Generative KI und ökologische Nachhaltigkeit: Die Vorteile und Herausforderungen meistern

Künstliche Intelligenz (KI) verändert Branchen auf der ganzen Welt und revolutioniert die Art und Weise, wie wir arbeiten, kreieren und innovieren. Zu den spannendsten Zweigen gehört die generative KI, die von Bildern und Text bis hin zu Video und Audio alles produzieren kann. Für Marken, Vermarkter und CPG-Verpackungen ist das Potenzial immens. Doch obwohl das Versprechen der KI fesselnd ist, fangen wir erst an, ihre vollen Auswirkungen zu verstehen, insbesondere wenn es um die Umwelt geht.

Inmitten der Diskussionen darüber, wie KI die Gesellschaft umgestalten wird – sei es durch die Rationalisierung der Arbeitsbelastung oder die Besorgnis über die Arbeitsplatzsicherheit – bleibt ein wichtiger Bereich unerforscht: der ökologische Fußabdruck von KI. Werden die Umweltkosten der KI ihr Potenzial zur Förderung der Nachhaltigkeit überwiegen, oder können wir ein Gleichgewicht finden? Bei SGK engagieren wir uns intensiv für beide Seiten dieser Gleichung und arbeiten daran, sicherzustellen, dass KI Teil der Lösung und nicht des Problems wird.

Die positiven Auswirkungen von KI auf die ökologische Nachhaltigkeit

Auf der Suche nach ökologischer Nachhaltigkeit stehen verschiedene Branchen vor einzigartigen Herausforderungen. Für die Verpackungsindustrie liegt der Fokus beispielsweise auf der Reduzierung des Farbverbrauchs, der Verwendung recycelbarer Materialien und dem Übergang zu nachhaltigen Substraten. In Regionen, die von steigenden Temperaturen betroffen sind, verlagert sich die Priorität auf ein effizientes Management des Energiebedarfs bei extremen Wetterereignissen. KI hat das Potenzial, den Übergang zu besseren Lösungen für diese Anforderungen zu beschleunigen.

Die Fähigkeit der KI, große Datenmengen schnell zu verarbeiten, macht sie zu einem unschätzbaren Werkzeug, um Muster zu erkennen, Ergebnisse vorherzusagen und innovative Lösungen vorzuschlagen, die mit herkömmlichen Methoden möglicherweise übersehen werden. In Branchen, in denen sich Nachhaltigkeitspraktiken weiterentwickeln, um neuen Vorschriften, sich ändernden Verbraucheranforderungen und ehrgeizigen Nachhaltigkeitszielen von Unternehmen gerecht zu werden, bietet KI einen Vorteil. Es kann Unternehmen dabei helfen, Lieferketten zu optimieren, Abfall zu reduzieren, Emissionen zu senken und die Energieeffizienz zu verbessern. Bei einer solchen Vielfalt an Themen, die angegangen werden müssen, kann KI selbst erfahrenen Nachhaltigkeitsexperten helfen, die Forschung zu beschleunigen und sich auf geeignete Innovationen zu konzentrieren.

Stellen Sie sich vor, Sie könnten die Umweltauswirkungen eines Produkts vorhersagen, bevor es überhaupt hergestellt wird, oder KI nutzen, um Produktionsprozesse zu rationalisieren und den Ressourcenverbrauch auf eine Weise zu reduzieren, die zuvor unvorstellbar war. Hier glänzt KI – sie ermöglicht es Unternehmen, schnell zu handeln und intelligentere, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, die sowohl dem Unternehmen als auch dem Planeten zugute kommen.

Die Umweltkosten von KI

Die Umweltvorteile von KI müssen jedoch gegen ihre erheblichen Kosten abgewogen werden. KI-Systeme, insbesondere generative Modelle, benötigen eine enorme Rechenleistung, um zu funktionieren. Das Training dieser Modelle verbraucht enorme Mengen an Energie und trägt zu einem erheblichen CO2-Fußabdruck bei. Darüber hinaus trägt die Hardware, die zum Ausführen dieser Modelle verwendet wird – wie z. B. GPUs – eine eigene Umweltbelastung, von der Ressourcengewinnung bis hin zum Elektroschrott, der am Ende seines Lebenszyklus anfällt.

Der Unterschied zwischen dem Aufbau (Training) und der Verwendung (Bereitstellung) eines KI-Modells ist groß, aber beide Prozesse erfordern erhebliche Energieressourcen. Wir sind uns dieser Herausforderungen sehr bewusst und arbeiten aktiv daran, unseren Energieverbrauch und CO2-Ausstoß zu minimieren.

Minderung der Umweltauswirkungen von KI

Die Minderung der Umweltauswirkungen von KI beginnt mit einer intelligenteren und effizienteren Nutzung der Technologie. Eine effektive Strategie ist die Nutzung gemeinsam genutzter Plattformen für KI-Computing, wodurch energiefressende, ständig verfügbare dedizierte Server überflüssig werden. So verlassen wir uns beispielsweise auf die AWS Bedrock-Plattform, eine gemeinsam genutzte Serverumgebung, die es uns ermöglicht, KI-Abfragen sicher durchzuführen und gleichzeitig unseren Energie-Fußabdruck erheblich zu reduzieren.

Wo dedizierte Server notwendig sind, setzen wir Energiesparmaßnahmen um, wie z. B. die Reduzierung der Rechenleistung in Zeiten geringer Nachfrage. Dieser agile Ansatz trägt dazu bei, den Energiebedarf zu senken und die Betriebskosten zu senken. Darüber hinaus untersucht SGK den Einsatz kleinerer, aufgabenspezifischer KI-Modelle, die weniger rechenintensiv sind, aber dennoch Ergebnisse liefern können, die den Geschäftsanforderungen entsprechen. Indem wir das richtige KI-Modell auf die richtige Stelle abstimmen, streben wir eine echte Triple-Bottom-Performance an und erfüllen gleichzeitig die Geschäfts- und Kundenanforderungen.

Das Gespräch vorantreiben

Als führendes Unternehmen beim Einsatz von KI und generativen KI-Technologien setzt sich SGK dafür ein, das Gespräch über die ökologische Nachhaltigkeit von KI voranzutreiben. Wir glauben, dass KI das Potenzial hat, einen sinnvollen Beitrag zu globalen Nachhaltigkeitsbemühungen zu leisten, aber wir sind uns auch ihrer Umweltkosten bewusst. Durch die Nutzung von Best Practices – wie die Nutzung gemeinsam genutzter Plattformen, die Optimierung des Energieverbrauchs und die Einführung intelligenterer KI-Modelle – können wir die Vorteile der KI mit ihrer Verantwortung für die Umwelt in Einklang bringen.

KI ist ein mächtiges Werkzeug, und wenn sie mit Bedacht eingesetzt wird, kann sie eine Kraft für das Gute sein, um die Nachhaltigkeit voranzutreiben. SGK hat es sich zur Aufgabe gemacht, Teil dieser Reise zu sein und sowohl unseren Kunden als auch der gesamten Branche dabei zu helfen, dieses Gleichgewicht zu meistern und das Potenzial der KI im grünen Wandel zu maximieren.