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Dass die Künstliche Intelligenz (KI) nicht nur die Welt im Sturm erobert, sondern diese auch grundlegend verändert, ist keine Neuigkeit. Wir bei der Telekom setzen diese Technologie bereits vielfältig ein. Zum Beispiel, um Geschäftsprobleme zu lösen oder unsere Produktivität zu steigern. Denn nur so schaffen wir es, dass es für unsere Kund*innen schneller – und besser – geht. All das soll jedoch nicht zu Lasten der Umwelt gehen. Deshalb gibt es jetzt die „Green AI Principles“: Neun Grundsätze für grüne künstliche Intelligenz.
Chatbots wie „Frag Magenta“, Unterstützung beim Glasfaserausbau oder wichtige Hilfe beim Thema Cybersicherheit – bei der Telekom arbeiten wir im Sinne unserer Kund*innen an Mustererkennung, Automatisierung und Machine Learning und nutzen die Künstliche Intelligenz. Hier verfolgen wir einen gesunden Mix aus „Taking“, „Shaping“ und „Making“. Das bedeutet, dass wir zum einen fertige KI-Lösungen einkaufen („Taking“), diese für unseren Bedarf weiter- („Shaping“) oder sogar gänzlich neu entwickeln („Making“). Klar ist auch, dass wir eine führende Rolle bei der Nutzung und Bereitstellung von KI zum Wohle der Gesellschaft, der Wirtschaft und des Unternehmens übernehmen wollen.
In einem Satz kann man sagen: KI vereinfacht die digitale Transformation, unterstützt Mitarbeitende und macht ihre Arbeit effizienter und besser. Für unsere Kundinnen und Kunden geht durch den Einsatz von KI vieles einfach schneller – der Glasfaserausbau zum Beispiel. Ohne KI könnten wir den Bedarf in seiner aktuellen Masse niemals in der jetzt möglichen Geschwindigkeit bedienen. Beim wichtigen Thema Cybersicherheit nutzen wir die KI, um Muster bei Angriffsversuchen zu erkennen und diese so abzuwehren. Alles ziemlich smart.
Und was sagt die Umwelt?
Schöne neue KI-Welt, aber wie so oft gibt es auch hier Vor- und Nachteile. Denn obwohl KI zum Klimaschutz beitragen kann, verbraucht sie enorm viel Energie und Ressourcen. Wie geht das also zusammen? Nachdem wir uns bei der Telekom bereits im Jahr 2018 auf ethische Richtlinien zum Einsatz von KI geeinigt haben, setzen wir uns jetzt für einen ökologisch nachhaltigeren Umgang mit der Technologie ein. Wir möchten nicht nur die Entwicklung und Nutzung von KI nachhaltiger gestalten – wir wollen auch einen Impuls geben für Unternehmen und Institutionen, für die Politik und Wissenschaft, KI von Beginn an auf Nachhaltigkeit zu eichen. Genau dafür haben wir unsere GREEN AI PRINCIPLES entwickelt.
Im Prinzip gut, in der Praxis unabdingbar
9 Grundsätze umfassen unsere Prinzipien für grüne(re) KI. Sie sollen aufzeigen, wie KI-Lösungen ökologisch nachhaltiger entwickelt und eingesetzt werden können. Was noch viel wichtiger ist: Sie zeigen auf, wie Risiken – beispielsweise ein deutlich steigender CO2-Fußabdruck – präventiv angegangen werden können, um die Technologie von Anfang an grüner zu gestalten.
Erfahrt hier mehr über die neun Grundsätze und wie jeder einzelne davon hilft KI so zu gestalten, dass Mensch und Umwelt profitieren:
KI-Anwendungen benötigen Strom, das ist klar. Da sie jedoch mehr Strom als gewöhnliche IT-Applikationen verbrauchen, ist es umso wichtiger, dass sie mit Strom aus erneuerbaren Energien betrieben und klimaschädliche Emissionen vermieden werden. Diesem Grundsatz folgen wir in der Praxis übrigens schon seit 2021. Nicht nur beim Strombedarf für KI, sondern insgesamt. Und weil wir davon überzeugt sind, empfehlen wir unseren Partner*innen, das auch zu tun.
Hardware, Software, KI-Modelle und Daten nutzen wir mehrfach und agieren so flexibler und effizienter. Dabei vermeiden wir unnötigen Energieverbrauch.
Volle Transparenz bei der unsichtbaren Gefahr. Bei unserer KI-Entwicklung beobachten wir nicht nur den CO2-Ausstoß von Hard- und Software – wir analysieren, wie sich Hard- und Softwareveränderungen auf unseren ökologischen Fußabdruck auswirken.
Size matters! Einfache Rechnung: Riesige Hardware verbraucht auch massig Energie. Deswegen passen wir unsere IT-Ausstattung flexibel unserem Bedarf an und verzichten auf alles, was wir für Modellierung, Training oder Betrieb nicht brauchen.
Wir verwenden am liebsten optimierte und getestete KI-Architektur und -Modelle – passend zur Anwendung. Im Idealfall können wir nach dem Baukastenprinzip Softwarekomponenten mehrfach verwenden. Für mehr Effizienz und weniger Energieverbrauch.
Wir erfinden das Rad nicht jedes Mal neu, wenn wir Software für neue KI-Anwendungen entwickeln. Deswegen nutzen wir Synergien bei ähnlichen Anwendungsfällen und vermeiden so unnötige Doppelarbeit. Wir sagen es, wie es ist: Wir verwenden Codes wieder, wo es möglich ist.
Schon gewusst? Unterschiedliche Programmiersprachen haben unterschiedlichen Energieverbrauch. Wir sind auch in der Entwicklung energiebewusst und programmieren daher so effizient wie möglich.
Wir machen’s einfach: Wenn konkrete Aufgaben erfüllt werden können, nutzen wir möglichst einfache KI-Modelle. Und innerhalb der ausgewählten Modelle achten wir auf effiziente Algorithmen. Indem wir energieintensivere KI-Anwendungen nur dort einsetzen, wo sie wirklich gebraucht werden, können wir wertvolle Ressourcen schonen. Ganz einfach.
Das Wichtigste zum Ende: Wir achten darauf, was in unserer Wertschöpfungskette passiert. Die regelmäßige Überprüfung des CO2-Fußabdrucks von Hard- und Software unserer KI-Anwendungen ist daher Ehrensache. Wir stehen zu unserer durchgängigen Verantwortung für grüne KI. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf generativer KI.
Künstliche Intelligenz sorgt für mehr Energieeffizienz
Für uns können Nachhaltigkeit und KI Hand in Hand gehen. Nachhaltigkeit spielt daher auch in Rechenzentren eine entscheidende Rolle. Künstliche Intelligenz wird dort zur Optimierung der eigenen Betriebsprozesse eingesetzt – energieeffizienter und mit geringeren Kosten. Wir erklären das mal am Beispiel der Steuerung von Kühlsystemen. Eine KI berechnet die zu erwartende IT-Last und steuert auf dieser Basis die Kühlsysteme intelligent indem beispielsweise die Brunnenwasserkühlung in den Rechenzentren angepasst werden.
Bei der Telekom nutzen und fördern wir unterschiedliche KI-Lösungen im Sinne der Nachhaltigkeit. In unserem Mobilfunknetz versetzt eine KI-Lösung Antennen in einen „Schlafmodus“, wenn sie nicht benötigt werden. Ganz automatisch wird so jede Menge unnötige Energie eingespart. Die sogenannte „AI Vision Suite“ ist ein Beispiel für den Einsatz von KI in der Prozessoptimierung. Sie identifiziert Objekte und analysiert Bild-, Video- und 3D-Daten in Echtzeit. So geht effiziente Qualitätskontrolle heute, denn Mängel können frühzeitig erkannt und Materialverschwendung vermieden werden.
Zusammen effizient, sozial und grün
Das Thema Künstliche Intelligenz hat Potenzial für viele weitere Artikel. Uns ist das Thema Nachhaltigkeit auch hier besonders wichtig. Als ein wichtiger Möglichmacher für die KI – unserem stabilen Netz sei es gedankt – tragen wir an mehr als nur einer Stelle große Verantwortung. Wie immer wollen wir mit gutem Beispiel voran gehen und ein Stück weiterdenken.
Wenn ihr mehr zum Thema KI bei der Telekom erfahren wollt, könnt ihr das hier tun.
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