Nachhaltigkeit durch den Einsatz von KI

Orientierungshilfe für anwendende Unternehmen

Anwendungen der Künstlichen Intelligenz können dazu beitragen, die Nachhaltigkeitsziele der Vereinten Nationen und der Bundesregierung zu erreichen. Zu diesem Schluss kommt eine neue Studie, die im Rahmen der Begleitforschung zum Technologieprogramm „Künstliche Intelligenz als Treiber für volkswirtschaftlich relevante Ökosysteme“ (KI-Innovationswettbewerb) des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) durchgeführt wurde. 

Studie Nachhaltigkeit durch den Einsatz von KI
Studie Nachhaltigkeit durch den Einsatz von KI

Die Studie „Nachhaltigkeit durch den Einsatz von KI - Orientierungshilfe für anwendende Unternehmen“ hat zwölf Use Cases untersucht, die aus Förderprojekten der Technologieprogramme KI-Innovationswettbewerb und Smarte Datenwirtschaft des BMWK stammen. Es wurde gezeigt, dass diese maßgeblich zum Erreichen sogenannter Sustainable Development Goals (SDGs) beitragen können, die von den Vereinten Nationen (VN) definiert wurden.  

Positive Wirkung auf viele Nachhaltigkeitsziele

Unter Einbezug eines Fachpanels kommt die Studie zu dem Ergebnis, dass sich die untersuchten Anwendungsfälle (Use Cases) auf neun der siebzehn SDGs der VN positiv auswirken können. Darunter befinden sich insbesondere SDGs, bei denen Treibhausgasemissionen sowie Energie- und Ressourceneffizienz eine tragende Rolle spielen. Die übergreifende Auswertung der Anwendungsfälle hat zudem gezeigt, dass bei ca. der Hälfte der untersuchten Anwendungsfälle quantifizierbare Aussagen zu Nachhaltigkeitswirkungen getroffen werden können. In den weiteren Anwendungsfällen fehl es vielfach noch an der nötigen Datengrundlage, für quantifizierbare Aussagen  

Reifegrad der untersuchten Anwendungen weit fortgeschritten

Die Studie, die vom Institut für Innovation und Technik (iit) in der VDI/VDE Innovation + Technik GmbH durchgeführt wurde, hat zudem ergeben, dass Nachhaltigkeit bei der Entwicklung von KI-Anwendungen – z.B. bzgl. des Ressourcenverbrauchs – noch nicht ausreichend im Bewusstsein von KI-Anbieter und -Anwendern verankert ist. Ansatzpunkte für Wirtschaft und Wissenschaft sind z.B. die Nutzung ressourceneffizienter Infrastrukturen, ein Monitoring der Ressourceneffizienz und die Wiederverwendung von KI-Modellen.