Darf ein nachhaltiges Unternehmen KI nutzen? Ja, mit Haltung.

Darf ein nachhaltiges Unternehmen KI nutzen? "Ja, mit Haltung", sagen die BNW-Mitglieder dotfly. und PHAT Consulting. 

Der BNW lud dotfly. und PHAT Consulting ein, gemeinsam einen Leitfaden vorzustellen: Wie können nachhaltig orientierte Unternehmen KI verantwortungsvoll einsetzen, ohne dabei ihre Werte aus dem Blick zu verlieren? Was folgte, war kein klassisches Webinar, sondern ein ehrlicher Austausch über Haltung, Hemmnisse und konkrete Praxis.

94 Prozent. So viele der Teilnehmenden unseres Webinars stellen ihren Mitarbeitenden bereits Zugang zu generativen KI-Tools zur Verfügung. Zum Vergleich: Im deutschen Durchschnitt sind es 36 %. Das sagt einiges über die Community des BNW, und noch mehr über die Fragen, die 43 Teilnehmende am 11. Juni mitgebracht hatten.

Die Frage hinter der Frage

Claus Biedermann, Geschäftsführer von dotfly., eröffnete mit einer Frage, die viele nachhaltig wirtschaftende Unternehmen umtreibt: Darf ein nachhaltiges Unternehmen KI überhaupt nutzen? Die ehrliche Antwort ist weder Ja noch Nein, sondern: Es kommt darauf an, wie.

Denn KI hat ihren Preis, und der ist höher als viele denken. Eine KI-Anfrage verbraucht rund 40 % mehr Energie als eine klassische Google-Suche. Weltweit werden KI-Rechenzentren bis 2030 elfmal mehr Strom verbrauchen als 2023. Allein in Deutschland prognostiziert die Bundesnetzagentur, dass Rechenzentren bis 2037 rund 10 % des gesamten deutschen Stroms beanspruchen könnten. Und Energieverbrauch ist nur das, was wir sehen: Wassernutzung, Rohstoffe, Clickworker-Bedingungen, Elektroschrott und Marktkonzentration kommen hinzu.

Daraus folgt keine Ablehnung, sondern eine Haltung: Weder pauschale Begeisterung noch pauschale Skepsis. KI ist Katalysator, kein Allheilmittel. Und hinter jedem KI-Tool steckt ein Unternehmen mit einer eigenen Haltung zu Transparenz, Datenschutz und gesellschaftlicher Verantwortung, die Teil der Beschaffungsentscheidung sein sollte.

Was „nachhaltige KI“ wirklich bedeutet

Alexandra Herget, Senior Sustainability & AI Beraterin bei PHAT Consulting und zertifizierte KI-Managerin, brachte die strategische Tiefe. Sie unterschied drei Begriffe, die im Alltag oft durcheinandergeraten: Green AI, Responsible AI und Sustainable AI. Green AI zielt auf technische Optimierung und möglichst geringen Energieverbrauch. Responsible AI fragt nach ethischer, rechtlicher und sozialer Verantwortung. Sustainable AI denkt langfristig, also ökologisch, wirtschaftlich und gesellschaftlich.

Alexandra stellte auch die nüchternen Branchenzahlen vor: Laut Bitkom setzen aktuell 36 % der deutschen Unternehmen KI ein, 47 % planen oder diskutieren es, und der Anteil der Unternehmen, für die KI kein Thema ist, ist von 87 % im Jahr 2018 auf 17 % im Jahr 2025 gesunken. Die Entwicklung ist eindeutig. Gleichzeitig sind die Hemmnisse real: Fehlendes technisches Know-how und fehlende personelle Ressourcen zählen zu den größten Hindernissen.

Besonders prägnant war Alexandras Perspektive auf den größten Engpass bei der KI-Einführung: Es ist nicht die Technologie. Es ist die fehlende organisationale Bereitschaft. Viele Unternehmen haben Demos, Proofs of Concept und Tool-Lizenzen. Wenige haben neue Rollen, neue Entscheidungswege und neue Routinen. 

Was die Teilnehmenden mitgebracht haben

Noch vor dem Fallbeispiel gab es eine Live-Umfrage unter den Teilnehmenden. Die Ergebnisse waren bemerkenswert, vor allem im Vergleich mit den Branchenzahlen.

94 % der Teilnehmenden gaben an, dass ihr Unternehmen bereits Zugang zu generativen KI-Diensten zur Verfügung stellt. Zum Vergleich: Deutschlandweit setzen laut Bitkom nur 36 % der Unternehmen KI überhaupt ein. Die Community des BNW ist beim Thema also deutlich weiter als der Durchschnitt.

Beim Thema Schatten-KI sagten 23 % der Teilnehmenden, dass nicht autorisierte KI-Nutzung bei ihnen weit verbreitet ist. Nur 23 % verneinten. Bei rund drei Viertel der teilnehmenden Unternehmen ist unkontrollierte KI-Nutzung also entweder Realität oder wahrscheinlich.

Das größte Hemmnis ist laut Umfrage der Datenschutz (62 %), gefolgt von der Sorge, dass Unternehmensdaten in falsche Hände gelangen (45 %). Rechtliche Unsicherheiten, ethische Bedenken und fehlendes technisches Know-how folgen je mit 34 %. Der Befund ist eindeutig: Die Bereitschaft ist da, das Vertrauen in die eigene Absicherung noch nicht.

KI in der Praxis: das acait-Modell

Claus stellte das acait-Framework vor, das dotfly. für die verantwortungsvolle KI-Implementierung entwickelt hat. Die fünf Phasen stehen für Awareness, Competence, Architecture, Implementation und Transparency. Kein Zertifikat, sondern eine Arbeitsweise.

Am Fallbeispiel einer deutschen Großstadt, die eine zentrale Datenbank für soziale und gesundheitliche Angebote mit KI-Unterstützung aufgebaut hat, wurde deutlich, was das konkret bedeutet. Menschen in Krisensituationen kennen Fachbegriffe oft nicht. Eine klassische Keyword-Suche versagt. Eine semantische KI-Suche, die Kontext versteht, statt nur Begriffe abzugleichen, schafft hier echten Mehrwert.

Was wir mitnehmen

KI ist für nachhaltig orientierte Unternehmen kein optionales Thema mehr. Aber der Einstieg muss kein Sprung ins kalte Wasser sein. Der Schlüssel liegt nicht in der Technologie selbst, sondern in den Fragen davor: Welches Problem lösen wir damit? Sind unsere Daten und Prozesse nutzbar? Können unsere Teams urteilen, nicht nur klicken?

Danke an den BNW und an alle Teilnehmenden für einen Austausch, der Lust auf mehr macht.

Hier die Präsentation zum Webinar herunterladen