KI und Nachhaltigkeit: Chancen, Grenzen und Verantwortung

Künstliche Intelligenz gilt als Schlüssel für mehr Nachhaltigkeit, bringt aber auch neue Risiken und ethische Fragen mit sich. Im Interview mit Prof. Annette Miller erklären wir, wo KI wirklich hilft, wo ihre Grenzen liegen und warum Verantwortung bei nachhaltigen Entscheidungen immer beim Menschen bleibt. 

Wie kann Künstliche Intelligenz Unternehmen konkret dabei unterstützen, nachhaltigere Entscheidungen zu treffen? Wo liegen aus Ihrer Sicht die Grenzen datengetriebener Entscheidungen? 

Künstliche Intelligenz kann Unternehmen helfen, nachhaltiger zu entscheiden, weil sie Zusammenhänge in Echtzeit sichtbar macht. KI-basierte Innovationen bündeln Daten aus Bereichen wie Energie, Einkauf, Logistik oder Produktion und zeigen, wo Ressourcen verschwendet werden oder wo Risiken entstehen. KI-Systeme können so Lastspitzen erkennen, Maschinen und Gebäude „smarter“ steuern und Prozesse so planen, dass der Energieverbrauch reduziert wird. Ein konkretes Beispiel ist, wenn energieintensive Produktionsschritte in Zeiten mit geringerem Verbrauch oder besserer Verfügbarkeit verlagert werden.  

Wichtig ist mir aber zu betonen: Nachhaltigkeit bezieht sich nicht nur auf ökologische Aspekte. Sie umfasst auch soziale und wirtschaftliche Dimensionen und kann zur Umsetzung der verschiedenen UN-Nachhaltigkeitsziele beitragen (Siehe Abbildung 1).

Man darf aber auch die Grenzen nicht aus den Augen verlieren: KI-Anwendungen sind nicht geeignet, wenn Daten fehlen, verzerrt sind oder wenn es um Entscheidungen geht, die nicht „richtig oder falsch“, sondern „wichtig oder weniger wichtig“ sind. Eine KI-Anwendung kann Zielkonflikte offenlegen, wie etwa Kosten sparen oder Ressourcenverbrauch senken heute versus mehr Nachhaltigkeit morgen. Entscheiden, welches Ziel Vorrang hat, kann sie aber nicht. Das ist eine Führungs- und Wertefrage.

Außerdem gilt es zu beachten, dass Effizienzgewinne durch mehr Nutzung wieder verpuffen können. Und KI braucht selbst Energie, daher muss man auch ihren eigenen Fußabdruck berücksichtigen. KI kann also ein sinnvolles Werkzeug sein, um Entscheidungen zu treffen.  Wir dürfen aber die Entscheidungen nicht auf KI übertragen und müssen sogenannte Rebound-Effekte beachten.

Gibt es Beispiele aus Forschung oder Praxis, in denen Künstliche Intelligenz nachhaltige Entwicklung besonders gut unterstützt?

Ein wichtiges Anwendungsfeld ist die Optimierung industrieller Prozesse. KI kann Sensordaten aus Maschinen und Anlagen auswerden und helfen, Prozesse stabiler, sicherer und ressourcenschonender zu betreiben. Das senkt Ausschuss, vermeidet Stillstände und verbessert gleichzeitig Wirtschaftlichkeit und Arbeitsbedingungen.

Ein anderes anschauliches Beispiel ist die Sortierung von Abfällen. Mithilfe von Sensoren oder KI-gestützter Bilderkennung können Materialien sehr präzise erkannt und getrennt werden. So wird hochwertiges Recycling überhaupt erst möglich, während problematische Stoffe korrekt entsorgt werden. Das reduziert Umweltbelastungen, schont Rohstoffe und erhöht die Effizienz der gesamten Entsorgungs- und Recyclingkette.

Auch für die Optimierung von Lieferketten kann KI eingesetzt werden: Sie kann Engpässe, Qualitätsprobleme oder Risiken bei Zulieferern frühzeitig erkennen. Das hilft Unternehmen, stabiler zu planen, Ausfälle zu vermeiden und Standards entlang der Wertschöpfungskette verlässlicher einzuhalten. 

Ein weiteres Beispiel ist Teilhabe: KI kann Prozesse vereinfachen und Zugänge erleichtern, etwa durch automatisierte Übersetzungen, barriereärmere digitale Services oder personalisierte Lernangebote. Richtig eingesetzt kann KI so dazu beitragen, dass mehr Menschen an Arbeit, Bildung und Dienstleistungen teilhaben können.

Wer sich umfassender über Praxisprojekte im Themengebiet "KI und Nachhaltigkeit” informieren möchte, dem empfehle ich die KI-Landkarte der Plattform Lernende Systeme, die Publikation "Mit KI den nachhaltigen Wandel gestalten” oder die Website von “AI for Good” der Vereinten Nationen.

Welche ethischen Herausforderungen sind besonders kritisch – und welche Leitlinien braucht verantwortungsvolle KI?

Wie bereits oben dargestellt: KI kann einen Beitrag zu mehr Nachhaltigkeit leisten, aber die Umsetzung der Ziele für eine nachhaltige Entwicklung auch behindern. So bringt der Einsatz von KI eine Reihe ethischer Herausforderungen mit sich, die oft unterschätzt werden und zu mehr Ungleichheit oder Ungerechtigkeit führen können. Im Kern stehen dabei auch grundsätzliche ethische Fragen: Wer ist verantwortlich oder haftet, wenn KI-gestützte Entscheidungen negative soziale oder ökologische Folgen haben? Ohne klare Zuständigkeiten besteht die Gefahr, dass schlussendlich niemand Verantwortung übernehmen will. Aber ein KI-Modell oder ein Roboter kann keine Verantwortung übernehmen. Das kann immer nur ein Mensch!

Wichtig ist auch zu beachten: Es nicht nur darum, welche Entscheidungen ein System trifft, sondern auch darum, wie KI entwickelt und betrieben wird. Denn Rechenzentren, auf denen KI-Modelle laufen, verbrauchen viel Strom, benötigen teils erhebliche Mengen Wasser zur Kühlung und basieren auf knappen Rohstoffen. Bei der Bewertung einer verantwortungsvollen KI dürfen wir andere Kriterien, wie z.B. den Energieverbrauch, nicht vergessen.

Und selbst wenn etwas „grün“ wirkt, gibt es eine weitere Falle: Rebound-Effekte. Wenn Menschen oder Unternehmen wissen, dass Energie oder Prozesse vermeintlich ökologischer sind, wird oft mehr konsumiert oder produziert. Oftmals verpufft sogar ein Teil der Einsparung.

Diese Beispiele – und es gibt weitere, etwa prekäre Arbeitsbedingungen in Teilen der KI-Wertschöpfungskette – zeigen, wie stark KI unsere Gesellschaft und Umwelt beeinflusst. Deshalb brauchen wir klare Leitlinien und Prinzipien, die wir als Gesellschaft und in Unternehmen bewusst definieren. Diese Diskussion sollten wir nicht anderen überlassen: KI ist am Ende nur so gut wie die Werte, die wir in ihre Entwicklung und Nutzung einbringen.