KI – Nachhaltigkeitshebel oder Ressourcenrisiko?

Management entscheidet über die tatsächliche Wirkung von KI – zwischen enormem Nachhaltigkeitspotenzial und erheblichem Ressourcenverbrauch

KI ist weder Heilsversprechen noch Bedrohung, sondern ein mächtiges Werkzeug. Entscheidend ist, ob wir es strategisch, verantwortungsvoll und mit Blick auf den KI Footprint einsetzen. Zum Earth Day 2026 plädiert Prof. Dr. Stefan Schaltegger deshalb für eine klare Konsequenz: Wer KI als Teil der Lösung will, muss ihren Fußabdruck in das Nachhaltigkeitsmanagement integrieren.

Zum Earth Day 2026 am 22. April erinnert uns das Motto „Our Power, Our Planet" daran, worauf es auch beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz ankommt: Es liegt in unserer Macht, wie wir diese Technologie nutzen. Ich bin überzeugt, dass KI ein starker Hebel für Nachhaltigkeit sein kann – aber sie wird es nicht automatisch.

Das Potenzial von KI für nachhaltige Entwicklung

Richtig genutzt kann KI zu einer mächtigen Verbündeten nachhaltiger Entwicklung werden. Eine Studie zu den Sustainable Development Goals (SDGs) von Vinuesa und Kolleg*innen (2020) macht es konkret und zeigt: KI könnte einen positiven Beitrag zu 134 der insgesamt 169 UN-Nachhaltigkeitskenngrößen leisten – also zu fast 80 % (Vinuesa et al., 2020). Durch KI besser erreicht werden könnten insbesondere folgende Ziele: „SDG 3: Gesundheit und Wohlergehen, „SDG2: Kein Hunger" und „SDG 7: Bezahlbare und saubere Energie".

Besonders in Bereichen wie Transport, erneuerbare Energien, Landwirtschaft oder smarte Gebäude sehen wir bereits, welches Potenzial in KI steckt: Sie kann helfen, Ressourcen gezielter einzusetzen, Emissionen zu senken und komplexe Systeme intelligenter zu steuern. Sie kann Fehlentwicklungen und Unsichtbares sichtbar machen, etwa bei Extremwetterprognosen oder beim Monitoring von Waldabholzung. Und sie kann Teil effizienterer Lösungen sein, zum Beispiel beim Energieverbrauch oder bei Retourenquoten. Dafür brauchen wir allerdings keine Allzweckversprechen, sondern gezielte Anwendungen für konkrete Probleme.

Die Schattenseite: Risiken und der KI Footprint

Allerdings kommt die Studie von Vinuesa et al. (2020) auch zum Schluss, dass KI negative Auswirkungen auf 59 der UN-Nachhaltigkeitsziele haben kann. Rund ein Drittel der Ziele ist damit durch KI gefährdet, insbesondere „SDG 10: Weniger Ungleichheiten" – etwa durch verzerrte Daten –, „SDG 8: Menschenwürdige Arbeit und Wirtschaftswachstum" – etwa durch die Automatisierung von Produktionsprozessen – und „SDG 13: Maßnahmen zum Klimaschutz" – angefangen bei energieintensiven Rechenzentren bis zur Herstellung von Hardware.

KI hat einen erheblichen ökologischen Fußabdruck und der steigende Energie- und Wasserbedarf digitaler Infrastrukturen ist real (Bolón-Canedo et al., 2024). Nur zwei Beispiele: Schätzungen zeigen, dass die Erzeugung eines einzelnen Bildes mit generativer KI etwa so viel Energie verbraucht wie das vollständige Aufladen eines Smartphones, und dass der globale KI-Wasserverbrauch bis 2027 bis zu 6,6 Milliarden Kubikmeter betragen könnte. Das entspricht fast zwei Dritteln des jährlichen Wasserverbrauchs von England. Wer KI als Teil der Nachhaltigkeitstransformation ernst nimmt, muss deshalb auch ihren Ressourcenverbrauch ernst nehmen. Der KI Footprint gehört nicht an den Rand, sondern in die Mitte des Nachhaltigkeitsmanagements.

Ressourcenverbrauch – bitte lösungsorientierter denken

Gerade beim Thema Ressourcenverbrauch reicht es nicht, nur auf die Probleme zu zeigen. Wir müssen Infrastruktur klüger gestalten. Dort, wo beispielsweise erneuerbare Energien erzeugt, aber nicht vollständig ins Netz aufgenommen werden können, sollten wir viel stärker über die direkte Nutzung vor Ort nachdenken – etwa durch energieintensive digitale Anwendungen oder andere Lasten in unmittelbarer Nähe zur Erzeugung. Solche Lösungen gibt es bereits, wie zum Beispiel Rechenzentren in Windrädern; sie müssten allerdings deutlich flächendeckender eingesetzt werden. So lässt sich abgeregelter Strom produktiv nutzen, statt ihn ungenutzt zu lassen. Auch hier kann KI helfen, Erzeugung, Last und Steuerung besser aufeinander abzustimmen.

Der Schlüssel liegt im Management

KI ist also weder Heilsversprechen noch Bedrohung an sich. Sie ist ein mächtiges Werkzeug, dessen Wirkung von Zielen, Regeln und der konkreten Anwendung abhängt. Hier entpuppt sich die eigentliche Managementaufgabe. Die entscheidende Frage lautet nicht, ob wir KI im Nachhaltigkeitskontext einsetzen, sondern wie. Wenn wir sie am richtigen Zweck ausrichten, ethisch verantwortungsvoll entwickeln und ihre Ergebnisse klug nutzen, kann sie einen wichtigen Beitrag zu nachhaltiger Entwicklung leisten. Wer das gestalten will, braucht mehr als technisches Wissen zur Anwendung. Es braucht Urteilskraft, Nachhaltigkeitsverständnis und strategische Kompetenz.

Prof. Dr. Dr. h.c. Stefan Schaltegger ist Professor für Nachhaltigkeitsmanagement und forum-Kurator. Er leitet das Centre for Sustainability Management (CSM) und hat 2003 den weltweit ersten MBA Sustainability Management eingeführt. Er gehört weltweit zu den Top 2 % der meistzitierten im Bereich Management (Stanford World Scientist Ranking). In berufsbegleitenden Weiterbildungs- und Studienangeboten im Nachhaltigkeitsmanagement am CSM vermittelt er mit seinem Team fundiertes Wissen und praxisnahe Methoden, um Nachhaltigkeit tief im Kerngeschäft von Unternehmen zu verankern und Fach- und Führungskräfte für aktuelle Handlungsfelder des Nachhaltigkeitsmanagements zu stärken. Zum Thema des Beitrags gibt es z.B. im August 2026 den CSM-Sommercampus „KI für Change Agents".

Quellen:

Schätzung Energieverbrauch KI Bildgenerierung

Schätzung Wasserverbrauch durch KI