Mehr Nach­hal­tig­keit durch KI

Künst­li­che Intel­li­genz kann nicht nur Pro­duk­ti­ons­pro­zes­se effi­zi­en­ter und damit wirt­schaft­li­cher machen, son­dern auch die Nach­hal­tig­keit stei­gern. Eine Stu­die des KI-Fort­schritts­zen­trums in Stutt­gart zeigt, wie sich bei­spiels­wei­se die Treib­haus­gas-Emis­sio­nen oder der Ver­brauch von Res­sour­cen und Ener­gie mit KI redu­zie­ren las­sen. Das Autoren­team von Fraun­ho­fer IAO und IPA hat auch einen Leit­fa­den erar­bei­tet, der Unter­neh­men bei der prak­ti­schen Umset­zung ihrer Nach­hal­tig­keits­zie­le mit­hil­fe von KI unterstützt.

»Am The­ma Nach­hal­tig­keit führt heu­te kein Weg mehr vor­bei«, betont Stu­di­en­au­tor David Koch. »Unter­neh­men müs­sen sich meist auf meh­re­ren Ebe­nen damit aus­ein­an­der­set­zen: Da sind ein­mal die Kun­den, die nach­hal­ti­ge Pro­duk­te wün­schen. Hin­zu kom­men die poli­ti­schen Rah­men­be­din­gun­gen: Der Gesetz­ge­ber for­dert eine Reduk­ti­on der Treib­haus­gas-Emis­sio­nen um 37 Pro­zent zwi­schen 2020 und 2030. Und last but not least erzeu­gen stei­gen­de Prei­se für Ener­gie und Mate­ria­li­en einen wirt­schaft­li­chen Druck, der zu einem effi­zi­en­ten Umgang mit den Res­sour­cen zwingt.«

Künst­li­che Intel­li­genz (KI) kann hel­fen, die Nach­hal­tig­keit zu stei­gern, davon ist der Wirt­schafts­in­ge­nieur am Fraun­ho­fer-Insti­tut für Pro­duk­ti­ons­tech­nik und Auto­ma­ti­sie­rung IPA über­zeugt. Gemein­sam mit einem Team aus dem Fraun­ho­fer-Insti­tut für Arbeits­wirt­schaft und Orga­ni­sa­ti­on IAO und dem IPA hat er die soeben erschie­ne­ne Stu­die »Nach­hal­tig­keit durch KI – Poten­zia­le und Hand­lungs­leit­fa­den für pro­du­zie­ren­de Unter­neh­men« erstellt. »Bis­her haben Unter­neh­men KI vor allem genutzt, um mög­lichst effi­zi­ent und wirt­schaft­lich zu pro­du­zie­ren. Unse­re Stu­die stellt erst­mals die Nach­hal­tig­keit in den Vor­der­grund«, betont Koch.

Geför­dert wur­de die Stu­die vom baden-würt­tem­ber­gi­schen Wirt­schafts­mi­nis­te­ri­um im Rah­men des KI-Fort­schritts­zen­trums »Ler­nen­de Sys­te­me und Kogni­ti­ve Robotik«.

»Nach­hal­tig­keit, Kli­ma­schutz und die digi­ta­le Trans­for­ma­ti­on sind zen­tra­le Auf­ga­ben unse­rer Zeit. Künst­li­che Intel­li­genz spielt dabei eine Schlüs­sel­rol­le, bei­spiels­wei­se indem sie ermög­licht, Res­sour­cen effi­zi­en­ter zu nut­zen. Des­halb unter­stützt das Land Baden-Würt­tem­berg ins­be­son­de­re klei­ne und mitt­le­re Unter­neh­men dabei, ihre Wett­be­werbs­fä­hig­keit, Inno­va­ti­ons­kraft und Nach­hal­tig­keit durch den Ein­satz von KI zu ver­bes­sern«, sagt die Wirt­schafts­mi­nis­te­rin des Lan­des, Dr. Nico­le Hoff­meis­ter-Kraut. »Die Stu­die und der Leit­fa­den geben Fir­men einen guten Über­blick, wie sie mit KI nach­hal­ti­ger und dadurch auch wirt­schaft­lich erfolg­rei­cher agie­ren können.«

Für die Stu­die haben die For­sche­rin­nen und For­scher Ver­öf­fent­li­chun­gen aus­ge­wer­tet und Inter­views bei pro­du­zie­ren­den Unter­neh­men geführt. Das Ergeb­nis ist ein umfang­rei­cher Bericht über die theo­re­ti­schen Mög­lich­kei­ten und den prak­ti­schen Nut­zen von KI zur Stei­ge­rung der Nach­hal­tig­keit. Die Lis­te der mög­li­chen Anwen­dun­gen reicht von der Ent­wick­lung bio­ab­bau­ba­rer bezie­hungs­wei­se recy­cling­freund­li­cher Pro­duk­te über mate­ri­al- und ener­gie­spa­ren­de Fer­ti­gungs­pro­zes­se, Effi­zi­enz­stei­ge­run­gen durch früh­zei­ti­ges Auf­spü­ren und Aus­sor­tie­ren defek­ter Bau­tei­le, eine opti­mier­te Steue­rung von Kli­ma­an­la­gen bis hin zu einer öko­lo­gi­schen Logis­tik mit maxi­mal aus­ge­las­te­ten Lie­fer­fahr­zeu­gen oder neu­en Recy­cling-Kon­zep­ten, die eine Wei­ter­ver­wer­tung der Pro­duk­te ermöglichen.

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 Herausfor[1]derungen, 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.«