Wer KI lernt, um Dinge schneller zu erledigen, verschafft sich einen kurzfristigen Vorteil. Wer KI lernt, um Prozesse nachhaltig aufzusetzen, wird noch lange gesucht werden.
An der Schnittstelle von KI und Nachhaltigkeit gibt es zwei konkrete Schlüsselqualifikationen:
- Skill 1: KI für ökologische, soziale und wirtschaftliche Nachhaltigkeitsziele entwickeln zu können.
- Skill 2: KI selbst ressourcenbewusst, zielgerichtet und domänenkompetent zu nutzen.
In diesem Artikel schauen wir auf die Hintergründe, warum diese Kombination so gefragt ist:
Tatsächlich gehören Jobs mit Nachhaltigkeits- und KI-Bezug zu den am schnellsten wachsenden Berufen in Deutschland (siehe z.B. LinkedIn Jobs on the Rise 2025).
Skill 1: KI für Nachhaltigkeitsziele entwickeln
KI betrifft alle drei Nachhaltigkeitsdimensionen:
Für all diese Bereiche kann KI prinzipiell eine Rolle als Lösung für konkrete Herausforderungen spielen. Schauen wir dazu einmal in jede der drei Nachhaltigkeitssäulen hinein:
Ökologisches: Weniger verbrauchen, besser produzieren
Predictive Maintenance zielt darauf ab, die Lebensdauer von Anlagen zu verlängern und ungeplante Ausfälle zu verhindern. Die Idee ist etwa: Statt eine Pumpe präventiv nach Zeitplan zu tauschen, wird ihr Verschleiß per Sensorik kontinuierlich modelliert für eine längere Anlagenlaufzeit und gezielten Einsatz von Ersatzteilen.
Prozessoptimierung möchte beispielsweise chemische Reaktionen oder thermische Prozesse so zu steuern, dass Energie- und Materialeinsatz minimiert werden. Ein schlecht kalibrierter Prozess kann bedeuten, dass zehn Prozent eines Rohstoffs als Abfall anfallen.
Automatisierte Ökobilanzen (LCA, Life Cycle Assessment) können datengetrieben prinzipiell schneller und konsistenter erstellt werden als traditionelle "manuelle" Regelwerke. Das erlaubt es, Umweltwirkungen von Produkten und Prozessen kontinuierlich zu überwachen statt z.B. nur einmal pro Jahr.
Quellen:
Soziales: Sicherheit, Compliance, Zugänglichkeit
In Industrieumgebungen wie etwa Chemieparks oder Kraftwerken kann KI eine Rolle bei der Überwachung gefährlicher Prozesse spielen, darunter Anomalieerkennung bei Gaskonzentrationen, Frühwarnung bei Druckabweichungen, automatisierte Alarmierung bei kritischen Zustandsänderungen. Das schützt Mensch und Anlage gleichzeitig.
Regulatorische Compliance ist ein weiteres Feld. Die CSRD-Berichterstattung (siehe etwa Umweltbundesamt: CSR-Richtlinie) erfordert, dass Ingenieur:innen verstehen, welche Prozessdaten relevant sind, wie sie strukturiert erfasst und ausgewertet werden können.
Und schließlich: Die Auswirkungen von KI auf einzelne Arbeitsplätze. Hier gibt es mit KI zu gewinnen, aber auch zu verlieren. Denn wir Menschen haben nunmal gewisse Grundbedürfnisse wie Autonomie, Kompetenz und soziale Eingebundenheit (Selbstbestimmungstheorie von Ryan & Deci, 2000).
Potenziell kann KI Aufgaben wie kontinuierliches Monitoring und standardisierte Auswertungen übernehmen. Wir dürfen jedoch nicht annehmen, dass es damit automatisch allen Menschen besser geht (entgegen des typischen Narrativs, dass Freiraum für "bessere" oder "relevantere" Arbeit entsteht). Im Gegenteil, je nach individuellem Typ können solche Veränderungen positiv oder negativ wahrgenommen werden.
Aus Sicht sozialer Nachhaltigkeit gilt es Menschen gut mitzunehmen bei der Einführung von KI. Das ist ein wichtiger Skill für Entwicklung und Management nachhaltiger KI-Lösungen.
Wirtschaftliches: Kosteneinsparungen und Regulierung als Berufsmotor
Die wirtschaftliche Dimension ist die unmittelbarste für Berufseinsteiger:innen.
Regulierungen wie die Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), EU-Taxonomie, EU Green Deal dienen als politischer Hebel, um ausgehend von unserer Wertebasis Nachhaltigkeit strukturell durchzusetzen. Für Unternehmen bedeutet das: berichten, messen, optimieren. Das schafft eine anhaltende Nachfrage nach Fachkräften, die Nachhaltigkeitsprozesse und KI-Werkzeuge gleichzeitig beherrschen.
Die Anwendungen, die wirtschaftlich attraktiv sind, überschneiden sich oft mit denen, die bereits unter "Ökologisches" aufgeführt sind. Besonders Predictive Maintenance wird immer wieder hervorgehoben, auch wegen eines direkt messbaren Return on Investments: weniger Ausfallzeiten, geringere Wartungskosten, längere Anlagenlebenszyklen (Deloitte Insights, Fraunhofer IIS).
Unternehmen suchen entsprechend qualifizierte Fachkräfte aktiv.
Natürlich sind alle hier genannten Anwendungsideen valide, dennoch braucht es (wie bei jeglichen KI-Anwendungen) einen Blick für die Nachhaltigkeitskosten von KI selbst.
Der Aufbau von KI-Infrastruktur und der Betrieb von KI-Modellen benötigt viele Ressourcen (Energie, Hardware, ...). Jeglicher KI-Einsatz sollte daher gründlich abgewogen werden.
Klug eingesetzt kann KI helfen, aber die gern versprochenen "Effizienzgewinne" kommen weder von alleine noch "umsonst". Gerade deswegen ist die Fähigkeit so wichtig, mit umfassender KI-Kompetenz und einem Nachhaltigkeits-Mindset von Fall zu Fall den Einsatz von KI abwägen zu können. Das ist unsere Brücke zum zweiten Skill an der Schnittstelle von KI und Nachhaltigkeit.
Skill 2: KI selbst nachhaltig anwenden
Momentan wird viel mit KI experimentiert, und wenn man ehrlich ist, führt das an vielen Stellen zu absolut nicht nachhaltigem KI-Einsatz. Die Gründe dafür sind vielfältig und reichen von fehlgeleiten Erwartungen bis hin zu suboptimalen Herangehensweisen. Aus meiner Sicht gibt es davon zwei Hauptvarianten:
Failure Mode 1: Mit KI einen "lokalen" Prozessschritt zu optimieren, wenn eigentlich erst einmal der globale Prozess neugedacht werden sollte:
Failure Mode 2: Und generell: Hat KI keine Leitplanken, können die Ergebnisse viel zu unkontrolliert sein bzw. sogar das Ziel verfehlen:
Beide Failures Modes sind nicht neu, erhalten mit KI jedoch eine neue Dimension. Im Grunde geht es um Automatisierung. Das folgende zeitlose Zitat fängt alles ein:
„Automatisierung eines effizienten Prozesses vervielfacht die Effizienz. Automatisierung eines ineffizienten Prozesses vervielfacht die Ineffizienz." - Bill Gates (Business @ the Speed of Thought, 1999; sinngemäß übersetzt)
Das gilt für KI in besonderem Maße. Große Sprachmodelle verbrauchen erhebliche Mengen an Energie: Das Training von Frontier-Modellen entspricht dem CO₂-Äquivalent von Hunderten Transatlantikflügen (Patterson et al. (2021)). Aber auch die Inferenz, also das Generieren von Antworten bzw. KI-Vorhersagen jeglicher Art hat Kosten: Energie- und Hardware.
Wer KI auf schlecht strukturierte, redundante oder falsch definierte Prozesse loslässt, produziert vor allem viele "Tokens" und wenig Wert. Wer hingegen vorher den Prozess durchdenkt, die richtigen Daten in die richtige Form bringt, klärt welche Rolle sämtliche Akteure im Prozess einnehmen, klare Verantwortlichkeiten festlegt und dann auch noch KI an der richtigen Stelle einsetzt, erzielt mit weniger Ressourcenverbrauch mehr Wirkung.
Guter Prozess mit KI: Voraussetzung ist eine wohl überlegte Prozessstruktur mit klaren Datenflüssen. Wenn Prozessschritte das erlauben, sollten sie "deterministisch" gestaltet sein, d.h., sie laufen programmatisch nach festem Muster ab. Der Vorteil davon ist, dass sie vorhersehbar sind und teure KI-Berechnungen entfallen.
Wenn ein Prozessschritt jedoch "deterministisch" nicht zu lösen ist, kann KI in Frage kommen. Dann jedoch unbedingt mit klaren Leitplanken, z.B. über abgegrenzte und genau spezifierte Aufgaben sowie sinnvoll beschränktem KI-Aktionsradius.
Das wirklich zu erreichen ist oft gar nicht so einfach. Es erfordert eine Menge Dinge zu bedenken. Gerade deswegen sind Personen, die das gut können gefragt.
Kein Wunder, denn für Unternehmen, die KI im industriellen Maßstab einsetzen, summieren sich ineffiziente Nutzungsmuster zu hohen Kosten. Der Einsatz von KI für scheinbare "Effizienzgewinne" an lokalen Stellschrauben eines schlechten Prozesses ist schlicht auch wirtschaftlich nicht nachhaltig.
Prozesse KI-bereit zu machen und dann KI zielorientiert und ressourceneffizient einbinden zu können: Das sind wesentliche Zukunftsskills.
Was das in der Praxis heißen kann
- FAIR-Datenprinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) sind erstrebenswerte Voraussetzungen dafür, dass KI-Modelle auf soliden Grundlagen trainieren. Sonst führen verrauschte, inkonsistente Datensätze zu wiederkehrenden Nachbearbeitungen.
- Kleine, aufgabenspezifische Modelle sind für viele industrielle Anwendungen effizienter als große generische.
Hier ließe sich natürlich noch mehr ins Detail gehen.
Bei der Lösungsfindung für konkrete Probleme und Herausforderungen ist es wichtig, problemzentriert vorzugehen. "Wir wollen das mit KI lösen" ist i.A. der falsche Startpunkt, da es Alternativen ausschließt, die vielleicht besser geeignet sind. KI wird oft aus Marketinggründen als Lösung angepriesen. Deswegen:
Ein wesentlicher Wert von KI Expert:innen ist abschätzen zu können, wenn KI auch einmal nicht die beste Lösung ist. Das gilt es zu lernen.
Der Markt für diese Skills
Die Arbeitsmarktlage für KI mit Nachhaltigkeitsfokus zeigt einen großen Bedarf. Das Angebot an passend qualifizierten Fachkräften ist knapp.
- Energie- und Nachhaltigkeitsmanager:innen zählten 2025 zu den am schnellsten wachsenden Berufen in Deutschland: 2025 sogar auf Rang 1 bzw. 5 (LinkedIn Jobs on the Rise 2025, 2026)
- "Green Hires" im Technologiesektor wuchsen von 2021 bis 2025 um 11,3 Prozent jährlich: schneller als fast jeder andere Berufsbereich (Sustainability Magazine)
- Die Kombination aus Nachhaltigkeitskompetenz und KI-Kenntnissen hebt Gehaltsaussichten. In Branchen wie Energie oder Umwelttechnik liegen die Einstiegsgehälter aufs Jahr hochgerechnet bereits bei rund 46.000 bis 57.000 EUR. Kommen KI-Kompetenzen und Erfahrung hinzu sind Gehälter um 90.000 EUR keine Seltenheit (BA Entgeltatlas: Ingenieur/in Erneuerbare Energien, BA Entgeltatlas: KI und Maschinelles Lernen).
Was steckt hinter diesem Wachstum?
Die Nachfrage ist nicht rein konjunkturell, sondern wird durch Regulierung und Technologie gleichzeitig getrieben.
Der EU Green Deal und das Fit-for-55-Paket stecken den europäischen Rahmen: Die EU muss bis 2050 klimaneutral werden (EU Climate Law, Verordnung EU 2021/1119). Deutschland geht mit dem Klimaschutzgesetz noch einen Schritt weiter und hat sich national auf 2045 verpflichtet (Umweltbundesamt: Treibhausgasminderungsziele Deutschlands).
Die EU-Richtlinie CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive, EUR-Lex 2022/2464) und die EU-Taxonomie verpflichten große Unternehmen zu einer detaillierten Nachhaltigkeitsberichterstattung. Der Anwendungsbereich wurde später auf Unternehmen mit mehr als 1.000 Beschäftigten und mehr als 450 Mio. € Jahresumsatz konkretisiert (Umweltbundesamt: CSR-Richtlinie). Das erzeugt unmittelbaren Bedarf an Fachkräften, die Prozessdaten auswerten und beispielsweise Lebenszyklusanalysen (LCA) durchführen können (unter Nutzung geschickter Automatisierung). Dieser Markt hat 2026 erst begonnen zu wachsen.
Was nun regulierungsbedingt gemessen wird, wird fortan auch optimiert. Das dürfte auch KI Aufwind geben, die mittlerweile prinzipiell leistungsfähig genug ist, um in industriellen Prozessen echte Arbeit zu übernehmen: Prozessoptimierung, Anomalieerkennung, Materialsimulation.
Mit all diesen Hintergründen und Anreizen, braucht es Menschen, die es umsetzen können. Wer versteht, KI für diese Domänen gewinnbringend anzuwenden, hat einen konkreten Vorsprung.
Die Nachfrage ist branchenübergreifend nachweisbar.
Beispiele für Unternehmen, die KI bereits für Nachhaltigkeitsziele einsetzen
Chemie- und Prozessindustrie
- BASF: Rekrutierung für die Prozessindustrie (Karriere)
- Covestro: vollautonome KI-Produktionslinie in Dormagen (Prozesstechnik)
- Evonik: Advisory Board AI Circular Economy Conference 2026 (Renewable Carbon)
Maschinenbau und Anlagenbau
- Siemens: Senseye Predictive Maintenance im globalen Rollout (Senseye)
- Bosch: KI in über 50 Werken, Plattformöffnung für externe seit 2026 (Bosch AI)
- Schaeffler: OPTIME Predictive Maintenance + digitale Zwillinge mit Microsoft/NVIDIA (Schaeffler Digital)
Umwelt- und Kreislaufwirtschaft
Mein gerade erst kürzlich veröffentlichter Blog-Artikel zu Wasserkraftprognosen zeigt darüber hinaus, wie die Qualifikation datengetriebene Prognose erstellen zu können nicht nur in der Industrie, sondern eigentlich in allen gesellschaftlich relevanten Bereichen wichtig ist. Der Wunsch nach Nachhaltigkeit ist dabei oft auch mit ökonomischen Potenzialen wie Kosteneinsparungen gekoppelt.
Fazit
Die Themen Nachhaltigkeit und KI haben eine Wechselwirkung, die mitunter umstritten ist. Manche sagen, KI und Nachhaltigkeit passt gar nicht zusammen. Dabei sind valide Argumente wie "selbst wenn der Energieverbrauch von KI sinkt, wird es immer mehr Anwendungen mit KI geben, wodurch KI insgesamt immer mehr Ressourcen verschlingt." Ich befürchte, dass das sehr nahe an der Wahrheit ist.
Aus meiner Sicht unterstreicht das jedoch erst recht die Wichtigkeit von Kompetenzen an der Schnittstelle zwischen KI und Nachhaltigkeit. Wer heute versteht (1) KI sinnvoll für ökologische, soziale und wirtschaftliche Ziele einzusetzen und (2) KI selbst ressourcenbewusst und zielgerichtet nutzen, hat einen großen Vorteil.
Der Arbeitsmarkt fängt gerade erst an, systematisch nach diesen Fähigkeiten zu suchen. Einerseits sind Bestrebungen nach Nachhaltigkeit inzwischen strukturell durch langfristige Gesetzgebung verankert. Anderseits werden grüne Technologien zunehmend industriell reif. Zusammengenommen besteht ein Fachkräftemangel, der sich ohne gezielte Bildungsangebote nicht auflöst.
Es lohnt sich jetzt vorausschauend an der interdisziplinären Schnittstelle zwischen KI und Nachhaltigkeit anzudocken.
Nicht zuletzt ist die Arbeit an echter Nachhaltigkeit sinnstiftend. Es ist das Richtige für Planeten, unsere eigenen Leben und zukünftige Generationen.
As always: Happy reading, happy life!