Der Schnittpunkt von KI und nachhaltigen Geschäftspraktiken
Die Welt steht an der Schwelle eines neuen "Superzyklus", der von den beiden Kräften der künstlichen Intelligenz (KI) und der Dekarbonisierung vorangetrieben wird. Für Unternehmen bietet sich eine beispiellose Gelegenheit, ihre Geschäftstätigkeit für eine nachhaltigere Zukunft neu zu definieren. Das ist die Erkenntnis von Peter Oppenheimer, Head of Macro Research in Europa bei Goldman Sachs. Dieser aufkommende Superzyklus wird die globale Wirtschaftslandschaft umgestalten, angetrieben durch das Tempo der technologischen Innovation und der Dringlichkeit, Wirtschaftssysteme in Richtung Dekarbonisierung umzustrukturieren. Diese Dringlichkeit liegt dem Pariser Abkommen und dem 1.5-Grad-Ziel zugrunde.
Oppenheimers Einsichten, die er in seinem kürzlich erschienenen Buch "Any Happy Returns" wiedergibt, heben die historischen Parallelen hervor, die das transformative Potenzial dieser kommenden Periode unterstreichen. Er vergleicht die Industrialisierung des späten 19. Jahrhunderts mit den Modernisierungsbemühungen der frühen 1970er / 1980er Jahre und zeigt Erkenntnisse auf, die aus diesen Epochen gewonnen werden können, um den Klimawandel zu meistern.
An vorderster Front dieses Paradigmenwechsels stehen KI und Nachhaltigkeit. KI durchdringt aktuell jeden Aspekt moderner Unternehmen – so auch für den Bereich Dekarbonisierung. Ihre Anwendung zur Steigerung von Effizienz, zur Optimierung von Ressourcennutzung und zur Abfallminimierung (Waste Management) wird immer wertvoller. Indem Unternehmen sich diese Mächtigkeit zunutze machen, erschließen sie neue Wege, um ihren CO2-Fußabdruck zu reduzieren, ihre Lieferketten zu optimieren und eine nachhaltigere Zukunft zu fördern. Also Dekarbonisierung in Reinform.
In den folgenden Abschnitten werden wir uns mit den vielfältigen Auswirkungen von KI auf die Dekarbonisierung befassen. Angefangen von der Rationalisierung der Lieferketten und der Optimierung der Ressourceneffizienz bis hin zur Revolutionierung der Bestandsverwaltung zeigen wir die konkreten Vorteile dieser Kombination für eine grünere Zukunft auf.
Verbesserte Umsatzprognosen und Umweltverträglichkeit durch KI
Die Fähigkeit, den Absatz (und somit den Umsatz) möglichst genau zu prognostizieren, ist der Schlüssel zu mehr Rentabilität und Nachhaltigkeit. Herkömmliche Prognosemethoden, die sich häufig auf historische Daten und manuelle Prozesse stützen, können mit der Komplexität und Volatilität moderner Märkte nicht Schritt halten. Und genau hier setzt das Demand Forecasting in Verbindung mit künstlicher Intelligenz an.
Die IEA (International Energy Agency) weist zu Recht darauf hin, dass "KI und maschinelles Lernen durch die Vorhersage von Angebot und Nachfrage die Flexibilität freisetzen können". Diese Aussage trifft auf den Bereich der Absatzprognosen zu. Hier punktet KI durch ihre Fähigkeit, komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen. Dank des maschinellen Lernens können Unternehmen nicht nur künftige Umsätze mit größerer Genauigkeit vorhersagen, sondern auch verborgene Zusammenhänge und Trends aufdecken, die sich traditionellen Methoden entziehen würden.
Stellen Sie sich eine Welt vor, in der ein Unternehmen das Verbraucherverhalten so präzise vorhersagen kann, dass es Produktion, Lagerbestand und Vertrieb exakt aufeinander abstimmen kann. Ein Märchen, in der Verschwendung (engl. Waste) minimiert und Effizienz maximiert wird? Mitnichten. Genau das ist das transformative Potenzial der KI-gesteuerten Absatzprognose. Wie Google mit seinem KI-gestützten Windkraft-Prognosesystem gezeigt hat, kann der finanzielle Wert erneuerbarer Energien durch genauere Vorhersagen um 20% gesteigert werden.
Doch die Auswirkungen von KI-gestützten Absatzprognosen gehen weit über wirtschaftliche Gewinne hinaus. Denn es ist der Schlüssel zu einer nachhaltigeren Zukunft, indem der ökologische Fußabdruck von Unternehmen reduziert wird. "Ohne KI werden Anlagenbetreiber und Versorgungsunternehmen nur einen Bruchteil der neuen Datenquellen und Prozesse nutzen können, die ihnen die aufkommenden digitalen Technologien bieten, und sie werden sich einen erheblichen Teil der Vorteile entgehen lassen", warnt die IEA weiter.
Durch eine genaue Vorhersage der Nachfrage optimieren Unternehmen ihre Ressourcenzuweisung und vermeiden Überproduktion – und die in diesem Zuge anschließende Verschwendung von Rohstoffen, Energie und Emissionen. Darüber hinaus können KI-gestützte Prognosen Unternehmen dabei helfen, fundierte Entscheidungen über ihre Lieferketten zu treffen, so dass sie nachhaltigen Beschaffungs- und Transportmethoden den Vorzug geben können. Wie die IEA weiterhin hervorhebt, "kann KI auch Netzausfälle verhindern und so die Zuverlässigkeit und Sicherheit erhöhen". Dieses Konzept geht über den Energiesektor hinaus, da KI-gestützte Prognosen Organisationen dabei helfen, potenzielle Störungen in ihren Lieferketten zu antizipieren und abzumildern. Das wiederum reduziert die Notwendigkeit von Notfalltransporten und die damit verbundene Umweltbelastung.
Es ist offensichtlich: Unternehmen, die KI nutzen, erlangen nicht nur einen Wettbewerbsvorteil, sondern tragen auch zu einer grüneren, nachhaltigeren Zukunft bei. Und diese Zukunft brauchen wir. Die IEA stellt treffend fest: "Damit KI ein wirksamer Verbündeter auf dem Weg zu effizienten, dekarbonisierten und widerstandsfähigen Energiesystemen sein kann, müssen auch die Regierungen Mechanismen für die gemeinsame Nutzung von Daten und die Steuerung entwickeln." Dieser Aufruf zum Handeln gilt für alle Branchen – denn nur wenn KI verantwortungsvoll und ethisch genutzt wird, entfaltet sie ihr volles Potenzial für den Umweltschutz. Und den Menschen.
Modernisierung der Lieferketten für Nachhaltigkeit
Traditionelle Methoden in der Lieferkette, die von Ineffizienz und übermäßigen Ressourcenverbrauch geprägt sind, haben einen beträchtlichen ökologischen Fußabdruck hinterlassen. Die künstliche Intelligenz leitet jedoch einen Paradigmenwechsel ein – dank ihr können Organisationen ihre Abläufe rationalisieren und mit umweltfreundlichen Praktiken in Einklang bringen.
Das Herzstück dieses Wandels ist das KI-gestützte Demand Forecasting. Dazu fällt unter anderem ein Wareneingangsprognose (engl. incoming goods forecast). ML-Algorithmen (Machine Learning) können die Nachfrage mit einer noch nie dagewesenen Genauigkeit vorhersagen, wodurch der Bedarf an überschüssigen Beständen reduziert und die Verschwendung minimiert wird. Durch eine Analyse von Bestandsdaten können KI-Tools auch genau feststellen, wo sich die Waren und Güter in der gesamten Lieferkette befinden.
Hersteller:innen können so ihre Produktionspläne genauer auf die Nachfrage der Verbraucher:innen abstimmen – überschüssige Lagerbestände und der damit verbundene Energieverbrauch für Lagerung und Transport entfallen. Das funktioniert dadurch, dass KI-gesteuerte Prognosemodelle Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen integrieren. Dazu gehören Verkaufstrends, Marktdynamiken und Verhaltensmuster der Verbraucher:innen.
Ferner geht der Einfluss der KI über die Bestandsverwaltung hinaus und durchdringt jede Facette der Lieferkette. In Lagerhäusern kann KI analysieren, wie Waren und Güter gelagert werden – vom Eingang bis zum Warenausgang. Dadurch werden die Durchlaufzeiten möglichst kurz gehalten, was sich positiv auf die Gesamtkosten auswirkt, dank einer effizienteren Nutzung von Platz und Energie. Durch die Optimierung von Lagerlayouts und Distributionsnetzwerken werden unnötige Transporte reduziert und die Logistik ganzheitlich rationalisiert, wodurch sich der ökologische Fußabdruck abermals verringert.
Die ökologischen Vorteile dieser KI-gestützten Effizienzsteigerungen sind tiefgreifend. Denn die globalen Lieferketten sind für schwindelerregende 60 Prozent der weltweiten Treibhausgasemissionen verantwortlich. Durch die Minimierung von Überproduktion, die Verringerung von Abfällen und die Optimierung des Transports trägt ein KI-gesteuertes Supply Chain Management erheblich zu den Bemühungen der Dekarbonisierung bei.
Und hier endet es noch nicht. KI eröffnet neue Möglichkeiten für nachhaltige Beschaffungs- und Einkaufspraktiken. Durch Datenauswertung kann KI umweltbewusste Lieferant:innen identifizieren und Unternehmen somit in die Lage versetzen, diejenigen mit einem geringen CO2-Fußabdruck und nachhaltigen Beschaffungspraktiken zu bevorzugen. Dies fördert auch eine Kultur der Verantwortlichkeit und Transparenz im gesamten Netzwerk.
Angesichts der wachsenden ökologischen Herausforderungen und dem Pariser Klimaziel ist die Integration von KI in das Supply Chain Management ein Hoffnungsschimmer. Diese Technologie in Kombination mit einer robusten Dekarbonisierungsstrategie, die den Einsatz erneuerbarer Energien und nachhaltiger Geschäftspraktiken einschließt, wird Unternehmen bei der Reduzierung ihrer Kohlenstoffemissionen zweifellos unterstützen.
Personal- und Ressourceneffizienz für eine grünere Zukunft
Um den CO2-Fußabdruck eines Unternehmens weiter zu reduzieren, muss die Effizienz aller Ressourcen maximiert werden – dazu gehören auch die Humanressourcen. KI spielt ebenfalls hier die zentrale Rolle, wenn es darum geht, den Personaleinsatz zu optimieren und die Über- oder Unterauslastung von Arbeitskräften zu minimieren.
Durch maschinelles Lernen auf der Grundlage historischer Daten über Arbeitsauslastung, Bedarfsprognosen, Personalbestand und andere Faktoren können KI-Systeme äußerst genaue Prognosen über den zukünftigen Personalbedarf erstellen. Dies ermöglicht eine präzise Anpassung des Personalbestands und bedeutet: die richtigen Mitarbeiter:innen zur richtigen Zeit am richtigen Ort. Keine Überbesetzung mehr, die zu untätigen Angestellten führt, die ungenutzte Energie und Büroressourcen verbrauchen. Aber auch genauso keine Unterbesetzung, was genauso wichtig für das Betriebsklima und das Employee Wellbeing ist.
KI kann nicht nur Personalprognosen erstellen, sondern auch analysieren, wie die Produktivität des vorhandenen Personals durch optimierte Planung, Aufgabenzuweisung und innovative Arbeitsabläufe maximiert werden kann. Die gewonnene Effizienz ermöglicht es Unternehmen, die Anforderungen mit weniger unnötigen Personalausgaben und geringerem Ressourcen-/Energieverbrauch zu erfüllen. Denn heutzutage stehen Unternehmen unter starkem Druck, ihre Nachhaltigkeit zu verbessern und gleichzeitig ihre Kosten zu senken. Daher stellt es eine verpasste Chance dar, KI in der Personal- und Ressourcenoptimierung außen vor zu lassen.
Achtung: Hier geht es nicht darum, Stellen abzubauen. Sondern um eine bessere Zuweisung für die individuellen Talente ihrer Belegschaft und der intelligenten Verteilung des vorhandenen Arbeitsbedarfs und von Ressourcen. Und nicht zuletzt: Die Optimierung des Humankapitals stellt eine wichtige Facette der Emissionsreduzierung durch Maximierung der Ressourceneffizienz dar.
Bestandsmanagement: Reduzierung von Ausschuss und CO2-Fußabdruck
Gehen wir ein wenig genauer auf das Bestandsmanagement ein. Überschüssige Bestände bedeuten verschwendete Ressourcen, unnötige Energieausgaben und vermeidbare Treibhausgasemissionen durch Lagerung und Transport.
Wie wir bereits festgestellt haben, kann die heutige Technologie exakt feststellen, wo sich Waren und Güter in der Lieferkette befinden, um Transport und Bestand zu optimieren. Hochpräzise Nachfrageprognosen gelingen dem maschinellen Lernen auf der Grundlage von historischen Verkaufsdaten, saisonalen Trends, Marktbedingungen und anderen Faktoren.
Wenn KI Bestellungen, Lagerbestände und den Bestandsabgleich zwischen Standorten verwaltet, vermeiden Unternehmen, dass zu viel Betriebskapital in unverkauften Waren gebunden wird. Das bringt nicht nur Kosteneinsparungen mit sich, sondern verringert auch weiterhin den ökologischen Fußabdruck, der durch Überproduktion, Lagerhaltung, Versand und – nicht zu vergessen – die Entsorgung/Recycling veralteter Bestände entsteht.
Die Auswirkungen auf die Umwelt können dramatisch sein. Nach Angaben der US-Umweltschutzbehörde (EPA) tragen Container, die Waren über die Ozeane transportieren, erheblich zu den Treibhausgasemissionen bei. Der Abbau überflüssiger Bestände optimiert die Auslastung der Container und senkt die Emissionen, die durch den Transport nicht benötigter Produkte entstehen.
In gerade in unserer volatilen Welt (VUCA), in der die Lieferketten unterbrochen werden und die Energiekosten eskalieren, bietet KI Organisationen die Möglichkeit, die Bedürfnisse ihrer Kundschaft zu erfüllen und gleichzeitig Kosten zu sparen und die immer strenger werdenden Umweltverpflichtungen zu erfüllen. Die Auswirkungen auf alle Branchen könnten enorm sein. Jeder unnötige Artikel, der in einem Lagerhaus liegt oder in einem Schiffscontainer den Ozean überquert, stellt eine Verschwendung von Ressourcen und Emissionen dar, die durch KI-gesteuerte Bestandsoptimierung vermieden werden könnten. Das ist eine Chance für die Umwelt, die wir nicht verpassen dürfen.
Jenseits des Horizonts: Die Rolle der KI in breiteren Bestrebungen zur Dekarbonisierung
Während KI derzeit zur Optimierung von Logistik, Betrieb erneuerbarer Energien und im Netzmanagement eingesetzt wird, ist das Potenzial weitaus größer, die Dekarbonisierung voranzutreiben. KI wird beispielsweise eine Schlüsseltechnologie für die Reduzierung von Emissionen in Bereichen wie Carbon Capture (CO2-Abscheidung und -Speicherung), Stadtplanung und Emissionsüberwachung.
Denn künstliche Intelligenz kann die Entdeckung neuer Materialien zu Carbon Capture und Katalysatoren für das Recycling von CO2 beschleunigen. Sie ermöglicht auch die Überwachung von Emissionen durch Sensoren, Drohnen und Satelliten – eine essenzielle Voraussetzung für die Emissionsüberwachung.
In ferner Zukunft könnte KI die Mobilität neu definieren, indem sie das Aufladen von Elektrofahrzeugen und autonome Flotten optimiert. Maschinelles Lernen hat die Fähigkeit, eine ideale städtische Dichte und Infrastruktur für minimale Pro-Kopf-Emissionen zu entwerfen. Dazu könnte ein "AI Urban Operating System" (SwitchDin) die Energienutzung einer Stadt ganzheitlich verwalten.
Die vorgestellten Anwendungen konzentrieren sich zwar auf erneuerbare Assets und Netze, sind aber erst der Anfang der möglichen Auswirkungen von KI auf die Dekarbonisierung. Möglichkeiten in diesem Bereich bilden eine starke Grundlage für zukünftige Innovationen. Denn der Weg zu einer tiefgreifenden Dekarbonisierung bis 2050 erfordert massiv transformative Technologien, die in allen Sektoren der Weltwirtschaft wirken. Aus der Perspektive von Forschung, Entwicklung, Produktion, Logistik und Verwaltung wird KI eine Schlüsselrolle für diesen Wandel und nachhaltige Zukunft spielen.
KI für eine nachhaltige Zukunft
Die Rolle der künstlichen Intelligenz bei der Dekarbonisierung und Abschwächung des Klimawandels kann gar nicht hoch genug eingeschätzt werden. Denn das Potenzial geht weit über die hier vorgestellten Möglichkeiten hinaus. Um die Wirkung von KI bei der Dekarbonisierung voll auszuschöpfen, müssen Unternehmen, Regierungen und unterstützende Organisationen auf der ganzen Welt jedoch schnell und entschlossen handeln, um “Net Zero" tatsächlich zu erreichen.
Die Bewältigung der Klimakrise erfordert ein gemeinsames Vorgehen, bei dem alle verfügbaren Instrumente zum Einsatz kommen. Künstliche Intelligenz ist ein potenziell entscheidender Katalysator für eine rasche und umfassende Dekarbonisierung. Jetzt und hier ist es an der Zeit, die volle Kraft der KI zu nutzen, um eine nachhaltige, kohlenstoffarme Zukunft für die Menschheit zu schaffen.