Digitalisierung & Nachhaltigkeit: Nachhaltige Digitalisi ... / 3.1 Nutzung von KI und Big Data für Nachhaltigkeitsanalysen

Mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) und Big Data können Unternehmen nachhaltiger werden, indem sie umfassende Datenanalysen durchführen und dadurch Erkenntnisse gewinnen, die zur Verbesserung der Ressourceneffizienz und zur Abfallreduzierung beitragen. Beispielsweise können Unternehmen KI-Modelle einsetzen, um ihre Lieferketten zu optimieren und den Energieverbrauch zu senken.

Big Data-Analysen können auch dazu beitragen, die Vorlieben und Verhaltensweisen der Kunden zu verstehen und dadurch Produkte und Dienstleistungen anzubieten, die auf Nachhaltigkeit und Umweltbewusstsein ausgerichtet sind.

Achtung

KI und Energieverbrauch

KI-Systeme sind keine automatisch nachhaltige Lösung. Laut der International Energy Agency (IEA) verdoppelt sich der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2030 – hauptsächlich getrieben durch KI-Workloads.

In Deutschland stieg der Energiebedarf von Rechenzentren 2025 auf 21,3 Mrd. kWh – 2024 waren es noch 20 Mrd. kWh, 2015 erst 12 Mrd. kWh. Das entspricht rund 4 % des deutschen Bruttostromverbrauchs (Bitkom/Borderstep 2025). Bis 2030 wird ein weiterer Anstieg auf 30–35 Mrd. kWh prognostiziert.

Unternehmen sollten daher vor dem KI-Einsatz eine Energie- und CO2-Bilanz des geplanten Einsatzes erstellen und prüfen, ob der Nachhaltigkeitsgewinn den Energiemehrverbrauch überwiegt.

Rechtlicher Rahmen

Seit August 2024 gilt der EU AI Act (Verordnung (EU) 2024/1689). Unternehmen, die KI-Systeme einsetzen oder entwickeln, müssen diese nach Risikoklassen einordnen. Ab Februar 2025 sind bestimmte KI-Praktiken verboten (z. B. Social Scoring). Zudem gilt seit Februar 2025 die Pflicht zur KI-Kompetenz (Art. 4 EU AI Act): Arbeitgeber müssen sicherstellen, dass ihre Mitarbeitenden, die mit KI-Systemen arbeiten, über ausreichende KI-Grundkenntnisse verfügen

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