Leitfaden für die Praxis
Unternehmen, die KI zur Verbesserung der Nachhaltigkeit nutzen wollen, bietet die Studie außerdem einen Leitfaden für die Umsetzung in die Praxis. Dieser beschreibt, wie sich in sieben Schritten Ziele definieren und prozess- sowie IT-technische, personelle und strategische Voraussetzungen prüfen lassen. Berücksichtigt wird hier auch der – mitunter nicht unerhebliche – Energiebedarf der KI: »Es gibt durchaus Fälle, in denen das Trainieren der Datenmodelle mehr Energie verschlingt als am Ende durch die KI eingespart wird«, berichtet Frauke Schuseil vom Fraunhofer IAO und Mitautorin der Studie. »Es ist daher wichtig, schon im Vorfeld zu klären, ob KI in der Lage ist, den ökologischen Fußabdruck eines Unternehmens tatsächlich zu verbessern.«
Wie die Einführung von KI zur Verbesserung der Nachhaltigkeit gelingen kann, zeigt die Studie anhand von Best-Practice-Beispielen: Dabei kommen auch die Anwender zu Wort: Lucas Spreiter vom KI Bundesverband (KIBV) empfiehlt, klein anzufangen – zum Beispiel mit Pilotprojekten – und dann zu skalieren. Doch bevor KI Daten im großen Umfang verarbeiten kann, müssen bestimmte technische Voraussetzungen erfüllt sein, betont Wolfgang Weber von der Firma Henkel: »Nichts ist frustrierender als eine wackelig aufgebaute IT-Infrastruktur. Künstliche Intelligenz stellt IT-Infrastrukturen vor Herausforderungen, die es vorher so nicht unbedingt gab.«
Fazit: Ein Patentrezept für mehr Nachhaltigkeit ist auch Künstliche Intelligenz nicht. »Man muss immer im Einzelfall abwägen«, betont Schuseil. »Als Faustregel gilt: Je größer das Einsparpotenzial, je komplexer die Zusammenhänge und je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto eher kann KI helfen, die Nachhaltigkeitsziele zu erreichen.«
Die Studie »Nachhaltigkeit durch KI. Potenziale und Handlungsleitfaden für produzierende Unternehmen« steht kostenlos zum Download zur Verfügung.