KI und Nachhaltigkeit: Umweltwirkungen künstlicher Intelligenz als Teil der Compliance-Strukturen

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz ist zunehmend mit Fragen der Nachhaltigkeit im Unternehmen verbunden. Dabei rückt bei Governance-Themen neben Fragen der Verantwortlichkeit und des Risikomanagements insbesondere der Energie- und Ressourcenverbrauch von KI-Systemen in den Mittelpunkt. Während Unternehmen in den vergangenen Jahren verstärkt auf Emissionsreduzierung und Klimaschutz gesetzt haben, kann der zunehmende Einsatz von KI diesen Entwicklungen teilweise entgegenwirken.

Gerade der hohe Energie- und Ressourcenbedarf von KI-Systemen stellt bestehende Nachhaltigkeitsziele damit vor neue Herausforderungen. Hinzu kommt die Frage, wie entsprechende Umweltwirkungen erfasst, dokumentiert und in bestehende Steuerungs- und Kontrollprozesse eingebunden werden können. Nachhaltigkeits-Compliance und AI Governance können folglich nicht mehr isoliert betrachtet werden. Vielmehr sind sie als miteinander verbundene Bestandteile einer ganzheitlichen Compliance-Struktur zu behandeln.

KI-Systeme können erhebliche Mengen an Energie und Ressourcen verbrauchen. Allein im Jahr 2024 entfielen zwischen 53 und 76 Terawattstunden Strom auf KI-spezifische Server. Dazu kommen außerdem der Energiebedarf von Rechenzentren, Emissionen im Zusammenhang mit dem Betrieb dieser Zentren und dem Einsatz von Frischwasser zur Kühlung.

Die tatsächlichen Auswirkungen der KI-Nutzung ist dabei von der jeweiligen Anwendung abhängig, da insbesondere agentische KI-Systeme deutlich höhere Rechenleistungen erfordern als klassische Chat-Modelle.
Effizienzsteigerungen auf technischer Ebene führen daher nicht automatisch zu einer Verringerung des Gesamtverbrauchs, sofern die Nutzung und die Nachfrage nach KI-Systemen weiter zunehmen.

Vor diesem Hintergrund wird deutlich, dass Unternehmen ihre Umweltwirkungen konkret erfassen müssen, um diese auch wirksam steuern zu können. Dies erfordert geeignete Messsysteme, klar definierte Umweltziele und eine nachvollziehbare Dokumentation. Derzeit bestehen in diesen Bereichen jedoch oftmals Defizite.

Die Verbindung zwischen KI-Governance und Nachhaltigkeits-Compliance gewinnt auch im Zusammenhang mit Berichtspflichten an Bedeutung. Für Unternehmen mit intensiver KI-Nutzung kann insbesondere die Erfassung indirekter Emissionen relevant werden. Dies betrifft vor allem Leistungen von Cloud- und AI-SaaS-Anbietern. Voraussetzung für eine belastbare Berichterstattung ist daher, dass Unternehmen auf geeignete Verbrauchs- und Emissionsdaten ihrer Dienstleister zugreifen können.

Damit wird deutlich, dass Nachhaltigkeitsaspekte bereits bei der Auswahl, Beschaffung und Steuerung von KI-Diensten berücksichtigt werden sollten. Ohne geeignete Daten- und Nachweisgrundlagen bleibt eine verlässliche Bewertung der tatsächlichen Umweltwirkungen nur eingeschränkt möglich.

In diesem Zusammenhang ist insbesondere das Zusammenspiel von ISO 42001, ISO 14001 und ISO 50001 relevant. ISO 42001 behandelt das Management von KI-Systemen, während ISO 14001 und ISO 50001 auf Umwelt- und Energiemanagement ausgerichtet sind.
Die Standards folgen vergleichbaren Prinzipien und können daher miteinander verbunden werden. Unternehmen können so Zuständigkeiten, interne Kontrollen, Auditprozesse und Management-Reviews in einem einheitlichen System abbilden. Umwelt- und Energieaspekte lassen sich dabei  unmittelbar in die Bewertung und Steuerung von KI-Systemen einbeziehen.

Nachhaltigkeit und AI Governance sollten nicht mehr als voneinander unabhängige Compliance-Themen behandelt werden. Der zunehmende Energie- und Ressourcenbedarf von KI macht es erforderlich, Umweltwirkungen systematisch zu erfassen, zu dokumentieren und in bestehende Governance-Strukturen einzubeziehen.

Ein gemeinsamer Ansatz kann Unternehmen dabei unterstützen, die Anforderungen an KI-Governance, Umweltmanagement und Energieeffizienz miteinander zu verbinden. Entscheidend bleibt dabei eine nachvollziehbare organisatorische Umsetzung.