KI nachhaltig einsetzen: Warum Transparenz wichtiger ist als Verbote

Generative KI verändert den Arbeitsalltag vieler Organisationen und Unternehmen schneller, als ihre IT-Verantwortlichen die Entwicklung steuern können. Mit jeder neuen Anwendung steigen Energieverbrauch, Kosten und die Abhängigkeit von wenigen Tech-Konzernen. Wer die ökologischen und finanziellen Folgen im Griff behalten will, braucht keine Verbote, sondern zwei Dinge: einen Überblick über die eigene KI-Nutzung und die Freiheit, für jede Aufgabe das passende Modell selbst zu wählen. KI-Plattformen mit freier Modellauswahl schaffen dafür die Grundlage. Greenpeace macht es vor.

Mitarbeitende schreiben Texte mit Chatbots, programmieren Coding-Assistenten oder lassen Daten von KI auswerten. Aus einzelnen Experimenten werden schnell feste Arbeitsabläufe. Für IT-Entscheider:innen entsteht daraus eine doppelte Herausforderung. Zum einen wächst mit jeder neuen Anwendung der ökologische Fußabdruck der eigenen Digitalisierung. Zum anderen entsteht eine tiefe Abhängigkeit von wenigen großen Tech-Konzernen.

Der Greenpeace-Report „Umweltauswirkungen Künstlicher Intelligenz“ hat die ökologische Dimension deutlich gemacht: Der Strombedarf von KI-Rechenzentren könnte sich bis 2030 vervielfachen, der Wasserverbrauch für die Kühlung dramatisch steigen, und die CO2-Emissionen wachsen. Greenpeace lehnt KI nicht grundsätzlich ab: Klug und verantwortungsvoll eingesetzt, kann sie ein wertvolles Werkzeug sein. Entscheidend ist deshalb nicht, ob Organisationen und Unternehmen KI nutzen, sondern wie sie sie einsetzen. Wie können sie Energieverbrauch, Kosten und Emissionen sichtbar machen und gleichzeitig Abhängigkeiten von einzelnen Anbietern verringern?

Transparenz statt Blindflug beim KI-Einsatz

Die meisten Organisationen wissen erstaunlich wenig über ihre eigene KI-Nutzung. Welche Modelle nutzen die Mitarbeitenden tatsächlich? Wie viele Anfragen stellen sie jeden Tag? Welche Kosten verursachen sie – nicht nur in Euro, sondern auch beim Energieverbrauch und den CO2-Emissionen? Und welche Anwendungen schaffen echten Mehrwert, während andere nur Rechenleistung verbrauchen? 

Organisationen können ihre KI nur begrenzt nachhaltig steuern, solange die großen KI-Anbieter kaum Informationen über den Energie- und Ressourcenverbrauch ihrer Modelle veröffentlichen. Greenpeace fordert deshalb gemeinsam mit anderen Akteur*innen wie der UN, mehr Transparenz. Die Anbieter müssen offenlegen, wie viel Energie und Wasser ihre Modelle verbrauchen und welche Emissionen sie verursachen. Statt einer Blackbox braucht es belastbare Verbrauchsdaten. Nur so können Organisationen fundierte Entscheidungen treffen. Was wir als Organisation von anderen fordern, legen wir auch für uns selbst als Messlatte an. 

Digitale Souveränität von den großen KI-Modellen

Wer sich beim KI-Einsatz auf ein einziges Produkt eines Herstellers festlegt, gibt viel Kontrolle ab: der Anbieter bestimmt Preise, verarbeitet die Daten und entscheidet, welches Modell mit welchem ökologischen Fußabdruck zum Einsatz kommt. Diese Abhängigkeit von wenigen Big-Tech-Anbietern ist nicht nur ein wirtschaftliches Risiko, sondern auch ein ökologisches, denn gerade die großen US-Konzerne verantworten einen erheblichen Teil der CO2-Emissionen aus Rechenzentren.

Greenpeace empfiehlt Organisationen deshalb, sich nicht an einen einzelnen Anbieter zu binden. Eine KI-Plattform, die verschiedene Modelle bündelt, schafft die nötige Wahlfreiheit. Mitarbeitende können dann für jede Aufgabe das passende Modell auswählen: ein kleines, energieeffizientes Modell für Zusammenfassungen oder einfache Texte, ein leistungsstärkeres Modell nur dann, wenn anspruchsvolle Analysen oder Programmieraufgaben es erfordern. So stellen Organisationen und Unternehmen einen Baukasten nach ihren eigenen Kriterien zusammen und entscheiden selbst, welche Modelle sie einsetzen: nach Leistung, nach Datenschutz und nach dem ökologischen Fußabdruck. Bei der Auswahl zum Start helfen folgende Orientierungspunkte:

• Energie-Kennzahlen: Der AI Energy Score auf der Plattform Hugging Face macht den Energieverbrauch verschiedener Modelle vergleichbar und schafft eine Grundlage für bewusste Entscheidungen.
• Open Weights Modelle: Diese Modelle lassen sich transparenter bewerten, flexibler betreiben und verringern die Abhängigkeit von einzelnen Anbietern.
• Grünes Hosting: Anbieter, die auf 100 Prozent erneuerbare Energien setzen, reduzieren den Fußabdruck jeder einzelnen Anfrage.
• Nachhaltig entwickelte Modelle: Modelle wie das offene, in der Schweiz entwickelte Apertus zeigen, dass Transparenz über Trainingsdaten, Herkunft und Ressourceneinsatz möglich ist.

Der Standard entscheidet 

Modelle bereitzustellen ist das eine – dafür zu sorgen, dass die Mitarbeitenden die nachhaltige Option auch nutzen, das andere. Die beste KI-Plattform nützt wenig, wenn Mitarbeitende automatisch zum größten Modell greifen.Menschen wählen im Arbeitsalltag meist eine Voreinstellung. Wer also das energieeffiziente, nachhaltig gehostete Modell zur Standardoption macht, lenkt die überwiegende Zahl der Anfragen ohne Zwang in die richtige Richtung.Wechseln Mitarbeitende häufig auf größere Modelle, liefert das der IT wichtige Hinweise: Entweder reicht das Standardmodell für bestimmte Aufgaben nicht aus oder die Mitarbeitenden benötigen mehr Orientierung bei der Modellauswahl. Beide Erkenntnisse helfen, den KI-Einsatz gezielt weiterzuentwickeln. 

Die richtigen Kennzahlen statt Bauchgefühl

Damit schließt sich der Kreis. Organisationen können ihren KI-Einsatz erstmals systematisch auswerten. Sie erkennen, wie viel Energie einzelne Modelle verbrauchen, welche CO₂-Emissionen sie verursachen und für welche Aufgaben sie eingesetzt werden. Aus allgemeinen Nachhaltigkeitszielen werden konkrete Kennzahlen, die sich steuern und überprüfen lassen. 

Das eröffnet mehrere Möglichkeiten:

• ESG-Reporting: Die CO2-Auswertungen der bevorzugten Modelle lassen sich direkt in die Nachhaltigkeitsberichterstattung übernehmen – belastbar statt geschätzt.
• Rückmeldung an die Nutzenden: Ein Rückkanal, der zeigt, was eine Anfrage in Euro und in CO2 „kostet“, schärft das Bewusstsein und macht sparsames Verhalten sichtbar.
• Vom Prompt bis zum Use Case: Messen lässt sich nicht nur auf Ebene einzelner Anfragen, sondern auch für ganze Agenten oder Anwendungsfälle – dort, wo im großen Stil Rechenleistung anfällt.

Die Zahl der Lizenzen oder Prompts sagt wenig über den Erfolg einer KI-Strategie aus. Entscheidend ist, welche Wirkung der KI-Einsatz erzielt und welche Kosten sowie Emissionen dabei entstehen. 

Der erste Schritt beim nachhaltigen Einsatz künstlicher Intelligenz

Nachhaltige KI in der eigenen Organisation beginnt also mit einer klugen Architektur: Transparenz schaffen, sich die Freiheit der Modellauswahl sichern, die nachhaltige Option zum Standard und den tatsächlichen Verbrauch messbar machen. Eine KI-Plattform mit freier Modellwahl ist dafür kein Endpunkt, sondern ein wirkungsvoller erster Schritt – für weniger Abhängigkeit von Big Tech, geringere Kosten und einen kleineren ökologischen Fußabdruck. 

Greenpeace setzt diesen Ansatz bereits in der Praxis um. Die Organisation erprobt derzeit eine KI-Plattform, die verschiedene Modelle bündelt. Standardmäßig kommt ein Open-Weights-Modell zum Einsatz, dessen Energieverbrauch sich über einen dritten Anbieter nachvollziehen lässt. Für weitere Modelle erfasst Greenpeace die Zahl der verarbeiteten Token, um Rückschlüsse auf ihren Energieverbrauch zu ziehen. 

Beispiele für geeignete Lösungen 

Organisationen können unterschiedliche Plattformen und Hosting-Angebote nutzen, um ihren KI-Einsatz nachhaltiger zu gestalten. Dazu zählen beispielsweise KI-Plattformen wie Langdock, Blockbrain oder nuwacom . Für nachhaltig gehostete Sprachmodelle (LLMs) oder mehr Transparenz über den Energieverbrauch bieten sich GreenPT, Neuralwatt, aki.io oder regolo.ai an. Einen perfekten Anbieter über alle Kriterien gibt es noch nicht, aber erste Schritte sind bereits möglich. KI ist gekommen, um zu bleiben. Die Frage ist nicht mehr, ob Organisationen sie nutzen – sondern wie verantwortungsvoll. Wer jetzt die richtigen Weichen stellt, kann Leistungsfähigkeit, Budget und Klimaschutz zusammenbringen.