Mit Künstlicher Intelligenz können Unternehmen Ressourcen effizienter nutzen, Prozesse optimieren und ihre Kreislauffähigkeit steigern. Der Green AI Hub des Bundesumweltministeriums, umgesetzt durch die Zukunft – Umwelt – Gesellschaft (ZUG), zeigt, wie dies erfolgreich funktioniert und wie sich KI-Lösungen auf andere Unternehmen und Branchen skalieren lassen.
Wie wichtig der Übergang zur Kreislaufwirtschaft ist, lässt sich sehr gut am Beispiel der erneuerbaren Energieanlagen erkennen. Der Ausbau von Windkraftanlagen, Solarparks und Speichersystemen erfordert enorme Mengen an Stahl, Aluminium, Kupfer und Seltenen Erden. Um den Bedarf an primären Rohstoffen zu senken, Abhängigkeiten von Importen zu verringern und Klimaziele zu erreichen, müssen Materialkreisläufe möglichst geschlossen werden. Hierbei ist KI ein zentraler Hebel.
Ein Meilenstein: Die Nationale Kreislaufwirtschaftsstrategie
Mit der Nationalen Kreislaufwirtschaftsstrategie (NKWS) von 2024 und dem Beschluss des Bundeskabinetts im Juni 2026 zum Aktionsprogramm zur Umsetzung der NKWS wurden die Rahmenbedingungen für eine erfolgreiche Kreislaufwirtschaft geschaffen. Das Aktionsprogramm verzahnt Umweltschutz, Industriepolitik und digitale Technologien miteinander. Bis Ende 2027 treibt das Bundesumweltministerium zwölf Maßnahmen voran. Zu den zentralen Elementen gehört eine Digitalisierungsinitiative und als Teil davon der Green AI Hub. Er hat die Aufgabe, Lösungen für „Circular Intelligence“ in Unternehmen zu etablieren. Das Aktionsprogramm setzt auf Kooperation: Mit zentralen Akteuren der Wirtschaft und der Zivilgesellschaft werden neue Projekte entwickelt, über Ressortgrenzen hinweg und zusammen mit den Ländern.
Wie Energie- und Kreislaufwirtschaft von KI profitieren
In der Praxis greifen KI-Anwendungen und zirkuläre Prozesse an entscheidenden Punkten der Energiewirtschaft ineinander: Durch gezieltes Recycling und Repowering von Wind- und Solaranlagen werden wertvolle Rohstoffe im Wirtschaftskreislauf gehalten. Ausgediente Akkus aus Elektroautos oder stationären Speichersystemen werden recycelt, um kritische Metalle wie Lithium, Kobalt und Nickel zurückzugewinnen, was die CO2-Emissionen im Vergleich zur Neuproduktion senkt. Erzeuger und Verbraucher müssen intelligent vernetzt werden. KI optimiert dabei die Prognosen für erneuerbare Energien, ermöglicht das Nachfragemanagement zur Senkung der Systemkosten und verlängert über vorausschauende Wartung die Lebensdauer von Kraftwerken und Netzen.
Digitalisierung trifft Produktion: Energieintensive Industrien können von KI besonders profitieren (ZUG/Georg Knoll)
Belegbare Effekte: Learnings aus dem Green AI Hub
Dass KI echte Effekte erzielt, belegen die schon heute mehr als 20 Projekte des seit 2023 von unserem Team bei der Zukunft – Umwelt – Gesellschaft (ZUG) umgesetzten Green AI Hub. Allein in den 14 Projekten des verarbeitenden Gewerbes ergaben sich hochgerechnet rund 320 Tonnen weniger Materialeinsatz pro Jahr. Die Betriebe reduzierten ihren Material Footprint um bis zu 15 Prozent und ihren Carbon Footprint um bis zu 16 Prozent. Und das hat nicht nur einen ökologischen, sondern auch einen wirtschaftlichen und strategischen Nutzen: Drei Viertel der Unternehmen bewerteten den KI-Einsatz als ökonomisch positiv. Erste Schätzungen zum Return on Investment bewegten sich zwischen zwei und drei Jahren. Drei von vier Unternehmen planen bereits Folgeprojekte.
Wo viel produziert wird, sind die Effekte hoch. Unternehmen wie die Group Schumacher sparen dank KI deutlich an Material und Energie ein. (ZUG/Georg Knoll)
Von der einzelnen KI-Lösung in die Breite
Die Erfahrungen zeigen: Wo Daten gut strukturiert vorliegen, Schnittstellen verfügbar sind und eigene Software-Expertise vorhanden ist, lässt sich KI besonders zügig implementieren und schneller amortisieren. Um das volle Potenzial für die Energiewende auszuschöpfen, muss der Sprung von einzelnen KI-Lösungen zur flächendeckenden Skalierung gelingen. Für den Green AI Hub geht es genau darum: Gemeinsam machen und zeigen, was technologisch und ökologisch möglich ist. Unsere Kolleg*innen freuen sich auf den Austausch dazu mit Ihnen auf der AI in Energy!
Bild: © (ZUG/Hoffotografen)