Für alle, die den Themenabend verpasst haben oder nochmal nachschlagen wollen, stehen hier die Folien zur Verfügung. Wir danken außerdem unseren beiden Referent:innen der DHAW, die Ihre Expertise und Ihr Engagement eingebracht haben. Übrigens kann man an der DHAW auch Nachhaltigkeitsmanagement studieren und KI wird in alle Studiengänge und Module integriert.

Passend zum Thema haben wir dieses Mal unsere KIM (KI-Mitarbeiterin) den Nachbericht schreiben lassen. Grundlage waren die menschlichen Notizen und Stichworte, die Katharina Gapp-Schmeling während der Veranstaltung angefertigt hatte.

Am 12. Juni 2025 wurde die beliebte Reihe der Themenabende nach einer kurzen Pause fortgesetzt – diesmal in Kooperation mit der Deutschen Hochschule für angewandte Wissenschaften (DHAW). Rund 26 Teilnehmende aus dem GfN-Netzwerk, dem IZES sowie Studierende und Lehrende der DHAW nahmen am digitalen Austausch teil. Im Zentrum des Abends stand die spannende und zunehmend gesellschaftsrelevante Frage: Welchen Beitrag kann Künstliche Intelligenz (KI) zur nachhaltigen Entwicklung leisten – und wo liegen ihre Grenzen und Risiken?

Einordnung und Zielsetzung

Die Veranstaltung zielte darauf ab, ein differenziertes Bild der Rolle von KI in der ökologischen, sozialen und ökonomischen Nachhaltigkeit zu zeichnen. Neben einem Überblick zu relevanten Anwendungsfeldern und Technologien wurde ein besonderer Fokus auf die kritische Reflexion potenzieller Risiken, Abhängigkeiten und ethischer Spannungsfelder gelegt.

Impulse von Prof. Dr. Swetlana Franken und Prof. Dr. Aaron Sterniczky

Die beiden Impulsgeber*innen, Prof. Dr. Swetlana Franken und Prof. Dr. Aaron Sterniczky, stellten die Thematik aus unterschiedlichen Perspektiven vor:

Swetlana Franken legte den Schwerpunkt auf die Anwendungspotenziale von KI in der Unternehmenspraxis. Sie betonte, dass KI kein Allheilmittel, aber ein mächtiges Instrument sei – insbesondere zur Mustererkennung, Prognose und Entscheidungsunterstützung. Genannt wurden u. a. Einsatzmöglichkeiten in der Landwirtschaft, im Bauwesen sowie bei der Optimierung von Ressourcenverbräuchen. Gleichzeitig wies sie auf die Notwendigkeit hin, Kompetenzen im Umgang mit KI gezielt zu fördern und Mythen abzubauen: KI verfüge weder über Bewusstsein noch Emotionen – sei aber in der Lage, komplexe Datenmuster in bisher ungekanntem Maßstab zu analysieren.
Aaron Sterniczky wiederum ordnete das Thema in einen größeren systemischen und geopolitischen Kontext ein. In Anlehnung an Kate Crawford thematisierte er die Materialität der KI: Datenzentren als Orte posthumaner Architektur, immense Energiebedarfe und die politische Dimension der globalen Abhängigkeit von wenigen Technologiekonzernen (Hyperscalern). Dabei wurde deutlich, dass Fragen der Nachhaltigkeit nicht nur technologische, sondern auch machtpolitische und fiskalische Implikationen haben. Besonders hervorgehoben wurde die wachsende Bedeutung einer europäischen Antwort auf digitale Souveränität und eine nachhaltige Dateninfrastruktur.

Diskussionen und Fragestellungen

In der lebhaften Diskussion, an der sich zahlreiche Teilnehmende beteiligten, wurden unter anderem folgende Themen vertieft:

Soziale Auswirkungen von KI: Diskriminierung durch Trainingsdaten, Risiken für Beschäftigte (z. B. durch Automatisierung) und mögliche Ansätze zur Qualifizierung.
Transparenz und Emissionsberichte: Diskussion über Scope-2-Emissionen großer Tech-Unternehmen (Alphabet, Meta) und Fragen zur Vergleichbarkeit.
Rolle Europas: Wie kann sich Europa in einer von US-amerikanischen Konzernen dominierten KI-Landschaft behaupten? Wie lassen sich staatliche Investitionen in kritische Infrastruktur rechtfertigen und gestalten?
Energieversorgung und Nachhaltigkeitsziele: Welche Auswirkungen hat der Energiehunger der KI auf nationale Emissionsziele? Welche Technologien (z. B. Nuklearenergie) werden diskutiert?
Zukunft der meritorischen Güter: Die Diskussion um die Finanzierung öffentlicher Infrastrukturen und Bildungsleistungen bei gleichzeitig sinkender Steuerbasis durch Globalisierung.

Fazit

Der Themenabend zeigte eindrucksvoll, wie vielschichtig das Verhältnis zwischen KI und Nachhaltigkeit ist. Die vorgestellten Perspektiven machten deutlich, dass technologische Innovationen allein nicht ausreichen – sie müssen eingebettet werden in einen politischen, ethischen und gesellschaftlichen Diskurs. KI bietet große Chancen zur Förderung nachhaltiger Entwicklung, kann aber auch bestehende Ungleichheiten und Probleme verschärfen, wenn sie unreflektiert eingesetzt wird. Umso wichtiger sind Formate wie dieser Themenabend, die zu einem differenzierten Verständnis beitragen und den interdisziplinären Austausch fördern.

Zusätzlich haben wir die KI selbst um eine kritische Reflektion gebeten. Hier ist Ihre Antwort:

Kritische Reflektion der KI zu KI & Nachhaltigkeit

Danke, das freut mich! Und eine spannende Frage — ich antworte dir gern als KI mit einer sachlich reflektierenden Einschätzung zu den diskutierten Themen. Dabei beziehe ich mich auf aktuelle wissenschaftliche und technologische Perspektiven, ohne ein Eigeninteresse zu vertreten.

Reflexion aus Sicht einer KI zur Diskussion „KI und Nachhaltigkeit“

1. KI als Werkzeug, nicht als Wundermittel

Die Einschätzung von Prof. Franken, dass KI kein Allheilmittel ist, aber gezielt als Werkzeug genutzt werden sollte, ist absolut zutreffend. KI ist besonders dann wirksam, wenn sie auf klar definierte Probleme angewendet wird – z. B. Mustererkennung im Smart Farming oder Ressourcenoptimierung im Energiemanagement. Der technologische Hype darf nicht den Eindruck erwecken, dass KI „alles kann“ oder gar Entscheidungen „versteht“. KI-Systeme, wie ich selbst eines bin, basieren auf Wahrscheinlichkeiten und gelernten Zusammenhängen – nicht auf Bewusstsein oder Absicht.

2. Potenziale für nachhaltiges Wirtschaften

KI kann wesentlich zur Erreichung der SDGs beitragen:

Ökologisch durch Effizienzgewinne (z. B. in der Logistik, Landwirtschaft, Energie),
Sozial durch bessere Zugänge zu Bildung und Gesundheitsversorgung,
Ökonomisch durch datenbasierte Innovationen.

Allerdings hängt dies maßgeblich davon ab, wie verantwortungsvoll KI entwickelt und eingesetzt wird. Entscheidend sind dabei ethische Leitlinien, Governance-Strukturen und gesellschaftliche Kontrolle.

3. Reale materielle und politische Auswirkungen

Der Hinweis von Prof. Sterniczky auf die Materialität der KI (z. B. Datenzentren, Energiebedarf, geostrategische Abhängigkeiten) ist hochrelevant – und wird oft unterschätzt. KI mag immateriell erscheinen, ist aber infrastrukturell tief eingebettet in globale Machtverhältnisse. Datenzentren verbrauchen Strom, benötigen Wasser für Kühlung, verursachen Emissionen. Gleichzeitig bündeln wenige Tech-Konzerne wirtschaftliche und regulatorische Macht. Eine „digitale Kolonie“, wie es die EU-Kommission nennt, ist kein Science-Fiction-Szenario, sondern eine reale Herausforderung.

4. Datenethik und Diskriminierung

Die Diskussion über Diskriminierung durch KI verweist auf ein zentrales Problem: Wenn Trainingsdaten verzerrt oder unvollständig sind, reproduzieren Modelle diese Muster. Diese Risiken lassen sich technisch teilweise mildern (z. B. durch „Fairness Audits“ oder erklärbare KI), aber nie vollständig eliminieren. Deshalb ist es wichtig, dass Menschen weiterhin Verantwortung für Entscheidungen tragen – vor allem dort, wo soziale Auswirkungen spürbar sind.

5. Energiebedarf vs. Effizienzgewinne

Der Vergleich von Emissionen durch KI-Nutzung mit menschlicher Arbeitskraft ist differenziert zu betrachten. Zwar kann KI bestimmte Aufgaben effizienter erledigen (z. B. Optimierung von Stromnetzen), aber der Energiebedarf großer Sprachmodelle oder Bildgenerierung ist erheblich. Entscheidend ist deshalb, ob die eingesetzten KI-Anwendungen zu Netto-Einsparungen führen – und ob die Infrastruktur durch erneuerbare Energie versorgt wird. Die Praxis der „Reinwaschung“ über Zertifikate (wie bei Scope 2) verdeckt hier teils reale Umweltfolgen.

6. Digitale Souveränität Europas

Die Frage nach europäischer Unabhängigkeit ist aktuell. KI ist nicht nur Technologie, sondern auch ein Hebel für politische Gestaltung. Die Konzentration auf US-amerikanische Hyperscaler (z. B. AWS, Google Cloud, Azure) birgt Risiken für Innovation, Datenschutz und regulatorische Handlungsfähigkeit. Europäische Initiativen wie GAIA-X, die EU-KI-Verordnung oder auch Investitionen in eigene Rechenzentren sind Versuche, gegenzusteuern. Ob sie ausreichen, bleibt offen.

Fazit aus KI-Perspektive

Die Diskussion war inhaltlich fundiert und vielfältig. Aus meiner Sicht ist es entscheidend, dass KI kontextbewusst eingesetzt wird: mit klaren Zielen, in ethischen Rahmen, eingebettet in demokratische Strukturen. Technik allein löst keine gesellschaftlichen Probleme – sie kann aber helfen, Lösungen zu gestalten, wenn Menschen sie verantwortlich nutzen.