternehmen:
- Erklärbare KI-Modelle einsetzen: Offenlegung der Entscheidungsprozesse, um Fehlerquellen frühzeitig zu identifizieren.
- Interne und externe Audits durchführen: Regelmäßige Überprüfungen und Zertifizierungen, um die Qualität und Regelkonformität der KI-Anwendungen sicherzustellen.
- Sorgfältige Compliance sicherstellen: Die konsequente Einhaltung gesetzlicher und ethischer Richtlinien, um einen fairen und verantwortungsvollen Einsatz von KI sicherzustellen.
Bildungsprogramme zur KI-Kompetenz im Unternehmen sind ohnehin unerlässlich. Insbesondere größere Unternehmen sollten diesbezüglich auch Partnerschaften mit Universitäten und die Zusammenarbeit in unabhängigen Forschungsverbünden in Betracht ziehen. So kann ein transparenter Austausch über Best Practices und ethische Herausforderungen gefördert werden – und gleichzeitig gemeinsam an der Etablierung verbindlicher Standards im Bereich KI gearbeitet werden.
4. Zukunftsperspektiven und strategische Empfehlungen
Die Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz und Nachhaltigkeit bieten Unternehmen enormes Potenzial – vorausgesetzt, sie verfolgen einen ganzheitlichen Ansatz. KI sollte nicht nur als reines Kostensenkungsinstrument verstanden werden, sondern als strategisches Werkzeug zur Schaffung von Mehrwert und langfristigem Wachstum.
Die ökonomischen Vorteile eines verantwortungsvollen KI-Einsatzes liegen auf der Hand: Unternehmen, die auf nachhaltige Technologien setzen, erzielen oft höhere Effizienz, verbesserte Betriebsabläufe und deutliche Kosteneinsparungen. Der im Sommer 2024 in Kraft getretene European AI Act setzt einerseits strenge Rahmenbedingungen für Hochrisiko-Anwendungen, verfolgt aber gleichzeitig das Ziel, Innovationen in Europa zu fördern. Die gesetzlichen Vorgaben bieten Unternehmen Planungssicherheit und schaffen gleiche Wettbewerbsbedingungen auf dem europäischen Markt – auch gegenüber den datenintensiven KI-Modellen aus den USA und China, mit denen europäische Anbieter ohnehin schwer konkurrieren können.
Künstliche Intelligenz kann also ein mächtiges Werkzeug für mehr Nachhaltigkeit gemäß der ESG-Kriterien sein – vorausgesetzt, sie wird bewusst und verantwortungsvoll eingesetzt. Eine erfolgreiche KI-Strategie erfordert stets ein ganzheitliches Vorgehen, das Ethik, Recht, Business und Technik miteinander vereint. Unternehmen, die diesen Spagat meistern, senden ein klares Signal: Sie agieren nicht nur sozial und ökologisch verantwortungsvoll, sondern sichern auch langfristig ihre Innovationskraft und Wettbewerbsfähigkeit.
Dr. Sebastian Rosengrün ist etablierter Forscher zu Künstlicher Intelligenz und berät Unternehmen beim verantwortungsvollen Einsatz von KI. Mit seinen wegweisenden Veröffentlichungen zur KI-Ethik und digitalen Transformation prägt er seit Jahren wichtige Debatten. Als gefragter Keynote Speaker inspiriert er zu einem reflektierten, verantwortungsvollen Einsatz von KI in Wirtschaft und Gesellschaft. Mit dem AI Impact Lab unterstützt er Unternehmen dabei, AI Compliance mit digitaler Innovation zu verbinden. www.rosengruen.eu | www.ai-impact.net
