Nachhaltigkeitsboost mit KI: Strategien für Unternehmen

Künstliche Intelligenz spielt in der zukünftigen Technologielandschaft eine entscheidende Rolle. Die Integration und Anwendung dieser Technologien stellt Unternehmen vor besondere Herausforderungen. Es gilt, das volle wirtschaftliche Potenzial von KI zu erkennen und auszuschöpfen.

Erklärtes Ziel ist es, KI-Lösungen zu entwickeln, die sich an den Bedürfnissen und Anforderungen des Menschen orientieren. Nur wenn Menschen intuitiv mit dieser neuen Technologie interagieren und vertrauensvoll zusammenarbeiten können, wird das volle Potenzial von KI ausgeschöpft.Gleichzeitig erkennen wir, dass KI in produzierenden Unternehmen derzeit vor allem unter wirtschaftlichen Gesichtspunkten eingesetzt wird, insbesondere zur Optimierung von Produktionsprozessen. Angesichts steigender Energiekosten und des Klimawandels rückt aber auch die ökologische Nachhaltigkeit immer mehr in den Fokus der Unternehmensführung. Richtig eingesetzt kann KI einen ökologischen Mehrwert bieten.

Nachhaltigkeit

In der heutigen Unternehmenslandschaft sind Energiekosten und der Klimawandel entscheidende Faktoren, die die Geschäftsstrategien maßgeblich beeinflussen. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, wirtschaftliche Effizienz und ökologische Nachhaltigkeit in Einklang zu bringen. In diesem Kontext nimmt Künstliche Intelligenz (KI) eine immer wichtigere Rolle ein.

Energiekosten

Die Kosten steigen unaufhaltsam, und das Bewusstsein für den Klimawandel wächst kontinuierlich. Dies zwingt Unternehmen dazu, ihre Energieverbräuche zu überdenken und nachhaltigere Praktiken zu implementieren. KI kann hierbei einen entscheidenden ökologischen Mehrwert bieten. Mithilfe von KI-Technologien können Unternehmen ihre Fertigungsprozesse optimieren, den Energieverbrauchreduzieren und somit sowohl Kosten senken als auch ihre Umweltauswirkungen minimieren.

Ziele

Der Fokus liegt auf einem praktischen Leitfaden, der Unternehmen dabei unterstützt, KI erfolgreich zu implementieren und zu nutzen, um sowohl ihre wirtschaftlichen als auch ökologischen Ziele zu erreichen. Die Kombination aus KI und nachhaltigen Praktiken verspricht nicht nur einen ökologischen Mehrwert, sondern auch langfristige Wettbewerbsvorteile und ein positives Unternehmensimage.

Nachhaltigkeit und die Rolle von KI in der Unternehmensführung

Nachhaltigkeit spielt in der Unternehmensführung eine zunehmend bedeutendere Rolle, insbesondere angesichts der gesetzlichen Vorgaben zur Reduzierung von Treibhausgasemissionen. In Deutschland müssen Industrieunternehmen beispielsweise ihre Treibhausgasemissionen von 2020 bis 2030 um 37 Prozent senken, um die Ziele des Klimaschutzgesetzes zu erfüllen (Umweltbundesamt 2022).

Kunden und Investoren fordern Nachhaltigkeit

Nicht nur der Gesetzgeber, sondern auch Kunden und Investoren drängenvermehrt auf die Berücksichtigung von Nachhaltigkeitsaspekten und konkreten Nachhaltigkeitszielen von Unternehmen. Neue Technologien, insbesondere Künstliche Intelligenz, rücken in den Fokus, da sie vielversprechende Möglichkeiten zur Verbesserung der Nachhaltigkeit bieten.

Die Rolle von KI bei der Unterstützung von Nachhaltigkeitszielen

In diesem Zusammenhang stellen sich konkrete Fragen: Wie können Unternehmen effektiv KI nutzen, um ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen? Und wie können sie das Potenzial der KI identifizieren und ausschöpfen?

Die Bedeutung der richtigen Werkzeuge für Nachhaltigkeit

Die Auswahl der richtigen Werkzeuge spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung von Nachhaltigkeitsaspekten. Hierbei ist die intelligente Verknüpfung und Auswertung von Unternehmensdaten von besonderer Bedeutung. Dies umfasst nicht nur unternehmensinterne Daten, sondern auch Nachhaltigkeitsdaten aus der Lieferkette, der Energieversorgung und dem Lebenszyklus der Produkte bis hin zum Recycling.

Die Unterstützung von KI bei der Bewältigung komplexer Datenlagen

Die steigende Menge und Komplexität dieser Daten stellen Unternehmen vor wachsende Herausforderungen. Hier kann KI eine entscheidende Unterstützung bieten. Es stehen verschiedene KI-Technologien zur Verfügung, die bereits heute in Unternehmen eingesetzt werden. Allerdings liegt der Fokus oft auf Kosteneffizienz und Effizienzsteigerung, während Nachhaltigkeitsaspekte noch nicht ausreichend berücksichtigt werden.

Potenziale von KI für Ressourceneffizienz

Obwohl KI-Technologien beträchtliche Potenziale, auch im Bereich Ressourceneffizienz, bieten, ist die Motivation für ihre Anwendung in Unternehmen häufig kosten- und effizienzgetrieben. Eine Umfrage im Rahmen der Studie "Potenziale der schwachen künstlichen Intelligenz für betriebliche Ressourceneffizienz" ergab, dass Energie- und Materialeinsparungen selten als Hauptmotivation für den Einsatz von KI genannt wurden.

Schnittpunkt von Nachhaltigkeit und Künstlicher Intelligenz

Der bisherige Schwerpunkt bei der Anwendung von Künstlicher Intelligenz lag hauptsächlich im wirtschaftlichen Bereich. Unternehmen konzentrierten sich darauf, ihre Effizienz zu steigern, Kosten zu reduzieren und Prozesse zu automatisieren.

Allerdings hat diese Entwicklung auch zu einem gesteigerten Bedarf an Rechenleistung geführt, was wiederum zu höheren CO2-Emissionen beiträgt. Gleichzeitig wird die Berücksichtigung globaler ökologischer Nachhaltigkeit für Unternehmen immer wichtiger. Gesetzliche Vorgaben wie das Bundes-Klimaschutzgesetz, der European Green Deal und das Brennstoffemissionshandelsgesetz, sowie die steigenden Erwartungen der Kunden zwingen Unternehmen dazu, ihren ökologischen Fußabdruck zu überdenken und die CO2-Emissionen zu reduzieren. 

Obwohl rechenintensive Trainingsphasen selten sind, sollten Unternehmen sich bewusst sein, dass der Einsatz und das Training von KI mit Energieverbrauch und damit verbundenen CO2-Emissionen einhergehen können. Es gilt daher, einen sorgfältigen Ausgleich zwischen den Vorteilen von KI und deren Umweltauswirkungen zu finden.

Green AI für nachhaltige KI-Entwicklung

Green AI stellt eine vielversprechende Alternative dar, um Nachhaltigkeitsaspekte in die Entwicklung von KI-Verfahren und -Anwendungen zu integrieren, ohne dabei wirtschaftliche Interessen zu vernachlässigen. Der Begriff "Green AI" bezieht sich auf die KI-Forschung, die darauf abzielt, durch eine effizientere Nutzung von Ressourcen die Umweltauswirkungen zu reduzieren (Schwartz et al. 2020).

Ökologische Nachhaltigkeit als Grundsatz

Im Gegensatz zur herkömmlichen KI-Entwicklung sollte die ökologische Nachhaltigkeit als grundlegender Prinzipien für eine verantwortungsvolle Entwicklung und Anwendung von KI betrachtet werden.

Herausforderungen und Forschung

Die Frage, wie Green AI erfolgreich umgesetzt werden kann, steht noch am Anfang der Forschung. Ein erster Schritt in diese Richtung besteht darin, dass Entwicklerinnen und Entwickler transparent machen, wie ressourcenintensiv ihre KI-Berechnungen sind. Dies beinhaltet die Offenlegung von Trainingszeiten, Rechenressourcen, Modelleffizienz und ähnlichen Faktoren. Ziel ist es, den Nutzerinnen und Nutzern die ökologische Effizienz zu verdeutlichen und gleichzeitig eine Vergleichsmöglichkeit zu anderen KI-Modellen zu bieten.

Produktionsprozessoptimierung für mehr Effizienz

Die Produktionsprozessoptimierung hat zum Ziel, die Ausgabe von Produkten zu steigern, während gleichzeitig der Bedarf an Eingangsfaktoren, wie Rohstoffen und Betriebsstoffen, reduziert wird. Die Digitalisierung ermöglicht die Auswertung von umfangreichen Daten, um Prozesse transparenter und effizienter zu gestalten, was die Produktivität erhöht.

Energieintensive Produktionsprozesse und Umweltaspekte

Oft sind Produktionsprozesse energieintensiv und bieten Raum für Verbesserungen in den Bereichen Emissionen und Effizienz. Die Potenziale zur Reduzierung von Treibhausgasen sind hoch, da Produktionsprozesse oft treibhausgasintensiv sind, insbesondere wenn ein emissionsintensiver Strommix verwendet wird. Eine Möglichkeit zur Prozessoptimierung besteht beispielsweise in der automatisierten Abschaltung von Maschinen während Leerlaufzeiten.

Unterstützung bei der Konfiguration von Maschinenparametern

Ein Anwendungsfall in der Produktionsprozessoptimierung ist die Unterstützung von Maschinenbedienern bei der Konfiguration von Maschinenparametern an einzelnen oder vernetzten (Verpackungs-)Maschinen. Aufgrund von Materialwechseln oder Schwankungen der Materialeigenschaften sind Prozessanpassungen und Änderungen der Parameter erforderlich. Dies kann zu einem komplexen Vorgang werden, der oft Erfahrungswissen erfordert und insbesondere für Neueinsteiger herausfordernd sein kann. Eine effiziente Parametrierung kann die Produktion verbessern und Zeit sparen.

Handlungsleitfaden für Unternehmen

Im Folgenden wird ein Handlungsleitfaden und Best-Practices für die Entwicklung einer KI-Anwendung zur Steigerung der Nachhaltigkeit im Unternehmen vorgeschlagen.

Erarbeitung und Einführung einer Nachhaltigkeitsstrategie

Die Entwicklung und Integration einer Nachhaltigkeitsstrategie in Ihr Unternehmen ist entscheidend. Es ist wichtig sicherzustellen, dass diese Strategie nicht nur existiert, sondern auch intern und gegebenenfalls extern kommuniziert wird, um die Mitarbeiter und relevante Stakeholder einzubeziehen. Die kontinuierliche Überprüfung und Anpassung Ihrer Nachhaltigkeitsstrategie ist ebenfalls von Bedeutung.

Ableitung von Nachhaltigkeitszielen

Man soll dafür sorgen, dass aus der Nachhaltigkeitsstrategie klare Nachhaltigkeitsziele für das Unternehmen abgeleitet werden. Die konkreten Zahlen müssen definiert werden und gegebenenfalls einen Nachhaltigkeitsstandard berücksichtigen. Diese Ziele sollten in regelmäßigen Zyklen überwacht werden.

Nachhaltigkeitsanalyse und Problembeschreibung

Identifizierung von Nachhaltigkeitsdefiziten und -potenzialen, Übersetzung der Herausforderungen in konkrete technische Problemstellungen und Formulierung klarer technischer Optimierungsaufgaben. Prüfung der Eignung des KI-Einsatzes zur Untersuchung dieser Aufgaben.

Zweckmäßigkeit des KI-Einsatzes

Die Eignung des KI-Einsatzes zur Lösung der gestellten Aufgaben wird bewertet. Dabei erfolgt ein Vergleich zwischen KI und herkömmlichen Lösungsansätzen, um die erwarteten Nachhaltigkeitspotenziale und den Nutzen zu beurteilen. Die Abschätzung der finanziellen Aufwände sowie die Überzeugung der Entscheidungsträger im Unternehmen für die Umsetzung sind ebenfalls Teil der Bewertung.

Prüfung der Voraussetzungen

Gewährleistung der IT-Infrastruktur, des Personals, der Daten und Prozesse, um die Voraussetzungen für den Einsatz von KI zur Steigerung der Nachhaltigkeit zu erfüllen. Gegebenenfalls erfordert dies Anpassungen oder Schulungen.

Projektierung und Technologieauswahl

Die Überlegung, ob die KI-Anwendung intern entwickelt oder extern erworben werden soll, steht im Vordergrund. Die Planung der KI-Architektur, die Berücksichtigung von Schnittstellen, Datenmodellen und benötigten Software- und KI-Komponenten sind wesentliche Schritte. Ebenso sollten ökologische Aspekte im Zusammenhang mit Emissionen und Energieverbräuchen berücksichtigt werden.

Projektdurchführung mit CRISP-DM

Gewährleistung einer klaren Definition der Ausgangssituation und der Verfügbarkeit hochwertiger Daten. Identifikation der optimalen Algorithmen und Modelle für die technische Umsetzung der Problemstellung. Überprüfung der Leistungsfähigkeit der KI-Anwendung und deren Eignung für die Integration in den produktiven Einsatz.

Die Integration von Künstlicher Intelligenz zur Steigerung der Nachhaltigkeit erfordert eine ganzheitliche Herangehensweise. Unternehmen sollten eine klare Nachhaltigkeitsstrategie entwickeln und Ziele ableiten, die regelmäßig überwacht und angepasst werden. Die Identifizierung von Nachhaltigkeitsdefiziten und -potenzialen ist entscheidend, um konkrete technische Problemstellungen zu formulieren, die dann mit KI-Anwendungen gelöst werden können. Dabei sollte stets geprüft werden, ob der KI-Einsatz die besten Ergebnisse liefert und ökologische Aspekte berücksichtigt werden. Die Voraussetzungen für den KI-Einsatz müssen geschaffen werden, und die Projektierung sowie die Technologieauswahl sollten sorgfältig erfolgen. Das CRISP-DM-Modell bietet eine strukturierte Herangehensweise zur erfolgreichen Projektdurchführung.

Insgesamt zeigt sich, dass Künstliche Intelligenz ein mächtiges Werkzeug sein kann, um Nachhaltigkeitsziele in Unternehmen zu erreichen, vorausgesetzt, es wird eine umfassende und verantwortungsvolle Strategie implementiert.