Univ. Prof. Dr. Ivona Brandic, Technische Universität Wien

Frau Prof. Dr. Brandic, welche (technischen) Voraussetzungen unterschätzen viele Unternehmen bei der Einführung von KI? Das größte Problem liegt darin, dass viele Unternehmen bei KI abwarten, bis fertige Tools oder Apps auf den Markt kommen, und dann überlegen, wie sie diese nutzen können. Wer so handelt, hat jedoch bereits verloren, weil in dieser Zeit viel Potenzial verschenkt wird. Wir müssen KI aktiv mitgestalten.

Und diese Mitgestaltung muss bereits in der Schule geschehen, damit Kinder verstehen, wie KI funktioniert, statt es nur zu nutzen. In Unternehmen, indem sie entwickeln, testen, Feedback erhalten. Im Silicon Valley gehört das einfach dazu. Einige große Unternehmen, die aus dem Ökosystem der Uni entstanden sind, haben eigene Innovationsabteilungen, doch in der breiten Mitte passiert wenig bis gar nichts. Anstatt die ökologisch nachteilige Pendlerpauschale zu subventionieren, könnte man Innovationsprozesse finanzieren. Unternehmen sollten bei disruptiven Technologien wie KI oder auch Quantencomputern mitwirken, statt abzuwarten und darauf zu hoffen, dass alles irgendwie funktionieren wird.

Wie entscheidend sind denn Rechenleistung, Cloud, Architektur und Systemstabilität für KI-Anwendungen? Ein Teil meiner Arbeit ist es, digitale Anwendungen in Regionen ohne verlässliche Infrastruktur möglich zu machen, zum Beispiel für Umweltmonitoring oder Sensorik auf entlegenen Almen. Dafür sind Mobilfunk, Satelliten- oder hybride Netze nötig. Die zentrale Frage bleibt: Wer finanziert Infrastruktur dort, wo die Zahlungsbereitschaft gering ist? Nicht zwingend der Erste – der „Erfinder“ – gewinnt, sondern derjenige, der Nutzer dauerhaft bindet. Profitabilität ist zunächst zweitrangig. Entscheidend ist die Kontrolle über Marktsegmente, die sich später monetarisieren lassen.

KI verursacht Ressourcen- und Energiekosten, kann aber durch Umweltentlastung, bessere Medizin oder effizientere Prozesse gesellschaftlichen Nutzen schaffen.

Wo liegen weitere große Fehleinschätzungen hinsichtlich Effizienz und Nachhaltigkeit? Das aktuelle KI-Wettrennen belastet Umwelt und Allgemeinheit, besonders in Regionen mit schwacher Regulierung. Orte wie Grönland bieten viel Platz, kaltes Klima, Wasserressourcen und Zugang zu Unterseekabeln – ideal für Rechenzentren, vor allem aus wirtschaftlich-geopolitischer Logik: schnell bauen, schnell skalieren, Marktanteile sichern. Forschung zu nachhaltigen Rechenzentren gibt es reichlich: kühle Standorte, erneuerbare Energie, optimierte Kühlung, sogar Unterwasser-Lösungen. Doch die USA setzen auf schnelle Expansion und auch China baut massiv mit wenig Transparenz. Europa reguliert stärker, setzt Nachhaltigkeit als Kriterium, was langfristig sinnvoll, kurzfristig aber wettbewerbsnachteilig ist. Die größte Fehleinschätzung sind sehr kurze Zeithorizonte, und dass Umwelt- und Ressourcenkosten nicht vollständig eingepreist werden. Das kann zum Bumerang werden.

Wie könnten Unternehmen KI verantwortungsvoll anwenden? Unternehmen können auf zertifizierte, energieeffiziente Rechenzentren setzen, deren Verbrauch, Kühlbedarf und Overhead transparent ausgewiesen sind, vergleichbar mit den A-B-C-D-E-Labels bei Haushaltsgeräten. Wenn viele Akteure solche Standards verlangen, entsteht Marktdruck zu Nachhaltigkeit; zudem kann die Politik ineffiziente Strukturen regulatorisch verteuern. KI verursacht Ressourcen- und Energiekosten, kann aber durch Umweltentlastung, bessere Medizin oder effizientere Prozesse gesellschaftlichen Nutzen schaffen. Wichtig ist, ökologische Kosten systematisch zu begrenzen, sonst übersteigt der Verbrauch den Mehrwert.

Das größte Problem liegt darin, dass viele Unternehmen bei KI abwarten, bis fertige Tools oder Apps auf den Markt kommen, und dann überlegen, wie sie diese nutzen können.