Künstliche Intelligenz (KI) für Nachhaltigkeit

Erfahren Sie, wie führende Unternehmen KI anwenden, um ihren ökologischen Fußabdruck zu reduzieren, positive Veränderungen bei der Erfüllung von Dekarbonisierungszielen zu beschleunigen und Möglichkeiten für mehr Effizienz und Wachstum zu identifizieren.

Auf einen Blick

  • KI-Technologien für Nachhaltigkeit können neue Möglichkeiten zur Reduzierung von Abfällen und zur Optimierung des Energie-, Wasser- und Rohstoffverbrauchs aufdecken.

  • KI für Nachhaltigkeit kann zu einer größeren Klimaresilienz beitragen.

  • Das Setzen auf KI für Nachhaltigkeitsstrategien kann dazu beitragen, umweltfreundlichere Geschäftsmöglichkeiten zu entdecken.

  • KI kann Umwelt-, Sozial- und Governance-Initiativen (ESG) unterstützen, die die Umweltauswirkungen eines Unternehmens messen.

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Warum KI für Nachhaltigkeit?

So wie IT der Dreh- und Angelpunkt der digitalen Transformation war, werden Technologen gleichermaßen entscheidend für die Anleitung in der nachhaltigen Transformation sein.

Unternehmen suchen nach IT-Personal und Lösungen für künstliche Intelligenz (KI), um zwei wichtige Ergebnisse zu erzielen:

 

  • Zur Umsetzung von Tech Zero oder Minimierung des CO2-Fußabdrucks der IT in einem Unternehmen durch Optimierung der Betriebsabläufe zur Reduzierung von Abfällen und Ineffizienzen in bestehenden Prozessen.
  • Zur Einrichtung von tech-positiv zu werden, d. h. die Technologie als Hebel für die gesamte Organisation nutzen, um ihre Netto-Null-Ziele zu erreichen und neue Werte und Differenzierungen für eine positive Gesamtauswirkung zu schaffen.

Messung des organisatorischen Fortschritts auf dem Weg zur Nachhaltigkeit

Umwelt-, Sozial- und Governance-Daten (ESG) können Unternehmen helfen, verantwortungsvoll zu arbeiten und zu einer nachhaltigeren Zukunft beizutragen. Das IT-Team kann dazu beitragen, zugehörige Daten zu sammeln, die es Investoren, Stakeholdern und ESG-Ratingagenturen ermöglichen, die Leistung eines Unternehmens im Vergleich zu verantwortungsvollen Nachhaltigkeitspraktiken und langfristiger Wertschöpfung zu bewerten.

Die folgenden Faktoren tragen zur Messung der Nachhaltigkeitsauswirkungen eines Unternehmens bei:

 

  • Umwelt: Kohlenstoff-Emissionen, Energieverbrauch, Wasserverbrauch, Abfallmanagement und Bemühungen zur Reduzierung des ökologischen Fußabdrucks.
  • Sozial: Engagement für Vielfalt, Arbeitsverfahren, Mitarbeiterfluktuationsraten und Auswirkungen auf lokale Gemeinschaften.
  • Governance: Diversität und Vergütung der Führungskräfte, Risikoprofil, langfristige Rentabilität, Verantwortlichkeit für ESG-Geschäftspraktiken und Einhaltung von Vorschriften.

Ein attraktiver Vorteil für ESG-versierte Unternehmen besteht darin, dass sich mit der Verbesserung des ESG-Ergebnisses eines Unternehmens seine Kapitalkosten reduzieren, was wiederum die Bewertung des Unternehmens verbessert.

Verantwortungsvolle KI

Wie bei den meisten neuen Technologien gibt es Herausforderungen bei der Implementierung und Verwendung von KI. Entscheidungsträger sollten sich der Datensicherheits- und Datenschutzrisiken, Computing-Ressourcen und -Kosten sowie der möglichen ethischen und gesellschaftlichen Auswirkungen bewusst sein. Als Grundlage für alle Anwendungen von KI im Sinne der Nachhaltigkeit muss es eine Verpflichtung zum verantwortungsvollen Einsatz von KI in Bezug auf Transparenz, Verantwortlichkeit, Inklusivität und Governance geben, um das gesellschaftliche Vertrauen zu fördern und sicherzustellen, dass die Fortschritte und die Nutzung von KI weiterhin zur Verbesserung von Gemeinschaften beitragen.

Vorteile von KI für Nachhaltigkeit

KI kann zum Vorteil für die Umwelt, die Gemeinschaft, die Arbeitskräfte und das Geschäftsergebnis verwendet werden. KI-Lösungen können helfen:

 

  • Komplexe Systeme messen, vorhersagen und optimieren: KI kann neue Möglichkeiten für mehr Effizienz im gesamten Unternehmen erschließen, indem sie verfügbare Ressourcen, Nutzungsmuster und Prozesse analysiert und Empfehlungen für Optimierungen und Verbesserungen zur Steigerung der Betriebs- und Ressourceneffizienz liefert. Darüber hinaus kann KI Transparenz über ESG-Ziele und -Fortschritte unterstützen, um Offenlegungsanforderungen zu erfüllen, datengestützte Entscheidungsfindung zu erhöhen und die Kohlenstoffberechnung in der gesamten Wertschöpfungskette zu verbessern, was wiederum dazu beitragen kann, Möglichkeiten für Verbesserungen und Anpassungsfähigkeit zu identifizieren.
  • Beschleunigen Sie die Entwicklung von Nachhaltigkeitslösungen: Unternehmen können KI nutzen, um Innovationen voranzutreiben und neue umweltbewusste Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Durch das Sammeln und Analysieren von Daten über das Kundenverhalten und die Vorhersage zukünftiger Trends können Unternehmen KI verwenden, um die Effizienz des Produktentwicklungsprozesses zu verbessern. Durch Beschleunigung von Forschung und Entwicklung mit neuen, umweltfreundlichen Materialien können Unternehmen die Entwicklung nachhaltigerer Produkte beschleunigen.
  • Reaktion und Anpassung an Klimaauswirkungen: KI bietet eine beispiellose Möglichkeit, Innovationen in Bezug auf verstärkte Nachhaltigkeit zu beschleunigen und dabeidie Auswirkungen des Klimawandels abzuschwächen. KI für Nachhaltigkeit kann beispielsweise helfen:
    • Erhöhen Sie die Klimaresilienz durch Frühwarnsysteme für extreme Wetterereignisse.
    • Passen Sie Energieprofile auf der Grundlage lokaler Bedingungen an, um mit unbeständige Nutzbarkeit erneuerbarer Energien (Intermittenz) besser umzugehen und die Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen zu reduzieren.
    • Identifizieren und mildern Sie Risiken, die durch den Klimawandel entstehen, durch Analyse komplexer Klimadaten und Muster und unternehmen Sie den ersten Schritt, um Klimawissenschaften in Geschäftsabläufe zu integrieren.

KI für Nachhaltigkeits-Anwendungsfälle

Unabhängig davon, wo sich ein Unternehmen auf dem Weg zur KI-Einführung und zur KI-Reife befindet, gibt es Möglichkeiten im Überfluss. KI für Nachhaltigkeitsprojekte kann relativ klein sein wie der Beginn der Digitalisierung des nächsten logischen Schrittes auf bestehende Workstreams, um die Entscheidungsfindung zu beschleunigen, oder sie können bahnbrechende und ehrgeizige Projekte sein, die umwälzende Änderungen in der Ausführung anhand eines bestimmten Anwendungsfalls bringen werden. Mit KI können Unternehmen ihre Ziele für einen nachhaltigeren Betrieb erreichen, indem sie Prozesse optimieren und den Energieverbrauch senken.

Branchenspezifische Optimierung

Eine KI-Überwachung in nahezu Echtzeit kann die Reduzierung des CO2-Fußabdrucks auf unzählige Arten unterstützen, darunter:

 

  • Optimierungen entlang der Lieferkette: Wenden Sie automatische Vorhersagen und Entscheidungsfindung an, um die Effizienz durch Nachfrageprognosen zu optimieren, Lagerabfälle und unnötige Transporte oder Lagerung zu vermeiden und die Containerlogistik – einschließlich der Letzte-Meile-Logistik – zu optimieren, um die mit minimalen Kraftstoffausgaben ausgekieferten Warenzahlen zu maximieren.
  • Optimierungen in Produktentwicklung und Produktion: Verwenden Sie physische und virtuelle Automatisierung, um kontinuierliche Prozessverbesserungen im gesamten Unternehmen mit KI-gestützten digitalen Zwillingen zu beschleunigen; Energie-, Material- und Designvariablen zu bewerten, zu testen und zu optimieren und die Fertigung für minimalen Materialaufwand und Ressourcenabfall zu optimieren.
  • Optimierungen bei Transport- und Logistik: Verbessern Sie transportbezogene Workstreams durch Optimierung von Routen, Timing und En-Route-Logistik mit intelligentem Verkehrsmanagement; unterstützen Sie die Energieversorgung und die Ladeanforderungen für Elektrofahrzeuge (EV) mit vorausschauender KI, um die Kraftstoffeffizienz zu verbessern und die Umweltauswirkungen zu reduzieren.
  • Optimierungen in der Landwirtschaft: Verwenden Sie KI für Umweltprognosen, um präzise Landwirtschaft, Tierüberwachung für die effektivste Verwendung von Ressourcen für Gesundheit und Sicherheit sowie intelligentes Pflanzenmonitoring – die Kombination von Daten aus Satellitenbildern, Sensoren und Wetterdaten – zur Unterstützung fundierter Entscheidungen in der Landwirtschaft.
  • Optimierungen am Stromnetz: KI in der Energieversorgung kann dazu beitragen, Systemlast und -versorgung in nahezu Echtzeit zusammenzuführen, um Stromnetze intelligenter, effizienter und stabiler zu machen; die Widerstandsfähigkeit des Netzes durch Vorhersage von Ausfällen und Entsendung von Reparaturteams zu verbessern und auf potenzielle Umweltgefahren und vorausschauende Wartungsanforderungen zu überwachen.
  • Optimierung Intelligenter Gebäude: KI-gestützte Systeme können den Energieverbrauch in Büros und Lagern überwachen und Anpassungen für optimale Energieeffizienz vornehmen; Recycling automatisieren; die Lebenszyklen von Geräten verfolgen und Wartungsanforderungen zur Reduzierung von Abfällen vorhersagen; die Luftqualität und andere Umweltfaktoren überwachen und bei Messungen warnen, die Grenzwerte überschreiten; regulatorische Änderungen und Anforderungen verfolgen, die sich auf den Betrieb auswirken können, die jeweiligen Teams und Abteilungen informieren und empfohlene nächste Schritte empfehlen.

Optimierung im Rechenzentrum

Rechenzentren verbrauchen die 10- bis 50-fache Strommenge pro Fläche eines typischen kommerziellen Bürogebäudes, was in ihrer Gesamtheit bedeutet, dass Rechenzentren momentan etwa zwei Prozent des gesamten Stromverbrauchs in den USA ausmachen.1

KI kann Rechenzentren helfen, die Energieeffizienz zu erhöhen und das Abfallmanagement durch die Übernahme bewährter Praktiken wie Flüssigkeitskühlung, die Verwendung erneuerbarer Energiequellen, die Wiederverwendung von Abwärme und die Überwachung der Hardware für die Wartung des Lebenszyklus zu verbessern.

Um die Auswirkungen der für KI-Initiativen im Rechenzentrum aufgewendeten Ressourcen zu maximieren und den CO2-Fußabdruck der Computing-Infrastruktur zu reduzieren, ist ein proaktiver Ansatz für das Projektdesign und das IT-Management von entscheidender Bedeutung.

KI-Optimierung

Ohne Nachverfolgung können das Trainieren und die Inferenz der KI extrem kohlenstoffintensiv sein und große Mengen an Energie, Wasser, fossilen Brennstoffen und anderen Ressourcen erfordern. Die nachhaltigere Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen bedeutet, dass Unternehmen die Umweltauswirkungen durch Konzentration auf Kernaktivitäten reduzieren können:

 

  • Modelloptimierung: Die Optimierung von Modellen durch die Verwendung effizienterer Algorithmen und diese leichter und schneller zu gestalten reduziert die benötigte Rechenleistung, verkürzt die Trainingszeit und verlängert die Lebensdauer des Modells, was insgesamt den Energie- und Ressourcenbedarf reduziert.
  • Software-Optimierung: KI-Software kann zur Erhöhung der KI-Modell- und Systemleistung verwendet werden und dazu beitragen, den gesamten Computing-Energiebedarf und den Energieverbrauch zu reduzieren.
  • Kohlenstoff-bewusste Software: Software, die es ermöglicht, Workloads zu Zeiten und in Regionen mit geringerer Kohlenstoffintensität oder außerhalb der Geschäftszeiten laufen zu lassen, kann die Kohlenstoff-Emissionen deutlich reduzieren.

Diese Strategien sind das Herzstück zur Reduzierung des Energieverbrauchs mit geringerer Kohlenstoffintensität für KI-Workloads, die sowohl zu erheblichen finanziellen Einsparungen für die Unternehmen als auch zur Einhaltung der eingegangenen Verpflichtungen im Bereich Nachhaltigkeit beitragen.

Nachhaltigkeit für Unternehmensgeräteflotten

Es gibt eine Reihe allgemeiner IT-Strategien zur Verbesserung der Nachhaltigkeit über den gesamten PC-Lebenszyklus von der Beschaffung bis zum Ende der Lebensdauer des Geräts.

Neue KI-PCs, die in der Lage sind, KI-Workloads lokal auszuführen, tragen der Nachhaltigkeit durch Design und Entwicklung von Energieeffizienz-Optimierungen auf den System- und Anwendungsebenen Rechnung. Dies gibt der IT und Unternehmen ein weiteres Tool zur Beschleunigung von Innovationen bei gleichzeitiger Reduzierung der Umweltauswirkungen.

Die Zukunft von KI für Nachhaltigkeit

Die Landschaft der nachhaltigen KI-Einführungsmöglichkeiten ist exponentiell. PricewaterhouseCoopers schätzt, dass die Verwendung von KI die weltweiten Treibhausgasemissionen (GHG) bis 2030 um vier Prozent reduzieren kann.2

 

  • KI wird bereits für die Förderung aller 17 UN-Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs) verwendet, einschließlich des Ziels des Aufbaus nachhaltiger Städte und Gemeinschaften.3
  • Chief Technology Officers (CTOs) spielen eine größere Rolle dabei, ihre Unternehmen zu helfen, die steigenden Computing-Energieanforderungen zu erfüllen und gleichzeitig die Netto-Null-Ziele zu erreichen.
  • KI-gestützte vorausschauende Analysen können Muster und Trends aufdecken, die sich der traditionellen Analyse entziehen können, was bedeutet, dass ESG-Berichte im Laufe der Zeit genauer werden können. Diese Daten können Unternehmen bei der Planung zukünftiger IT-Investitionen in Übereinstimmung mit ihren Verpflichtungen für die Umweltverantwortung helfen und neuen Geschäftswert schaffen.

Wo KI auf Nachhaltigkeit trifft, besteht eine Möglichkeit, Technologie zur Reduzierung von Abfällen, zur Optimierung von Ressourcen, zur Steigerung der Effizienz und zur Verbesserung der Entscheidungsfindung durch Datenanalyse in nahezu Echtzeit zu nutzen.

FAQs

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

Führende Unternehmen wenden KI an, um ihren ökologischen Fußabdruck zu reduzieren, positive Veränderungen bei der Erfüllung von Dekarbonisierungszielen zu beschleunigen und Möglichkeiten für mehr Effizienz und Wachstum zu identifizieren.

KI hilft Unternehmen dabei, globale Nachhaltigkeitsziele zu erreichen, indem sie Prozesse und Systeme optimiert, Verschwendungsbereiche identifiziert und ihre Umweltauswirkungen besser sichtbar macht und verfolgt.

Wo KI auf Nachhaltigkeit trifft, gibt es exponentielle Möglichkeiten, die Leistungsfähigkeit von Technik zur Reduzierung von Abfällen, zur Optimierung von Ressourcen und zur Verbesserung der Effizienz zur Reduzierung der gesamten Umweltauswirkungen zu nutzen.