Sustainable AI Radar: Nachhaltige KI-Anwendungen umsetzen
Im Zeitalter der Digitalisierung sind künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen treibende Kräfte hinter zahlreichen technologischen Fortschritten. Viele Unternehmen wollen die Potenziale von KI-Anwendungen für ihren Unternehmenserfolg nutzen. Doch wie können wir sicherstellen, dass diese Technologien nicht nur fortschrittlich, sondern auch nachhaltig sind? Hier kommt der Sustainable AI Radar ins Spiel.
Was ist nachhaltige KI?
Nachhaltige KI bezieht sich auf KI-Anwendungen, die aktuelle Bedürfnisse erfüllen, ohne zukünftige Generationen zu beeinträchtigen. Es geht um mehr als nur „Green AI“ oder „AI For Good“. Es berücksichtigt ökologische, ökonomische und soziale Aspekte und betont einen verantwortungsbewussten Einsatz von KI für das Wohl der Gesellschaft. Mehr im Blogbeitrag „Nachhaltige KI“ – Was bedeutet das eigentlich?.
„Nachhaltige KI ist KI, die für Planet und Menschen sorgt – heute wie morgen.“
Dr. Saskia Dörr
Das Modell für eine nachhaltige KI
Das Ziel des Modells für nachhaltige KI ist es, Organisationen und Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre KI-Initiativen so zu gestalten, dass sie nicht nur technologisch fortschrittlich, sondern auch sozial verantwortungsbewusst und ökologisch nachhaltig sind. Dies trägt zur Förderung einer verantwortungsvollen Technologiezukunft bei, in der KI-Anwendungen sowohl dem Planeten als auch den Menschen dienen, heute und in Zukunft.
Sustainable AI Radar © 2023 by Dr. Saskia Dörr is licensed under Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International. To view a copy of this license, visit http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Es besteht aus drei Ebenen:
- Start-Voraussetzungen: Diese Ebene prüft grundlegende Anforderungen vor dem Start einer KI-Initiative, wie die Klärung des Zwecks, die Nützlichkeit, die Erforderlichkeit der KI, das Risiko-Nutzen-Verhältnis und die Rechtskonformität.
- Nachhaltigkeitspotenziale: In dieser Ebene geht es um die Möglichkeiten, die eine KI-Anwendung bietet, um Nachhaltigkeitsaspekte umzusetzen, z.B. durch effizienteren Ressourcenverbrauch, Förderung nachhaltiger Produkte und Verbesserung der Produktqualität.
- Eingebettete Nachhaltigkeitskriterien: Diese Ebene bezieht sich auf die Integration von Nachhaltigkeitskriterien in die KI-Entwicklung und -Anwendung, unter Berücksichtigung verschiedener Stakeholder-Gruppen wie Management, Entwickler, Nutzer, und die Gesellschaft insgesamt.
Zu jeder Ebene wurden umfangreiche Prüffragen entwickelt.
Die erste Ebene sind die Start-Voraussetzungen, die geprüft und aus einer Nachhaltigkeitsperspektive mit „ja“ beanwortet werden sollten, bevor es in eine KI-Entwicklung geht. Die zweite Ebene bilden die Nachhaltigkeitspotenziale in der KI-Anwendung ab. Hier bilden sich Chancen mit einer KI-Anwendung Nachhaltigkeitsaspekte umzusetzen und dadurch zur sozial-ökologischen Transformation beizutragen. Die dritte Ebene ist die Ebene der eingebetteten Nachhaltigkeitskriterien. Diese Kriterien repräsentieren die Ansprüche an eine verantwortliche und nachhaltige KI in Entwicklung unterschiedlicher Stakeholder.
Anwendung in Organisationen und Unternehmen
Die Anwendung des Modells für nachhaltige KI ermöglicht Teams in Organisationen oder Unternehmen die Reflexion, inwieweit Aspekte der Nachhaltigkeit bereits bei einer KI-Anwendung berücksichtigt sind oder zukünftig stärker berücksichtigt werden sollten. Diese Reflexion kann beispielsweise bei der Erstellung einer KI-Anwendungsstrategie, Entwicklung von KI-Prinzipien oder im Rahmen der Einführung einer konkreten KI-Anwendung stattfinden.
Sustainable AI Radar: Ein Werkzeug für nachhaltige KI
Damit nachhaltige KI nicht nur ein Konzept bleibt, sondern aktiv in die Arbeitsprozesse und Workshops integriert werden kann, wurde der „Sustainable AI Radar“ als Werkzeug entwickelt. Er hilft Unternehmen und Organisationen, ihre KI-Initiativen nachhaltig zu gestalten, indem er die Hauptkomponenten und Features der KI in den Fokus rückt und für mehr Transparenz sorgt.
Der Sustainble AI Radar stellt die drei oben beschriebenen Ebenen grafisch dar.
Hier geht´s zum Download der Grafik „Sustainable AI Radar„
Reflexionsfragen für eine nachhaltige KI-Anwendung
Im folgenden sind Auszüge aus den Prüffragen für jede Modellebene aufgeführt:
Start-Voraussetzungen
- Zweck: Ist der Zweck der KI klar und verständlich?
- Nützlichkeit: Stiftet die KI Sinn und ist nützlich für die breite Masse?
- Erforderlichkeit: Ist eine KI tatsächlich notwendig?
- Risikoangemessenheit: Stehen Risiken und Nutzen im Verhältnis?
- Rechtskonformität: Entspricht die KI-Anwendung rechtlichen Standards?
Nachhaltigkeitspotenziale
- Ressourcenverbrauch: Zielt die KI darauf ab, Ressourcen effizienter einzusetzen?
- Förderung nachhaltiger Produkte und Konsummuster: Stärkt die KI nachhaltige Produktion und Konsum?
- Produktqualität: Verbessert die KI Produktqualität oder -lebensdauer?
Eingebettete Nachhaltigkeit
Die Ansprüche von sieben Stakeholder-Gruppen werden abgebildet: Management, Entwicklerinnen und Entwickler, Beschäftigte, Nutzerinnen und Nutzer, Partner, Energie, Umwelt & Klima sowie Gesellschaft allgemein.
Zu 40 Checkpunkten wurden Prüffragen entwickelt, z.B.
- Transparenz: Wie offen und nachvollziehbar sind KI-Verfahren?
- Sicherheit und Datenqualität: Wie wird sichergestellt, dass die KI sicher ist und qualitativ hochwertige Daten verwendet?
- Arbeitsauswirkung: Wie beeinflusst die KI die Arbeitsbedingungen der Mitarbeiter?
Darüber hinaus adressiert der Radar Fragen zur Barrierefreiheit, Datenschutz, Nutzerfreundlichkeit, Energieeffizienz, CO2-Fußabdruck und vielem mehr.
Wertbeitrag des Sustainable AI Radar: Gelebte digitale Verantwortung
Damit werden „blinde Flecken“ im Bereich der digitalen Unternehmensverantwortung vermieden. Gerade in Unternehmen und Organisationen, die Nachhaltigkeit in ihre Unternehmensziele integriert haben und als Vorreiter auf diesem Gebiet voran gehen, wird so das Risiko des „Greenwashing“ und/oder „Bluewashings“ im digitalen Bereich vermieden.
Bluewashing und Greenwashing sind beides irreführende unternehmerische Praktiken, bei denen Unternehmen ihre soziale oder ökologische Verantwortung kommunikativ nach außen überbewerten. Während Greenwashing sich auf falsche oder übertriebene Behauptungen über die Umweltfreundlichkeit eines Unternehmens konzentriert, fokussiert sich Bluewashing mehr auf die soziale Verantwortung und manchmal auch auf wirtschaftliche und gemeinschaftliche Aspekte. Beide Praktiken dienen dazu, ein positiveres Bild des Unternehmens zu zeichnen, als es der gelebten Verpflichtung von sozial oder ökologisch verantwortlichen Praktiken entspricht. Bluewashing und Greenwashing können für Unternehmen riskant sein, da sie neben rechtlichen Risiken den guten Ruf schädigen können. Falsche Behauptungen können das Vertrauen der Kunden, Mitarbeiter und der Öffentlichkeit verlieren. Ein schlechter Ruf kann langfristige Geschäftsbeziehungen beeinträchtigen und die Marktposition schwächen.
Mit der Anwendung des „Sustainable AI Radar“ und der entsprechenden systematischen Umsetzung des Modells für nachhaltige KI, können Unternehmen ihrer gesellschaftlichen Verantwortung im digitalen Bereich nachkommen.
Verantwortungsvollere Technologiezukunft!?
Der Sustainable AI Radar ist ein Schritt in Richtung einer verantwortungsvolleren Technologiezukunft. Unternehmer*innen, Entscheider*innen und Entwickler sind aufgerufen, dieses Werkzeug zu verwenden, um sicherzustellen, dass ihre KI-Anwendungen nicht nur technisch fortgeschritten, sondern auch sozial verantwortungsbewusst und ökologisch nachhaltig sind.
In Anlehnung an das Motto „AI that cares for the planet and the people – today and tomorrow“ ist es an der Zeit, dass wir nicht nur über die Chancen von KI sprechen, sondern auch über ihre Verantwortung gegenüber unserem Planeten und unserer Gesellschaft.
Sie wollen den „Sustainable AI Radar“ kennen lernen? Kommen Sie gerne auf mich zu?
