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AH

Autor:in · Entrepreneurship der Zukunft

Dr. Andreas Hantsch

eco2050 Institut fuer Nachhaltigkeit GmbH

Kurzbiografie

Dr.-Ing., Freiberuflicher Berater (Energietechnik, KI, Entrepreneurship), Senior Researcher am eco2050 Institut. Studium Maschinenbau (TU Bergakademie Freiberg), Promotion Energietechnik. Forschungsaufenthalte KTH Stockholm, Universitaet Oxford.

Beiträge in der Reihe 1 Beitrag

Band 3 · Nachhaltige Geschäftsmodelle durch digitale Innovation und Transformation

In der Vergangenheit wurden digitale Innovationen (wie Internet, Smartphone, Additive Fertigung, Immersive Technologien) entwickelt, um beispielsweise Arbeit effizienter oder auch Produktionsabläufe leistungsfähiger zu gestalten. Auch die künstliche Intelligenz (KI) hat viele Erleichterungen gebracht und eröffnet neue Möglichkeiten für nachhaltiges Wirtschaften. Mitarbeitende brauchen bspw. weniger Zeit mit administrativen Tätigkeiten zu verbringen, wenn KI-basierte Assistenzsysteme Routineaufgaben in Unternehmen übernehmen. Im industriellen Kontext kann ein KI-unterstütztes Energiemanagement den Verbrauch in Echtzeit analysieren und damit unnötige Lastspitzen vermeiden. KI hat zudem das Potenzial, die globalen Bemühungen zum Schutz der Umwelt und des Klimas sowie zur Erhaltung der Ressourcen zu beschleunigen. Allerdings verbraucht das Trainieren von KI-Modellen hohe Mengen an Energie und Wasser, weil dazu der Einsatz leistungsstarker Rechenzentren erforderlich ist. Diese verbrauchen enorme Mengen an elektrischer Energie für die Rechenleistung. Gleichzeitig erzeugt dieser Prozess viel Abwärme. Um die Server zu kühlen, wird häufig Wasser zur Kühlung eingesetzt. Auch ethische Aspekte wie Transparenz der Entscheidungsfindung sind beim Einsatz von KI kaum berücksichtigt. In diesem Beitrag zeigen die Autoren, wie durch den Einsatz von KI nachhaltige Geschäftsmodelle und damit ein Mehrwert im Unternehmen geschaffen werden können. Dabei wird darauf geachtet, dass die KI selbst nachhaltig gestaltet ist. Dazu wurde im Forschungsprojekt ESCADE ein Kennzahlenmodell entwickelt, mit dem die Nachhaltigkeit von KI gemessen und bewertet werden kann.

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