Studie 20.03.2025, 13:00 Uhr

Wie nachhaltig nutzen SAP, Microsoft, Google oder Amazon KI?

Die Tech-Giganten dieser Welt setzen zunehmend auf künstliche Intelligenz. Wie verantwortungsvoll sie dabei vorgehen, beleuchtet eine aktuelle Studie.

KI und Nachhaltigkeit

Nachhaltige KI oder Nachhaltigkeit durch KI? Welche Strategien haben die Top-Techfirmen beim Umgang mit künstlicher Intelligenz?

Foto: PantherMedia / dapor2560

Tech-Giganten nutzen künstliche Intelligenz nicht nur zur Lösung globaler Nachhaltigkeitsprobleme, sondern optimieren auch ihren verantwortungsvollen Einsatz. Eine neue Studie analysiert die Strategien von Amazon, Google, IBM, Meta, Microsoft und SAP und zeigt, wie sie nachhaltige KI-Ansätze verfolgen. Während KI effizientere Prozesse und innovative Lösungen ermöglicht, verursacht sie zugleich hohen Energieverbrauch. Die Untersuchung der Universität Hohenheim, der Hochschule der Medien Stuttgart und der IÉSEG School of Management beleuchtet, wie diese Unternehmen ihre KI nachhaltiger gestalten.

Nachhaltigkeit als mehrdimensionales Konzept

Nachhaltigkeit lässt sich nicht eindimensional betrachten. In der Wissenschaft gibt es zwei zentrale Modelle:

  1. Das balancierte Drei-Ringe-Modell
    • Wirtschaftliche, soziale und ökologische Nachhaltigkeit werden als gleichwertig betrachtet.
    • Unternehmen müssen eine Balance zwischen diesen drei Dimensionen finden.
  2. Das geschachtelte Nachhaltigkeitsmodell
    • Die Wirtschaft kann nur innerhalb ökologischer und sozialer Grenzen nachhaltig funktionieren.
    • Ökologische Nachhaltigkeit bildet die Basis für langfristiges wirtschaftliches Wachstum.

Zwei Ansätze für KI in der Nachhaltigkeit

Die Studie unterscheidet zwei zentrale Konzepte, wie KI mit Nachhaltigkeit verknüpft ist:

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  • „KI für Nachhaltigkeit“ (AI for Sustainability): Hier wird KI genutzt, um ökologische oder soziale Nachhaltigkeit zu fördern. Beispiele sind KI-gestützte Energienetze, die Emissionen reduzieren, oder Algorithmen, die soziale Ungleichheiten abbauen.
  • „Nachhaltige KI“ (Sustainable AI): Hier liegt der Fokus darauf, dass die KI-Technologien selbst nachhaltiger werden. Das betrifft energieeffiziente Rechenzentren, verantwortungsbewusstes Datenmanagement oder den Einsatz von Fairness-Algorithmen zur Vermeidung von Diskriminierung.

KI-Initiativen der untersuchten Unternehmen

Jedes der sechs analysierten Unternehmen verfolgt eigene Schwerpunkte innerhalb des Nachhaltigkeitsrahmens:

Google – Soziale Nachhaltigkeit durch faire und transparente KI

  • Know Your Data: Ein Tool zur Identifizierung von Verzerrungen in Datensätzen, das Entwicklerinnen und Entwicklern hilft, diskriminierungsfreie KI-Modelle zu erstellen.
  • Carbon Footprint Tracking: Analyse und Reduktion des eigenen ökologischen Fußabdrucks durch KI-basierte Prognosen und Optimierungen.
  • Energieeffiziente Rechenzentren: Nutzung von KI zur Steuerung der Kühlung und Stromverteilung in Rechenzentren zur Reduzierung des Energieverbrauchs.
  • Nachhaltige Lieferketten: KI-gestützte Systeme zur Optimierung der Logistik und Reduzierung von Abfällen.

Microsoft – Starker Fokus auf Umwelt- und Klimaschutz

  • AI for Earth: Eine Initiative zur Förderung von Projekten, die KI für den Schutz der Umwelt und der Biodiversität nutzen.
  • CO₂-neutrale Rechenzentren: Microsoft setzt auf umweltfreundliche Serverfarmen mit erneuerbaren Energien.
  • Wasserverbrauchsreduktion: KI-gestützte Systeme zur effizienteren Wassernutzung in Rechenzentren und Unternehmensprozessen.
  • Nachhaltige Cloud-Dienste: Entwicklung energieeffizienter Cloud-Technologien zur Reduktion des Stromverbrauchs.

Amazon – Kombination aus „KI für Nachhaltigkeit“ und „nachhaltige KI“

  • Sustainable AI Programm: Entwicklung ressourcenschonender KI-Technologien zur Effizienzsteigerung in der Logistik und IT.
  • KI-gestützte Emissionsreduktion: Optimierung von Lieferwegen durch maschinelles Lernen, um CO₂-Emissionen zu senken.
  • Nachhaltige Verpackungssysteme: KI-gesteuerte Prozesse zur Reduzierung von Verpackungsmüll.
  • AWS Clean Energy Matching: KI-Systeme zur Optimierung der Nutzung erneuerbarer Energien in Amazon Web Services (AWS).

IBM – Allgemeine „KI für Nachhaltigkeit“-Strategie

  • Green Horizons: KI-basierte Wetterprognosen zur Unterstützung erneuerbarer Energien und Reduzierung von Luftverschmutzung.
  • KI für die Kreislaufwirtschaft: Optimierung von Recyclingprozessen mit Hilfe von maschinellem Lernen.
  • Soziale Gerechtigkeit durch KI: Entwicklung ethischer KI-Modelle zur Bekämpfung von Diskriminierung.

Meta – Nachhaltige KI-Modelle und ethische KI

  • KI für Energieeffizienz: Entwicklung von Algorithmen zur Reduzierung des Stromverbrauchs von Rechenzentren.
  • Responsible AI: Forschung und Entwicklung für faire und transparente KI-Modelle.
  • KI für Fake-News-Bekämpfung: Einsatz von Algorithmen zur Erkennung und Minimierung von Fehlinformationen.

SAP – KI für nachhaltige Geschäftsprozesse

  • SAP Sustainability Control Tower: KI-gestützte Überwachung von CO₂-Emissionen und Nachhaltigkeitsmetriken in Unternehmen.
  • KI für nachhaltige Lieferketten: Optimierung von Produktions- und Logistikprozessen.
  • Ethische KI in HR-Systemen: Entwicklung von KI-Modellen zur Reduktion von Bias in Bewerbungsprozessen.

 

 

Nutzen die Tech-Unternehmen interne oder externe Ressourcen?

Bei der Umsetzung ihrer KI-Nachhaltigkeitsstrategien verfolgen die untersuchten Tech-Unternehmen unterschiedliche Ansätze hinsichtlich der Nutzung interner und externer Ressourcen. Microsoft setzt dabei besonders stark auf Kooperationen mit externen Partnern, darunter NGOs und andere Organisationen, um nachhaltige KI-Initiativen voranzutreiben.

Im Gegensatz dazu konzentrieren sich Google und SAP überwiegend auf interne Entwicklungsressourcen und treiben ihre Nachhaltigkeitsstrategien innerhalb des Unternehmens voran. Amazon, IBM und Meta verfolgen eine gemischte Strategie: Sie kombinieren interne Entwicklungsprozesse mit externen Kooperationen, um sowohl die Kontrolle über ihre KI-Nachhaltigkeitsinitiativen zu behalten als auch von externem Know-how und zusätzlichen Ressourcen zu profitieren.

Welchen Ansatz bevorzugen die Kunden?

Um die Wirkung der kommunizierten KI-Nachhaltigkeitsstrategien zu untersuchen, wurde zusätzlich zur Dokumentenanalyse eine Umfrage mit 192 potenziellen Kunden von Tech-Unternehmen durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass Kunden eine klare Präferenz für „AI for Sustainability“ gegenüber „Sustainable AI“ haben, insbesondere wenn der Fokus auf soziale Nachhaltigkeit gelegt wird.

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Zudem steigt die Bereitschaft zur Zusammenarbeit mit Unternehmen, wenn diese KI aktiv für nachhaltige Zwecke einsetzen, etwa zur Reduzierung von CO₂-Emissionen, anstatt sich ausschließlich auf die Nachhaltigkeit der KI selbst zu konzentrieren. Darüber hinaus werden externe Kooperationen positiver wahrgenommen als rein interne Entwicklungen, was darauf hindeutet, dass Partnerschaften mit externen Organisationen die Glaubwürdigkeit und Attraktivität nachhaltiger KI-Initiativen erhöhen können.

Die wichtigsten Erkenntnisse aus der Studie

Die Verbindung von künstlicher Intelligenz und Nachhaltigkeit bietet Unternehmen laut Studie ein großes Potenzial, sich strategisch als Vorreiter zu positionieren und dadurch einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Besonders positiv wird wahrgenommen, wenn Unternehmen KI aktiv für nachhaltige Zwecke einsetzen.

Um dieses Engagement besser zu kommunizieren, sollten Unternehmen ihre Nachhaltigkeitsstrategie gezielt in ihrer Außendarstellung hervorheben. Zudem zeigt sich, dass externe Partnerschaften die Glaubwürdigkeit und Akzeptanz nachhaltiger Initiativen erheblich steigern können. Unternehmen sollten daher verstärkt auf Kooperationen mit externen Partnern setzen, um ihre Nachhaltigkeitsstrategie zu untermauern und ihre Innovationskraft weiter auszubauen.

Hier geht es zur Studie aus dem Jahr 2024

Ein Beitrag von:

  • Dominik Hochwarth

    Redakteur beim VDI Verlag. Nach dem Studium absolvierte er eine Ausbildung zum Online-Redakteur, es folgten ein Volontariat und jeweils 10 Jahre als Webtexter für eine Internetagentur und einen Onlineshop. Seit September 2022 schreibt er für ingenieur.de.

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