Top 20 Nachhaltigkeits-KI-Anwendungen & Beispiele

Laut PwC könnte GenAI die operative Effizienz verbessern, was indirekt den CO2-Fußabdruck in Geschäftsprozessen reduzieren könnte.¹

Durch den Einsatz von generativer KI in Bereichen wie Logistikoptimierung, Bedarfsprognose und Abfallreduzierung können Unternehmen ihre Emissionen über die KI-Systeme hinaus in ihren gesamten Betriebsabläufen senken.

Entdecken Sie Nachhaltigkeits-KI-Anwendungen mit Beispielen aus der Praxis, die KI nutzen, um eine intelligentere, effizientere und nachhaltigere Zukunft aufzubauen.

Wie wird die Nachhaltigkeit von KI bewertet?

Da sich der Einsatz von KI in Nachhaltigkeitsinitiativen ausweitet, werden zunehmend Fragen dazu aufgeworfen, wie die Nachhaltigkeit der KI selbst bewertet werden sollte.

Neuere Forschungen und politische Diskussionen deuten darauf hin, dass Verbesserungen der Effizienz oder alleinige Emissionsreduzierungen nicht ausreichen, um die langfristigen Auswirkungen zu bewerten. Eine umfassendere Bewertung ist erforderlich, um die ökologischen, sozialen und strukturellen Folgen der Entwicklung und des Einsatzes von KI-Systemen zu verstehen.

Im Folgenden sind einige Perspektiven der Sustainable AI Conference im September 2025 aufgeführt² , die verwendet wurden, um zu bewerten, ob KI-Anwendungen Nachhaltigkeitsziele über kurzfristige operative Gewinne hinaus sinnvoll unterstützen.

Die wichtigsten Erkenntnisse der Konferenz sind, dass KI nur dann als nachhaltig betrachtet werden kann, wenn sie Umweltauswirkungen, soziale, politische und Gerechtigkeitsaspekte gemeinsam adressiert, da unbegrenztes Skalieren und reine Effizienzansätze das Risiko bergen, Ungleichheit, Extraktivismus und strukturelle Schäden trotz technischer Gewinne zu verstärken.

Nachhaltigkeit geht über Energieeffizienz hinaus

Laut der Konferenz ist Nachhaltigkeit ein breites Konzept und keine enge technische Metrik. Viele Beiträge argumentieren, dass sich nur auf Energieeffizienz oder Kohlenstoffreduzierung zu konzentrieren, wichtige Auswirkungen von KI-Systemen übersieht.

Nachhaltigkeit sollte in mehreren Dimensionen diskutiert werden:

• Umweltkosten wie Energieverbrauch, Wasserverbrauch, Mineralien und Elektroschrott
• Soziale Auswirkungen, einschließlich Arbeitsbedingungen, Ungleichheit und Geschlechterfolgen
• Politische und wirtschaftliche Probleme, wie Machtkonzentration und Kontrolle über Infrastruktur
• Wissensbezogene Bedenken wie der Verlust epistemischer Vielfalt und geschwächtes kritisches Denken

Die allgemeine Position ist, dass KI nicht als nachhaltig betrachtet werden kann, wenn sie zwar in Bezug auf die Umwelt gut abschneidet, aber soziale oder strukturelle Schäden verursacht.

Das Skalieren von KI steht im Konflikt mit Nachhaltigkeitszielen

Ein wiederkehrendes Thema ist die Spannung zwischen der groß angelegten KI-Entwicklung und der Nachhaltigkeit. Aktuelle KI-Trajektorien betonen größere Modelle, mehr Daten und höhere Rechenanforderungen, während Nachhaltigkeit Grenzen und Selektivität erfordert. Siehe LLM-Skalierungsgesetze für weitere Informationen.

Viele Forscher heben alternative Richtungen hervor:

• Kleinere, aufgaben spezifische Modelle anstelle von allgemein einsetzbaren Systemen
• Lokale oder domänengebundene Bereitstellung anstelle von globalem Skalieren
• Sorgfältige Begründung für den Einsatz von Hochleistungsrechnen
• Klare Unterscheidung zwischen wesentlichen und nicht wesentlichen KI-Anwendungen

Das Argument ist nicht, dass Skalieren immer falsch ist, sondern dass unbegrenztes Skalieren mit langfristigen Umwelt- und Sozialbeschränkungen unvereinbar ist.

Macht und Extraktivismus sind zentrale Anliegen

Viele Beiträge thematisieren die KI-Nachhaltigkeit als Frage der Macht und nicht nur der Technologie. KI-Systeme sind von globalen Lieferketten abhängig, die oft auf extraktiven Praktiken beruhen.

Zu den diskutierten Kernproblemen gehören:

• Datenerfassung aus marginalisierten und indigenen Gemeinschaften
• Ressourcenabbau, der durch Narrative der grünen Transition gerechtfertigt wird
• Konzentration von Rechenleistung, Cloud-Diensten und Rechenzentren in wenigen Regionen
• Korporative Kontrolle über Energieinfrastruktur im Zusammenhang mit dem KI-Einsatz

Aus dieser Perspektive sind Nachhaltigkeitsbehauptungen schwach, wenn sie ignorieren, wie Nutzen und Lasten über Regionen und Bevölkerungsgruppen verteilt sind.

Gerechtigkeitsbasierte Rahmenwerke dominieren die Diskussion

Gerechtigkeit wird als Kernanforderung für nachhaltige KI behandelt. Mehrere ethische Perspektiven werden wiederholt angewendet, um KI-Systeme zu bewerten.

Zu den gängigen Rahmenwerken gehören:

• Energiegerechtigkeit mit Fokus darauf, wer die Energiekosten trägt und wer profitiert
• Feministische Ethik, die Fürsorge, Anerkennung und relationale Auswirkungen betont
• Decoloniale und indigene Ansätze, die Datenhoheit und Zustimmung hervorheben
• Strukturelle Verantwortung, die über einzelne Entwickler hinaus auf Systeme und Institutionen blickt

In all diesen Perspektiven ergibt sich eine gemeinsame Schlussfolgerung: KI, die Ungleichheit oder Unterdrückung verstärkt, kann nicht als nachhaltig betrachtet werden.

Governance-Mechanismen sind unzureichend

Rechtliche und politikorientierte Arbeiten argumentieren, dass bestehende Governance-Rahmenwerke hinter den materiellen Realitäten von KI-Systemen zurückbleiben. Umweltauswirkungen sind oft schwach reguliert oder werden als freiwillige Anliegen behandelt.

Identifizierte Lücken umfassen:

• Begrenzte Anforderungen zur Messung und Offenlegung von Umweltauswirkungen der KI
• Schwache Durchsetzungsmechanismen in bestehenden KI-Regulierungen
• Übermäßige Abhängigkeit von Unternehmensselbstberichterstattung
• Schwierigkeiten, Rahmenwerke individueller Rechte auf strukturelle Schäden anzuwenden

Alternative KI-Pfade werden vorgeschlagen

Trotz Kritik lehnt die Konferenz KI nicht insgesamt ab. Viele Beiträge skizzieren alternative Wege zur Entwicklung und Nutzung von KI, die besser mit der Nachhaltigkeit übereinstimmen.

Vorgeschlagene Richtungen umfassen:

• Kleine und effiziente Modelle, die für spezifische Kontexte entwickelt wurden
• Infrastrukturen für gemeinwohlorientierte und Open-Source-KI
• Partizipative und gemeinschaftsgeleitete KI-Designprozesse
• Ansätze, die auf Degrowth ausgerichtet sind und Suffizienz vor Expansion priorisieren

KI-Agenten in der Nachhaltigkeit

KI-Agenten in der Nachhaltigkeit sind autonome oder semi-autonome Systeme, die künstliche Intelligenz nutzen, um spezifische Aufgaben im Zusammenhang mit Umwelt-, Sozial- und Governance-Zielen (ESG) zu erfüllen.

Sie analysieren Nachhaltigkeitsdaten, identifizieren Trends und führen Aktionen mit minimalem menschlichen Eingriff aus. Diese Agenten kombinieren Datenverarbeitung, Natural Language-Verständnis und maschinelles Lernen, um Entscheidungsfindung und operative Effizienz im Nachhaltigkeitsmanagement zu unterstützen.

Ihr Hauptzweck ist es, den manuellen Aufwand zu reduzieren, der für das Sammeln, Analysieren und Berichten von Nachhaltigkeitsdaten erforderlich ist. Durch die Automatisierung sich wiederholender, datenintensiver Aufgaben ermöglichen KI-Agenten Nachhaltigkeitsfachleuten, sich auf strategische Planung, Compliance und Leistungsverbesserung zu konzentrieren.

Je nach ihrem Autonomiegrad können sie entweder unabhängig arbeiten oder menschliche Teams bei der Fertigstellung definierter Prozesse unterstützen.

Es gibt im Allgemeinen zwei Arten von KI-Agenten in der Nachhaltigkeit:

• Autonome Agenten: Diese funktionieren unabhängig, treffen datengestützte Entscheidungen und führen Aktionen ohne direkte menschliche Aufsicht aus.
• Assistive Agenten: Diese unterstützen menschliche Teams durch Empfehlungen, Analysen und Automatisierung für spezifische Aufgaben.

Beispiel aus der Praxis: CO2 AI³ automatisiert das CO2-Management und wandelt Nachhaltigkeitszusagen in messbare Ergebnisse um. Die Plattform reduziert sich wiederholende, datenintensive Aufgaben und ermöglicht es Nachhaltigkeits-Teams, sich auf Analyse und Emissionsreduzierung zu konzentrieren.

Seine KI-Agenten adressieren Probleme wie inkonsistente Daten, komplexe CO2-Berechnungen und Lieferantenengagement durch die Automatisierung von Datenbereinigung, Standardisierung und Emissionsschätzung im großen Maßstab.

Das System unterstützt zudem die Einhaltung von Rahmenwerken und Vorschriften, einschließlich SBTi, CSRD, CBAM und SB253, und gewährleistet gleichzeitig Datensicherheit und regionale Datenkontrolle.

Data Agent

• Standardisiert Daten aus mehreren Quellen innerhalb von Minuten.
• Strukturiert große Datensätze in prüffähige, konforme Formate.
• Ermöglicht genaue und transparente Emissionsberichterstattung.

Scope 3 Agent

• Identifiziert und ruft verifizierte Lieferantendaten zu Emissionen ab.
• Erkennt und matcht Lieferanteneinheiten unter Verwendung des Unternehmens- und Einkaufskontexts.
• Bewertet die Reife von Lieferanten basierend auf Berichtsqualität und Zielzusagen.

Emission Factor Matching Agent (EFM Agent)

• Matcht Produkte und Materialien mit den relevantesten Emissionsfaktoren über umfangreiche Datenbanken hinweg.
• Führt semantische Analysen durch, um technische Begriffe zu interpretieren und genaue Matches sicherzustellen.
• Ermöglicht Emissionsschätzungen im großen Maßstab zu einem Bruchteil der Kosten traditioneller Lebenszyklusanalysen.

1. Daten- und Berichtsautomatisierungs-Agenten

KI-Agenten werden häufig verwendet, um Nachhaltigkeitsdaten aus mehreren internen und externen Quellen zu sammeln, zu verifizieren und zu strukturieren. Sie können große Datensätze verarbeiten, um Datenintegrität und Compliance mit Berichtsstandards sicherzustellen.

• Automatisierung von ESG- und Nachhaltigkeitsberichten gemäß Rahmenwerken wie ESRS, SASB, CDP und GRI.
• Vorbereitung von Abschnitten für regulatorische Einreichungen, wie z. B. 10-K-Berichte, und Führung von Prüfpfaden.
• Aggregation von Emissionsdaten, Ressourcenverbrauchsmetriken und anderen Schlüsselindikatoren für konsistente Analysen.

2. Stakeholder-Engagement und Kommunikation

KI-Agenten unterstützen das Management der Kommunikation mit internen und externen Stakeholdern, die Nachhaltigkeitsdaten oder Updates benötigen.

• Beantwortung von Anfragen von Investoren oder Regulierern unter Verwendung verifizierter Daten.
• Automatisierung von Lieferantenfragebögen und Nachhaltigkeitsumfragen.
• Erstellung maßgeschneiderter Nachhaltigkeitszusammenfassungen für Führungskräfte, Kunden oder die Öffentlichkeit.

3. Operative Effizienz und Ressourcenmanagement

KI-Agenten nutzen prädiktive und Optimierungsmodelle, um nachhaltigkeitsbezogene Operationen zu verbessern.

• Überwachung von Geräten und Vorhersage von Wartungsbedarf zur Vermeidung von Abfall und Ausfallzeiten.
• Bewertung der Lieferantenleistung zur Unterstützung nachhaltiger Beschaffungsentscheidungen.
• Optimierung von Logistik und Feldeinsätzen zur Minimierung von Emissionen und Ressourcenverbrauch.

Vorbereitung auf Naturkatastrophen

Katastrophenreaktionssysteme versagen oft, weil Warnungen zu spät kommen oder geografische Präzision fehlt. KI-gesteuerte Überwachungs- und Prognosesysteme adressieren dies durch die Verarbeitung von Echtzeit-Sensor- und Satellitendaten in einem Umfang und mit Geschwindigkeiten, die manuelle Systeme nicht erreichen können.

Beispiel aus der Praxis: Google Earth AI ist eine Suite von geospatialen KI-Modellen und Datensätzen, die für Anwendungen wie Wettervorhersage, Hochwasserprognose und Waldbranderkennung verwendet werden.

Eine Kernkomponente dieser Initiative ist AlphaEarth Foundations, das groß angelegte Satellitenbilder und Bevölkerungsdaten analysiert, um Anwendungsfälle wie Stadtplanung, öffentliche Gesundheit und Umweltüberwachung zu unterstützen.⁴

AlphaEarth Foundations verarbeitet Petabytes an Erdbeobachtungsdaten, um hochauflösende Darstellungen von Land- und Küstengebieten zu generieren. Seine Ausgaben, die als Embeddings über Google Earth Engine veröffentlicht werden, werden bereits von mehr als 50 Organisationen, einschließlich der Vereinten Nationen und akademischer Institutionen, für Aufgaben wie Ökosystemklassifizierung, landwirtschaftliche Bewertung und Landnutzungsüberwachung genutzt. Das Modell verbessert zudem die Datenkomprimierung und Kartierungsgenauigkeit, was groß angelegte Umweltanalysen effizienter macht.⁵

Beispiel aus der Praxis: Die Verhinderung von Entwaldung erfordert nicht nur die Identifizierung, wo Waldverlust aufgetreten ist, sondern auch, wo er wahrscheinlich als nächstes passieren wird. Google DeepMind entwickelte in Zusammenarbeit mit dem World Resources Institute ein KI-Modell, um das Risiko von Entwaldung durch Analyse von Satellitenbildern im Zeitverlauf zu schätzen.

Das Modell konzentriert sich auf die Identifizierung zugrunde liegender Treiber von Waldverlust, wie Landwirtschaft, Holzeinschlag, Bergbau und Feuer, unter Verwendung ausschließlich von Satellitendaten anstatt sich auf lokale Infrastrukturdaten wie Straßennetze zu verlassen. Basierend auf Vision-Transformer-Architekturen generiert es Vorhersagen zum Entwaldungsrisiko mit Auflösungen von bis zu 30 Metern über große Regionen hinweg, die den Zeitraum von 2000 bis 2024 abdecken.

Dieser Ansatz ermöglicht es politischen Entscheidungsträgern und Naturschutzorganisationen, Interventionen in Hochrisikogebieten zu priorisieren, bevor Waldverlust eintritt.⁶

4. Hochwarnung

Laut aktuellen Daten sind jährlich 250 Millionen Menschen von Überschwemmungen betroffen. PwC schlägt vor, dass KI-gesteuerte Verbesserungen in Hochwarnsystemen mehr als 3.000 Leben retten und wirtschaftliche Schäden um bis zu 14 Millionen US-Dollar reduzieren könnten. Diese Technologien bieten rechtzeitige Warnungen und helfen Gemeinden, vor Eintritt einer Katastrophe Maßnahmen zu ergreifen.⁷

Beispiel aus der Praxis: Das operative Hochwasser-Vorhersagesystem von Google, das auf einem großen LSTM-basierten Sprachmodell für Hydrologie basiert, wurde 2018 eingeführt. Es kombiniert zwei KI-Modelle: ein hydrologisches Stufen-Vorhersage-LSTM, das Flusspegel vorhersagt, und ein Überflutungsmodell (unter Verwendung von Schwellenwert- und „Manifold"-Algorithmen), das die Ausdehnung und Tiefe der Überschwemmung simuliert, um bis zu sieben Tage im Voraus Warnungen zu generieren.⁸

Das System deckt derzeit über 100 Länder über „virtuelle Pegel" und verifizierte Flussbecken ab und erreicht etwa 700 Millionen Menschen mit Hochwasser-Vorhersagewarnungen, die über Google Search, Maps, Android, das Flood Hub und Regierungspartner bereitgestellt werden.⁹

Zu den wichtigsten Errungenschaften gehören:

• Hochwasserprognose durch LSTM-Stufen- und Überflutungsmodelle.
• Ausgereifte Bereitstellung seit 2018 in über 100 Ländern.
• Bis zu 7 Tage Vorlaufzeit mit Echtzeitwarnungen für 700 Millionen Menschen.
• Starke Evidenz durch Nature/HESS-Publikationen.

Abbildung 1: Das Bild zeigt die globale Reichweite des Flood Hub und wie es die Hochwasserprognose für mehr als 700 Millionen Menschen unterstützt.

5. Waldbrände

KI ist auch ein mächtiges Werkzeug im Kampf gegen Waldbrände und hilft, verheerende Verluste zu verhindern. Drohnen, Satelliten und Sensoren auf hohen Türmen überwachen Wälder kontinuierlich und erkennen Anzeichen eines möglichen Feuers, wie ungewöhnliche Hotspots oder aufsteigenden Rauch.

Mit entsprechendem Training können KI-Systeme Rauch von anderen Umweltsignalen unterscheiden, was eine frühere und zuverlässigere Waldbranderkennung ermöglicht.

Beispiel aus der Praxis: Dryad Networks hat etwa 400 „elektronische Nasen" im Eberswalder Wald in Brandenburg installiert, einer Region, die stark von Waldbränden betroffen ist. Diese Geräte können Gase in den frühesten Phasen eines Feuers erkennen und gleichzeitig Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Luftdruck überwachen.

Durch die Bereitstellung von Echtzeitdaten zu Umweltbedingungen helfen diese Sensoren dabei, potenzielle Brandrisiken frühzeitig zu identifizieren und verbessern die Fähigkeit, schnell zu reagieren und Schäden zu minimieren..¹⁰

Bekämpfung der Luftverschmutzung

Die Luftverschmutzung verschlimmert sich und kann zu einer globalen Gesundheits- und Umweltkatastrophe eskalieren, die jährlich über sieben Millionen vorzeitige Todesfälle und allein 8,1 Billionen US-Dollar an Gesundheitsschäden verursacht.¹¹

KI kann helfen, die Luftverschmutzung durch Echtzeitwarnungen und prädiktive Modelle zu reduzieren:

6. Echtzeitwarnungen

Mit Daten von Luftqualitätsmessgeräten kann KI Einblicke in die Auswirkungen der Luftqualität auf Menschen bieten und bei der Entscheidung über Gesundheitschutzmaßnahmen helfen.¹²

Auch durch die Verarbeitung von Daten verschiedener Messgeräte in Echtzeit kann es Warnungen aussenden, wenn die Verschmutzungswerte stark ansteigen. Auf diese Weise können die Menschen sofort handeln: entweder drinnen bleiben oder eine Maske tragen.

Beispiel aus der Praxis: Die IQAir-Anwendung verfügt über ein Ranking, das in Echtzeit zeigt, welche Städte die stärkste Luftverschmutzung haben. Die Plume Labs-App bietet vollständige Karten, die zeigen, wo die Verschmutzung am schlimmsten ist. Die App sagt auch voraus, wie die Luftqualität jede Stunde sein wird, da sich die Werte im Laufe des Tages erheblich ändern können.¹³

7. Prädiktive Modelle

Entwickelt mit KI und maschinellem Lernen, können prädiktive Modelle Informationen wie Konzentrationen von Luftschadstoffen vorhersagen.

Beispiel aus der Praxis: Ingenieure von Cornell haben ein Modell entwickelt, das Feinstaub (PM2,5) berechnen kann, also Ruß, Staub und Abgase von Lastwagen und Autos, die in die Lungen der Menschen gelangen. Diese Modelle ermöglichen es, Risiken früher zu identifizieren und präventive Maßnahmen zu ergreifen, bevor Umwelt- oder Gesundheitsauswirkungen eskalieren.¹⁴

Biodiversität

8. Biodiversitätsüberwachung und -schutz

Der Schutz der Biodiversität ist eine der größten Herausforderungen, die durch den Klimawandel mit sich gebracht werden. KI bietet Lösungen zur Verbesserung der Biodiversitätsüberwachung und des Schutzes.

Technologien wie neuronale Netze, Computer Vision und Satellitenbilder können Forschern helfen, Tiere in Bildern zu erkennen und spezifische Tiere innerhalb einer Art zu identifizieren. Forscher können Tiere wie Vögel, Amphibien und Cetaceen und sogar Fische überwachen und die Daten mit Machine-Learning-Tools analysieren.¹⁵

Mit diesen Technologien können Wissenschaftler Folgendes leisten:

• Bessere Habitat-Analyse.
• Precisere Schätzungen zu Wildtieren und Arten.
• Analyse der Auswirkungen des Klimawandels auf Tiere in Echtzeit.

Beispiel aus der Praxis: Effektiver Schutz hängt davon ab, zu wissen, wo Arten leben, doch die Erstellung genauer Verbreitungskarten bleibt angesichts des Umfangs und der Vielfalt der globalen Biodiversität schwierig. Um dies zu adressieren, entwickelten Google-Forscher ein KI-basiertes System zur Generierung von Verbreitungskarten für Arten über große Geografien hinweg.

Das System kombiniert Feldbeobachtungsdaten aus offenen Biodiversitätsdatenbanken mit satellitengestützten Embeddings von AlphaEarth Foundations und artspezifischen Merkmalen wie Körpermasse. Ein Graph-Neural-Network-Modell (GNN) nutzt diese Informationen, um wahrscheinliche geografische Verteilungen für viele Arten gleichzeitig abzuleiten, die dann von lokalen Experten verfeinert werden können.

In Pilotprojekten wurde das Modell verwendet, um australische Säugetierarten, einschließlich des Greater Glider, zu kartieren, und eine Auswahl dieser Karten wurde über Plattformen wie das UN Biodiversity Lab und Google Earth Engine veröffentlicht.

Beispiel aus der Praxis: Wildbook nutzt neuronale Netze und Computer-Vision-Algorithmen, um Tiere in Bildern zu identifizieren und zu zählen und einzelne Tiere innerhalb einer Gruppe zu unterscheiden. Mit diesem Wissen können Wildtierpopulationen genauer geschätzt werden.¹⁶

Datenanalyse für Nachhaltigkeit

Large Language Models (LLMs) wie GPTs sind entscheidend für die Förderung einer nachhaltigeren Zukunft, indem sie Organisationen dabei unterstützen, große Datensätze zu analysieren und darauf basierend Maßnahmen zu ergreifen. Zu einigen wichtigen Anwendungen von KI in diesem Bereich gehören:

9. Analyse von Geschäftsunterlagen & Abfallreduzierung

Generative KI-Systeme können Geschäftsunterlagen überprüfen und analysieren und Unternehmen dabei helfen, Möglichkeiten zur Abfallreduzierung und Verbesserung ihrer Nachhaltigkeitsbemühungen zu erkennen. Zum Beispiel:

• Generative KI-Tools können Daten zu Transport, Energieverbrauch und anderem Ressourcenverbrauch analysieren, um genaue CO2-Fußabdruckberechnungen zu geringeren Kosten bereitzustellen.
• KI-Algorithmen können Lieferketten-Prozesse optimieren, indem sie Ineffizienzen identifizieren und Wege zur Reduzierung des Kraftstoffverbrauchs vorschlagen. Diese Technologien helfen, Treibhausgasemissionen zu reduzieren und den Ressourcenverbrauch zu minimieren.
• Durch den Einsatz von KI können Unternehmen wertvolle Einblicke in ihren Energieverbrauch gewinnen, was ihnen hilft, auf erneuerbare Energiequellen umzusteigen und die allgemeine Energieeffizienz zu verbessern.

Diese Integration von KI-Technologien ermöglicht es Unternehmen, ihre Umweltauswirkungen zu reduzieren und Nachhaltigkeit in ihre Abläufe zu integrieren.

10. Identifizierung von Scope-3-Risiken

Die Erkennung von Scope-3-Treibhausgasemissionen, die indirekt durch Lieferketten und Produktlebenszyklen entstehen, kann herausfordernd sein. Durch den Einsatz von KI-Tools wie ChatGPT können Unternehmen diese Risiken jedoch effektiv identifizieren, indem sie große Mengen öffentlich verfügbarer Daten analysieren, wie zum Beispiel:

• Nachrichtenartikel, Branchenberichte und Social-Media-Beiträge, die Umweltprobleme im Zusammenhang mit Lieferanten oder Produktionsprozessen hervorheben.
• Neue Umwelt-Nachhaltigkeitsrisiken, die Nachhaltigkeitsstrategien beeinträchtigen könnten.

Unternehmen können Klimawandelbedenken proaktiv angehen und sich mit Prinzipien der Umweltgerechtigkeit in Einklang bringen, indem sie diese Risiken identifizieren.

11. KI für Energie- und Ressourcenoptimierung

KI-Systeme, einschließlich solcher, die von Cloud-Dienstleistern eingesetzt werden, können Unternehmen und Organisationen dabei unterstützen:

• Energieverbrauch in Rechenzentren zu optimieren, indem Kühlsysteme verbessert und die Power Usage Effectiveness (PUE) reduziert werden.
• Energiespeicherbedarf vorherzusagen und zu managen, indem die Erzeugung erneuerbarer Energien mit der Nachfrage abgestimmt wird.
• Elektronikschrott zu reduzieren, indem die Lebensdauer von Geräten durch KI-gesteuerte Wartungsempfehlungen verlängert wird.

Beispiel aus der Praxis: NVIDIA's Earth‑2 ist eine GPU-beschleunigte Klimasimulationsplattform, die globale Modellierung im Kilometermaßstab ermöglicht.

Im Juni 2025 startete es ein generatives KI-Modell namens cBottle („Climate in a Bottle"). Das Modell kann globale atmosphärische Zustände generieren, die auf Eingaben wie Tageszeit und Meeresoberflächentemperaturen basieren, mit einer Auflösung von bis zu 1–2 km und erheblich reduzierter Rechenzeit und Energieverbrauch.¹⁷

Dieses System erreicht:

• Datenkompressionsraten von bis zu 3.000× pro Probe.
• Prognosegeschwindigkeiten, die Tausende von Malen schneller und bis zu 10.000× energieeffizienter sind als herkömmliche Methoden.
• Integration von KI-basiertem Downscaling (CorrDiff), um Wettereinblicke mit Superauflösung bereitzustellen.
• Aktive Adoption durch führende Forschungsinstitutionen (MPI‑M, AI², Alan Turing Institute) ermöglicht interaktive digitale-Zwilling-Klimaexploration.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Klimasimulation im Kilometermaßstab und interaktive Visualisierung.
• Generative KI (cBottle + CorrDiff) für schnelle Vorhersagen mit hoher Auflösung.
• Bewiesen durch reale Tests (GTC, Hackathons) und institutionelle Zusammenarbeit.

Neben Simulations- und Prognoseplattformen wenden mehrere Organisationen KI an, um konkrete Energie- und Klimaresilienzherausforderungen auf Netz-, Batterie-, Markt- und Gebäudeebene zu adressieren.

Beispiel aus der Praxis: Das Management eines Megastadt-Stromnetzes erfordert eine Echtzeit-Koordination über Erzeugung, Nachfrage, Handel und Regulierung hinweg – Aufgaben, die zunehmend schwieriger werden, wenn verteilte Energiequellen skalieren. Die State Grid Corporation of China wendet KI an, um das Stromnetz von Shanghai unter diesen Einschränkungen zu managen.

Seine Plattform integriert Prognosen, Handel, regulatorische Aufsicht und Abrechnung in ein einziges System und ermöglicht eine Koordinierung verteilter Energieassets im Subsekundenbereich. Das System unterstützt mehr als 15.000 Nutzer und zeigt, wie große urbane Netze die Resilienz verbessern können, während sie die Integration erneuerbarer Energien erhöhen.¹⁸

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Nachhaltige Landwirtschaft

KI-Technologien in der Landwirtschaft helfen Landwirten dabei, Herausforderungen wie Ressourcenineffizienz und Umweltauswirkungen zu bewältigen. Durch den Einsatz von Werkzeugen wie landwirtschaftlicher Robotik, Wetterüberwachungssystemen und Landmanagement-Algorithmen können Landwirte Operationen optimieren, Abfall reduzieren und Nachhaltigkeitsziele erreichen.

Zusätzlich hilft KI-gestützte Überwachung von Pflanzen und Tieren dabei, gesündere Erträge und gesündere Nutztiere sicherzustellen, indem Probleme frühzeitig erkannt, der Bedarf an Chemikalien reduziert und der Ressourcenverbrauch minimiert wird.

12. Landwirtschaftliche Robotik

Wie ein autonomes Fahrzeug können KI-gesteuerte Roboter sich bewegen und Ernten ernten, wenn sie bereit und reif sind. Dies hilft, Abfall zu reduzieren und kann Produktionslinien verbessern.

13. Wetterüberwachung

KI kann auch Wetter überwachen und vorhersagen. Dies hilft Landwirten, das Wetter an einem bestimmten Ort vorherzusagen, und gibt ihnen Einblicke, wann sie ihre Pflanzen bewässern und wann es am besten ist, zu pflanzen oder zu ernten.

14. Landmanagement

Ein weiterer Anwendungsfall von KI ist die Planung von Ackerland. Mithilfe von Satellitenbildern, Algorithmen und Landnutzungsdaten können Landwirte planen, wo und wann sie ihre Pflanzen anbauen. Dies kann ihnen auch helfen, die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen.

15. Überwachung von Pflanzen und Tieren

KI kann Landwirten helfen, ihre Pflanzen und Tiere gesund zu halten. Mit Bilderkennung und Sensoren, um Pflanzenzustände zu erkennen, kann KI dazu beitragen, Schädlingsbefall an Pflanzen oder frühe Anzeichen von Tierkrankheiten zu reduzieren.

Landwirte können dann eingreifen und das Problem beheben, ohne übermäßige Mengen an Chemikalien oder Medikamenten zu verwenden, was potenzielle Verluste reduziert.

Nachhaltige Produktion und Arbeitsplatz

16. Weniger fehlerhafte Produktion

KI-fähige Computer-Vision-Systeme können Produktrückgabe-Probleme, die auf Defekte oder Unzufriedenheit von Kunden zurückzuführen sind, angehen, indem sie Produktionsfehler in der Fertigungsphase minimieren.

Computer-Vision-fähige Qualitätskontrollsysteme, die am Förderband oder in der Produktionslinie installiert sind, können die Produktqualität genauer und effizienter überprüfen als manuelle Inspektion.

Sehen Sie, wie es funktioniert:

Diese Reduzierung fehlerhafter Produkte kann letztendlich die Produktrücksendungen des Unternehmens und die damit verbundenen THG-Emissionen im Zusammenhang mit Reverse-Logistik und anderen Rückgabeprozessen reduzieren.

17. Bessere Leckageerkennung in der Produktion

Computer-Vision-Systeme können helfen, Wasserlecks und andere schädliche Chemikalien innerhalb eines Produktionswerks zu erkennen und Behörden zu alarmieren, um schnell zu handeln. Dies kann Unternehmen helfen, ihre Umweltauswirkungen zu reduzieren.

Sehen Sie, wie es funktioniert:

18. Sichererer Arbeitsplatz

Nachhaltigkeit besteht aus drei Teilen: Umwelt, Soziales und Regierungsführung. Um wirklich nachhaltig zu sein, muss sich ein Unternehmen auf alle drei konzentrieren.

KI-fähige Computer-Vision-Systeme können die Arbeitssicherheit verbessern, indem sie die Einhaltung von Sicherheitsregeln sicherstellen. Dies kann dazu beitragen, die soziale Nachhaltigkeit eines Unternehmens zu verbessern, indem es für seine Mitarbeiter sicherer wird.

Smart-Kameras können an Schlüsselstellen in der Fertigungsanlage installiert werden, um zu überwachen, ob die Mitarbeiter die Regeln befolgen und Schutzausrüstung tragen. Das System kann auch andere Risiken in der Anlage identifizieren und den zuständigen Betriebs- oder Sicherheitsmanager für weitere Maßnahmen benachrichtigen.

Energie und Logistik

19. Reduzierter Energieverbrauch

Abbildung 2: Globaler Anteil des Stroms aus erneuerbaren Ressourcen.

Obwohl die Investitionen in erneuerbare Energien in den letzten Jahren erheblich gestiegen sind, macht erneuerbare Energie nur 30 % der weltweiten Stromerzeugung aus.¹⁹

KI kann dazu beitragen, die Nutzung erneuerbarer Energien zu erhöhen, indem sie Muster des Energieverbrauchs untersucht und Einblicke zur Reduzierung und Verbesserung des Verbrauchs bietet, ohne die Produktivität des Unternehmens zu beeinträchtigen.

20. Optimierte und nachhaltige Logistik

KI kann auch dazu beitragen, die Nachhaltigkeit der Verteilungs- und Logistikoperationen eines Unternehmens zu verbessern, die einen erheblichen Teil des gesamten unternehmerischen CO2-Fußabdrucks ausmachen.

KI-gesteuerte Software kann Produktauslieferungswege optimieren, indem sie Nachhaltigkeit als Schlüsselfaktor einbezieht. Routenoptimierungssysteme sind für Logistikunternehmen zu einer Notwendigkeit geworden, da sie erhebliche finanzielle und ökologische Vorteile bieten.

Sehen Sie, wie KI und Digital-Twin-Technologien bei der nachhaltigen Last-Mile-Lieferung helfen:

Schauen Sie sich Logistik-KI-Anwendungsfälle an, um mehr darüber zu erfahren, wie KI den Logistiksektor revolutioniert.

Was sind die Herausforderungen von Nachhaltigkeits-KI?

Künstliche Intelligenz sieht vielversprechend aus, wenn es darum geht, die Umwelt zu schützen, bringt aber auch einige Herausforderungen mit sich:

Rechenenergie

Fortschrittliche KI-Modelle benötigen erhebliche Rechenleistung, was bedeutet, dass sie viel Energie verbrauchen.²⁰

Dies beeinflusst sowohl Betriebskosten als auch CO2-Emissionen. Daher kann der Einsatz energieintensiver KI-Technologien im Dienste der ökologischen Nachhaltigkeit paradox sein.

Arbeitsmissbräuche

Large Language Models wie ChatGPT können Labels benötigen, um das Modell vor toxischen Texten fernzuhalten. Um diese Labels zu erhalten, OpenAI sandte zehntausende Partikeltexte an eine Firma in Kenia. Die von dem Unternehmen beschäftigten Datenlabeler werden nur mit etwa 1,32 bis 2 US-Dollar pro Stunde bezahlt.²¹

Dies wirft Fragen auf, ob die Rechte der Arbeitnehmer bei der Entwicklung von KI-Tools für eine nachhaltige Zukunft missachtet werden.

KI-Bias und Ethik

KI-Modelle lernen aus Daten, und wenn die Daten voreingenommen sind oder nur einen bestimmten Teil der Realität abbilden, können die Modelle falsche Ergebnisse produzieren. Zum Beispiel kann ein KI-Modell, das mit standortspezifischen Daten trainiert wurde, versagen, Daten für andere Gebiete zu generieren.

Entscheidungen, die auf KI-Ergebnissen basieren, können die Gesellschaft und die Welt stark beeinflussen. Daher können Fragen zur Datenschutz und Eigentumsverhältnissen aufkommen.

Best Practices zur Minderung von Herausforderungen

Energieeffiziente KI

Priorität sollte darauf liegen, Algorithmen und Geräte zu verwenden, die weniger Energie verbrauchen. Forschungsgruppen können daran arbeiten, Modelle zu entwerfen, die ein Gleichgewicht zwischen der Leistungsfähigkeit der KI und ihrem Energieverbrauch herstellen.²²

KI-Recheninfrastruktur kann durch erneuerbare Energiequellen gespeist werden, was dazu beitragen kann, den CO2-Fußabdruck noch weiter zu senken.

Adressierung von KI-Bias

KI-Modelle sollten geeignete Methoden zur Sammlung, Prüfung und Validierung von Daten verwenden, um Bias zu vermeiden. Die Einbeziehung repräsentativer Daten und die Berücksichtigung, wie sich Bedingungen an verschiedenen Orten ändern können, sind ebenfalls wichtig.

Entwicklung ethischer Richtlinien

Damit KI die Umwelt schützt, müssen ethische Richtlinien und Richtlinien entworfen und befolgt werden. Dies umfasst klare Regeln darüber, wem die Daten gehören, wie sie privat gehalten werden und wie KI ethisch eingesetzt werden kann.

Förderung des Stakeholder-Engagements

Beteiligen Sie Stakeholder am Entscheidungsprozess, insbesondere die Gruppen, die von den Ergebnissen der KI betroffen sein werden. Dies bedeutet, sicherzustellen, dass jeder weiß, wie KI-Modelle funktionieren und welche Daten sie verwenden.

Diese Forschung zitieren

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  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
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Referenzlinks

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Artificial intelligence in sustainable development research | Nature Sustainability

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Artificial Intelligence for Sustainability: A Systematic Review and Critical Analysis of AI Applications, Challenges, and Future Directions

MDPI

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Green AI: Enhancing Sustainability and Energy Efficiency in AI-Integrated Enterprise Systems | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore

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Sustainable AI Conference 2025 — Institute for Science and Ethics

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Purpose-Built AI for Carbon Management | CO2 AI

CO2 AI

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Google announces state-of-the-art geospatial AI models with Earth AI

Google

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AlphaEarth Foundations helps map our planet in unprecedented detail — Google DeepMind

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Three ways Google scientists use AI to better understand nature — Google DeepMind

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Frontiers | Applications of artificial intelligence in the field of air pollution: A bibliometric analysis

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30% of the world's electricity came from renewable sources in 2023 | Our World in Data

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As the AI industry booms, what toll will it take on the environment? | AI (artificial intelligence) | The Guardian

The Guardian

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

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Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Sıla Ermut

Branchenanalyst

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Sıla Ermut ist Branchenanalystin bei AIMultiple und spezialisiert auf E-Mail-Marketing und Vertriebsvideos. Zuvor war sie als Personalberaterin in Projektmanagement- und Beratungsunternehmen tätig. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationalen Beziehungen.

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