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KI: Unternehmen können ihre Treibhausemmissionen effizient senken

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Autor: Jonas Völker

Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, Unternehmen dabei zu helfen, bis zu 45 Prozent ihres Klimaschutzziels nach dem Pariser Klimaabkommen zu erreichen. Dies geht aus einer neuen Studie des Capgemini Research Institute mit dem Titel “Climate AI: How artificial intelligence can power your climate action strategy” hervor, die in Zusammenarbeit mit dem renommierten Frankfurter Nachhaltigkeits-Start-up right. based on science durchgeführt wurde. Befragt wurden 800 Nachhaltigkeits- und Technologiemanager aus 400  Unternehmen der Automobilbranche, der Fertigungsindustrie, der Energie- und Versorgungswirtschaft, der Konsumgüterindustrie und des Einzelhandels. Künstliche Intelligenz bietet viele Einsatzmöglichkeiten für den Klimaschutz, doch ihre Integration in bestehende Geschäftsmodelle sowie Produkte und Services erweist sich als schwer realisierbar. Nur 13 Prozent der Unternehmen verknüpfen KI-Ressourcen erfolgreich mit ihrer
Klimavision.

„Künstliche Intelligenz kann einen beachtlichen Beitrag zur Eindämmung des Klimawandels leisten.
Allerdings wissen erst wenige Unternehmen, wie sie dieses Klimaschutz-Potenzial optimal abrufen“, sagt
Kiri Trier, Expertin für Nachhaltigkeit, Innovation und Strategie bei Capgemini Invent. „Sie brauchen daher
nicht nur eine Nachhaltigkeitsstrategie, die Daten und KI einbezieht, sondern müssen auch ihre
Kompetenzen im Umgang mit Daten, KI und nachhaltigen Design-Prinzipien ausbauen. Erst dann können
sie mit dieser Technologie den größtmöglichen, dringend benötigten Effekt erzielen.“

Zwei Drittel (67 Prozent) der Unternehmen haben sich langfristige Ziele zur Eindämmung des
Klimawandels gesetzt. KI kann Klimaschutzmaßnahmen in allen Branchen und Wertschöpfungsketten
beschleunigen – und die Nutzung nimmt zu: Mehr als die Hälfte der Unternehmen (53 Prozent) gehen
bereits über Pilotprojekte oder Proofs of Concepts hinaus.1 KI-Anwendungsfälle umfassen
Energieeffizienzsteigerungen, die Verringerung der Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen und die
Prozessoptimierung zur Produktivitätssteigerung. Fast die Hälfte (48 Prozent) der Befragten nutzt KI für
den Klimaschutz. Dadurch konnten sie seit 2017 die Treibhausgasemissionen um 12,9 Prozent senken,
die Energieeffizienz um 10,9 Prozent erhöhen und das Abfallaufkommen um 11,7 Prozent reduzieren.

Die Möglichkeiten von KI

Die potenziellen Effekte von KI sind beachtlich. Unternehmen können erwarten, ihre Treibhausgasemissionen in den nächsten drei bis fünf Jahren durch KI-basierte Klimaschutzmaßnahmen um durchschnittlich 16 Prozent zu reduzieren. Für die fünf untersuchten Branchen zeigt die Studie, dass KI-gestützte Anwendungen bis zum Jahr 2030 bis zu 45 Prozent der Anforderungen des Pariser Klimaabkommens erbringen können. Das größte Optimierungspotenzial durch KI – von bis zu 45 Prozent des Emissionsreduktionsziels – weist der Einzelhandel auf; der Großhandel kann mit 11 Prozent rechnen. Wie stark Reduzierungen von Treibhausgasemissionen durch KI dazu beitragen, die Klimabilanz von Organisationen auf ein globales Erwärmungsniveau von unter 2°C zu begrenzen, ermittelt Capgemini mit dem X-Degree Compatibility (XDC)-Modell, das von right. based on science entwickelt wurde. Durch die Analyse von mehr als 70 KI-Anwendungsfällen zum Klimaschutz identifizierte Capgemini die zehn Anwendungen mit der größten Wirkung. Dazu zählen Energieverbrauchsund -optimierungsplattformen,  Algorithmen zur Ausfallprognose sowie automatischen Erkennung von Störungen und Leckagen in Industrieanlagen, ohne den Betrieb zu unterbrechen.

Hürden für einen erfolgreichen Einsatz von KI

Trotz des beträchtlichen Potenzials von KI für den Klimaschutz ist ihre Verbreitung nach wie vor gering.
Dies könnte an mehreren Faktoren liegen:

  • Mehr als acht von zehn Unternehmen geben weniger als 5 Prozent ihrer Klimaschutzinvestitionen
    für KI und Datenerhebung aus.
  • Bei gut der Hälfte der Organisationen (54 Prozent) verfügen weniger als 5 Prozent der Mitarbeiter
    über die nötigen Fähigkeiten, um daten- und KI-orientierte Rollen zu übernehmen.
  • Mehr als ein Drittel (37 Prozent) der Nachhaltigkeitsverantwortlichen haben ihre Klimaziele
    angesichts von COVID-19 abgeschwächt, am stärksten in der Energie- und Versorgungsindustrie.
    38 Prozent aller Organisationen haben Investitionen in Klimaschutzmaßnahmen zurückgestellt.

Europäische Unternehmen führend bei Klima-KI

Nur 13 Prozent der Unternehmen haben ihre Klima-Vision und -strategie mit ihren KI-Ressourcen abgestimmt. 3 Zwei Fünftel dieser Klima-KI-Champions kommen aus Europa, die übrigen vorwiegend aus Amerika und dem asiatisch-pazifischen Raum. Klima-KI-Champions kommen den Vereinbarungen des Pariser Klimaabkommens bereits näher als ihre Wettbewerber – sowohl bei den Scope-1- als auch bei den Scope-2-Emissionen. Zudem haben sie bei der Anwendung von KI zur Reduzierung direkter Emissionen erhebliche Fortschritte erzielt.

Die große Mehrheit der Unternehmen allerdings hat das Potenzial von KI im Kampf gegen den Klimawandel noch nicht erkannt: 84 Prozent der Führungskräfte würden ihren CO2-Fußabdruck lieber kompensieren oder ausgleichen, als technologische Lösungen einzusetzen, um ihn langfristig zu verringern. Letzteres streben lediglich 16 Prozent an. Der Studie zufolge müssen Unternehmen in KI- und Data-Science-Teams investieren, um KI optimal für mehr Nachhaltigkeit einsetzen zu können.

KI umsichtig zum Klimaschutz einsetzen

Trotz der technologischen Fortschritte können KI-Systeme und -Lösungen potenziell viel Strom verbrauchen und beträchtliche Mengen klimawirksamer CO2-Emission erzeugen. Vor dem Einsatz von KI-Anwendungen müssen Unternehmen daher die Umweltauswirkungen sorgfältig ermitteln, Bewusstsein schaffen und mit nachhaltigen Design-Prinzipien bei der Anwendungsentwicklung sicherstellen, dass die Vorteile ihrer KI-Einsätze die “Kosten” der Emissionen überwiegen.

Die vollständige Studie können Sie hier ansehen: Mit künstlicher Intelligenz können Unternehmen ihre Treibhausgasemissionen erheblich senken – Capgemini Deutschland

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