KI macht Energie zum Schlüsselfaktor

Einen neuen Technologiezyklus vergleichbar der Erfindung der Dampfmaschine oder der Elektrifizierung sieht Professorin Dr. Isabell Welpe durch Künstliche Intelligenz heraufziehen. Allerdings verwies sie darauf, dass europäische KI-Modelle bei ihrer Leistungsfähigkeit verglichen mit Modellen aus den USA und China zurückliegen. Damit verbunden seien Fragen nach Abhängigkeit und technologischer Souveränität.

Die Professorin und Leiterin des Lehrstuhls für Strategie und Organisation an der Technischen Universität München (TUM) sprach beim „House of Energy Dialog – Energiewende finanzieren: Kapital, Infrastruktur & KI im Dialog“ bei der ING Bank in Frankfurt am Main. Organisiert wurde die Veranstaltung von der Kasseler Denkfabrik House of Energy und der ING Deutschland.

Ein Schwerpunkt von Welpes Key-Note-Speech war der Bereich der Energieversorgung. Bei internationalen Diskussionen über KI sei Energie inzwischen ein dominierendes Thema, sagte sie. Sie selbst habe beim Weltwirtschaftsforum in Davos in diesem Jahr Aussagen von Bill Gates gehört, der dort auf die zentrale Bedeutung der Energieversorgung für alle Wirtschaftsbereiche hingewiesen habe.

Energie ist Schlüsselthema bei KI-Entwicklung

Welpe führte zudem das Unternehmen „OpenAI“ mit seinem Produkt ChatGPT als Beispiel für den künftig möglichen Energiebedarf der KI-Branche an. Das Unternehmen plane nach ihren Angaben, bis 2031 mehr Energie zu verbrauchen als Deutschland. Für 2034 werde sogar eine Größenordnung genannt, die dem Verbrauch der USA entspreche.

Für sie bleibt Energie damit ein Schlüsselthema der KI-Entwicklung. Gleichzeitig verwies sie auf den bereits bekannten Zusammenhang zwischen Energieverbrauch und Einkommen. Je höher der Energieverbrauch eines Landes pro Kopf, desto höher das Einkommen. „Man muss Energie einsetzen, wenn man wirtschaftlich prosperieren will“, sagte Welpe. Entscheidend sei deshalb, dass ausreichend Energie zur Verfügung stehe.

KI kann nach Welpes Darstellung gleichzeitig dazu beitragen, komplexe Prozesse in der Energiewirtschaft schneller abzuwickeln. Als Beispiel nannte sie PJM, den größten Netzbetreiber Nordamerikas. Dort seien 811 Anträge mit insgesamt 220 GW Erzeugungsleistung mithilfe von KI in weniger als einer Stunde geprüft worden.

Prozesse müssen ganzheitlich angepasst werden

Welpe ergänzte allerdings, dass dieser Geschwindigkeit rund zehn Monate Vorarbeit vorausgegangen sei. Zunächst hätten die bestehenden Systemregeln so aufbereitet und übertragen werden müssen, dass die automatisierte Prüfung möglich wurde. Das Beispiel zeige, dass Unternehmen KI nicht lediglich als zusätzliches Werkzeug einsetzen könnten. Prozesse und Organisation müssten entsprechend verändert werden.

Das gilt nach Ansicht Welpes generell für den Einsatz von KI. Studien zeigten bei einzelnen Tätigkeiten erhebliche Produktivitätsgewinne. In einem von ihr begleiteten Projekt bei einem großen Automobilhersteller seien Beschaffungsprozesse durch KI um 35 Prozent beschleunigt worden. In den Finanzzahlen des Unternehmens habe sich dies zunächst jedoch nicht gezeigt. Der Grund: Ziele, Personal und weitere Abläufe seien unverändert geblieben.

KI könne deshalb erst dann einen messbaren wirtschaftlichen Effekt entfalten, wenn Unternehmen ihre Prozesse insgesamt anpassen. „Ein Unternehmen ist halt ein soziotechnisches System, das in der Gesamtheit transformiert werden muss“, sagte Welpe.

Auch die Arbeit selbst werde sich verändern. Nach Welpes Einschätzung dürften nicht zwangsläufig ganze Berufe verschwinden. Vielmehr könnten einzelne Aufgaben innerhalb eines Berufs von KI übernommen werden. Einen Vorteil des Menschen sieht sie weiterhin beim Erfahrungswissen, bei sozialen Beziehungen und bei Fähigkeiten, die sich nicht vollständig dokumentieren und damit auch nicht einfach von KI erfassen lassen. (sag)