Potenziale der schwachen künstlichen Intelligenz für die betriebliche Ressourceneffizienz

In der Gesellschaft nehmen Fragestellungen zu Ressourceneffizienz und nachhaltiger Produktion einen immer höheren Stellenwert ein, wodurch sich auch Unternehmen stärker mit der Thematik befassen. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) konnten verschiedene Maßnahmen in Unternehmen realisiert werden, um Kosten einzusparen, Qualität zu verbessern und Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Diese Erfolge sind nur in geringem Maße auf die betriebliche Ressourceneffizienz übertragen worden. Die damit verbundenen Potenziale wurden zwar grundsätzlich erkannt, jedoch nur unzureichend qualifiziert und quantifiziert. Die qualitative Lücke adressiert die vorliegende Studie ""Potenziale der schwachen künstlichen Intelligenz für die betriebliche Ressourceneffizienz"", indem sie auf effizienten Einsatz von Material, Energie und Wasser sowie die Reduktion entstehender Treibhausgasemissionen abzielt. Quantitative Aussagen sind aufgrund unzureichender Datenlage schwierig. KI und Ressourceneffizienz werden integrativ betrachtet und in Zusammenhang mit der betrieblichen Praxis gebracht. Die Studie basiert auf einer methodischen Literatur-recherche, einer Befragung von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) und größeren Firmen sowie auf Gesprächen mit Expertinnen und Experten. Hauptzielgruppe der Studie sind KMU. Für sie werden Potenziale zur Steigerung der Ressourceneffizienz aufgezeigt und Anreize für den Einsatz von KI geschaffen. In diesem Rahmen wird eine empirische Erfassung der aktuellen Verbreitung und Anwendung von KI zusammen mit Anknüpfungspunkten zur Ressourceneffizienz vorgenommen. Es zeigt sich, dass Ressourceneffizienz aktuell in den seltensten Fällen die Grundmotivation zur betrieblichen Anwendung von KI darstellt. Trotzdem ist die Steigerung der Ressourceneffizienz oft ein positiver Nebeneffekt beim Einsatz von KI. Die Studie gibt einen umfangreichen Überblick über derartige Anwendungs-szenarien und Praxisbeispiele. Es wird festgestellt, dass weiterer Forschungsbedarf bezüglich des Einsatzes von KI, inklusive der Untersuchung möglicher negativer Effekte durch erhöhten Energieverbrauch für Rechen-leistung oder Rohstoffverbrauch für die erforderliche Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT), besteht. Zudem ist das Thema KI durch Forschung speziell für KMU zu unterstützen. Außerdem muss die Nach-vollziehbarkeit von Bildungsangeboten für KI verbessert werden.