KI, IT und Nachhaltigkeit – wie passt das zusammen?
Wie KI und IT ökologische, soziale und wirtschaftliche Ziele fördern
Nachhaltigkeit und Digitalisierung sind zwei der bedeutendsten Treiber für die Zukunftsfähigkeit von Unternehmen (TWIN Transformation). Doch wie hängen diese beiden Bereiche zusammen?
Künstliche Intelligenz (KI) und Informationstechnologie (IT) eröffnen neue Möglichkeiten, Nachhaltigkeitsziele effektiver und effizienter zu erreichen. Durch smarte Datenanalysen, Prozessoptimierungen und Automatisierung können Ressourcen geschont, Emissionen reduziert und nachhaltige Entscheidungen -ökonomisch wie ökologisch- unterstützt werden.
Hier erfahren Sie, wie Unternehmen KI und IT sinnvoll einsetzen können – in der Lieferkette, im Marketing und Vertrieb sowie im täglichen Einsatz von Nachhaltigkeitsmanagern.
Lassen Sie sich inspirieren, wie Technologie nicht nur Ihre Prozesse optimiert, sondern auch einen echten Beitrag zu einer nachhaltigeren Zukunft leisten kann.
Chancen und Risiken mit KI
Die Chancen von KI und IT für eine nachhaltige und wirtschaftliche Zukunft
KI-Tools wie ChatGPT, Perplexity (Websuche), und Canva (Bilderstellung) , Fireflies (Notizen), Asana (Projektverwaltung), Jasper (Schreiben von Inhalten), Zapier (Automatisierung), etc. können repetitive Aufgaben übernehmen oder Abläufe automatisieren, wodurch Zeit und Ressourcen gespart werden.
KI und Machine-Learning-Algorithmen helfen Unternehmen, Abfälle und Emissionen zu reduzieren, indem sie Daten analysieren, Ineffizienzen identifizieren und Prozesse optimieren.
Sie ermöglichen präzise Vorhersagen, Echtzeit-Anpassungen und fördern die Kreislaufwirtschaft durch die Analyse von Produktlebenszyklen.
So lassen sich Ressourcen schonen, Verluste minimieren und nachhaltige Maßnahmen gezielt umsetzen.
KI-gestützte Systeme ermöglichen eine umfassende Analyse der Lieferkette, sowohl Upstream (Lieferantennetzwerke) als auch Downstream (Vertriebswege, Recycling), und fördern nachhaltige Praktiken in der Interaktion mit Kunden.
Sie helfen, Schwachstellen wie ineffiziente Transporte oder nicht nachhaltige Materialquellen zu identifizieren und Lösungen in Echtzeit zu entwickeln.
Darüber hinaus können Unternehmen durch KI die Auswirkungen ihrer Produkte entlang des gesamten Lebenszyklus bewerten und neue Wege für Wiederverwendung oder Rückführung entwickeln, was eine zentrale Rolle in der Kreislaufwirtschaft spielt.
KI verarbeitet riesige Datenmengen in Echtzeit und unterstützt datenbasierte Entscheidungen, etwa zur Optimierung von Produktionsprozessen oder Logistikketten. Sie identifiziert Muster und Korrelationen, die für den Menschen schwer erkennbar sind, und liefert so belastbare Entscheidungsgrundlagen.
Beispielsweise können Unternehmen durch KI Vorhersagen über Nachfrage, Lagerbestände oder Energieverbrauch treffen und so Überkapazitäten oder Engpässe vermeiden.
Zudem ermöglicht KI die Integration verschiedener Datenquellen, wie Markttrends, Wetterdaten oder Kundenverhalten, um Entscheidungen noch präziser und nachhaltiger zu gestalten.
KI hilft, Projektdaten strukturiert zu identifizieren, zu organisieren und auszuwerten.
Sie beschleunigt Analysen, optimiert die Planung und stellt wichtige Informationen für Berichte (z. B. CSRD) bereit.
Darüber hinaus ermöglicht KI die Verknüpfung unterschiedlicher Datenquellen, wie Lieferantendaten, Energieverbrauch oder CO₂-Emissionen, und schafft so Transparenz über Nachhaltigkeitsmaßnahmen.
Nachhaltigkeitsmanager können sich so stärker auf strategische Aufgaben konzentrieren, anstatt Zeit mit manueller Datensammlung zu verlieren.
Herausforderungen und Nachteile durch den Einsatz von KI und IT
Der Energieverbrauch beim Training großer KI-Modelle ist erheblich. Beispielsweise verursachte das Training von GPT-3 Emissionen von etwa 500 Tonnen CO₂, was dem jährlichen Stromverbrauch von 320 Vierpersonenhaushalten entspricht.
Aktuellere Modelle wie GPT-4 benötigen noch mehr Ressourcen. Im Juli 2022, kurz vor Abschluss des Trainings von GPT-4, verbrauchte ein Rechenzentrum in West Des Moines, Iowa, etwa 6 % des gesamten Wasserbedarfs des Bezirks für Kühlzwecke.
Diese Beispiele verdeutlichen den steigenden Energie- und Ressourcenbedarf moderner KI-Systeme.
KI-Systeme benötigen umfangreiche Datenmengen, oft einschließlich personenbezogener Informationen. Die Verarbeitung solcher Daten unterliegt strengen Datenschutzbestimmungen, wie der DSGVO, um die Rechte und Freiheiten natürlicher Personen zu schützen.
Gleichzeitig entstehen durch die Kombination und Analyse von Daten neue Risiken, wie das unbeabsichtigte Offenlegen sensibler Informationen. Besonders problematisch ist dies bei unzureichend gesicherten Systemen, die anfällig für Cyberangriffe oder Datenlecks sind.
Mit dem kommenden AI Act der Europäischen Union werden Unternehmen zusätzlich verpflichtet, die Sicherheit und Transparenz ihrer KI-Systeme zu gewährleisten, insbesondere bei Hochrisiko-Anwendungen. Dieser Rechtsrahmen soll sicherstellen, dass KI-Systeme nicht nur innovativ, sondern auch ethisch und sicher eingesetzt werden.
Greenwashing bezeichnet den Versuch, ein Unternehmen oder ein Produkt als umweltfreundlich darzustellen, ohne dass diese Behauptungen tatsächlich durch konkrete Maßnahmen oder Ergebnisse gestützt werden.
KI-Technologien können Greenwashing begünstigen, wenn sie oberflächlich eingesetzt werden, um beispielsweise Nachhaltigkeitsberichte zu verschönern, ohne tiefgreifende Änderungen in den Prozessen vorzunehmen.
Ein Beispiel ist der Einsatz von KI zur Erstellung von Marketingkampagnen, die nachhaltige Werte betonen, obwohl Lieferketten oder Produktionsprozesse weiterhin erheblich zur Umweltbelastung beitragen.
Solche Praktiken können nicht nur den Ruf eines Unternehmens schädigen, sondern auch rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen, da irreführende Umweltangaben unter das Gesetz gegen unlauteren Wettbewerb (UWG) oder die EU-Richtlinie zu irreführender Werbung fallen können.
Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre Nachhaltigkeitskommunikation transparent und durch überprüfbare Maßnahmen untermauert ist.
Der Einsatz von KI kann bestehende Arbeitsprozesse verändern und zu einer Umverteilung von Aufgaben führen.
In manchen Fällen werden Tätigkeiten automatisiert, wodurch bestimmte Positionen überflüssig werden könnten.
Das birgt das Risiko von Unsicherheiten und Widerstand seitens der Belegschaft.
Gleichzeitig bietet KI jedoch die Chance, Mitarbeitende von repetitiven Aufgaben zu entlasten und Ressourcen für anspruchsvollere Tätigkeiten freizusetzen.
Eine frühzeitige Kommunikation und Umschulungsprogramme sind essenziell, um Mitarbeitende aktiv in den Wandel einzubinden und Ängste abzubauen.
Der Einsatz von KI wirft grundlegende ethische Fragen auf, insbesondere in Bezug auf Transparenz, Fairness und Diskriminierung. Unzureichend trainierte Modelle oder unreflektierter Einsatz können unbewusste Vorurteile verstärken und zu diskriminierenden Entscheidungen führen.
Darüber hinaus entstehen Fragen zur Verantwortlichkeit: Wer haftet, wenn KI-Entscheidungen zu negativen Konsequenzen führen?
Unternehmen müssen klare Richtlinien und Prüfmechanismen entwickeln, um sicherzustellen, dass KI-Systeme ethischen Standards entsprechen und gesellschaftliche Akzeptanz finden. Regelmäßige Audits und unabhängige Kontrollen können dabei helfen, potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
Fazit
Künstliche Intelligenz hat zwei Seiten: Sie bietet enorme Potenziale, um Prozesse effizienter, nachhaltiger und wirtschaftlicher zu gestalten.
Gleichzeitig birgt sie Risiken, wie hohen Energieverbrauch, Datenschutzprobleme oder die Gefahr von Greenwashing.
Der Schlüssel liegt darin, die positiven Möglichkeiten gezielt zu nutzen und sich der Herausforderungen bewusst zu sein.
Mit einer durchdachten Strategie, klaren Zielen und verantwortungsbewusstem Einsatz kann KI Unternehmen nicht nur helfen, ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen, sondern auch einen langfristigen Mehrwert schaffen – für die Umwelt, die Gesellschaft und das Geschäft.
Der Nutzen überwiegt, wenn Unternehmen bereit sind, Risiken aktiv anzugehen und KI als Werkzeug für echte Innovation einzusetzen.
Wie Sie KI erfolgreich in Ihr Unternehmen einführen
KI und IT gezielt einsetzen: Ein Weg zu mehr Nachhaltigkeit
Die Einführung von KI in ein Unternehmen ist weit mehr als eine technische Entscheidung – sie erfordert eine durchdachte Strategie und die aktive Einbindung aller Abteilungen.
Ohne eine klare Zielsetzung, eine belastbare Datenbasis und die nötige Akzeptanz im Team bleibt das Potenzial von KI oft ungenutzt.
Mit den folgenden Schritten können Unternehmen sicherstellen, dass die Implementierung von KI nicht nur reibungslos verläuft, sondern auch langfristig erfolgreich ist.
Fazit
Die Einführung von KI in Unternehmen bietet enorme Potenziale, erfordert jedoch eine klare Strategie und eine verantwortungsbewusste Umsetzung.
Mit der richtigen Vorbereitung – von der Zieldefinition über den Aufbau einer belastbaren Datenbasis bis hin zur Mitarbeiterschulung – kann KI nicht nur Prozesse optimieren, sondern auch Nachhaltigkeits- und Geschäftsziele wirkungsvoll unterstützen. Entscheidend ist, dass Unternehmen sich der rechtlichen Rahmenbedingungen, wie der DSGVO und dem AI Act, bewusst sind und ihre Mitarbeitenden frühzeitig einbinden.
KI ist ein mächtiges Werkzeug, das bei richtiger Anwendung Innovation und Nachhaltigkeit gleichermaßen vorantreibt. Wer die Chancen nutzt und die Risiken im Blick behält, schafft die Grundlage für langfristigen Erfolg.
Unterstützung von Nachhaltigkeitsmanagern*Innen
Nachhaltigkeitsmanager stehen vor der Herausforderung, komplexe Daten auszuwerten, Ziele zu setzen und gesetzliche Anforderungen einzuhalten.
KI kann sie dabei unterstützen, effizienter und zielgerichteter zu arbeiten, indem sie nicht nur den aktuellen Zustand analysiert, sondern auch Potenziale aufzeigt und Fortschritte messbar macht. Die folgenden Ansätze zeigen, wie KI gezielt eingesetzt werden kann, um den Arbeitsalltag von Nachhaltigkeitsmanagern zu erleichtern.
Optimierte Prozesse für die Berichterstellung
KI hilft, die Prozesse zur Erstellung von Berichten effizienter zu gestalten, indem sie relevante Daten aus verschiedenen Quellen konsolidiert und standardisiert.
Dashboards helfen dabei, die gewonnenen Informationen übersichtlich darzustellen. Dadurch gewinnen Nachhaltigkeitsmanager wertvolle Zeit, um sich auf die Analyse und strategische Planung zu konzentrieren.
Datenanalyse
KI-Tools beschleunigen die Analyse großer Datenmengen, indem sie Muster und Trends in Bereichen wie Energieverbrauch, Lieferkettendaten oder CO₂-Emissionen erkennen.
Dies ermöglicht fundierte Entscheidungen und eine präzise Bewertung von Fortschritten bei Nachhaltigkeitszielen.
Zudem können durch Simulationen verschiedene Szenarien durchgespielt werden, um potenzielle Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren.
Nachhaltigkeitsziele definieren und verfolgen
KI unterstützt nicht nur bei der Evaluierung des Ist-Zustands, sondern hilft auch, klare und erreichbare Nachhaltigkeitsziele zu setzen.
Durch die Analyse von historischen Daten und aktuellen Trends können Unternehmen realistische Zielvorgaben erstellen, die auf ihren spezifischen Herausforderungen basieren.
Gleichzeitig ermöglicht KI ein kontinuierliches Tracking und Monitoring der Fortschritte, sodass Manager den Erfolg ihrer Maßnahmen in Echtzeit kontrollieren und bei Bedarf Anpassungen vornehmen können.
Compliance-Management
KI unterstützt dabei, regulatorische Anforderungen wie die CSRD oder ESG-Vorgaben effizient zu überwachen.
Sie identifiziert potenzielle Risiken, wie nicht-konforme Lieferanten, und schlägt Maßnahmen zur Risikominimierung vor.
Darüber hinaus erleichtern automatisierte Systeme die Nachverfolgung und Dokumentation von Compliance-relevanten Vorgängen, wodurch Unternehmen rechtliche Risiken minimieren können.
Nachhaltig, effizient, erfolgreich: KI in Marketing und Vertrieb
KI bietet spannende Möglichkeiten, um Nachhaltigkeit und Erfolg sowohl im Marketing als auch im Vertrieb zu verbinden.
Kundenzentrierte Nachhaltigkeit
KI analysiert Kundendaten und identifiziert umweltfreundliche Produktalternativen, die gezielt beworben werden können.
Darüber hinaus unterstützt KI Vertriebsmitarbeiter und Verkäufer bei administrativen Aufgaben, wie der Datenaufbereitung, Terminplanung oder Angebotserstellung.
Dadurch gewinnen sie mehr Zeit, um sich auf ihre Kernkompetenzen – die persönliche Kommunikation und den Aufbau von Kundenbeziehungen – zu konzentrieren.
Diese gezielte Entlastung ermöglicht es, nachhaltige Produkte nicht nur besser zu positionieren, sondern auch Kunden individuell zu beraten und langfristig zu binden.
Effiziente Kommunikation
KI kann die Kommunikation mit Kunden deutlich vereinfachen und zeitlich optimieren.
Automatisierte Chatbots übernehmen erste Kundenanfragen rund um die Uhr, beantworten häufige Fragen und entlasten so den Kundenservice.
Dadurch bleibt den Mitarbeitern mehr Zeit für komplexere Anliegen. Zudem können Transkriptionen von Kundenanrufen und Videokonferenzen automatisch erstellt und analysiert werden, um Gespräche effizient zu dokumentieren und Folgeaktionen schneller abzuleiten.
Mit KI-gestützten Systemen zur Priorisierung von Anfragen und virtuellen Meeting-Lösungen wird die Interaktion nicht nur ressourcenschonender, sondern auch produktiver gestaltet.
Effizientes Kampagnenmanagement für nachhaltige Trends
Algorithmen erkennen frühzeitig nachhaltige Marktbedürfnisse, wie umweltfreundliche Produkte oder Dienstleistungen, und unterstützen Unternehmen dabei, ihre Zielgruppen präzise zu definieren.
Diese Erkenntnisse ermöglichen es, Kampagnen gezielt zu steuern, Budgets effizient einzusetzen und Streuverluste zu minimieren.
So wird sichergestellt, dass Marketingmaßnahmen genau die Kunden erreichen, die Wert auf Nachhaltigkeit legen, während gleichzeitig Ressourcen geschont werden.
Nachhaltige Lieferketten: KI bringt Transparenz, Effizienz und Resilienz
Eine nachhaltige Lieferkette ist entscheidend, um ökologische und soziale Verantwortung mit wirtschaftlicher Effizienz zu verbinden.
KI schafft dabei Transparenz, reduziert Risiken und ermöglicht eine ressourcenschonende Optimierung entlang der gesamten Wertschöpfungskette. So werden Lieferketten nicht nur nachhaltiger, sondern auch widerstandsfähiger und zukunftsfähig gestaltet.
Echtzeit-Überwachung
Sensoren und KI-gestützte Tools liefern Daten über den gesamten Produktions- und Lieferprozess, sodass Unternehmen schnell auf Abweichungen reagieren können.
Die Überwachung in Echtzeit hilft, ineffiziente Abläufe sofort zu erkennen und zu beheben, etwa bei Verzögerungen oder übermäßigem Energieverbrauch.
Zusätzlich können durch Predictive Analytics mögliche Störungen, wie Lieferengpässe oder Maschinenausfälle, frühzeitig identifiziert und vermieden werden.
Risikomanagement
Mit Mit KI lassen sich Lieferanten und Partner systematisch nach Nachhaltigkeitskriterien bewerten und Risiken frühzeitig erkennen.
Unternehmen können gezielt Schwachstellen in ihrer Lieferkette analysieren, wie nicht nachhaltige Rohstoffquellen oder problematische Arbeitsbedingungen.
Durch die Automatisierung der Risikoanalyse spart KI Zeit und ermöglicht es, datengestützt fundierte Entscheidungen für eine resilientere Lieferkette zu treffen.
Optimierte Logistik
Algorithmen analysieren Lieferwege, optimieren Transportkapazitäten und reduzieren unnötige Transporte, wodurch Kosten und Emissionen gesenkt werden.
Mit KI können Logistikströme effizienter geplant werden, indem Verkehrsdaten, Wetterbedingungen oder saisonale Schwankungen in die Berechnung einfließen.
Das Ergebnis: Weniger Leerfahrten, besser genutzte Transportmittel und eine insgesamt nachhaltigere Logistikstrategie.
Minderung von CO₂-Emissionen und Ressourcenbedarf in der Lieferkette
KI-gestützte Tools ermöglichen eine präzise Analyse des CO₂-Fußabdrucks entlang der gesamten Lieferkette, von Rohstoffgewinnung bis zur Auslieferung.
Durch die Identifikation besonders emissionsintensiver Prozesse können gezielt Alternativen entwickelt werden, wie der Einsatz von regionalen Lieferanten oder emissionsärmeren Transportmethoden.
Zusätzlich hilft KI dabei, den Ressourcenbedarf zu optimieren, etwa durch intelligente Planung von Materialflüssen, wodurch Überproduktion oder Materialverschwendung minimiert werden.
