Melde dich jetzt für die Warteliste an.
Für Warteliste anmelden
Für Warteliste anmelden
Wussten Sie, dass Unternehmen mit KI ihre IT-Emissionen um bis zu 50 % reduzieren können? Der IT-Carbon-Footprint umfasst Emissionen aus Hardware, Stromverbrauch, Datenübertragung und Rechenzentren. Mit gezielten KI-Lösungen lassen sich ineffiziente Prozesse identifizieren, Energieverschwendung minimieren und gesetzliche Vorgaben wie die CSRD erfüllen.
Die wichtigsten Maßnahmen auf einen Blick:
Ergebnisse: Unternehmen sparen bis zu 20 % Energiekosten, erfüllen Nachhaltigkeitsziele und schaffen Wettbewerbsvorteile. Jetzt handeln und die IT nachhaltig gestalten!
Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, IT-Emissionen erheblich zu senken und den Energieverbrauch um bis zu 25 % zu reduzieren. Besonders in der IT-Infrastruktur wird deutlich, wie effektiv KI hier eingesetzt werden kann.
KI-Systeme ermöglichen die Echtzeitüberwachung des Energieverbrauchs und liefern präzise Daten zu CO₂-Emissionen. Diese Echtzeitdaten erlauben es, sofort auf Energieverschwendung zu reagieren und diese zu minimieren.
Ein großes Problem ist, dass bis zu 60 % der Energieverbrauchsdaten in industriellen Anlagen ungenutzt bleiben. Häufig scheitert es an der Komplexität der Analyse. KI schafft hier Abhilfe, indem sie diese Daten automatisch auswertet und nutzbar macht.
Ein Beispiel ist die Plattform emissions.AI von ERM. Sie erstellt digitale Zwillinge von Anlagendaten, die Unternehmen wertvolle Einblicke in ihre Energie- und Emissionseffizienz geben. Ein führendes Chemieunternehmen nutzte diese Technologie, um seine Energie- und Emissionsleistung deutlich zu verbessern.
KI-Algorithmen analysieren riesige Datenmengen und erkennen Muster, die schnelle und präzise Vorhersagen ermöglichen. In der IT-Infrastruktur kann KI beispielsweise ineffiziente Prozesse, überdurchschnittlich energieintensive Server und versteckte Energiefresser identifizieren.
Darüber hinaus liefert KI tiefgehende Einblicke in die Ursachen von übermäßigem Energieverbrauch. Diese können sich in der Anlagenkonfiguration, den Betriebsverfahren oder sogar in Start- und Abschaltprozessen verstecken. Mit diesen Erkenntnissen können Unternehmen gezielt dort ansetzen, wo der größte Effekt erzielt werden kann.
Die Plattform emissions.AI zeigt, wie effektiv solche Analysen sein können: Betriebsemissionen lassen sich so um bis zu 60 % senken. Ein Beispiel ist ein unabhängiger Rohöl- und Erdgasproduzent, der die Lösung von ERM einsetzte, um seine Energieeffizienz und Dekarbonisierungsziele zu erreichen.
Besonders hilfreich ist die Fähigkeit von KI, detaillierte CO₂-Datenanalysen zu erstellen. Diese granularen Analysen machen selbst kleinste Ineffizienzen sichtbar und ermöglichen prädiktive Maßnahmen, um Emissionen weiter zu reduzieren.
Vorausschauende Wartung, unterstützt durch KI, kann in industriellen Umgebungen bis zu 20 % Energie einsparen. KI analysiert Maschinendaten und liefert Erkenntnisse, die ein proaktives Energiemanagement ermöglichen. Das Ergebnis: optimierte Maschinenleistung, reduzierte Ausfallzeiten und geringerer Energieverbrauch.
Ein beeindruckendes Beispiel aus Deutschland: Im März 2025 entwickelten Forscher der Technischen Universität München (TUM) eine neue Methode für das KI-Training, die 100‑mal schneller und energieeffizienter ist. Diese Methode nutzt probabilistische Berechnungen, um Parameter direkt zu bestimmen, und erreicht dabei eine vergleichbare Genauigkeit bei deutlich geringerem Energieaufwand.
"Our method makes it possible to determine the required parameters with minimal computing power. This can make the training of neural networks much faster and, as a result, more energy efficient."
– Felix Dietrich, Professor for Physics-enhanced Machine Learning, Technical University of Munich (TUM)
Zusätzlich analysiert KI Echtzeitdaten zum Energieverbrauch, um Ausfallzeiten weiter zu minimieren und zusätzliche Einsparungen zu erzielen. Mit diesen Technologien können Unternehmen ihre Energieversorgungsgeräte effizient überwachen und verwalten.
Die Einführung von KI-Lösungen zur Reduzierung von IT-Emissionen erfordert ein gut durchdachtes Vorgehen. Nur so lassen sich messbare Ergebnisse erzielen und regulatorische Anforderungen erfüllen. Hier sind einige zentrale Ansätze, die Optimierung, Compliance und Skalierbarkeit vereinen.
Eine der wirkungsvollsten Anwendungen von KI ist die Optimierung des Energieverbrauchs, insbesondere in Rechenzentren. Durch den Einsatz intelligenter Kühlungsstrategien können ineffiziente Prozesse erkannt und in Echtzeit verbessert werden. Ein Beispiel: Im Equinix-Rechenzentrum FR6 in Frankfurt wurde der Energiebedarf für die Kühlung dank KI um beeindruckende 48 % reduziert.
Digitale Zwillinge spielen dabei eine Schlüsselrolle. Diese virtuellen Modelle simulieren Kühlsysteme und identifizieren ineffiziente Prozesse, bevor sie den Energieverbrauch in die Höhe treiben. Ergänzend dazu können prädiktive Steuerungsstrategien Schwankungen bei erneuerbaren Energien und dynamischen Preisen ausgleichen. KI-basierte Vorhersagemodelle prognostizieren Energiebedarf und -angebot und ermöglichen so die effiziente Koordination zwischen Solaranlagen, Speichersystemen und Heizlösungen.
Ein praktisches Beispiel liefert das deutsche Unternehmen encentive. Es hilft Firmen, Energie zu sparen und sie dann zu nutzen, wenn die Preise am günstigsten sind.
"Wir machen die Berechnung – wie viel wird die PV-Einspeisung vom Dach sein? Wie viel Strom wird die Wärmepumpe verbrauchen? Wann sollen die Gabelstapler zum Laden angeschlossen werden? Wir automatisieren diese Prozesse mit einer schlanken Lösung als unser Produkt."
– Daniel Ehnes, Mitgründer von encentive
KI-Lösungen sind auch entscheidend, um komplexe regulatorische Vorgaben zu erfüllen. Die EU-KI-Verordnung, die seit dem 1. August 2024 gilt, hat weitreichende Auswirkungen. Sie betrifft alle Organisationen, die im EU-Markt tätig sind, und führt ab Februar 2025 erste Anforderungen für verbotene KI-Systeme mit unzumutbaren Risiken ein. Weitere Regelungen folgen bis 2027.
Deutschland hat sich entschieden, keine eigenen KI-spezifischen Gesetze zu schaffen, sondern sich an der EU-Verordnung zu orientieren. Die Bundesnetzagentur (BNetzA) wurde als Marktüberwachungsbehörde bestimmt, um die Einhaltung der Verordnung zu gewährleisten. KI kann hier helfen, die Vorgaben effizient umzusetzen und gleichzeitig Nachhaltigkeitsziele zu erreichen.
Auch für die CSRD-Compliance (Corporate Sustainability Reporting Directive) bietet KI große Vorteile. Ein Beispiel ist der CSRD.AI Manager von PwC Deutschland, der 2025 mit einem SAP Innovation Award ausgezeichnet wurde. Dieses Tool automatisiert Datensammlung, KPI-Berechnungen und Berichtserstellung.
"CSRD-Compliance war früher eine große Belastung für die Ressourcen unserer Kunden. Aber CSRD.AI Manager hat das Spiel komplett verändert, automatisiert die schwere Arbeit und befreit die Teams der Kunden, sich auf echte Nachhaltigkeitsverbesserungen zu konzentrieren."
– Benjamin Lösken, Director bei PwC und Product Owner des ESG Reporting Manager – CSRD
Für eine erfolgreiche Umsetzung sollten Unternehmen interdisziplinäre Teams aus Technologie, Recht, Risiko und Datengovernance einbinden.
Langfristiger Erfolg in der Emissionsreduktion erfordert strategische Investitionen in KI. Ein Beispiel: EY hat 1,4 Milliarden US-Dollar in KI-Transformationen investiert, um regulatorische und geschäftliche Anforderungen zu erfüllen.
"KI-Governance ist nicht nur eine weitere Aufgabe – es geht darum, unsere Mitarbeiter mit einem langfristigen Engagement für verantwortliche KI zu stärken. Selbst mit den robustesten Frameworks und Modellen hängt unser Erfolg davon ab, die Herzen und Köpfe der EY-Mitarbeiter zu gewinnen."
– Yvonne Zhu, Partner, Technology Risk, EY Canada
Ein zentraler Ansatz ist die Asset-Katalogisierung: KI-Systeme werden schnell kategorisiert und bewertet, um komplexe Vorschriften in praktische Leitlinien zu übersetzen. Für kleine und mittlere Unternehmen empfiehlt sich ein schrittweises Vorgehen. Schon die Optimierung des Energieverbrauchs kann den Startschuss für eine digitale Transformation geben.
Zudem sollte der Energiebedarf von Machine-Learning-Modellen berücksichtigt werden. Algorithmen wie Model Predictive Control und Reinforcement Learning können den Energieverbrauch senken und die Steuerung innerhalb von Energiegemeinschaften verbessern. Eine Konsolidierung unterschiedlicher Systeme kann ebenfalls den Energieverbrauch spürbar reduzieren.
Die Automatisierung der CO₂-Bilanzierung ist ein entscheidender Baustein moderner KI-Strategien zur Reduktion von IT-Emissionen. Angesichts der wachsenden Komplexität und der immer strengeren regulatorischen Anforderungen wird der Einsatz automatisierter Lösungen für Unternehmen in Deutschland zunehmend wichtig. MULTIPLYE bietet hier eine leistungsstarke SaaS-Plattform, die speziell auf die Anforderungen deutscher Unternehmen abgestimmt ist. Dank sicherem Hosting in Deutschland erfüllt sie zudem höchste Datenschutzstandards.
MULTIPLYE setzt auf fortschrittliche KI-Algorithmen, um die CO₂-Bilanzierung vollständig nach dem GHG Protocol zu automatisieren. Innerhalb weniger Minuten liefert die Plattform präzise CO₂e-Werte. Während das Trial-Modell Daten der letzten drei Monate bereitstellt, ermöglicht das Premium-Modell die Erstellung mehrjähriger Emissionsbilanzen.
Ein Highlight ist die CO₂e-Heatmap, die Emissionsschwerpunkte übersichtlich darstellt und so dabei hilft, Einsparpotenziale schnell zu erkennen. Die Plattform identifiziert zudem automatisch Bereiche mit hohen Emissionen und wird künftig personalisierte Empfehlungen zur Reduzierung anbieten. Eine geographische Übersicht der Geschäftsverbindungen erleichtert die Bewertung von Klimarisiken und hilft, Lieferketten nachhaltiger zu gestalten. Zusätzlich bietet MULTIPLYE die Möglichkeit, Emissionen durch geprüfte Kompensationsprojekte mit mindestens BBB-Rating auszugleichen. Diese Funktionen unterstützen Unternehmen dabei, sowohl regulatorische Anforderungen zu erfüllen als auch Wettbewerbsvorteile zu sichern.
Um die gesetzlichen Emissionsziele – wie die 65%ige Reduktion bis 2030 – zu erreichen, hilft MULTIPLYE Unternehmen, ihren Weg zur Klimaneutralität bis 2045 zu beschleunigen. Die Plattform sorgt für die Einhaltung von EU-Vorgaben wie CSRD, EU-Taxonomie und SFDR und ermöglicht durch zentralisierte Datenerfassung eine einfache und einheitliche Berichterstattung. Dies ist besonders wichtig, um unstrukturierte Daten effizient zu managen .
Ein weiterer Vorteil ist die persönliche Beratung durch Nachhaltigkeitsexperten, die Unternehmen bei der strategischen Planung ihrer Klimaziele unterstützen. Die Kombination aus automatisierter Technologie und individueller Beratung minimiert das Risiko rechtlicher Konsequenzen und Bußgelder, die bei Nichteinhaltung von ESG-Vorgaben drohen.
| Plan | Preis | Zentrale Funktionen |
|---|---|---|
| MULTIPLYE Trial | Kostenlos | 7 Tage Pro-Version, minutenschnelle KI-Analyse, CO₂e-Werte (3 Monate rückwirkend), geographische Übersicht, Kompensationsprojekte |
| MULTIPLYE Premium | 1.999 € jährlich (statt 2.388 €) | Alle Trial-Funktionen plus CO₂e-Heatmap, Expertenberatung, mehrjährige Bilanzierung, Reduzierungsempfehlungen, Benchmarking |
Das Premium-Modell bietet eine Ersparnis von 16 % bei jährlicher Zahlung und richtet sich an Unternehmen, die ihre Emissionen umfassend kontrollieren und optimieren möchten. Die Investition zahlt sich schnell aus, da intensivere Emissionsreduktionsmaßnahmen nachweislich zu einer besseren finanziellen Performance führen können.
Ein weiterer Pluspunkt ist die sichere Datenhosting-Infrastruktur in Deutschland. Sie erfüllt nicht nur die strengen Datenschutzanforderungen, sondern auch die Ziele der deutschen Strategie für internationale Digitalpolitik.
Um die zuvor beschriebenen Emissionsreduktionstechniken erfolgreich umzusetzen, ist eine fortlaufende Überwachung und Anpassung der IT-Emissionen entscheidend. Mithilfe von KI-Analysetools lassen sich Fortschritte messen und neue Optimierungsmöglichkeiten aufdecken. Besonders wichtig ist dabei die Nutzung von Echtzeitdaten, um flexibel auf dynamische Anforderungen und geänderte Regulierungen reagieren zu können. Diese kontinuierliche Analyse bildet die Grundlage für effektive Entscheidungen.
KI-gestützte Berichte und Dashboards sind essenziell für eine präzise Emissionskontrolle. Sie ermöglichen es, bis zu 90 % unstrukturierter Daten in aussagekräftige Kennzahlen umzuwandeln. Plattformen wie Intelex und Sphera bündeln Daten aus verschiedenen Quellen, wodurch Unternehmen Nachhaltigkeitskennzahlen in Echtzeit verfolgen können. Gleichzeitig werden manuelle Fehler um bis zu 70 % reduziert.
Schneider Electric konnte dank seiner EcoStruxure-KI die Zeit für Compliance-Prüfungen um 40 % verkürzen. Siemens reduzierte mit KI-gestützten Systemen Compliance-Lücken bei Emissionen in der Lieferkette innerhalb eines Jahres um 28 %.
Ein weiteres Beispiel liefert eine Berliner Verkehrsstudie: Hier wurde Machine Learning eingesetzt, um stündliche Verkehrsströme und CO₂-Emissionen auf Straßenebene zwischen 2015 und 2022 zu analysieren. Die Ergebnisse zeigten, dass Hauptverkehrsstraßen Spitzenwerte von 1,639 kgCO₂ pro Quadratmeter und Tag aufwiesen, was sie als Hotspots für Emissionen identifizierte.
Um KI-Erkenntnisse effektiv in Nachhaltigkeitsstrategien einzubinden, sind klare Feedback-Mechanismen notwendig. Dr. Emily Carter, Expertin für ESG-Daten, hebt hervor:
„Die Fähigkeit der KI, ESG-Datenqualität zu validieren und zu verbessern, ist transformativ, aber sie muss mit rigoroser Überwachung gepaart werden, um die Glaubwürdigkeit zu erhalten."
Solche Feedback-Schleifen basieren auf regelmäßigen Bewertungen der KI-Modelle. Experten raten dazu, Modelle mit aktuellen Daten neu zu trainieren und A/B-Tests durchzuführen, um die besten Versionen zu identifizieren. Dr. Alan Green, Architekt für Nachhaltigkeitsdaten, beschreibt es so:
„Betrachten Sie Ihr KI-Modell als Organismus, der von Feedback lebt. Bewerten Sie regelmäßig seine Leistung anhand neuer Daten und identifizieren Sie Bereiche, die eine Anpassung benötigen."
Die Bedeutung solcher Anpassungen zeigt sich auch in den Verbraucherpräferenzen: 82 % der Käufer bevorzugen Marken, deren Werte mit ihren eigenen übereinstimmen, und 74 % geben an, dass Umweltaspekte ihre Entscheidungen beeinflussen. Solche iterativen Prozesse schaffen die Grundlage für zukunftsorientierte KI-Lösungen.
Die Entwicklung von KI-Lösungen im Bereich Nachhaltigkeit schreitet schnell voran. Federated Learning wird als Schlüsseltechnologie angesehen, da es Datenschutz und regulatorische Anforderungen in der ESG-Berichterstattung berücksichtigt. Zusätzlich erhöht die Integration von Blockchain-Technologie die Zuverlässigkeit und Integrität von ESG-Daten.
Deutsche Unternehmen müssen sich besonders auf die verschärften EU-Regelungen vorbereiten. Die Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) verpflichtet mehr als 50.000 Unternehmen in Europa zu detaillierten ESG-Offenlegungen. Laut Umfragen sehen 46 % der Führungskräfte KI als zentral für ihre Nachhaltigkeitsberichte an.
Ein Beispiel ist EcoActive Tech, das durch den Einsatz von IoT-Sensoren an 50 Produktionsstandorten Datenerfassungsfehler um 85 % senken konnte. Dadurch erreichte das Unternehmen die CSRD-Compliance sechs Monate vor dem geplanten Termin.
Ein Blick in die Zukunft zeigt, dass Explainable AI (XAI) eine immer wichtigere Rolle spielen wird. Diese Technologie sorgt für Transparenz, indem sie klare und nachvollziehbare Ergebnisse liefert. Dr. Elena Martinez, Expertin für Nachhaltigkeitsanalytik, betont:
„Ohne Interpretierbarkeit riskiert KI, das Vertrauen in ESG-Offenlegungen zu untergraben."
Unternehmen, die jetzt in fortschrittliche und anpassungsfähige KI-Systeme investieren, sichern sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Die Kombination aus automatisierter Präzision und menschlicher Kontrolle wird zur Grundlage für langfristigen Erfolg.
Die Halbierung der IT-Emissionen durch den Einsatz von KI ist für Unternehmen in Deutschland machbar. Digitale Technologien könnten bis 2030 weltweit die CO₂-Emissionen um 20 % senken. Gleichzeitig ermöglichen KI-gestützte Lösungen eine Reduzierung der unternehmenseigenen CO₂-Emissionen um bis zu 10 % und eine Einsparung bei den Energiekosten von 10–20 %.
Erfolgreiche Umsetzungen basieren auf einer klaren Strategie. Der Schlüssel liegt in einem strukturierten Ansatz: hoch zielen, klein starten und schnell skalieren. Laut der Boston Consulting Group liegt das wirtschaftliche Potenzial von KI im Bereich Nachhaltigkeit zwischen 1,3 und 2,6 Billionen US‑Dollar. Diese Zahlen verdeutlichen, dass KI weit mehr ist als nur ein Werkzeug zur Emissionsreduzierung – sie schafft auch erhebliche wirtschaftliche Vorteile.
Eine langfristige Verpflichtung ist jedoch unerlässlich, um messbare Ergebnisse zu erzielen. KI könnte bis 2030 die globalen Emissionen um weitere 5–10 % senken. Dies erfordert jedoch kontinuierliche Verbesserungen bei Modellen, Hardware-Effizienz und nachhaltigen Rechenzentren. Melanie Nakagawa, Chief Sustainability Officer bei Microsoft, bringt es auf den Punkt:
„Wir müssen unsere Nachhaltigkeitsinitiativen wie den Rest unseres Geschäfts führen: sicherstellen, dass unser Fokus auf den wirkungsvollsten Interventionen liegt, die wirklich etwas bewegen, wenn es um planetare Auswirkungen geht."
Für deutsche Unternehmen bietet MULTIPLYE die passenden Werkzeuge, um diesen Wandel zu meistern. Die Plattform ermöglicht eine automatisierte CO₂-Bilanzierung nach dem GHG-Protokoll, nutzt KI-gestützte Analysen zur Identifikation von Einsparpotenzialen und unterstützt die Einhaltung von EU-Nachhaltigkeitsvorgaben. Dank Analyse-KI liefert MULTIPLYE minutenschnelle Auswertungen und geografische Übersichten, die Klimarisiken leicht bewertbar machen. So zeigt sich, wie wichtig eine automatisierte CO₂-Bilanzierung für eine nachhaltige IT-Zukunft ist.
Konkrete Beispiele verdeutlichen den Nutzen: Ein globaler Stahlproduzent reduzierte durch KI-basierte Prozesskontrolle seine Kohlenstoffemissionen um 3 %, was jährlich 230.000 Tonnen CO₂ und 40 Mio. US‑Dollar einspart. Ein europäisches Öl- und Gasunternehmen senkte seine Emissionen um 1–1,5 % und reduzierte seine Kosten um 5–10 Mio. US‑Dollar.
Nachhaltige IT-Operationen verlangen kontinuierliche Optimierung und Investitionen in zukunftsfähige Technologien. Unternehmen, die jetzt handeln und KI-Lösungen einsetzen, sichern sich nicht nur die Einhaltung regulatorischer Vorgaben, sondern auch einen klaren Wettbewerbsvorteil in einer Wirtschaft, die immer stärker auf Nachhaltigkeit setzt.
Künstliche Intelligenz: Energieeffizienz in Rechenzentren
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Art und Weise, wie Rechenzentren Energie nutzen, indem sie den Energiebedarf präzise prognostiziert und Prozesse in Echtzeit optimiert. Sie analysiert Verbrauchsmuster, steuert die Kühlung gezielt und stellt sicher, dass Ressourcen nur dort eingesetzt werden, wo sie tatsächlich benötigt werden.
Was bringt das Ihrem Unternehmen?
Mit dem Einsatz von KI können Unternehmen nicht nur ihre Kosten reduzieren, sondern gleichzeitig einen wichtigen Beitrag zur Nachhaltigkeit leisten. Ein klarer Vorteil für die Umwelt und Ihr Geschäft.
IT-Emissionen mit KI reduzieren: So geht's
Um den CO₂-Fußabdruck in der IT-Branche spürbar zu senken, sollten Unternehmen zunächst konkrete Nachhaltigkeitsziele festlegen. Ein Beispiel: die Verringerung der Emissionen um 50 %. Diese klaren Vorgaben schaffen eine Grundlage, um gezielt Maßnahmen umzusetzen.
Ein wichtiger Schritt ist der Einsatz von energieeffizienten Technologien. Dazu gehören optimierte KI-Modelle, die weniger Rechenleistung benötigen, nachhaltige Rechenzentren mit geringem Energieverbrauch und ressourcenschonende Hardware. Auch die Einhaltung von Energieeffizienzrichtlinien auf nationaler und EU-Ebene spielt eine zentrale Rolle, um gesetzliche Anforderungen zu erfüllen.
Zusätzlich können Unternehmen auf KI-gestützte Tools setzen, um Energie- und Ressourcenplanung zu verbessern. Diese Tools helfen dabei, Prozesse zu analysieren und effizienter zu gestalten. Damit diese Systeme ihr volles Potenzial entfalten, ist es essenziell, Mitarbeitende gezielt zu schulen. So wird sichergestellt, dass die neuen Technologien optimal genutzt werden und langfristig nachhaltige IT-Strukturen entstehen.
Das EU-AI-Gesetz und seine Anforderungen
Ab 2025 wird das EU-AI-Gesetz (AI Act) verbindlich. Es schreibt vor, dass KI-Systeme – insbesondere solche mit hohem Risiko, wie Anwendungen zur Emissionsreduktion – transparent, risikobasiert bewertet und standardkonform sein müssen. Unternehmen stehen in der Verantwortung, sicherzustellen, dass ihre KI-Lösungen nicht nur den gesetzlichen Vorgaben entsprechen, sondern auch verantwortungsvoll eingesetzt werden.
MULTIPLYE bietet Ihnen Unterstützung durch speziell entwickelte Compliance-Tools und standardisierte Prozesse. Damit können Sie nicht nur die regulatorischen Anforderungen erfüllen, sondern auch Ihre KI optimal einsetzen, um IT-Emissionen zu reduzieren und gleichzeitig alle rechtlichen Vorschriften in Deutschland einzuhalten.
