Ein von Dematic veranstalteter Innovation Roundtable zeigt, wo KI Nachhaltigkeits- und Kreislaufwirtschaftsziele unterstützen kann und warum menschliches Urteilsvermögen, Aufsicht und Verantwortlichkeit unverzichtbar bleiben.

KI kann bessere Entscheidungen in den Bereichen Nachhaltigkeit und Kreislaufwirtschaft unterstützen, aber nur, wenn Unternehmen klar definiert haben, welches Problem sie lösen wollen. Diese Botschaft stand im Mittelpunkt eines von Dematic veranstalteten Innovation Roundtable zum Thema Innovation & AI for Sustainability & Circularity mit Geertrui Mieke De Ketelaere.

De Ketelaere ist eine anerkannte Expertin für nachhaltige, ethische und vertrauenswürdige KI. Als Adjunct Professor an der Vlerick Business School arbeitet sie eng mit Unternehmen zusammen, die KI einführen möchten, oft jedoch noch keine klaren Ziele festgelegt haben. Ob Hype, Wettbewerbsdruck oder die Sorge, den Anschluss zu verlieren: Viele Unternehmen gehen zu schnell in die Umsetzung, ohne zunächst die konkrete Herausforderung in den Bereichen Nachhaltigkeit oder Kreislaufwirtschaft zu definieren, die sie adressieren wollen.

„KI kann Mehrwert schaffen, aber am Anfang müssen klare Ziele stehen“, erklärt De Ketelaere. „Wie weit man geht, hängt von der Branche, dem Prozess und dem jeweiligen Reifegrad ab.“

Diese Unterscheidung ist entscheidend. Nachhaltigkeitsinitiativen zielen in der Regel darauf ab, die Umweltauswirkungen über alle Abläufe hinweg zu reduzieren. Kreislaufwirtschaft hingegen verfolgt das Ziel, die Lebensdauer von Produkten und Materialien zu verlängern und Abfälle zu minimieren. In beiden Fällen kann KI einen Beitrag leisten, allerdings nur bei einem gezielten Einsatz und mit einem klaren Verständnis davon, wie Erfolg tatsächlich definiert wird.

Die Diskussion machte auch eine grundsätzliche Herausforderung deutlich, mit der viele Unternehmen heute konfrontiert sind: sinnvolle KI-Anwendungen von überzogenen Erwartungen zu trennen. De Ketelaere betonte, dass Governance, operative Reife und menschliche Aufsicht entscheidend sind, um diese Unterscheidung treffen zu können.

Ohne diese Grundlagen können selbst gut gemeinte KI-Initiativen zu fragwürdigen Nachhaltigkeitsaussagen führen. Fortschritte zu eng zu messen, etwa allein anhand von weniger Abfall oder höherem Durchsatz, ist kein verlässlicher Beleg für tatsächliche oder langfristige Wirkung, wenn breitere betriebliche, ökologische und wirtschaftliche Effekte unberücksichtigt bleiben.

„Lassen Sie sich nicht allein von Zahlen oder Statistiken blenden“, warnt De Ketelaere. Unternehmen müssen ihren eigenen Reifegrad und ihren Kontext verstehen, bevor sie belastbare Rückschlüsse auf den Erfolg ziehen.

Diese Perspektive passt gut zu Dematics grundsätzlichem Verständnis von Automatisierung und intelligenten Lösungen: Leistung und Nachhaltigkeit werden nicht an einem einzelnen Zeitpunkt bewertet, sondern über den gesamten Lebenszyklus eines Betriebs.

Viele Unternehmen wünschen sich KI, die ihre Nachhaltigkeitsziele unterstützt. Einige beginnen jedoch am falschen Punkt. Sie starten mit der Technologie, gehen schnell zur Umsetzung über und fragen erst später, welches betriebliche, ökologische oder kreislaufwirtschaftliche Problem sie eigentlich lösen wollen.

„Aufgrund des großen Hypes gehen manche Unternehmen die Sache etwas zu überstürzt an“, sagt De Ketelaere. „Zunächst muss man sich wirklich fragen: Was wollen Sie erreichen?“

Diese Frage ist entscheidend, denn KI kann keine unklaren Ziele, unzureichenden Daten oder unausgereiften Prozesse ausgleichen. Sie kann Unternehmen dabei helfen, Muster zu erkennen und bessere Entscheidungen zu unterstützen, aber nur, wenn die grundlegenden Voraussetzungen stimmen. Möchte ein Unternehmen ein KI-System mit eigenen Betriebsdaten trainieren, müssen diese Daten korrekt, vollständig und aussagekräftig sein.

Eine niedrigere Abfallquote, ein höherer Durchsatz oder bessere Qualitätswerte können eine KI-Initiative erfolgreich erscheinen lassen. Wenn Unternehmen KI zur Unterstützung ihrer Nachhaltigkeitsziele einsetzen, müssen sie jedoch verstehen, was diese Kennzahlen tatsächlich aussagen und was sie nicht belegen.

De Ketelaere warnte außerdem davor, Fortschritte bei der Nachhaltigkeit zu eng zu messen. Eine Verringerung des Abfalls oder eine höhere Leistung machen eine KI-Initiative nicht automatisch erfolgreich, wenn das Unternehmen die umfassenderen betrieblichen und wirtschaftlichen Auswirkungen außer Acht lässt.

„Unternehmen sollten sich nicht von Zahlen und Statistiken blenden lassen“, mahnt De Ketelaere. „Zunächst müssen sie ihren eigenen Reifegrad verstehen.“

Deshalb sollten Unternehmen über die stärkste Kennzahl im Bericht hinausblicken. Ein System kann beispielsweise Abfall reduzieren, die Qualität verbessern oder Teams bei einer effektiveren Wartungsplanung unterstützen. Diese Fortschritte müssen jedoch immer im Verhältnis zu den gesamten betrieblichen Auswirkungen betrachtet werden. Dazu gehören unter anderem die Auswirkungen auf Sensoren, Dateninfrastruktur, Energieverbrauch, Mitarbeiterschulungen, Prozessänderungen und die Menschen, die den Betrieb steuern.

Kreislaufwirtschaft zielt darauf ab, Produkte, Teile und Materialien länger im Einsatz zu halten. Deshalb müssen Unternehmen bereits früh über Design, Materialien und Rückgewinnung nachdenken. Es geht darum, wie Materialien ausgewählt und Produkte hergestellt werden, wie lange sie nutzbar bleiben und wie sie wieder in den Wirtschaftskreislauf zurückgeführt werden können, statt zu Abfall zu werden.

De Ketelaere nannte einen häufigen Grund, warum Unternehmen Chancen verpassen: Sie verwenden immer wieder dieselben Materialien, Designs und Prozesse. „Manchmal tun wir Dinge einfach deshalb, weil wir sie schon immer so gemacht haben“, sagt De Ketelaere.

KI kann bei frühen Designentscheidungen unterstützen, indem sie Ingenieurinnen und Ingenieuren hilft, alternative Materialien, Komponenten oder Produktansätze zu prüfen. Diese können einen längeren Lebenszyklus oder eine einfachere Rückgewinnung am Ende der Nutzungsdauer ermöglichen. Welche Lösung funktioniert, entscheiden weiterhin die Fachleute. KI kann jedoch zusätzliche Optionen aufzeigen und neue Perspektiven in den Entscheidungsprozess einbringen.

Diese Serie unterstreicht die Rolle von Dematic als Verbindung zu externem Fachwissen bei Themen, die Unternehmen, Betriebsabläufe und Automatisierung prägen. Sie verdeutlicht zudem eine einfache, aber zentrale Erkenntnis: The Mind Behind the Machine kommt vor der Maschine selbst.

Technologie entwickelt sich schnell weiter. Verständnis, gestützt auf Erfahrung, Urteilsvermögen und Verantwortlichkeit, ist der entscheidende Faktor, der aus Technologie nachhaltige Leistung und echten Fortschritt macht.