Künstliche Intelligenz erleichtert Prozesse und ist ein Schlüssel zu mehr Nachhaltigkeit

Sie ist gekommen, um zu bleiben. Mittlerweile verändert die Künstliche Intelligenz (KI) von der Medizin bis hin zur Industrie viele Lebensbereiche. KI hilft aber auch, Ressourcen effizienter zu nutzen, Emissionen zu senken und die Umwelt zu schützen. In diesem Artikel wird erläutert, wie KI in verschiedenen Bereichen eingesetzt wird und welchen Beitrag sie dadurch auch zur Nachhaltigkeit leisten kann.

Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren. KI umfasst vor allem Computersysteme, die in der Lage sind, Muster in komplexen Datenmengen zu erkennen. Durch die intelligente Verknüpfung von Daten können mithilfe von KI-Systemen neue Erkenntnisse erlangt werden, mit denen sich bestehende, mit geeigneter Datenbedeutung (Labeling) angereicherte Prozesse automatisieren und optimieren lassen. Mithilfe von Daten sollen KI-Systeme in Zukunft perspektivisch zunehmend dazu trainiert werden, Probleme auch in unbekannten oder veränderten Situationen zu lösen, ihre Strategien anzupassen und somit dazuzulernen.

Grünes Blatt auf einer Systemfestplatte

Künstliche Intelligenz erkennt unser Gesicht auf dem Smartphone oder Verkehrszeichen am Straßenrand, navigiert uns am Stau vorbei durch die Stadt, gibt uns Tipps für den Aktienverkauf oder die nächste Serie auf Netflix und versteht unsere Stimmen bei Siri, Alexa und Co. Damit sind ihre möglichen Einsatzgebiete aber noch längst nicht ausgeschöpft.

Denn KI besitzt auch riesiges Potenzial, Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft wirksam dabei zu unterstützen, ökologisch verträglich, sozial gerecht und wirtschaftlich erfolgreich zu handeln. So kann KI helfen, den Umwelt- und Naturschutz zu verbessern oder den Energie- und Ressourcenverbrauch zu minimieren. Gleichzeitig kann KI auch eingesetzt werden, um die Verteilung knapper Güter (z. B. Rohstoffe) oder die Kreislaufwirtschaft optimiert zu steuern. KI als multifunktionales Werkzeug erlaubt die intelligente Verknüpfung verschiedener gesellschaftspolitischer, ökonomischer und ökologischer Zielsetzungen und kann zudem deren Implementierung unterstützen.

Eine zentrale Chance ist, dass durch bzw. mit dem umweltbewussten KI-Einsatz Effizienzgewinne freigesetzt werden können (z. B. Energie, Emissionen und Ressourcen) und Wettbewerbsvorteile entstehen (z. B. Materialeinsparung, Qualitätsverbesserung, höhere Resilienz).

Nachfolgend einige Anwendungsfelder und Vorteile:

„Widerstandsfähige“ Lieferketten durch KI-Prognosen

Lieferketten sind ein komplexes und gleichzeitig fragiles Netz von Versorgungsadern, die das globale Wirtschaftsleben durchziehen. Unterbrechungen sorgen nicht nur für Frustration bei den Verbraucher:innen, sondern kosten Unternehmen mitunter viel Geld und im Worst-Case sogar die Existenz.

Der Einsatz von KI kann in der Lieferkettenprognose und -optimierung dazu beitragen, dass Unternehmen angesichts sich ändernder Marktbedingungen und Störungen widerstandsfähiger und anpassungsfähiger werden. Eine Möglichkeit ist der Einsatz z. B. von Algorithmen des maschinellen Lernens zur Analyse früherer Daten über Nachfrage, Produktion und andere relevante Faktoren, um genauere Vorhersagen über die künftige Nachfrage zu treffen.

KI nutzt zur Analyse von Echtzeitdaten aber auch Quellen wie soziale Medien und Wetterberichte, um Störungen oder Veränderungen der Nachfrage vorherzusehen. Auf diese Weise kann KI den Unternehmen dabei helfen, die Lieferketten proaktiver zu verwalten, um die Auswirkungen von Störungen auf Lieferketten abzumildern und Engpässe oder Überbestände zu vermeiden.

KI-gesteuerte Energieeffizienz

In der Energiewirtschaft übernimmt KI mehrere wichtige Funktionen. Eine davon ist die Verbesserung der Energieeffizienz. Durch die Analyse großer Datenmengen kann KI den Energieverbrauch überwachen und analysieren, um Spitzenlasten zu erkennen und die Energieversorgung entsprechend anzupassen. Auf diese Weise können Engpässe vermieden und die Effizienz des Stromnetzes maximiert werden.

KI kann auch dazu beitragen, die Integration erneuerbarer Energien in das Stromnetz zu verbessern. Unternehmen können durch den Einsatz von KI-gesteuerten Lösungen Schwankungen in der Erzeugung von erneuerbaren Energien vorhersagen und Engpässe im Stromnetz vermeiden. Darüber hinaus ermöglicht KI eine genauere Vorhersage der Verfügbarkeit erneuerbarer Energien wie Sonne oder Wind. Diese Informationen können in Echtzeit an Verbraucher:innen weitergegeben werden, um die effiziente Nutzung erneuerbarer Energien zu fördern.

KI in der Automobilindustrie

Der Motor in der Automobilindustrie heißt Data Science und Künstliche Intelligenz. KI macht Fahrzeuge intelligenter und sicherer und definiert neu, wie wir mit Fahrzeugen interagieren. Sie ermöglicht auch Innovationen und Veränderungen in allen Unternehmensbereichen sowie in der gesamten Wertschöpfungskette der Automobilindustrie. Von innovativer Qualitätssicherung mithilfe von KI-gestützter Bildverarbeitung über die Befähigung von Mitarbeiter:innen dazu, mithilfe von generativer KI technische Durchbrüche zu erzielen, bis hin zur Automatisierung von Prozessen.

Schon heute kommen KI und Data Science Methoden in vielen Bereichen zum Einsatz. So beruht die Spracherkennung im Auto auf Natural Language Programming (NLP) – einem wichtigen Teilgebiet von KI. Auch die Optimierung der Navigation wird durch lernfähige, intelligente Algorithmen unterstützt. Viele Fahrerassistenzsysteme und bestimmte Zusatzfunktionen wie die Vorausberechnung des Streckenverlaufs für die automatische Anpassung der Scheinwerfer beruhen zum Teil auf Bilddatenauswertung bzw. Objekterkennung.

In der Fahrzeug-Produktion spielt die vernetzte Produktion und Predictive Maintenance eine immer größere Rolle. Hochkomplexe Vorgänge wie autonomes Fahren sind die Königsdisziplin von Artificial Intelligence.

KI im Transport

Der Einsatz von KI m Transportsektor revolutioniert die Art und Weise, wie Güter bewegt werden. KI ermöglicht nicht nur eine effizientere Routenplanung und Fahrzeugwartung, sondern auch eine präzisere Vorhersage von Auftragsspitzen und -einbrüchen. Durch die Analyse von Echtzeit-Verkehrsdaten, Wetterberichten und historischen Verkehrsmustern können KI-Systeme die optimale Route für jedes Fahrzeug in der Flotte bestimmen. Diese intelligenten Routenplanungstools berücksichtigen nicht nur die kürzeste oder schnellste Strecke, sondern auch Faktoren wie Kraftstoffverbrauch und die Wahrscheinlichkeit von Verzögerungen. Dadurch können Transportunternehmen die Effizienz ihrer Fahrten steigern und gleichzeitig Kosten senken.

KI ermöglicht auch eine proaktive Wartung der Fahrzeugflotte durch die Vorhersage potenzieller Probleme, bevor sie zu ernsthaften Ausfällen führen. Durch die Analyse von Daten aus Fahrzeugsensoren können Algorithmen Anomalien erkennen, die auf bevorstehende Wartungsbedürfnisse hinweisen. Dies hilft, ungeplante Stillstände zu reduzieren und die Lebensdauer der Fahrzeuge zu verlängern.

Vorhersage von Auftragsspitzen und -einbrüchen

Eine der größten Herausforderungen im Transportwesen ist die Vorhersage von Auftragsspitzen und -einbrüchen, die durch saisonale Schwankungen, Feiertage und andere Ereignisse verursacht werden. KI-Systeme können durch die Analyse historischer Auftragsdaten und Markttrends diese Schwankungen mit erstaunlicher Präzision vorhersagen. Diese Informationen ermöglichen es Unternehmen, ihre Kapazitäten entsprechend anzupassen, indem sie beispielsweise zusätzliche Fahrzeuge oder Fahrer während erwarteter Spitzenzeiten einplanen oder Ressourcen während erwarteter Einbrüche reduzieren.

KI als Schlüssel zu mehr Nachhaltigkeit

Künstliche Intelligenz bietet auch enormes Potenzial, um die Nachhaltigkeit in verschiedenen Geschäftsbereichen zu fördern. Unternehmen, die diese Technologien adoptieren, können nicht nur ihre Betriebskosten senken, sondern auch einen positiven Beitrag zum Umweltschutz leisten.

KI-Anwendungen können in vielfältiger Weise zu mehr Nachhaltigkeit beitragen:

Effizienzsteigerung: KI ermöglicht optimierte Prozesse und senkt Ressourcen- und Energieverbrauch in Produktion, Landwirtschaft und Verkehr.
Entscheidungsunterstützung: KI analysiert große Datenmengen und liefert Handlungsempfehlungen für umweltfreundlichere Entscheidungen.
Kreislaufwirtschaft: KI verbessert Recycling und Abfallsortierung durch automatisierte Prozesse.
Umweltmonitoring: KI wertet Satellitenbilder und Sensordaten aus, um Waldschäden oder Plastikmüll zu identifizieren.
Energiewende: KI steuert erneuerbare Energien und Energienetze effizienter.
Präzisionslandwirtschaft: KI optimiert Dünger- und Wasserverbrauch für höhere Erträge bei geringerem Ressourceneinsatz.

KI zur Erleichterung unternehmerischer Prozesse

Durch die intelligente Nutzung und Verknüpfung von Daten lassen sich auch unternehmerische Prozesse entlang der gesamten Wertschöpfungskette optimieren – von der Eingangslogistik bis hin zum Kundendienst. Zudem ermöglichen es KI-Methoden, Produkte und Dienstleistungen den individuellen Wünschen von Kund:innen anzupassen.

Um KMU dabei zu unterstützen, das Potenzial von KI-Anwendungen für den eigenen Betrieb zu entdecken, hat die WKO einen umfassenden Leitfaden entwickelt. Er soll bei der Nutzung und Integration von KI-Anwendungen unterstützen und wichtige Aspekte des Einsatzes einfach erklären. Die enthaltenen Muster-Richtlinien für Mitarbeiter:innen sollen KMU als Grundlage dienen, um individuelle Guidelines zur Nutzung von KI-basierten Anwendungen im Unternehmen zu entwickeln. Sie sollten an die Unternehmenserfordernisse angepasst werden und helfen dabei, eine verständliche Vereinbarung zur Nutzung von KI-Anwendungen mit den Mitarbeiter:innen zu treffen. Hier können Sie die Guidelines downloaden.

Verwendete Quellen u.a.:

https://www.europarl.europa.eu/topics/de/article/20200827STO85804/was-ist-kunstliche-intelligenz-und-wie-wird-sie-genutzt

https://www.tuev-nord.de/explore/de/entdeckt/fuenf-ki-anwendungen-fuer-den-umweltschutz/

https://www.wko.at/digitalisierung/kuenstliche-intelligenz

Dieser Artikel wurde am 5. Juni 2024 verfasst.

Fotoquelle: Shutterstock

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