Künstliche Intelligenz (KI) ist auf dem Vormarsch: Sie treibt Innovationen in nahezu allen Branchen voran, von der Automatisierung über personalisierte Kundeninteraktionen bis hin zu Entscheidungsunterstützungssystemen. KI wird als Schlüsseltechnologie der Zukunft gefeiert – doch wie nachhaltig ist sie wirklich? Einerseits verbrauchen KI-Modelle immense Mengen an Energie und Ressourcen, andererseits kann KI selbst dazu beitragen, Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. 

In diesem Vortrag beleuchten wir die Ambivalenz von KI und diskutieren, wie Unternehmen eine nachhaltige KI-Strategie entwickeln können. Doch ihre Verbreitung hat eine Schattenseite: 

  • Hoher Energieverbrauch: Das Training großer KI-Modelle, insbesondere von generativen Systemen wie GPT oder DALL·E, benötigt enorme Rechenleistung und verursacht erhebliche CO₂-Emissionen. Allein das Training von GPT-3 soll mehr als 500 Tonnen CO₂ ausgestoßen haben – das entspricht mehreren Hundert Transatlantikflügen. 
  • Ressourcenverbrauch: Rechenzentren benötigen nicht nur Strom, sondern auch Wasser für die Kühlung. Hinzu kommt der Bedarf an seltenen Erden und Rohstoffen für Hardware.
  • Datenhunger: KI-Modelle benötigen große Datenmengen, die wiederum Speicher- und Netzwerkinfrastrukturen belasten. 

KI kann aber auch Teil der Lösung sein: 

  • Optimierung von Energie- und Ressourcenverbrauch: KI kann durch intelligente Steuerung von IT-Infrastrukturen helfen, den Energieverbrauch zu senken – z. B. durch adaptive Kühlung in Rechenzentren oder durch Lastverlagerung in Regionen mit erneuerbarer Energie. 
  • Nachhaltige Produktionsprozesse: Predictive Maintenance, optimierte Lieferketten und smarte Ressourcennutzung helfen Unternehmen, effizienter und umweltfreundlicher zu wirtschaften.
  • Klimaforschung & Umweltschutz: KI unterstützt bei der Analyse von Klimadaten, Modellierung von Wetterextremen und Entwicklung neuer Materialien zur CO₂-Reduktion.