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Die Rolle von Künstlicher Intelligenz (KI) im Kampf gegen den Klimawandel ist ein viel diskutiertes Thema. Während Potenziale zur Emissionsreduzierung bestehen, steigt gleichzeitig der Energiebedarf für den Betrieb von KI-Systemen. Dieser Artikel beleuchtet die Chancen und Herausforderungen dieser komplexen Beziehung.
Studien, wie beispielsweise ein Bericht der Internationalen Energieagentur (IEA), deuten darauf hin, dass KI langfristig weltweit Treibhausgasemissionen reduzieren könnte. KI-Anwendungen können in verschiedenen Bereichen zur Effizienzsteigerung und somit zur Emissionsminderung beitragen. Beispiele hierfür sind:
- Optimierung von Energieverbräuchen in Gebäuden und Industrieanlagen - Verbesserung der Energieeffizienz von Kraftwerken - Entwicklung neuer Materialien für Batterien und Solarzellen - Unterstützung der Klimaforschung durch verbesserte Wettervorhersagen - Identifizierung von Methanlecks in der Öl- und GasindustrieDiese Anwendungsfälle verdeutlichen das Potenzial von KI, den Klimawandel zu bekämpfen. Die IEA schätzt, dass durch den breiten Einsatz von KI-Anwendungen bis 2035 die Emissionen um 1,4 Milliarden Tonnen sinken könnten. Dies würde die Emissionen von Rechenzentren, im optimistischsten Szenario, um das Dreifache übersteigen.
Der Betrieb von KI-Systemen, insbesondere das Training großer Sprachmodelle, erfordert enorme Rechenleistung und damit einen hohen Energiebedarf. Rechenzentren, die rund um die Uhr laufen, werden derzeit größtenteils mit fossilen Brennstoffen betrieben. Der steigende Strombedarf führt dazu, dass der Bau neuer Kraftwerke, auch Kohlekraftwerke, in Erwägung gezogen wird, um die wachsende KI-Industrie zu versorgen.
Es existieren zwar Alternativen wie Geothermie, Wasserkraft, Wind- und Solarenergie, doch der Ausbau dieser erneuerbaren Energien ist kostenintensiv und zeitaufwendig. Die Herausforderung besteht darin, den steigenden Energiebedarf der KI-Industrie mit dem Ausbau erneuerbarer Energien in Einklang zu bringen.
Die Argumentation, dass der anfänglich hohe Energieverbrauch von KI-Systemen durch spätere Emissionsreduzierungen gerechtfertigt sei, ähnelt dem Konzept der Klimazertifikate. Ähnlich wie bei Kompensationsmaßnahmen besteht die Gefahr, dass der Nutzen überschätzt wird und die tatsächliche Reduzierung der Emissionen gering ausfällt. Im Fall von KI ist das Potenzial zur Überbewertung möglicherweise noch größer, da die versprochenen Emissionsreduzierungen erst nach Jahren oder Jahrzehnten eintreten.
Es fehlen Markt- und Regulierungsmechanismen, die die KI-Branche zur Verantwortung ziehen, wenn die versprochenen Emissionsreduzierungen nicht erfüllt werden. Es besteht die Gefahr, dass KI-Systeme primär für wirtschaftliche Zwecke eingesetzt werden und der Fokus auf Klimaschutz verloren geht.
Um das Potenzial von KI für den Klimaschutz vollständig auszuschöpfen, ist ein nachhaltiger Ansatz unerlässlich. Dies beinhaltet:
- Den Ausbau erneuerbarer Energien zur Stromversorgung von Rechenzentren - Die Entwicklung energieeffizienterer KI-Algorithmen - Die Förderung von KI-Anwendungen, die speziell auf Emissionsreduzierungen abzielen - Die Etablierung von klaren Regulierungen und Standards für die KI-IndustrieNur durch eine kombinierte Anstrengung von Politik, Wirtschaft und Forschung kann sichergestellt werden, dass KI einen positiven Beitrag zum Klimaschutz leistet.
Quellen: - t3n.de/news/ki-zum-klimaschutz-gute-idee-doch-es-loest-ein-dilemma-nicht-auf-1683871/ - x.com/techreview_de/status/1914675389428834706 - t3n.de/tag/kuenstliche-intelligenz/ - social.heise.de/@techreview_de/114381895975685984 - newstral.com/de/article/de/1265858460/ki-zum-klimaschutz-gute-idee-doch-es-l%C3%B6st-ein-dilemma-nicht-auf-ki-zum-klimaschutz-gute-idee-doch-es-l%C3%B6st-ein-dilemma-nicht-auf - t3n.de/ - social.heise.de/@techreview_de - www.facebook.com/technologyreview.de/posts/laut-iea-bericht-k%C3%B6nnten-neue-ki-werkzeuge-auf-dauer-zur-reduzierung-der-emissio/1242629617584208/ - x.com/techreview_de?lang=deLernen Sie in nur 30 Minuten kennen, wie Ihr Team mit KI mehr erreichen kann – live und persönlich.
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