Generative KI verspricht enorme Effizienzgewinne – doch der hohe Energieverbrauch stellt Unternehmen vor neue Nachhaltigkeitsfragen. Besonders in der Prozessindustrie mit ihrer sensiblen Infrastruktur, etwa bei Industriearmaturen, ist ein bewusster Umgang mit KI entscheidend. Der Beitrag zeigt, wie sich Produktivität und Klimaziele in Einklang bringen lassen.
Generative Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert Arbeitsprozesse: Studien zeigen Produktivitätssteigerungen von bis zu 33 %. Doch dieser Effizienzgewinn hat eine Kehrseite – der Energieverbrauch ist erheblich höher als bei klassischen Tools. Besonders in energieintensiven Bereichen wie der Prozessindustrie mit ihrer komplexen Infrastruktur – etwa beim Einsatz von Industriearmaturen zur Steuerung von Flüssigkeits- und Gasströmen – ist der Spagat zwischen technologischem Fortschritt und Klimazielen besonders relevant.
Ein Vergleich zeigt: Eine einfache KI-Anfrage kann bis zu zehnmal mehr Energie verbrauchen als eine Google-Suche. Auf Milliarden Anfragen gerechnet, entsteht ein relevanter CO₂-Fußabdruck – abhängig vom Strommix können es bis zu 80 Gramm CO₂ pro Anfrage sein. Gleichzeitig verkürzt KI Arbeitsprozesse signifikant: Analysen und Entscheidungsgrundlagen, etwa für den Einsatz effizienterer Industriearmaturen oder die Optimierung von Wartungszyklen, sind binnen Minuten erstellt.
Rechenzentren, das Rückgrat moderner KI, verursachen den Großteil ihrer Emissionen nicht durch den Stromverbrauch allein, sondern durch Herstellung und Austausch der Hardware. Maßnahmen wie verlängerte Hardwarelebenszyklen, der Einsatz energieeffizienter Komponenten sowie eine nachhaltige Kühlung können CO₂-Emissionen um bis zu 40 % senken. Für die Prozessindustrie – häufig auf langlebige, stabile Infrastruktur ausgelegt – sind solche Ansätze unmittelbar übertragbar.
Unternehmen wie Prior1 gehen mit gutem Beispiel voran: Mit KI-gestützten Analyseplattformen, Governance-Strukturen und 100 % Grünstrom gelingt es, Effizienz mit Verantwortung zu verbinden. So werden z. B. in Rechenzentren durch Echtzeitanalyse von Strom- und Wärmelasten Potenziale erkannt, die auch in der Prozessindustrie zur Anwendung kommen können – etwa zur intelligenten Steuerung von Industriearmaturen und zur Reduktion von Druckverlusten.
Zudem bietet der kommende EU AI Act ab 2026 klare Leitlinien zur ökologischen Bewertung von KI-Systemen. Besonders für Unternehmen in regulierten Branchen – wie Chemie, Energie oder Wasserwirtschaft – wird es essenziell, KI-Lösungen mit belastbarer CO₂-Bilanz zu belegen.
Fazit: Die Prozessindustrie steht vor einer doppelten Herausforderung: Produktionsprozesse effizienter zu gestalten und gleichzeitig ökologische Standards einzuhalten. KI kann ein Hebel sein – aber nur, wenn sie bewusst, intelligent und mit Blick auf Energiequellen und Lebenszyklen der Systeme eingesetzt wird. Die nachhaltige Optimierung von Anlagenkomponenten wie Industriearmaturen durch KI-gestützte Auswertung ist ein Beispiel, wie Digitalisierung und Dekarbonisierung Hand in Hand gehen können.
