Darf ein nachhaltiges Unternehmen KI nutzen?
Ja, aber mit Haltung. Auf unserem gemeinsamen Webinar mit dem Bundesverband Nachhaltige Wirtschaft (BNW) und PHAT Consulting haben wir gezeigt, wie nachhaltige KI-Nutzung in der Praxis funktioniert, und wie unser eigenes acait-Modell dabei hilft.
Auf einen Blick
- Am 11. Juni 2026 haben dotfly. und PHAT Consulting gemeinsam mit dem Bundesverband Nachhaltige Wirtschaft (BNW) ein Webinar zur nachhaltigen KI-Nutzung gehalten.
- 94 % der Teilnehmenden stellen ihren Mitarbeitenden bereits Zugang zu generativer KI zur Verfügung. Der deutsche Durchschnitt liegt laut Bitkom bei nur 36 %.
- Eine KI-Anfrage verbraucht laut IEA rund 40 % mehr Energie als eine klassische Google-Suche.
- Green AI, Responsible AI und Sustainable AI sind keine Synonyme. dotfly. orientiert sich am Ansatz Responsible AI.
- Schatten-KI ist längst Realität: Nur 23 % der Teilnehmenden konnten unautorisierte KI-Nutzung in ihrem Unternehmen sicher ausschließen.
- dotfly. begleitet KI-Projekte mit dem eigenen acait-Modell: fünf Phasen für verantwortungsvolle KI-Einführung.
- Größtes Hemmnis beim KI-Einsatz ist laut Umfrage der Datenschutz (62 %), gefolgt von der Sorge um Unternehmensdaten (45 %).
Inhalt dieses Beitrags
- Darf ein nachhaltiges Unternehmen KI nutzen?
- Wie viel Energie kostet eine KI-Anfrage wirklich?
- Was unterscheidet Green AI, Responsible AI und Sustainable AI?
- Was ist das acait-Modell von dotfly.?
- Wie sieht acait in der Praxis aus?
- Ist Schatten-KI in deinem Unternehmen schon Realität?
- Was haben die Teilnehmenden des Webinars gesagt?
- Wie startest du mit nachhaltiger KI-Nutzung?
- Häufig gestellte Fragen
Darf ein nachhaltiges Unternehmen KI nutzen?
Genau diese Frage hat unser Geschäftsführer Claus Biedermann zum Auftakt unseres gemeinsamen Webinars mit dem Bundesverband Nachhaltige Wirtschaft (BNW) und PHAT Consulting gestellt. Die ehrliche Antwort lautet weder Ja noch Nein, sondern: Es kommt darauf an, wie. KI hat einen Preis, der höher ist als viele denken. Gleichzeitig hat sie ein Potenzial, das kein nachhaltig orientiertes Unternehmen einfach ignorieren kann. Genau zwischen diesen beiden Polen bewegt sich verantwortungsvolle KI-Nutzung.
Wie viel Energie kostet eine KI-Anfrage wirklich?
Eine einzelne KI-Anfrage verbraucht laut International Energy Agency (IEA) rund 40 % mehr Energie als eine klassische Google-Suche. Frühere Schätzungen, die von einem zehnfach höheren Verbrauch ausgingen, sind damit überholt. Der Unterschied ist also kleiner als oft behauptet, aber immer noch spürbar, vor allem in der Summe. Weltweit sollen KI-Rechenzentren bis 2030 elfmal mehr Strom verbrauchen als 2023.
In Deutschland könnten Rechenzentren laut Prognose der Bundesnetzagentur bis 2037 rund 10 % des gesamten Stromverbrauchs ausmachen.
Energieverbrauch ist dabei nur das, was wir sehen. Wasserverbrauch, Rohstoffe, die Arbeitsbedingungen von Clickworkenden und Elektroschrott gehören ebenso zur Rechnung. Wer KI nachhaltig einsetzen will, muss diese Faktoren mitdenken, statt nur auf den eigenen Stromverbrauch zu schauen.
Was unterscheidet Green AI, Responsible AI und Sustainable AI?
Nicht jede KI, die als nachhaltig bezeichnet wird, meint dasselbe. Alexandra Herget, Senior Sustainability & AI Beraterin bei PHAT Consulting, hat auf dem Webinar drei Begriffe unterschieden, die im Alltag oft durcheinandergeraten:
- Green AI: Technische Optimierung, möglichst geringer Energieverbrauch
- Responsible AI: Ethisch, rechtlich und sozial verantwortungsvoll
- Sustainable AI: Langfristig ökologisch, wirtschaftlich und gesellschaftlich sinnvoll
dotfly. arbeitet konsequent nach dem Ansatz Responsible AI, den wir mit unserem eigenen acait-Modell in fünf praktische Phasen übersetzt haben. Dazu gleich mehr.
Was ist das acait-Modell von dotfly.?
Damit KI-Projekte nicht zum Zufall werden, haben wir das acait-Modell entwickelt: einen Leitfaden für verantwortungsvolle KI-Implementierung in fünf Phasen. acait ist kein Zertifikat, sondern eine Arbeitsweise. Sie zieht sich durch jedes KI-Projekt, das wir umsetzen, ob für Shopware-Shops, Websites oder, wie im Webinar gezeigt, für gemeinnützige Organisationen.
Mehr zu den einzelnen Phasen, inklusive Praxisbeispielen aus unseren Projekten, findest du auf unserer Seite zu Responsible AI nach acait. Auch unser Ansatz für Agentic Commerce baut konsequent auf dem acait-Prinzip auf.
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Awareness
Bewusstsein schaffen: Welche KI-Anwendungsfälle ergeben für uns wirklich Sinn? Wo liegen Potenziale und Risiken?
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Competence
Wissen aufbauen: Welches Know-how braucht das Team zu KI-Modellen, Datenschutz und EU AI Act?
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Architecture
Weichen stellen: Cloud oder lokales Hosting? Keyword-Suche oder semantische Suche? Früh entscheiden statt nachbessern.
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Implementation
Ressourcenschonend umsetzen: Saubere, energieeffiziente Integration in bestehende Systeme nach Green-Coding-Standards.
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Transparency
Vertrauen schaffen: Nutzende erfahren, wann und wie KI im Einsatz ist. Keine versteckten Entscheidungen.
Wie sieht acait in der Praxis aus?
Auf dem Webinar haben wir ein konkretes Projekt vorgestellt: eine zentrale Datenbank für soziale und gesundheitliche Angebote einer deutschen Großstadt. Das Problem dahinter ist menschlich, nicht technisch. Ratsuchende kennen die passenden Fachbegriffe oft nicht und finden über eine klassische Keyword-Suche deshalb nicht die Hilfe, die sie eigentlich brauchen.
Genau hier schafft KI echten Mehrwert: Eine semantische Suche versteht den Kontext einer Frage, auch wenn der gesuchte Fachbegriff fehlt. Die Entscheidung für lokales Hosting statt Cloud, für semantische Suche statt reinem Keyword-Matching und für Transparency by Design ist in der Architecture-Phase gefallen, lange bevor der erste Code geschrieben wurde. Awareness und Architecture entscheiden eben früh darüber, wie nachhaltig ein KI-Projekt am Ende wirklich ist.
Ist Schatten-KI in deinem Unternehmen schon Realität?
Schatten-KI bezeichnet die Nutzung von KI-Tools durch Mitarbeitende, ohne dass Geschäftsführung, IT oder Datenschutz davon wissen. Laut IBM und Bitkom gehen 4 von 10 deutschen Unternehmen davon aus, davon betroffen zu sein. Unsere eigene Webinar-Umfrage zeigt ein ähnliches Bild: Nur 23 % der Teilnehmenden konnten Schatten-KI in ihrem Unternehmen sicher ausschließen. Bei den übrigen ist unkontrollierte KI-Nutzung entweder bereits Realität oder zumindest wahrscheinlich.
Ein Verbot allein löst das Problem nicht. Mitarbeitende nutzen KI, weil sie ihnen im Arbeitsalltag hilft. Gebraucht werden klare Spielregeln und geprüfte Alternativen, die eine sichere Option bieten, statt KI-Nutzung in den Untergrund zu drängen.
Was haben die Teilnehmenden des Webinars gesagt?
Über 40 Teilnehmende waren live dabei, und unsere Umfrage währenddessen hat einiges über den aktuellen Stand der Dinge verraten. 94 % der Teilnehmenden stellen ihren Mitarbeitenden bereits Zugang zu generativer KI bereit, deutlich mehr als der deutsche Durchschnitt von 36 % laut Bitkom Research 2025.
Größtes Hemmnis ist der Datenschutz mit 62 %, gefolgt von der Sorge, dass Unternehmensdaten in falsche Hände gelangen, mit 45 %. Rechtliche Unsicherheiten, ethische Bedenken und fehlendes technisches Know-how folgen mit jeweils 34 %. Die Botschaft daraus: Die Bereitschaft für KI ist da, das Vertrauen in die eigene Absicherung noch nicht ganz.
Den ausführlichen Recap mit allen Umfrageergebnissen und der Präsentation zum Download findest du im Blogbeitrag des BNW.
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Wie startest du mit nachhaltiger KI-Nutzung?
Der wichtigste Schritt ist nicht die Wahl des Tools, sondern die Frage davor. Wissen wir, wie Arbeit in unserem Unternehmen wirklich passiert? Sind unsere Daten und Prozesse überhaupt nutzbar? Können unsere Mitarbeitenden mit KI umgehen, also Ergebnisse einordnen und kritisch prüfen? Nutzen wir KI verantwortungsvoll und compliant? Und schaffen wir den organisatorischen Wandel, der über Lizenzen und Demos hinausgeht?
Genau diese Fragen bilden den Ausgangspunkt unseres acait-Modells. Wenn du herausfinden willst, wo dein Unternehmen aktuell steht, ist ein unverbindliches Gespräch der einfachste erste Schritt.
Bereit für den nächsten Schritt?
Lass uns gemeinsam herausfinden, wie KI in deinem Unternehmen verantwortungsvoll und nachhaltig funktioniert. Wir begleiten dich durch alle fünf Phasen von acait, von der ersten Standortbestimmung bis zur fertigen Lösung.
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Claus Biedermann
Claus Biedermann ist seit 2006 Geschäftsführer bei dotfly. und hat das acait-Modell für verantwortungsvolle KI-Integration mitentwickelt. Auf dem Webinar mit dem BNW hat er gezeigt, warum KI für ihn ein Katalysator und kein Allheilmittel ist.
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Häufig gestellte Fragen
Ja, wenn der Einsatz bewusst erfolgt. Pauschale Ablehnung hilft nicht weiter, KI ist ein Werkzeug und kein Selbstzweck.
acait ist das Fünf-Phasen-Framework von dotfly. für verantwortungsvolle KI-Einführung: Awareness, Competence, Architecture, Implementation und Transparency. Mehr zum acait-Modell.
Rund 40 % mehr, so aktuelle Zahlen der IEA. Frühere Schätzungen von einem zehnfachen Verbrauch sind damit überholt.
Schatten-KI bezeichnet die Nutzung von KI-Tools durch Mitarbeitende ohne Wissen von Geschäftsführung, IT oder Datenschutz. Laut Bitkom rechnen 4 von 10 deutschen Unternehmen damit, davon betroffen zu sein.
Den ausführlichen Recap inklusive Umfrageergebnissen und Download-Link zur Präsentation findest du im Blogbeitrag des BNW.
