Künstliche Intelligenz (KI) kann die Effizienz von Unternehmen erhöhen, steht aber zugleich für ökologische Herausforderungen. Laut Angaben aus der Pressemitteilung von NetApp belegt eine Schätzung der International Energy Agency, dass der Strombedarf von Rechenzentren bis 2030 auf 945 Terawattstunden steigen könnte. Das entspricht dem jährlichen Stromverbrauch Japans und zeigt, welche Energiemengen hinter digitaler Infrastruktur stehen. Die Verfasser weisen darauf hin, dass Unternehmen Nachhaltigkeit zu einem zentralen Bestandteil ihrer Strategie machen sollten, um dem Anstieg entgegenzuwirken.
Wachsende Datenmengen als Herausforderung
Nach Zahlen des Marktforschungsunternehmens IDC soll das globale Datenvolumen von 175 Zettabyte im Jahr 2025 auf einen Yottabyte bis 2030 anwachsen. Diese Entwicklung befeuere die Annahme, größere Datenmengen führten automatisch zu besseren KI-Ergebnissen. NetApp stellt dem entgegen, dass künstliche Intelligenz vor allem gut strukturierte und präzise Datensätze benötigt. Überflüssige Daten erschwerten die Performance von KI-Systemen und erzeugten zusätzliche Energie- und Kostenbelastungen für Speicherung und Verarbeitung.
Folgen von Datenverschwendung
Nach den im Text genannten Studien bleiben mehr als zwei Drittel der gespeicherten Daten ungenutzt. Der daraus entstehende Energieverbrauch verursache einen CO2-Fußabdruck in einer Größenordnung, die dem des weltweiten Luftverkehrs ähnele. Schlechte Datenqualität führe zu ineffizientem Ressourcenverbrauch und zu Kosten für Unternehmen. Hinzu kämen Projektmisserfolge: NetApp verweist auf Erkenntnisse, wonach bis zu 20 Prozent der KI-Vorhaben an unzureichenden oder irrelevanten Datengrundlagen scheitern. Diese Zusammenhänge unterstreichen die Notwendigkeit, Datenmanagement neu zu denken.
Konzept der Frugal-AI
Als Lösungsansatz wird das Prinzip der Frugal-AI – also sparsame KI – vorgestellt. Der Ansatz basiert laut NetApp auf einem bewussten und sparsamen Einsatz von Daten. Ziel sei es, sowohl bestehende als auch neu entstehende Daten effizient zu verwalten. Dabei stehe die Qualität der Informationen im Vordergrund, nicht deren Masse. Effektives Datenmanagement bedeute, relevante Datensätze so zu organisieren, dass KI-Anwendungen optimal darauf zugreifen können. Unternehmen könnten dadurch sowohl Energieverbrauch als auch Betriebskosten senken und ihre Umweltbilanz verbessern.
Handlungsfelder für Unternehmen
Für die Umsetzung von Frugal-AI nennt NetApp mehrere Maßnahmen, die sich insbesondere an Organisationen richten, die ihre Datenstrategie an Nachhaltigkeitszielen ausrichten wollen:
- Datenqualität priorisieren – Unternehmen sollen Daten gezielt kuratieren und bereinigen, um Relevanz und Nutzbarkeit zu erhöhen.
- Dynamische Infrastrukturen schaffen – Flexible Systeme, idealerweise mit Nutzung erneuerbarer Energien, können an wechselnde Anforderungen angepasst werden.
- Regelmäßige Datenanalyse – Datensätze sollten kontinuierlich auf Aktualität und Relevanz geprüft werden, um ineffiziente Bestände zu vermeiden.
- Energieeffiziente Algorithmen verwenden – Klassische KI-Modelle verbrauchten weniger Energie als generative Anwendungen und seien für viele Aufgaben ausreichend.
- Mitarbeitende schulen – Durch Sensibilisierung und Schulung könne ein stärkeres Bewusstsein für effizientes Datenmanagement im gesamten Unternehmen entstehen.
Nachhaltigkeit als Teil der digitalen Transformation
In der Pressemitteilung heißt es, Frugal-AI werde zunehmend zu einem Bestandteil der digitalen Transformation. Wer frühzeitig Nachhaltigkeit im Datenmanagement verankere, könne nicht nur seine Innovationskraft unter Beweis stellen, sondern auch zu einer umweltverträglicheren Digitalisierung beitragen. Durch die richtige Balance zwischen Datenmenge und Qualität ließen sich laut NetApp die Potenziale der KI ausschöpfen und zugleich ökologische Belastungen verringern. Zum Erreichen dieser Balance bietet NetApp eine ganze Reihe von Produkten an.
