{"id":26855,"date":"2025-02-25T13:01:03","date_gmt":"2025-02-25T12:01:03","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/?p=26855"},"modified":"2025-02-25T13:01:07","modified_gmt":"2025-02-25T12:01:07","slug":"kunstliche-intelligenz-nachhaltige-innovation-fur-unternehmen-oder-klimakiller","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/2025\/02\/25\/kunstliche-intelligenz-nachhaltige-innovation-fur-unternehmen-oder-klimakiller\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz: Nachhaltige Innovation f\u00fcr Unternehmen oder Klimakiller?"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Anmerkung:<\/strong> Dieser Blogpost wurde f\u00fcr das Modul Enterprise IT (113601a) verfasst.<br><em>Aus Gr\u00fcnden der besseren Lesbarkeit wird in dieser Arbeit auf eine geschlechtsneutrale Differenzierung verzichtet. S\u00e4mtliche Personenbezeichnungen gelten gleicherma\u00dfen f\u00fcr alle Geschlechter.<\/em><br><br>K\u00fcnstliche Intelligenz (kurz: KI, engl.: Artificial Intelligence \/ AI) z\u00e4hlt mittlerweile zu den bedeutendsten Technologien unserer Zeit und findet zunehmend Anwendung in verschiedenen Wirtschafts- und Lebensbereichen (BMUV, o. D.). Von automatisierten Prozessen in der Industrie bis hin zu personalisierten Empfehlungen in unserem Alltag \u2013 K\u00fcnstliche Intelligenz ver\u00e4ndert die Art und Weise, wie wir arbeiten und leben. Gleichzeitig stehen wir vor gro\u00dfen globalen Herausforderungen: Klimaschutz, Nachhaltigkeit und die digitale Transformation sind zentrale Aufgaben, die Unternehmen und Gesellschaft gleicherma\u00dfen betreffen (KI-Fortschrittszentrum, 2023). Doch angesichts des hohen Energieverbrauchs stellt sich eine entscheidende Frage: Kann eine so energieintensive Technologie tats\u00e4chlich zur Nachhaltigkeit beitragen? Oder ist sie vielmehr ein versteckter Klimakiller?<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Diese Themen erwarten dich in diesem Blogartikel:<\/h2>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><a href=\"#Punkt1\" title=\"\">Was bedeutet Nachhaltigkeit?<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#Punkt2\" title=\"\">Nachhaltigkeit in Unternehmen <\/a><br>2.1 <a href=\"#Punkt21\" title=\"\">Verantwortung<\/a><br>2.2 <a href=\"#Punkt22\" title=\"\">Gesetzgebung<\/a><br>2.3 <a href=\"#Punkt23\" title=\"\">Vorteile der nachhaltigen Entwicklung f\u00fcr Unternehmen<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#Punkt3\" title=\"\">Was ist KI und wie kann sie f\u00fcr Nachhaltigkeit genutzt werden? <\/a><br>3.1<a href=\"#Punkt31\" title=\"\"> Was versteht man unter k\u00fcnstlicher Intelligenz?<\/a><br>3.2 <a href=\"#Punkt32\" title=\"\">Wie kann K\u00fcnstliche Intelligenz in Unternehmen nachhaltig eingesetzt werden<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#Punkt4\" title=\"\">Welche Herausforderungen bringt die Technologie mit sich?<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#Punkt5\" title=\"\">Anwendungsbeispiel Google DeepMind<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#Punkt6\" title=\"\">Zukunftsperspektiven &amp; Fazit<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#Punkt7\" title=\"\">Literaturverzeichnis<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#Punkt8\" title=\"\">Abbildungsverzeichnis<\/a><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"Punkt1\">1. Was bedeutet Nachhaltigkeit?<\/h2>\n\n\n\n<p>Nachhaltigkeit oder nachhaltige Entwicklung bedeutet, die Bed\u00fcrfnisse der Gegenwart zu erf\u00fcllen, ohne die Lebensgrundlage zuk\u00fcnftiger Generationen zu gef\u00e4hrden (BMZ, o.D.). Oder anders ausgedr\u00fcckt: \u201eWir d\u00fcrfen heute nicht auf Kosten von morgen leben!\u201c (Deutscher Bundestag, o.D.). Da nat\u00fcrliche Ressourcen begrenzt sind, ist nachhaltiges Handeln unerl\u00e4sslich, um langfristige Sch\u00e4den zu vermeiden. Ohne konsequente Nachhaltigkeitsma\u00dfnahmen drohen fossilen Brennstoffe zu ersch\u00f6pfen, Arten auszusterben und die Atmosph\u00e4re wird irreversibel gesch\u00e4digt. Gleichzeitig bietet Nachhaltigkeit zahlreiche Vorteile, darunter saubere Luft und Gew\u00e4sser sowie die Sicherung lebenswichtiger Ressourcen (TWI Deutschland, o.D.). Die drei Dimensionen der Nachhaltigkeit sind eng miteinander verkn\u00fcpft:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Soziale Nachhaltigkeit<\/strong> fordert faire, ethische und sichere Arbeitsbedingungen. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>\u00d6kologische Nachhaltigkeit<\/strong> strebt die Reduzierung des \u00f6kologischen Fu\u00dfabdrucks und die Optimierung ressourcenschonender Prozesse an. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>\u00d6konomische Nachhaltigkeit<\/strong> setzt auf wirtschaftliche Rentabilit\u00e4t, ohne Umwelt und Gesellschaft zu vernachl\u00e4ssigen (TWI Deutschland, o.D.).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Die zunehmenden Folgen des Klimawandels verdeutlichen, dass unser Handeln direkte Auswirkungen auf die Umwelt hat. Um unumkehrbare Sch\u00e4den zu vermeiden, ist sofortiges Handeln erforderlich. Zwar entfallen 40 % der weltweiten Treibhausgasemissionen auf die Energiewirtschaft, doch auch individuelles Verhalten tr\u00e4gt wesentlich zum CO\u2082-Fu\u00dfabdruck bei (Landeszentrale f\u00fcr politische Bildung Nordrhein-Westfalen, o.D.). Urspr\u00fcnglich aus der Forstwirtschaft stammend, hat sich Nachhaltigkeit zu einem zentralen ethischen Leitprinzip entwickelt, das \u00f6kologische, soziale und wirtschaftliche Aspekte vereint. Seit der UN-Konferenz von Rio de Janeiro 1992 und der Verabschiedung der Agenda 2030 im Jahr 2015 gilt Nachhaltigkeit als globales Leitbild f\u00fcr Politik, Wirtschaft und Gesellschaft. Sie geht \u00fcber Umwelt- und Klimaschutz hinaus und umfasst zudem auch soziale Gerechtigkeit, wirtschaftliche Stabilit\u00e4t und internationale Zusammenarbeit zur Bew\u00e4ltigung globaler Herausforderungen (Deutscher Bundestag, o.D.). Angesichts begrenzter Ressourcen muss Nachhaltigkeit zur Grundlage aller politischen Entscheidungen werden (BMZ, o.D.).<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"Punkt2\">2. Nachhaltigkeit in Unternehmen<\/h2>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\" id=\"Punkt21\">2.1 Verantwortung<\/h4>\n\n\n\n<p>Unternehmen stehen zunehmend in der Pflicht, die \u00f6kologischen, sozialen und wirtschaftlichen Auswirkungen ihres Handelns zu ber\u00fccksichtigen. Diese Verantwortung wird unter dem Begriff Corporate Social Responsibility (CSR) zusammengefasst, der die drei Dimensionen des Nachhaltigkeitsdreiecks \u2013 \u00f6kologische, soziale und \u00f6konomische Nachhaltigkeit \u2013 umfasst (IHK M\u00fcnchen, o. D.). Im wirtschaftlichen Kontext findet auch der Begriff Environmental, Social, and Governance (ESG) Anwendung, der Nachhaltigkeitskriterien definiert und als Ma\u00dfstab f\u00fcr verantwortungsbewusstes Wirtschaften dient (IBM, o. D.-a).<\/p>\n\n\n\n<p>Eine Analyse der Non-Profit-Organisation InfluenceMap zeigt, dass zwischen 2016 und 2022 nur 57 Konzerne f\u00fcr 80 % der weltweiten CO\u2082-Emissionen verantwortlich waren. Dies verdeutlicht eine zunehmende Konzentration der Emissionen auf immer weniger Unternehmen. Im Jahr 2016 waren es noch 100 Konzerne, die zusammen f\u00fcr 70 % der weltweiten Emissionen verantwortlich waren. Trotz der Verpflichtungen im Rahmen des Pariser Klimaabkommens haben viele dieser Gro\u00dfkonzerne ihre Emissionen in den vergangenen Jahren sogar weiter erh\u00f6ht (Kontrast.at, 2024).<\/p>\n\n\n\n<p>Dass Nachhaltigkeit jedoch eine immer zentralere Rolle in der Unternehmensstrategie spielt, zeigt eine Umfrage zur Nachhaltigkeitsstrategie deutscher Unternehmen aus dem Jahr 2023. Demnach haben 26,3 % der befragten Unternehmen eine eigenst\u00e4ndige Nachhaltigkeitsstrategie implementiert, w\u00e4hrend 54,2 % Nachhaltigkeit als integralen Bestandteil ihrer allgemeinen Unternehmensstrategie betrachten (Statista, 2025). Diese Entwicklung unterstreicht die wachsende Bedeutung nachhaltigen Wirtschaftens und zeigt, dass Unternehmen zunehmend Ma\u00dfnahmen ergreifen, um Umwelt- und Klimaziele systematisch in ihre Gesch\u00e4ftsmodelle zu integrieren.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\" id=\"Punkt22\">2.2 Gesetzgebung<\/h4>\n\n\n\n<p>Nachhaltigkeit ist heutzutage eines der zentralen Themen in der globalen Diskussion und spielt eine immer bedeutendere Rolle in der Unternehmenswelt. Unternehmen weltweit stehen unter dem Druck, ihre Auswirkungen auf die Umwelt und Gesellschaft zu minimieren und gleichzeitig zur Erreichung der globalen Klimaziele beizutragen. Dies hat nicht nur zu einer verst\u00e4rkten Bewusstseinsbildung bei Konsumenten gef\u00fchrt, sondern auch zu einer Vielzahl gesetzlicher Regelungen und internationaler Vereinbarungen. Die Agenda 2030 der Vereinten Nationen, mit ihren 17 Zielen f\u00fcr nachhaltige Entwicklung (Sustainable Development Goals, SDGs), stellt einen globalen Rahmen zur F\u00f6rderung von Nachhaltigkeit dar. Diese Ziele, die 2015 von den UN-Mitgliedstaaten festgesetzt wurden und bis 2030 erreicht werden sollen, zielen darauf ab, Armut zu bek\u00e4mpfen, den Planeten zu sch\u00fctzen und Wohlstand f\u00fcr alle zu f\u00f6rdern, um eine gerechtere und nachhaltigere Welt zu schaffen (Bundesregierung, o.D.). Die SDGs decken ein breites Spektrum ab, von Gesundheit \u00fcber Bildung bis hin zu Umweltschutz und Gerechtigkeit, und bieten Unternehmen eine Orientierungshilfe, um ihre strategischen Ziele mit einer nachhaltigen Entwicklung in Einklang zu bringen. Die nachfolgende Grafik zeigt die einzelnen Nachhaltigkeitsziele. <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><a href=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/2018-11-20-17-ziele-fuer-nachhaltige-entwicklung-1.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"990\" height=\"506\" data-attachment-id=\"26926\" data-permalink=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/2025\/02\/25\/kunstliche-intelligenz-nachhaltige-innovation-fur-unternehmen-oder-klimakiller\/2018-11-20-17-ziele-fuer-nachhaltige-entwicklung-2\/\" data-orig-file=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/2018-11-20-17-ziele-fuer-nachhaltige-entwicklung-1.png\" data-orig-size=\"990,506\" data-comments-opened=\"1\" data-image-meta=\"{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}\" data-image-title=\"2018-11-20-17-ziele-fuer-nachhaltige-entwicklung\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/2018-11-20-17-ziele-fuer-nachhaltige-entwicklung-1.png\" src=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/2018-11-20-17-ziele-fuer-nachhaltige-entwicklung-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-26926\" srcset=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/2018-11-20-17-ziele-fuer-nachhaltige-entwicklung-1.png 990w, https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/2018-11-20-17-ziele-fuer-nachhaltige-entwicklung-1-300x153.png 300w, https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/2018-11-20-17-ziele-fuer-nachhaltige-entwicklung-1-768x393.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 990px) 100vw, 990px\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\">Abbildung 1: \u00dcbersicht und Aufz\u00e4hlung der 17 Nachhaltigkeitsziele<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Dar\u00fcber hinaus gibt es zahlreiche nationale und europ\u00e4ische Gesetze, die Unternehmen dazu anregen oder sogar verpflichten, nachhaltige Praktiken zu integrieren und transparente Berichterstattung zu leisten. Ein solches Gesetz ist das EU Klimaschutzgesetz, das als zentrales Element des EU Green Deals die Klimaneutralit\u00e4t der Union bis 2050 festlegt und Unternehmen dazu verpflichtet, ihre Treibhausgasemissionen erheblich zu reduzieren (Europ\u00e4ische Kommission, o. D.). Weitere relevante Gesetzgebungen, die nachhaltige Praktiken unterst\u00fctzen, sind die Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), die Unternehmen verpflichtet, seit 2024 einen Nachhaltigkeitsbericht zu ver\u00f6ffentlichen, der ihre Fortschritte im Bereich Nachhaltigkeit transparent dokumentiert und die Bewertung klimabezogener Risiken und Chancen umfasst (ClimatePartner, o.D.). Auch das Energieeffizienzgesetz (EnEfG), das Unternehmen zur Einrichtung von Energie- oder Umweltmanagementsystemen verpflichtet, tr\u00e4gt zur Erreichung der Klimaziele bei, indem es Unternehmen dazu anregt, ihre Energieverbrauchsstrategien zu optimieren und Energiesparma\u00dfnahmen umzusetzen (BAFA, 2025).<\/p>\n\n\n\n<p>Dies sind nur drei beispielhafte gesetzliche Regelungen, die Unternehmen zur F\u00f6rderung von Nachhaltigkeit und Energieeffizienz anregen, jedoch gibt es noch viele weitere relevante Vorschriften, die den rechtlichen Rahmen f\u00fcr nachhaltige Unternehmensf\u00fchrung gestalten.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\" id=\"Punkt23\">2.3 Vorteile der nachhaltigen Entwicklung von Unternehmen<\/h4>\n\n\n\n<p>Es handelt sich bei der Nachhaltigkeit um ein gesch\u00e4ftliches Muss und sollte daher im Mittelpunkt der Strategie und der Gesch\u00e4ftst\u00e4tigkeit jedes Unternehmens stehen (IBM, o.D.). Investoren und Verbraucher erwarten von Unternehmen nachhaltiges Wirtschaften, was den Druck auf die Unternehmensf\u00fchrung weiter erh\u00f6ht. Trotz dieser Herausforderungen, insbesondere bei der Umsetzung komplexer regulatorischer Vorgaben und der Integration nachhaltiger Prozesse in bestehende Gesch\u00e4ftsmodelle, handelt es sich bei der Nachhaltigkeit um eine gesetzliche Verpflichtung. Wer fr\u00fchzeitig nachhaltige Strategien etabliert profitiert von vielen entscheidenen Vorteilen f\u00fcr sein Unternehmen (ClimatePartner, o. D.).<br>Im Folgenden werden die f\u00fcnf wichtigsten Vorteile einer nachhaltigen Entwicklung in einem Unternehmen genannt:<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-media-text is-stacked-on-mobile\" style=\"grid-template-columns:15% auto\"><figure class=\"wp-block-media-text__media\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"512\" height=\"512\" data-attachment-id=\"26896\" data-permalink=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/2025\/02\/25\/kunstliche-intelligenz-nachhaltige-innovation-fur-unternehmen-oder-klimakiller\/revenue\/\" data-orig-file=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/revenue.png\" data-orig-size=\"512,512\" data-comments-opened=\"1\" data-image-meta=\"{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}\" data-image-title=\"revenue\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/revenue.png\" src=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/revenue.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-26896 size-full\" srcset=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/revenue.png 512w, https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/revenue-300x300.png 300w, https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/revenue-150x150.png 150w\" sizes=\"auto, (max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/><\/figure><div class=\"wp-block-media-text__content\">\n<p><strong>Wettbewerbsvorteil <\/strong><br>Verbraucher lassen sich bei der Wahl eines Unternehmens zu 55 % von dessen Umweltverantwortung leiten. Nachhaltige Unternehmen k\u00f6nnen ihre Markenbekanntheit steigern und Verbraucher gewinnen, die nachhaltigen Praktiken positiv gegen\u00fcberstehen (IBM, o.D.-b)<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-media-text is-stacked-on-mobile\" style=\"grid-template-columns:15% auto\"><figure class=\"wp-block-media-text__media\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"512\" height=\"512\" data-attachment-id=\"26898\" data-permalink=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/2025\/02\/25\/kunstliche-intelligenz-nachhaltige-innovation-fur-unternehmen-oder-klimakiller\/agreement\/\" data-orig-file=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/agreement.png\" data-orig-size=\"512,512\" data-comments-opened=\"1\" data-image-meta=\"{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}\" data-image-title=\"agreement\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/agreement.png\" src=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/agreement.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-26898 size-full\" srcset=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/agreement.png 512w, https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/agreement-300x300.png 300w, https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/agreement-150x150.png 150w\" sizes=\"auto, (max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/><\/figure><div class=\"wp-block-media-text__content\">\n<p><strong>Attraktivit\u00e4t f\u00fcr Investoren<\/strong><br>Nachhaltig agierende Unternehmen werden f\u00fcr Investoren immer attraktiver, da sie als langfristig stabiler und zukunftsf\u00e4higer gelten. Eine Umfrage von EY ergab, dass fast 90 % der befragten Investoren der Nachhaltigkeit von Unternehmen eine wachsende Bedeutung zuschreiben (AUTHADA, o.D.).<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-media-text is-stacked-on-mobile\" style=\"grid-template-columns:15% auto\"><figure class=\"wp-block-media-text__media\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"512\" height=\"512\" data-attachment-id=\"26900\" data-permalink=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/2025\/02\/25\/kunstliche-intelligenz-nachhaltige-innovation-fur-unternehmen-oder-klimakiller\/balance\/\" data-orig-file=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/balance.png\" data-orig-size=\"512,512\" data-comments-opened=\"1\" data-image-meta=\"{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}\" data-image-title=\"balance\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/balance.png\" src=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/balance.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-26900 size-full\" srcset=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/balance.png 512w, https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/balance-300x300.png 300w, https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/balance-150x150.png 150w\" sizes=\"auto, (max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/><\/figure><div class=\"wp-block-media-text__content\">\n<p><strong>Einhaltung regulatorischer Anforderungen<\/strong><br>Staatliche Regulierungen und Ziele werden auch in Zukunft weiter zunehmen. Unternehmen sollten daher fr\u00fchzeitig nachhaltige L\u00f6sungen implementieren, um die Einhaltung neuer regulatorischer Anforderungen zu erleichtern und ihre ESG-Performance kontinuierlich zu messen, zu bewerten, zu vergleichen und dar\u00fcber zu berichten (IBM, o.D.-b).<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-media-text is-stacked-on-mobile\" style=\"grid-template-columns:15% auto\"><figure class=\"wp-block-media-text__media\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"512\" height=\"512\" data-attachment-id=\"26917\" data-permalink=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/2025\/02\/25\/kunstliche-intelligenz-nachhaltige-innovation-fur-unternehmen-oder-klimakiller\/coins\/\" data-orig-file=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/coins.png\" data-orig-size=\"512,512\" data-comments-opened=\"1\" data-image-meta=\"{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}\" data-image-title=\"coins\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/coins.png\" src=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/coins.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-26917 size-full\" srcset=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/coins.png 512w, https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/coins-300x300.png 300w, https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/coins-150x150.png 150w\" sizes=\"auto, (max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/><\/figure><div class=\"wp-block-media-text__content\">\n<p><strong>Umsatzsteigerung<\/strong><br>Die Einf\u00fchrung nachhaltiger Prozesse, die den Ressourcenverbrauch reduzieren und die betriebliche Effizienz optimieren, kann das Gesch\u00e4ftsergebnis von Unternehmen verbessern. Die Ma\u00dfnahmen k\u00f6nnen in der Anfangsphase zun\u00e4chst kostspieliger sein, langfristig zahlen sich die Investitionen jedoch f\u00fcr das Unternehmen aus (IBM, o.D.-b).<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-media-text is-stacked-on-mobile\" style=\"grid-template-columns:15% auto\"><figure class=\"wp-block-media-text__media\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"512\" height=\"512\" data-attachment-id=\"26948\" data-permalink=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/2025\/02\/25\/kunstliche-intelligenz-nachhaltige-innovation-fur-unternehmen-oder-klimakiller\/candidate\/\" data-orig-file=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/candidate.png\" data-orig-size=\"512,512\" data-comments-opened=\"1\" data-image-meta=\"{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}\" data-image-title=\"candidate\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/candidate.png\" src=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/candidate.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-26948 size-full\" srcset=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/candidate.png 512w, https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/candidate-300x300.png 300w, https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/candidate-150x150.png 150w\" sizes=\"auto, (max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/><\/figure><div class=\"wp-block-media-text__content\">\n<p><strong>Mitarbeitergewinnung<\/strong><br>Eine Umfrage zur Bedeutung der Nachhaltigkeit des Arbeitgebers bei der Jobsuche im Jahr 2023 ergab, dass 59 % aller befragten Arbeitnehmer in Deutschland die Haltung eines potenziellen Arbeitgebers zum Klima wichtig ist. Bei den Befragten im Alter von 20 bis 29 Jahren lag dieser Anteil mit 81 % rund 22 % h\u00f6her (Statista, 2024).<br>Mit einem guten Ruf als nachhaltiges Unternehmen, k\u00f6nnen Unternehmen die richtigen Mitarbeiter f\u00fcr ihr Unternehmen gewinnen und halten (IBM, o.D.-b).<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"Punkt3\">3. Was ist KI und wie kann sie f\u00fcr die Nachhaltigkeit genutzt werden?<\/h2>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\" id=\"Punkt31\">3.1 Was versteht man unter K\u00fcnstlicher Intelligenz?<\/h4>\n\n\n\n<p>K\u00fcnstliche Intelligenz bezeichnet den Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung von Systemen besch\u00e4ftigt, die in der Lage sind, Aufgaben zu \u00fcbernehmen, die traditionell menschliche Intelligenz erfordern. Dies umfasst unter anderem das Lernen, Schlussfolgern, Sprachverst\u00e4ndnis und die Probleml\u00f6sung. Urspr\u00fcnglich als theoretisches Konzept konzipiert, hat K\u00fcnstliche Intelligenz in den letzten Jahrzehnten eine rasante Entwicklung durchlaufen: von regelbasierten Expertensystemen hin zu modernen Algorithmen des maschinellen Lernens und Deep Learning. Diese Fortschritte basieren auf der zunehmenden Verf\u00fcgbarkeit gro\u00dfer Datenmengen und verbesserter Rechenleistung, was zu neuen, effektiveren L\u00f6sungsans\u00e4tzen f\u00fchrt (Fraunhofer-Institut, 2018-b).<\/p>\n\n\n\n<p>Die gegenw\u00e4rtige Praxis differenziert haupts\u00e4chlich zwischen zwei Arten von K\u00fcnstlicher Intelligenz: <br><strong>Starke KI (Strong AI):<\/strong> Ein bislang theoretisches Konzept, das Maschinen mit menschen\u00e4hnlichen kognitiven F\u00e4higkeiten beschreibt. Starke KI w\u00e4re in der Lage, komplexe, interdisziplin\u00e4re Probleme zu l\u00f6sen und kreative Entscheidungen zu treffen &#8211; ein Ziel, das trotz intensiver Forschung noch nicht erreicht ist (Fraunhofer-Institut, 2018-b).<br><strong>Schwache KI (Weak AI):<\/strong> Diese Systeme sind auf spezifische Anwendungen wie Sprachunterst\u00fctzung (z.B. Siri oder Alexa) oder Bildverarbeitung ausgerichtet. Sie sind hochspezialisiert und \u00fcbertreffen oft menschliche F\u00e4higkeiten in eng definierten Aufgaben (Fraunhofer-Institut, 2018-b).<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Maschinelles Lernen<\/h4>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><a href=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/Grafik-Blogartikel-29.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"535\" data-attachment-id=\"27010\" data-permalink=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/2025\/02\/25\/kunstliche-intelligenz-nachhaltige-innovation-fur-unternehmen-oder-klimakiller\/grafik-blogartikel-29\/\" data-orig-file=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/Grafik-Blogartikel-29.png\" data-orig-size=\"1200,627\" data-comments-opened=\"1\" data-image-meta=\"{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}\" data-image-title=\"Grafik-Blogartikel-29\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/Grafik-Blogartikel-29-1024x535.png\" src=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/Grafik-Blogartikel-29-1024x535.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-27010\" srcset=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/Grafik-Blogartikel-29-1024x535.png 1024w, https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/Grafik-Blogartikel-29-300x157.png 300w, https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/Grafik-Blogartikel-29-768x401.png 768w, https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/Grafik-Blogartikel-29.png 1200w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\">Abbildung 2: Die Abbildung zeigt die Hierarchie von K\u00fcnstlicher Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning sowie deren Unterschiede.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Maschinelles Lernen (ML) ist eine Teilmenge der K\u00fcnstlichen Intelligenz, bei der Algorithmen durch Wiederholung lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Diese Lernmethode basiert auf dem Prinzip, dass Computer aus Daten Muster erkennen und daraus eigenst\u00e4ndig Entscheidungen treffen oder Vorhersagen abgeben k\u00f6nnen (Fraunhofer-Institut, 2018-b). Dabei wird kein L\u00f6sungsweg vorgegeben, sondern die Maschine analysiert die Struktur der Daten und erkennt diese eigenst\u00e4ndig. Maschinelles Lernen l\u00e4sst sich in verschiedene Lernmethoden unterteilen, die je nach Art der Daten und des gew\u00fcnschten Ergebnisses unterschiedlich eingesetzt werden: \u00dcberwachtes Lernen, Un\u00fcberwachtes Lernen und Best\u00e4rktes Lernen (SAP, 2025).<\/p>\n\n\n\n<p>\u00dcberwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der der Algorithmus mit beschrifteten Daten trainiert wird, um Vorhersagen zu treffen (SAP, 2025). Un\u00fcberwachtes Lernen hingegen analysiert unbeschriftete Daten, um Muster und Zusammenh\u00e4nge eigenst\u00e4ndig zu erkennen (SAP, 2025). Best\u00e4rktes Lernen basiert auf einem Belohnungssystem, bei dem der Algorithmus durch Versuch und Irrtum lernt, die besten Handlungen zu w\u00e4hlen, um ein Ziel zu erreichen (SAP, 2025).<\/p>\n\n\n\n<p>Maschinelles Lernen steht in enger Verbindung mit Neuronalen Netzen und Deep Learning. Neuronale Netze bestehen aus zahlreichen miteinander verbundenen Neuronen, die Informationen verarbeiten und Muster erkennen k\u00f6nnen. Deep Learning stellt eine spezielle Form des maschinellen Lernens dar, bei dem tiefere, mehrschichtige neuronale Netze verwendet werden, um besonders komplexe Aufgaben zu l\u00f6sen, wie etwa die Analyse von Bildern oder die Spracherkennung. Diese tiefen Netzwerke erm\u00f6glichen es, auch sehr komplexe Datenstrukturen zu modellieren und zu analysieren (SAP, 2025).<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Neuronale Netze<\/h4>\n\n\n\n<p>Im Bereich des maschinellen Lernens stellt das Teilgebiet der neuronalen Netze einen bedeutenden Schwerpunkt dar. Inspiriert von den neuronalen Verbindungen im menschlichen Gehirn, in dem Informationen \u00fcber ein komplexes Netzwerk von Neuronen und Synapsen verarbeitet werden, basieren k\u00fcnstliche neuronale Netze auf miteinander verkn\u00fcpften Datenknoten, die in mehreren Schichten organisiert sind. Die Kommunikation zwischen diesen Knoten erfolgt \u00fcber gewichtete Verbindungen, deren Werte im Laufe eines iterativen Trainingsprozesses kontinuierlich angepasst werden. Durch das wiederholte Vorlegen von Datens\u00e4tzen lernt das Netzwerk, Muster zu erkennen und die Zuordnung der Daten zu optimieren, sodass es nach erfolgreichem Training in der Lage ist, neue, bisher unbekannte Daten zuverl\u00e4ssig zu verarbeiten (Fraunhofer-Institut, 2018-b). Netzwerke mit mehreren versteckten Schichten zwischen Eingabe- und Ausgabeschicht werden als tiefe neuronale Netze (Deep Neural Networks) bezeichnet. Diese Architekturen, die Hunderttausende bis Millionen von Neuronen umfassen k\u00f6nnen, erm\u00f6glichen die L\u00f6sung komplexer Probleme und bilden die Grundlage f\u00fcr das sogenannte Deep Learning (Fraunhofer-Institut, 2018-b). Sogenannte tiefe neuronale Netze werden typischer Weise im Bereich des un\u00fcberwachten Lernens eingesetzt. Neuronale Netze mit einer Eingabeschicht, ein oder zwei versteckten Schichten und einer Ausgabeschicht werden meistens im Kontext des \u00fcberwachten Lernens eingesetzt (IBM, o.D.-c).<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><a href=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/image-1-2.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"463\" height=\"229\" data-attachment-id=\"27012\" data-permalink=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/2025\/02\/25\/kunstliche-intelligenz-nachhaltige-innovation-fur-unternehmen-oder-klimakiller\/image-1-14\/\" data-orig-file=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/image-1-2.png\" data-orig-size=\"463,229\" data-comments-opened=\"1\" data-image-meta=\"{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}\" data-image-title=\"image (1)\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/image-1-2.png\" src=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/image-1-2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-27012\" style=\"width:574px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/image-1-2.png 463w, https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/image-1-2-300x148.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 463px) 100vw, 463px\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\">Abbildung 3: Aufbau eines tiefen neuronalen Netzes, mit Eingabeschicht, mehreren &#8220;versteckten&#8221; Schichten und einer Ausgangsschicht.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Allgemeine Anwendungsbereiche der K\u00fcnstlichen Intelligenz<\/h4>\n\n\n\n<p>Die maschinellen Lernverfahren der k\u00fcnstlichen Intelligenz sind vielf\u00e4ltig und finden daher in vielen verschiedenen Gebieten ihre Anwendung. Zum Beispiel im Bereich der Bilderkennung k\u00f6nnen Bilder erkannt und kategorisiert werden, dies kann in der medizinischen Diagnostik, bei der Gesichtserkennung oder beim autonomen Fahren eingesetzt werden. Im Bereich der Spracherkennung oder der semantischen Spracherkennung kann verbale Sprache sowie geschriebener Text erkannt und interpretiert werden. Dies erm\u00f6glicht \u00dcbersetzungsangebote, Sprachassistenten oder Chatbots, die selbstst\u00e4ndig sinnvolle L\u00f6sungen generieren (Fraunhofer-Institut, 2018-b). <br>Ein weiteres Anwendungsgebiet ist die Mustererkennung. Hier k\u00f6nnen maschinelle Lernverfahren Muster in Ereignisfolgen erkennen, die f\u00fcr den Menschen nicht erkennbar sind. Zum Beispiel k\u00f6nnen hier Anomalien fr\u00fchzeitig erkannt werden.<br>Dar\u00fcber hinaus kann maschinelles Lernen beispielsweise zur Prozessoptimierung eingesetzt werden. Erkannte Muster k\u00f6nnen als Informationsbasis f\u00fcr Optimierungsprozesse genutzt werden (Fraunhofer-Institut, 2018-b).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Hinweis:<\/strong> Im weiteren Verlauf wird der Begriff &#8220;K\u00fcnstliche Intelligenz&#8221; als \u00fcbergeordneter Sammelbegriff verwendet. Zur besseren Lesbarkeit wird dabei nicht zwischen spezifischen Methoden wie Maschinellem Lernen oder Deep Learning unterschieden.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\" id=\"Punkt32\">3.2 Wie kann K\u00fcnstliche Intelligenz in Unternehmen nachhaltig eingesetzt werden?<\/h4>\n\n\n\n<p>Unternehmen stehen vor der Herausforderung, technologische Innovationen mit nachhaltigem Wirtschaften zu verbinden. K\u00fcnstliche Intelligenz bietet in diesem Kontext die M\u00f6glichkeit, Prozesse effizienter zu gestalten, Ressourcen gezielter einzusetzen und Emissionen zu reduzieren. Durch den strategischen und bewussten Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz k\u00f6nnen Unternehmen nicht nur ihre Nachhaltigkeitsziele erreichen, sondern auch langfristige wirtschaftliche Vorteile sichern.<\/p>\n\n\n\n<p>Ein zentraler Vorteil des Einsatzes von K\u00fcnstlicher Intelligenz liegt in der Optimierung des Ressourcenmanagements. Unternehmen k\u00f6nnen durch den Einsatz von KI-gesteuerten Sensoren in Echtzeit Daten \u00fcber den Wasser- und Energieverbrauch analysieren und den Verbrauch automatisch an den Bedarf anpassen. Dadurch wird eine effiziente Ressourcennutzung gew\u00e4hrleistet und Verschwendung minimiert (Triple8 Solutions, 2024). Ein praktisches Beispiel f\u00fcr den nachhaltigen Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz ist die Optimierung des Heizenergieverbrauchs durch intelligente Thermostate. Das Schweizer Unternehmen Viboo hat einen selbstlernenden Algorithmus entwickelt, der Heizsysteme automatisch an \u00e4u\u00dfere Bedingungen und Geb\u00e4udeeigenschaften anpasst. In Testl\u00e4ufen konnte der Energieverbrauch um bis zu 40 % gesenkt werden. Ebenso nutzt das Berner Unternehmen Cleveron smarte Heizl\u00f6sungen f\u00fcr Gesch\u00e4ftsgeb\u00e4ude, Hotels und \u00f6ffentliche Einrichtungen, wodurch sich der Energieverbrauch innerhalb eines Tages um bis zu 30 % reduzieren l\u00e4sst. Diese Technologien tragen dazu bei, Kosten zu senken und gleichzeitig die CO\u2082-Emissionen zu verringern (Gogreen, 2024).<\/p>\n\n\n\n<p>Ein weiterer Aspekt der nachhaltigen Nutzung von K\u00fcnstlicher Intelligenz liegt in der Reduktion von Abfall. Durch die Echtzeit\u00fcberwachung von Produktionsanlagen k\u00f6nnen potenzielle Ausf\u00e4lle fr\u00fchzeitig erkannt und behoben werden, wodurch sich die Lebensdauer von Maschinen verl\u00e4ngert und die Menge an Produktionsabfall verringert wird. K\u00fcnstliche Intelligenz kann zudem zur Optimierung von Lieferketten beitragen, indem sie Routenanalysen durchf\u00fchrt und Nachfrageschwankungen vorhersagt. Dies erm\u00f6glicht eine effizientere Logistik, die Kraftstoffverbrauch und CO\u2082-Emissionen reduziert. Auch in der Produktion kann K\u00fcnstliche Intelligenz durch maschinelles Lernen ineffiziente Prozesse identifizieren, beispielsweise einen zu hohen Energieverbrauch oder eine hohe Materialverschwendung. Unternehmen profitieren so von einer nachhaltigeren Wertsch\u00f6pfungskette, ohne Einbu\u00dfen bei der Produktivit\u00e4t hinnehmen zu m\u00fcssen (Triple8 Solutions, 2024).<\/p>\n\n\n\n<p>Neben der Ressourcen- und Produktionsoptimierung kann K\u00fcnstliche Intelligenz auch direkt zur Verbesserung der Energieeffizienz in Unternehmen beitragen. In gro\u00dfen industriellen Anlagen k\u00f6nnen KI-Systeme den Einsatz nicht erneuerbarer Energiequellen reduzieren und so den CO\u2082-Aussto\u00df signifikant senken. Zudem erm\u00f6glicht K\u00fcnstliche Intelligenz die Erfassung und Analyse von Kohlenstoffemissionen, um darauf basierend nachhaltigere Gesch\u00e4ftsentscheidungen zu treffen (Triple8 Solutions, 2024). Eine Studie des Capgemini Research Institute aus dem Jahr 2020 zeigt, dass Unternehmen in Branchen wie der Automobil-, Energie-, Konsumg\u00fcter- und Einzelhandelsindustrie ihre Treibhausgasemissionen mithilfe von KI-basierten Anwendungen innerhalb von drei bis f\u00fcnf Jahren um durchschnittlich 16 % senken konnten. Die Autoren der Studie betonen au\u00dferdem, dass KI-basierte Anwendungen das Potenzial haben, Unternehmen dabei zu unterst\u00fctzen, bis zu 45 % ihrer Emissionsminderungsziele im Rahmen des Pariser Klimaabkommens bis 2030 zu erreichen (Gogreen, 2024).<\/p>\n\n\n\n<p>Der gezielte Einsatz von KI-Technologien bietet Unternehmen erhebliche Potenziale zur Verbesserung ihrer Nachhaltigkeitsstrategie. Allerdings muss sichergestellt werden, dass der Energie- und Ressourcenverbrauch der KI-Systeme nicht die erzielten Einsparungen aufhebt. Der nachfolgende Abschnitt setzt sich daher mit den Herausforderungen der K\u00fcnstlichen Intelligenz im Kontext der Nachhaltigkeit auseinander.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"Punkt4\">4. Welche Herausforderungen bringt die Technologie mit sich?<\/h2>\n\n\n\n<p>In diesem Abschnitt wird der Energieverbrauch als eine der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen f\u00fcr die nachhaltige Nutzung von K\u00fcnstlicher Intelligenz betrachtet. Es gibt jedoch weitere \u00f6kologische Problembereiche, die eine umfassende Analyse erfordern. Dazu geh\u00f6ren der hohe Ressourcenverbrauch f\u00fcr die Herstellung der Hardware, der steigende Elektroschrott durch kurze Innovationszyklen sowie die ethischen und sozialen Auswirkungen des Rohstoffabbaus (AlgorithmWatch, 2023). In dieser Ausarbeitung liegt der Fokus bewusst auf dem Energiebedarf, doch eine ganzheitliche Betrachtung all dieser Faktoren ist essenziell, um die langfristige Nachhaltigkeit der Technologie zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n\n\n\n<p>Der Energiebedarf von KI-Systemen stellt eine der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen f\u00fcr ihre nachhaltige Nutzung dar. Der Betrieb und das Training moderner KI-Modelle erfordern enorme Rechenkapazit\u00e4ten, die in spezialisierten Rechenzentren bereitgestellt werden. Diese Rechenzentren verbrauchen nicht nur Strom f\u00fcr den Betrieb der Server, sondern auch erhebliche Mengen an Energie f\u00fcr die K\u00fchlung der Hardware. Nach Angaben der Internationalen Energieagentur (IEA) entfallen etwa 40 % des gesamten Stromverbrauchs von Rechenzentren allein auf die K\u00fchlung der Systeme. Besonders energieintensiv ist das Training von KI-Modellen, insbesondere von neuronalen Netzen. Die Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen erfordert spezialisierte Hochleistungsprozessoren, GPUs (Graphics Processing Units), die von Unternehmen wie Nvidia entwickelt werden. Nach Berechnungen des Forschers Alex de Vries liegt der j\u00e4hrliche Energieverbrauch dieser Systeme bei 85,4 bis 134 Terawattstunden, eine Menge, die dem gesamten Stromverbrauch von L\u00e4ndern wie Schweden oder Argentinien entspricht (Deutschlandfunk, 2024).<\/p>\n\n\n\n<p>Auch die Anwendung von KI-Systemen, die sogenannte Inferenzphase, verursacht hohe Emissionen. In dieser Phase werden trainierte Modelle kontinuierlich genutzt, um Daten zu verarbeiten und Vorhersagen zu treffen. Untersuchungen zeigen, dass die Inferenzphase insgesamt sogar energieintensiver sein kann als das urspr\u00fcngliche Training. So verzeichnen Facebook-Rechenzentren t\u00e4glich Billionen von Inferenzen, wodurch der Energieverbrauch drastisch steigt (AlgorithmWatch, 2024).<\/p>\n\n\n\n<p>Die zunehmende Integration von K\u00fcnstlicher Intelligenz in allt\u00e4gliche Anwendungen kann den Energiebedarf weiter erh\u00f6hen. Beispielsweise plant Google, KI-gest\u00fctzte Funktionen verst\u00e4rkt in seine Suchmaschine zu integrieren. Angesichts der t\u00e4glich rund neun Milliarden Google-Suchanfragen w\u00fcrde dies nach Berechnungen von Alex de Vries rund 29,2 Terawattstunden Strom pro Jahr erfordern \u2013 was dem j\u00e4hrlichen Stromverbrauch Irlands entspricht (Tagesschau, 2024).<\/p>\n\n\n\n<p>Ein konkretes Beispiel f\u00fcr den hohen Energieverbrauch von KI-Modellen ist das Sprachmodell BLOOM mit 175 Milliarden Parametern, dessen Training etwa 24,7 Tonnen CO\u2082-Emissionen verursachte. Parameter sind Werte, die ein Maschine-Learning-Modell im Trainingsprozess lernt und auf deren Grundlage nachfolgend Ergebnisse produziert. Ber\u00fccksichtigt man zus\u00e4tzlich die indirekten Emissionen aus der Hardwareproduktion und dem Betrieb der Rechenzentren, verdoppeln sich diese Werte. Noch h\u00f6her f\u00e4llt der Ressourcenverbrauch bei gr\u00f6\u00dferen Modellen wie Googles PaLM aus, das mit 540 Milliarden Parametern arbeitet. Ein einzelner Trainingslauf von PaLM erzeugte 271,43 Tonnen CO\u2082. Das entspricht beispielsweise den Emissionen, die ein vollbesetztes Flugzeug auf 1,5 transamerikanischen Fl\u00fcgen ausst\u00f6\u00dft (AlgorithmWatch, 2024).<\/p>\n\n\n\n<p>Neben dem Stromverbrauch ist auch der Wasserverbrauch von Rechenzentren ein kritischer Faktor. Da die Server kontinuierlich gek\u00fchlt werden m\u00fcssen, wird gro\u00dfe Mengen an Frischwasser ben\u00f6tigt. Das Training eines gro\u00dfen Sprachmodells wie GPT-3 kann beispielsweise bis zu 700.000 Liter Wasser verbrauchen, eine Menge, die ausreichen w\u00fcrde, um 370 BMWs oder 320 Teslas zu produzieren. Die steigende Nachfrage nach KI-Technologien hat dazu gef\u00fchrt, dass Unternehmen wie Google und Microsoft zwischen 2021 und 2022 einen signifikanten Anstieg ihres Wasserverbrauchs verzeichneten. W\u00e4hrend der Wasserverbrauch von Google um 20 % stieg, in manchen D\u00fcrregebieten sogar um 100 %, meldete Microsoft einen Anstieg um 34 % (AlgorithmWatch, 2024).<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"Punkt5\">5. Anwendungsbeispiel Google DeepMind<\/h2>\n\n\n\n<p>Ein herausragendes Beispiel f\u00fcr den gezielten Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz zur Reduzierung des Energieverbrauchs liefert das Projekt Google DeepMind. Angesichts des stetig steigenden Energiebedarfs von Rechenzentren hat Google eine KI-basierte L\u00f6sung entwickelt, um die Effizienz seiner K\u00fchlsysteme zu optimieren. Durch diese innovative Technologie konnte der Energieverbrauch der K\u00fchlsysteme um bis zu 40 % gesenkt werden, was insgesamt zu einer Reduzierung des gesamten Energieverbrauchs der Rechenzentren um 15 % f\u00fchrte (Google DeepMind, 2016).<\/p>\n\n\n\n<p>Rechenzentren erzeugen erhebliche Mengen an W\u00e4rme und sind daher auf eine kontinuierliche K\u00fchlung angewiesen, um eine stabile und effiziente Betriebsleistung sicherzustellen. Vor der Implementierung der KI erfolgte die Steuerung der K\u00fchlsysteme auf Basis statischer Regeln, die h\u00e4ufig nicht den energetisch optimalen Betrieb erm\u00f6glichten. Dies f\u00fchrte zu einem unn\u00f6tig hohen Energieverbrauch, erh\u00f6hten Betriebskosten und einer zus\u00e4tzlichen Umweltbelastung. Um dieses Problem zu l\u00f6sen, entwickelte DeepMind ein Ensemble tiefer neuronaler Netze, das Daten aus tausenden Sensoren in Echtzeit erfasst und analysiert. Zu diesen Sensordaten geh\u00f6ren unter anderem Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Energieverbrauch, Pumpendrehzahlen und Sollwerte. Basierend auf diesen Daten kann das KI-System optimale Anpassungen f\u00fcr die K\u00fchlung vorhersagen und automatisiert umsetzen, dynamisch auf ver\u00e4nderte Bedingungen reagieren und zuk\u00fcnftige Energiebedarfe modellieren, um pr\u00e4ventive Ma\u00dfnahmen zur Verbrauchsreduktion zu erm\u00f6glichen (Google DeepMind, 2016).<\/p>\n\n\n\n<p>Die Grundlage des Systems bildet eine umfassende Analyse historischer Sensordaten, die zur Optimierung der Power Usage Effectiveness (PUE) genutzt wurden, einem zentralen Kennwert zur Messung der Energieeffizienz in Rechenzentren. PUE beschreibt das Verh\u00e4ltnis des gesamten Energieverbrauchs eines Rechenzentrums zum Energieverbrauch der IT-Infrastruktur. Um diesen Wert zu verbessern, entwickelte das DeepMind-Team verschiedene KI-Modelle: ein neuronales Netzwerk zur Vorhersage der zuk\u00fcnftigen PUE sowie zwei weitere neuronale Netze zur Prognose von Temperatur- und Druckver\u00e4nderungen innerhalb der n\u00e4chsten Stunde. Diese Modelle erm\u00f6glichen pr\u00e4zise Simulationen der vorgeschlagenen Optimierungsma\u00dfnahmen und stellen sicher, dass keine betrieblichen Einschr\u00e4nkungen \u00fcberschritten werden (Google DeepMind, 2016).<\/p>\n\n\n\n<p>Das System wurde erfolgreich in einem Live-Rechenzentrum getestet, wobei die Ergebnisse zeigten, dass durch die Implementierung der KI-gest\u00fctzten Steuerung der Energieverbrauch signifikant gesenkt werden konnte. Die folgende Grafik veranschaulicht den direkten Einfluss der KI-Optimierungen auf die Energieeffizienz, indem sie die Ergebnisse eines Testtags zeigt, an dem die KI-gesteuerten Anpassungen gezielt aktiviert und deaktiviert wurden (Google DeepMind, 2016).<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><a href=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/unnamed.webp\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"616\" height=\"259\" data-attachment-id=\"27083\" data-permalink=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/2025\/02\/25\/kunstliche-intelligenz-nachhaltige-innovation-fur-unternehmen-oder-klimakiller\/unnamed\/\" data-orig-file=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/unnamed.webp\" data-orig-size=\"616,259\" data-comments-opened=\"1\" data-image-meta=\"{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}\" data-image-title=\"unnamed\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/unnamed.webp\" src=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/unnamed.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-27083\" srcset=\"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/unnamed.webp 616w, https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/unnamed-300x126.webp 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 616px) 100vw, 616px\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\">Abbildung 4: Einfluss der KI-Optimierung auf die Energieeffizienz des Rechenzentrums unter Ber\u00fccksichtigung der Aktivierungs- und Deaktivierungszeitpunkte des maschinellen Lernens. Die Grafik zeigt die Power Usage Effectiveness (PUE) auf der y-Achse in Relation zur Zeit auf der x-Achse.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Dieses Beispiel verdeutlicht, wie KI-gest\u00fctzte Optimierungsmodelle Unternehmen dabei unterst\u00fctzen k\u00f6nnen, den Energieverbrauch intelligenter zu steuern, Betriebskosten zu senken und Ressourcen effizienter zu nutzen. Der Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz erm\u00f6glicht es nicht nur, bestehende Systeme nachhaltiger zu gestalten, sondern auch langfristig \u00f6kologische und \u00f6konomische Vorteile zu erzielen. Die Ergebnisse zeigen, dass KI nicht nur einen hohen Energiebedarf verursacht, sondern gleichzeitig als wirksames Instrument zur Ressourcenschonung genutzt werden kann (Google DeepMind, 2016).<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"Punkt6\">6. Zukunftsperspektiven &amp; Fazit<\/h2>\n\n\n\n<p>Die Debatte \u00fcber K\u00fcnstliche Intelligenz als nachhaltige Innovation oder als klimasch\u00e4dliche Technologie zeigt, dass ihr \u00f6kologischer Fu\u00dfabdruck ma\u00dfgeblich von ihrer Entwicklung, Implementierung und Nutzung abh\u00e4ngt. W\u00e4hrend K\u00fcnstliche Intelligenz in vielen Bereichen zur Ressourcenschonung beitragen kann, bleibt der hohe Energie- und Ressourcenverbrauch eine zentrale Herausforderung. Besonders gro\u00dfe KI-Modelle, die von Technologieunternehmen wie Google, Microsoft oder OpenAI betrieben werden, treiben den Energiebedarf stark in die H\u00f6he.<\/p>\n\n\n\n<p>Um den negativen Umweltauswirkungen entgegenzuwirken, sind gezielte Effizienzsteigerungen und nachhaltige Entwicklungsstrategien erforderlich. Staatliche Institutionen spielen hierbei eine zentrale Rolle, indem sie Unternehmen dabei unterst\u00fctzen, K\u00fcnstliche Intelligenz ressourcenschonend einzusetzen. Ein Beispiel daf\u00fcr ist der Green-AI Hub Mittelstand, der insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) f\u00f6rdert, indem er nachhaltige KI-Technologien entwickelt und deren Anwendung in betriebliche Prozesse integriert (ZUG GmbH, o. D.).<\/p>\n\n\n\n<p>Die Zukunft der K\u00fcnstlichen Intelligenz wird davon abh\u00e4ngen, inwieweit Unternehmen \u00f6kologische Verantwortung \u00fcbernehmen und nachhaltige KI-Strategien umsetzen. Regulatorische Vorgaben werden dabei eine zunehmende Rolle spielen, sodass Nachhaltigkeit f\u00fcr Unternehmen nicht nur eine moralische Verpflichtung, sondern auch eine wirtschaftliche Notwendigkeit wird (IBM, o. D.-b). Neben der Erf\u00fcllung gesetzlicher Anforderungen bietet der nachhaltige Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz Unternehmen jedoch auch handfeste Wettbewerbsvorteile. Unternehmen, die fr\u00fchzeitig auf ressourcenschonende KI setzen, k\u00f6nnen nicht nur Betriebskosten senken, sondern sich auch als attraktive Arbeitgeber positionieren und nachhaltigkeitsbewusste Kunden gewinnen.<\/p>\n\n\n\n<p>Gleichzeitig muss ber\u00fccksichtigt werden, dass insbesondere gro\u00dfe KI-Modelle mit hohem Rechenaufwand weiterhin eine erhebliche Umweltbelastung darstellen. Die Herausforderung f\u00fcr Unternehmen besteht daher darin, einen Mittelweg zwischen technologischer Innovation und Nachhaltigkeit zu finden. In Zukunft k\u00f6nnte es also wichtig sein sich mit L\u00f6sungsans\u00e4tzen auseinanderzusetzen, die die Herausforderungen wie den hohen Energiebedarf einer K\u00fcnstlichen Intelligenz senken kann. Zum Beispiel k\u00f6nnte hier eine M\u00f6glichkeit zur Reduzierung des Energieverbrauchs darin bestehen eine gezielte Reduktion der Parameteranzahl bei KI-Modellen durchzuf\u00fchren, wodurch der Energieeinsatz verringert wird, w\u00e4hrend die Genauigkeit der Vorhersagen nur minimal sinkt (Tagesschau, 2024).<\/p>\n\n\n\n<p>Letztendlich ist KI weder per se eine nachhaltige Innovation noch zwangsl\u00e4ufig ein Klimakiller. Entscheidend ist, wie Unternehmen sie gestalten und einsetzen. Eine nachhaltige Digitalisierung erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen Wirtschaft, Wissenschaft und Politik, um K\u00fcnstliche Intelligenz als effektives Werkzeug zur Bek\u00e4mpfung der Klimakrise zu etablieren, ohne neue \u00f6kologische Probleme zu schaffen. Unternehmen, die den verantwortungsvollen Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz aktiv vorantreiben, k\u00f6nnen nicht nur ihren eigenen \u00f6kologischen Fu\u00dfabdruck reduzieren, sondern auch langfristige wirtschaftliche Vorteile erzielen.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity is-style-wide\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"Punkt7\">7. Literaturverzeichnis<\/h2>\n\n\n\n<p><strong>AlgorithmWatch (2023): <\/strong><em>SustAIn Magazin M\u00e4rz 2023<\/em>. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/algorithmwatch.org\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/SustAIn_Magazin_Maerz_2023.pdf\">https:\/\/algorithmwatch.org\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/SustAIn_Magazin_Maerz_2023.pdf<\/a> (Zugegriffen am 23.02.2024).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>AlgorithmWatch (2024):<\/strong> Nachhaltige KI: Ein Widerspruch in sich? Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/algorithmwatch.org\/de\/nachhaltigkeit-ki-erklaert\/\">https:\/\/algorithmwatch.org\/de\/nachhaltigkeit-ki-erklaert\/<\/a> (Zugriff am: 23.02.2024).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>AUTHADA (o. D.):<\/strong> Nachhaltigkeit im Unternehmen: Warum nachhaltiges Handeln f\u00fcr Firmen wichtig ist. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/authada.de\/blog\/nachhaltigkeit-im-unternehmen\/\">https:\/\/authada.de\/blog\/nachhaltigkeit-im-unternehmen\/<\/a> (Zugriff am: 24.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>BAFA (2025):<\/strong> Merkblatt zum Energieeffizienzgesetz. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/www.bafa.de\/SharedDocs\/Downloads\/DE\/Energie\/ea_merkblatt_energieefffizienzgesetz.html\">https:\/\/www.bafa.de\/SharedDocs\/Downloads\/DE\/Energie\/ea_merkblatt_energieefffizienzgesetz.html<\/a> (Zugriff am 21.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>BMUV (o. D.):<\/strong> K\u00fcnstliche Intelligenz f\u00fcr Umwelt und Klima. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/www.bmuv.de\/themen\/digitalisierung\/kuenstliche-intelligenz\/kuenstliche-intelligenz-fuer-umwelt-und-klima\">https:\/\/www.bmuv.de\/themen\/digitalisierung\/kuenstliche-intelligenz\/kuenstliche-intelligenz-fuer-umwelt-und-klima<\/a> (Zugriff am 02.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>BMZ (o. D.):<\/strong> Nachhaltigkeit oder nachhaltige Entwicklung. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/www.bmz.de\/de\/service\/lexikon\/nachhaltigkeit-nachhaltige-entwicklung-14700\">https:\/\/www.bmz.de\/de\/service\/lexikon\/nachhaltigkeit-nachhaltige-entwicklung-14700<\/a> (Zugriff am 16.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Bundesregierung (o. D.):<\/strong> Nachhaltigkeitsziele erkl\u00e4rt. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/www.bundesregierung.de\/breg-de\/schwerpunkte-der-bundesregierung\/nachhaltigkeitspolitik\/nachhaltigkeitsziele-erklaert-232174\">https:\/\/www.bundesregierung.de\/breg-de\/schwerpunkte-der-bundesregierung\/nachhaltigkeitspolitik\/nachhaltigkeitsziele-erklaert-232174<\/a> (Zugriff am 21.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>ClimatePartner (o. D.):<\/strong> Nachhaltigkeit im Unternehmen (Corporate Sustainability). Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/www.climatepartner.com\/de\/wissen\/glossar\/nachhaltigkeit-im-unternehmen-corporate-sustainability\">https:\/\/www.climatepartner.com\/de\/wissen\/glossar\/nachhaltigkeit-im-unternehmen-corporate-sustainability<\/a> (Zugriff am 17.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>DeepMind (2016):<\/strong> DeepMind-KI reduziert Googles Rechenzentrum-K\u00fchlkosten um 40 %. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/deepmind.google\/discover\/blog\/deepmind-ai-reduces-google-data-centre-cooling-bill-by-40\/\">https:\/\/deepmind.google\/discover\/blog\/deepmind-ai-reduces-google-data-centre-cooling-bill-by-40\/<\/a> (Zugriff am 21.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Deutscher Bundestag (o. D.):<\/strong> Was ist Nachhaltigkeit? Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/www.bundestag.de\/ausschuesse\/weitere_gremien\/pbne\/vorstellung\/was-ist-nachhaltigkeit-890694\">https:\/\/www.bundestag.de\/ausschuesse\/weitere_gremien\/pbne\/vorstellung\/was-ist-nachhaltigkeit-890694<\/a> (Zugriff am 15.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Deutschlandfunk (2024):<\/strong> \u201eK\u00fcnstliche Intelligenz: Der Stromhunger der KI\u201c. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/www.deutschlandfunk.de\/kuenstliche-intelligenz-energieverbrauch-klimaschutz-nachhaltigkeit-umwelt-atomkraft-100.html\">https:\/\/www.deutschlandfunk.de\/kuenstliche-intelligenz-energieverbrauch-klimaschutz-nachhaltigkeit-umwelt-atomkraft-100.html<\/a> (Zugriff am 21.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Europ\u00e4ische Kommission (o. D.):<\/strong> European climate law. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/climate.ec.europa.eu\/eu-action\/european-climate-law_en\">https:\/\/climate.ec.europa.eu\/eu-action\/european-climate-law_en<\/a> (Zugriff am: 20.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Fraunhofer-Institut (2018-a):<\/strong> K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) im Unternehmenskontext: Literaturanalyse und Thesenpapier. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/publica-rest.fraunhofer.de\/server\/api\/core\/bitstreams\/072c79c5-1836-4e9c-8143-54d81d19ea11\/content\">https:\/\/publica-rest.fraunhofer.de\/server\/api\/core\/bitstreams\/072c79c5-1836-4e9c-8143-54d81d19ea11\/content<\/a> (Zugriff am 02.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Fraunhofer-Institut (2018-b):<\/strong> K\u00fcnstliche Intelligenz: Grundlagen und Anwendungen. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/www.iks.fraunhofer.de\/de\/themen\/kuenstliche-intelligenz.html\">https:\/\/www.iks.fraunhofer.de\/de\/themen\/kuenstliche-intelligenz.html<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Gogreen (2024):<\/strong> K\u00fcnstliche Intelligenz hilft beim Klimaschutz \u2013 und verprasst selbst Energie. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/gogreen.ch\/de\/kuenstliche-intelligenz-hilft-beim-klimaschutz-und-verprasst-selbst-energie\/\">https:\/\/gogreen.ch\/de\/kuenstliche-intelligenz-hilft-beim-klimaschutz-und-verprasst-selbst-energie\/<\/a> (Zugriff am: 22.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>IBM (o. D.-a):<\/strong> Nachhaltigkeit. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/www.ibm.com\/de-de\/sustainability\">https:\/\/www.ibm.com\/de-de\/sustainability<\/a> (Zugriff am 21.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>IBM (o. D.-b):<\/strong> Business Sustainability. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/www.ibm.com\/de-de\/topics\/business-sustainability#citation6\">https:\/\/www.ibm.com\/de-de\/topics\/business-sustainability#citation6<\/a> (Zugriff am 21.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>IBM (o. D.-c):<\/strong> Artificial Intelligence. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/www.ibm.com\/de-de\/topics\/artificial-intelligence\">https:\/\/www.ibm.com\/de-de\/topics\/artificial-intelligence<\/a> (Zugriff am 21.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>IHK M\u00fcnchen (o. D.):<\/strong> Nachhaltigkeit im Unternehmen. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/www.ihk-muenchen.de\/de\/Service\/Nachhaltigkeit-CSR\/\">https:\/\/www.ihk-muenchen.de\/de\/Service\/Nachhaltigkeit-CSR\/<\/a> (Zugriff am 17.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>KI-Fortschrittszentrum (2023):<\/strong> Nachhaltigkeit durch KI \u2013 Potenziale und Handlungsleitfaden f\u00fcr produzierende Unternehmen. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/www.ki-fortschrittszentrum.de\/de\/studien\/nachhaltige-ki.html\">https:\/\/www.ki-fortschrittszentrum.de\/de\/studien\/nachhaltige-ki.html<\/a> (Zugriff am 17.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Kontrast.at (2024):<\/strong> 80 % aller CO\u2082-Emissionen stammen von nur 57 Konzernen. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/kontrast.at\/konzerne-co2-klima\/\">https:\/\/kontrast.at\/konzerne-co2-klima\/<\/a> (Zugriff am: 20.02.2024).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Kurier (2021):<\/strong> Unternehmen sind die gr\u00f6\u00dften CO\u2082-Emittenten: Wie Firmen sauber werden. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/kurier.at\/wirtschaft\/karriere\/unternehmen-sind-die-groessten-co2-emittenten-wie-firmen-sauber-werden\/401762325\">https:\/\/kurier.at\/wirtschaft\/karriere\/unternehmen-sind-die-groessten-co2-emittenten-wie-firmen-sauber-werden\/401762325<\/a> (Zugriff am: [Datum des Zugriffs einf\u00fcgen]).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Landeszentrale f\u00fcr politische Bildung Nordrhein-Westfalen (o. D.):<\/strong> Was hei\u00dft \u201enachhaltig\u201c \u2013 und was geht mich das an? Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/www.politische-bildung.nrw\/wir-partner\/themen\/nachhaltig-digital\/hintergrund\">https:\/\/www.politische-bildung.nrw\/wir-partner\/themen\/nachhaltig-digital\/hintergrund<\/a> (Zugriff am 14.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>SAP (2025):<\/strong> Was ist Machine Learning? Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/www.sap.com\/germany\/products\/artificial-intelligence\/what-is-machine-learning.html\">https:\/\/www.sap.com\/germany\/products\/artificial-intelligence\/what-is-machine-learning.html<\/a> (Zugriff: 20.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Statista (2024):<\/strong> Bedeutung von Nachhaltigkeit des Arbeitgebers bei der Jobsuche. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/de.statista.com\/statistik\/daten\/studie\/1404013\/umfrage\/bedeutung-von-nachhaltigkeit-des-arbeitgebers-bei-jobsuche\/\">https:\/\/de.statista.com\/statistik\/daten\/studie\/1404013\/umfrage\/bedeutung-von-nachhaltigkeit-des-arbeitgebers-bei-jobsuche\/<\/a> (Zugriff am 21.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Statista (2025):<\/strong> Nachhaltigkeit in Unternehmen. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/de.statista.com\/statistik\/studie\/id\/89014\/dokument\/nachhaltigkeit-in-unternehmen\/\">https:\/\/de.statista.com\/statistik\/studie\/id\/89014\/dokument\/nachhaltigkeit-in-unternehmen\/<\/a> (Zugriff am 21.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Tagesschau (2024):<\/strong> KI und Energieverbrauch \u2013 Wie klimafreundlich ist K\u00fcnstliche Intelligenz? Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/www.tagesschau.de\/wirtschaft\/digitales\/ki-energie-strom-verbrauch-klimaschutz-100.html\">https:\/\/www.tagesschau.de\/wirtschaft\/digitales\/ki-energie-strom-verbrauch-klimaschutz-100.html<\/a> (Zugriff am 21.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>TravelPerk (o. D.):<\/strong> Statistiken zur Nachhaltigkeit in Unternehmen. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/www.travelperk.com\/de\/blog\/statistiken-unternehmen-nachhaltigkeit\/\">https:\/\/www.travelperk.com\/de\/blog\/statistiken-unternehmen-nachhaltigkeit\/<\/a> (Zugriff am 21.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Triple8 Solutions (2024):<\/strong> Wie KI eine nachhaltige Zukunft f\u00fcr Unternehmen gestaltet. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/www.triple8solutions.ch\/wie-ki-eine-nachhaltige-zukunft-fur-unternehmen-gestaltet\/\">https:\/\/www.triple8solutions.ch\/wie-ki-eine-nachhaltige-zukunft-fur-unternehmen-gestaltet\/<\/a> (Zugriff am 20.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Zukunft \u2013 Umwelt \u2013 Gesellschaft (ZUG) gGmbH (o. D.):<\/strong> Green-AI Hub Mittelstand. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/www.z-u-g.org\/strategische-aufgaben\/green-ai-hub-mittelstand\/\">https:\/\/www.z-u-g.org\/strategische-aufgaben\/green-ai-hub-mittelstand\/<\/a> (Zugriff am: 23.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity is-style-wide\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"Punkt8\">8. Abbildungsverzeichnis<\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Abbildung 1: <\/strong><br><strong>Bundesregierung (o. D.):<\/strong> Nachhaltigkeitsziele erkl\u00e4rt. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/www.bundesregierung.de\/breg-de\/schwerpunkte-der-bundesregierung\/nachhaltigkeitspolitik\/nachhaltigkeitsziele-erklaert-232174\">https:\/\/www.bundesregierung.de\/breg-de\/schwerpunkte-der-bundesregierung\/nachhaltigkeitspolitik\/nachhaltigkeitsziele-erklaert-232174<\/a> (Zugriff am 21.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Abbildung 2: <br>StackFuel (o.D.):<\/strong> <em>Machine Learning Algorithmen Data Analytics<\/em>. Available at: <a href=\"https:\/\/stackfuel.com\/de\/blog\/machine-learning-algorithmen-data-analytics\/\">https:\/\/stackfuel.com\/de\/blog\/machine-learning-algorithmen-data-analytics\/<\/a> (Zugriff am: 23.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Abbildung 3: <br>IBM (o.&nbsp;D.):<\/strong> Was sind neuronale Netzwerke? Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/www.ibm.com\/de-de\/topics\/neural-networks\">https:\/\/www.ibm.com\/de-de\/topics\/neural-networks<\/a> (Zugriff am 23.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Abbildung 4:<\/strong><br><strong>DeepMind (o. D.)<\/strong>: <em>DeepMind-KI reduziert Googles Rechenzentrum-K\u00fchlkosten um 40 %<\/em>. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/deepmind.google\/discover\/blog\/deepmind-ai-reduces-google-data-centre-cooling-bill-by-40\/\">https:\/\/deepmind.google\/discover\/blog\/deepmind-ai-reduces-google-data-centre-cooling-bill-by-40\/<\/a> (Zugriff am 21.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Icons<\/h4>\n\n\n\n<p><strong>Icon 1:<br>Flaticon. (o. D.).<\/strong> <em>Increasing money \u2013 Icon search results<\/em>. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/www.flaticon.com\/search?word=increasing%20money\">https:\/\/www.flaticon.com\/search?word=increasing%20money<\/a> [Zugriff am 21.02.2025].<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Icon 2: <br>Flaticon. (o. D.).<\/strong> <em>Agreement \u2013 Free icon<\/em>. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/www.flaticon.com\/free-icon\/agreement_2548761?related_id=2548761\">https:\/\/www.flaticon.com\/free-icon\/agreement_2548761?related_id=2548761<\/a> [Zugriff am 21.02.2025].<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Icon 3: <br>Flaticon. (o. D.).<\/strong> <em>Balance \u2013 Free icon<\/em>. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/www.flaticon.com\/free-icon\/balance_1153269?term=scale&amp;page=1&amp;position=2&amp;origin=search&amp;related_id=1153269\">https:\/\/www.flaticon.com\/free-icon\/balance_1153269?term=scale&amp;page=1&amp;position=2&amp;origin=search&amp;related_id=1153269<\/a> [Zugriff am 21.02.2025].<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Icon 4:<\/strong><br><strong>Flaticon (o. D.):<\/strong> Coins Icon. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/www.flaticon.com\/free-icon\/coins_3358623\">https:\/\/www.flaticon.com\/free-icon\/coins_3358623<\/a> (Zugriff am 21.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Icon 5:<\/strong><br><strong>Flaticon (o. D.):<\/strong> Candidate Icon. Verf\u00fcgbar unter: <a href=\"https:\/\/www.flaticon.com\/free-icon\/candidate_18239674\">https:\/\/www.flaticon.com\/free-icon\/candidate_18239674<\/a> (Zugriff am 21.02.2025).<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Anmerkung: Dieser Blogpost wurde f\u00fcr das Modul Enterprise IT (113601a) verfasst.Aus Gr\u00fcnden der besseren Lesbarkeit wird in dieser Arbeit auf eine geschlechtsneutrale Differenzierung verzichtet. S\u00e4mtliche Personenbezeichnungen gelten gleicherma\u00dfen f\u00fcr alle Geschlechter. 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