Nachhaltigkeit und Data Science

Shownotes

In unserem dritten Aufschlag zum Thema Nachhaltigkeit spricht Wolfgang Schoch mit Mara Hermann über nachhaltige IT und die Unterscheidung von Green IT und Green by IT.

Gerade durch den KI-Hype werden sehr viel Energie und Ressourcen für das Trainieren und Ausführen von entsprechenden Modellen benötigt. Wir stehen vor der Frage, wie sich weniger bzw. saubere Energie dafür nutzen lässt. Gleichzeitig ermöglicht intelligente IT andere Prozesse nachhaltiger zu gestalten und so wiederum das einsparen von Ressourcen.

In dieser spannenden Wechselwirkung von Green IT und Green by IT bewegen sich Wolfgang und Mara heute und diskutieren gemeinsam. Reinhören und nachhaltig begeistern lassen!

Erwähnte Folgen

https://digital-future.podigee.io/28-nachhaltige-software-entwicklung https://digital-future.podigee.io/58-was-sind-die-aufgaben-eines-nachhaltigkeitsbeauftragten

Für diese Folge von Digital Future gibt es ein vollständiges Transkript. Dieses Transkript wurde automatisiert erzeugt und nicht nachbearbeitet oder korrekturgelesen. Es wird daher sicher Fehler enthalten. Das Transkript ist als Ergänzung zu verstehen, um beispielsweise die Inhalte durchsuchbar zu machen. Im Zweifel gilt immer das gesprochene Wort aus der Folge.

Dieser Podcast lebt von deinem Feedback! Melde dich gerne über die verlinkten sozialen Medien oder direkt per Mail an podcast@inovex.de.

Wenn dir der Podcast gefallen hat, abonniere ihn und erzähl deinen Freunden davon! Außerdem freuen wir uns über deine Text- und/oder Sternebewertung bei Apple Podcasts.

Twitter: https://twitter.com/inovexgmbh Instagram: https://www.instagram.com/inovexlife/ www.inovex.de www.inovex.de/blog

Transkript anzeigen

00:00:07: Hallo und herzlich willkommen bei Digital Future, dem Podcast zur Technologie

00:00:11: und Unternehmenskultur.

00:00:13: Mein Name ist Wolfgang Schoch und ich bin Agile Coach bei Inovex.

00:00:17: Ich habe aber auch schon ein paar andere Sachen gemacht und so die IT-Branche

00:00:21: aus verschiedenen Blickwinkeln kennengelernt.

00:00:24: Zum Beispiel als Softwareentwickler, als Experte für Suchtechnologie oder im Vertrieb.

00:00:29: Ich freue mich, euch in jeder Folge des Podcasts eine Kollegin oder einen Kollegen

00:00:33: vorzustellen und mit ihr oder ihm über das jeweilige Fachgebiet zu sprechen.

00:00:38: So bekommt ihr einen Einblick in unseren technologischen und unternehmenskulturellen Alltag.

00:00:44: In der heutigen Folge spreche ich mit meiner Kollegin Mara Herrmann über Nachhaltigkeit

00:00:48: im Bereich Data Science.

00:00:50: Das Thema Nachhaltigkeit gab es ja schon mehrfach hier im Podcast.

00:00:53: Ich habe ja schon mit meinem Kollegen Simon über nachhaltige Softwareentwicklung

00:00:58: und mit meinem Kollegen Volker über die Aufgaben eines Nachhaltigkeitsbeauftragten

00:01:02: gesprochen, Die beiden Folgen, die verlinke ich euch auch in den Shownotes.

00:01:06: Und das zeigt ja schon, dass das Thema Nachhaltigkeit einfach ein sehr großes Thema ist.

00:01:11: In den Bereichen Data Science und KI, da spielt Nachhaltigkeit ebenfalls eine große Rolle.

00:01:17: Und zwar gleich in mehrerlei Hinsicht. So kann beispielsweise die Technik dafür

00:01:21: sorgen, dass Prozesse nachhaltiger werden, beispielsweise durch Predictive Maintenance.

00:01:27: Genauso wichtig ist aber auch die Betrachtung von den ganzen Nachhaltigkeitsaspekten

00:01:31: beim Training und beim Betrieb von KI-Modellen.

00:01:34: Denn hier ist beispielsweise relevant, woher die Energie kommt,

00:01:38: die man für dieses Training und den Betrieb verwendet und wie viel Energie überhaupt benötigt wird.

00:01:43: Und über diese und andere Themen spreche ich jetzt gleich mit Mara.

00:01:47: Ich wünsche euch viel Spaß beim Zuhören.

00:01:49: Hallo Mara, schön, dass es heute geklappt hat mit unserem Podcast-Termin hier im wunderschönen Köln.

00:01:55: Ich freue mich auf unser Gespräch, das ja irgendwie auch so ein dritter Teil

00:01:59: von einer richtigen Serie ist bei uns.

00:02:02: Aber bevor wir verraten, um was es geht und bevor wir ins Thema einsteigen,

00:02:06: würde ich mich freuen, wenn du dich mal ganz kurz für alle vorstellst,

00:02:09: die dich noch nicht kennen.

00:02:10: Wer bist du denn? Wie lange bist du schon bei uns? Und was machst du so den

00:02:13: ganzen lieben langen Tag bei uns?

00:02:15: Das ist eine gute Frage. Hallo Wolfgang, ich freue mich, dass ich heute hier

00:02:20: bin, dass es endlich geklappt hat.

00:02:22: Ich stelle mich gerne mal vor, ich bin Mara Herrmann.

00:02:27: Ich bin bei InnoVEX schon seit fast zehn Jahren jetzt dieses Jahr.

00:02:31: Ich habe damals als Studentin angefangen. Ich habe Mathe studiert in Ulm und

00:02:36: bin dann als Werkstudentin zu InnoVEX gekommen, habe meine beiden Thesen im Bereich Data Science,

00:02:42: DMA bei InnoVEX geschrieben, sowohl im Bachelor als auch im Master mit Mathe

00:02:48: und bin dann als Data Scientist, Data Engineer festangestellt eingestiegen, 2018.

00:02:54: Und genau, hier seitdem arbeite ich in sämtlichen Projekten rund um Daten,

00:03:03: Data Science, aber hauptsächlich Data Engineering und habe da viel Neues dazugelernt.

00:03:08: Freue mich da jeden Tag neue Projekte

00:03:12: kennenzulernen, neue Datenherausforderungen und ja, so viel zu mir.

00:03:18: Ja, wenn du das seit zehn Jahren schon machst, dann scheint ja so dieser Data-Bereich

00:03:23: ja sehr nachhaltig zu sein, Mara.

00:03:28: Worum könnte es jetzt wohl heute gehen?

00:03:30: Es ist spannend. Ich habe ja schon gesagt, das ist der dritte Teil einer Serie,

00:03:34: denn ich habe mich schon im letzten Jahr mit dem Simon unterhalten über nachhaltige

00:03:39: Softwareentwicklung und ich habe mich mit dem Volker unterhalten über Nachhaltigkeit.

00:03:44: Volker ist ja unser Nachhaltigkeitsbeauftragter.

00:03:47: Da haben wir vor allem über Regularien etc.

00:03:50: Gesprochen und wir möchten uns hier heute mal über das Thema Nachhaltigkeit

00:03:55: im Bereich Data Science unterhalten.

00:03:58: Und ich finde das Thema interessant, denn ich kann mir gar nicht so ganz genau

00:04:03: darunter vorstellen, was sich da verbirgt.

00:04:06: Ja und da würde ich mich jetzt einfach mal gerne von dir ein bisschen mitnehmen

00:04:11: lassen auf die Reise zum Thema Nachhaltigkeit im Bereich Data Science.

00:04:16: Wo begegnet uns dieses Thema oder wo begegnet das Thema dir in deinem Arbeitsalltag

00:04:21: und wie geht man damit um?

00:04:23: Gute Frage. Das waren jetzt mehrere Fragen zusammen. Ich versuche die so gut

00:04:28: es geht zu beantworten. Also...

00:04:31: Genau, wenn wir Nachhaltigkeit jetzt im Speziellen auf IT betrachtet uns angucken,

00:04:39: also die Schnittstelle zwischen Nachhaltigkeit und Digitalisierung,

00:04:43: dann kann man das in zwei Bereiche eigentlich unterteilen.

00:04:48: Das sind einmal Green-IT und einmal Green-By-IT.

00:04:52: Und das Green-IT ist ein Teil, den der Simon auch teilweise schon abgedeckt

00:04:57: hat über dieses nachhaltige Coden, Green-Coding, also wie gestalte ich meine Software nachhaltig.

00:05:03: Da spielt natürlich auch Data Science eine Rolle, weil auch KMI-Modelle in Software

00:05:09: vorkommen und man auch eben sich da Gedanken drüber machen kann,

00:05:13: wie kann man die Software, also Data Science Software nachhaltig gestalten.

00:05:18: Und der andere Teil oder der andere Aspekt dieses Green by IT ist ein Bereich,

00:05:25: der sehr durch Data Science getrieben wird,

00:05:28: wenn man sich von Data Science oder KI besonders erhofft, dass sie quasi bei

00:05:36: der Herausforderung gegen den Klimawandel anzukämpfen,

00:05:39: unterstützen kann durch die Cleverness, die KI halt hat.

00:05:46: Okay, das heißt, wir haben hier diese zwei Bereiche. Lass uns doch mal bitte

00:05:50: beide Bereiche kurz anschauen, denn ich finde ja auch beide sehr spannend.

00:05:55: Im ersten Bereich meintest du ja, da geht es auch darum, wie man jetzt in Projekten

00:06:01: beispielsweise, wo jetzt Data Science Themen dran sind, also auch gerade KI

00:06:05: liest man überall, KI steckt überall drin.

00:06:07: Es geht nicht mehr ohne KI, wobei ich sagen möchte, der Podcast wird gerade ohne KI aufgenommen.

00:06:13: Also wir sind reell hier in Köln im Büro und sprechen hier miteinander.

00:06:19: Aber wenn es um KI geht, habe ich direkt im Kopf, es kostet unglaublich viel

00:06:24: Energie, solche Modelle zu trainieren.

00:06:27: Man liest dann auch immer wieder so die zwei größten Energiesenken im IT-Bereich,

00:06:32: das ist auf der einen Seite irgendwie Bitcoin oder Blockchain-Technologie und

00:06:36: auf der anderen Seite sind es irgendwelche KI-Modelle und da gibt es ja auch

00:06:41: immer Vergleiche, dass das irgendwie so die Energiemenge ist,

00:06:44: die auch irgendwelche kleinen Länder verbrauchen und das erscheint mir natürlich

00:06:49: erstmal als extrem viel und ich frage mich natürlich auch, braucht man das? Ist das gut so?

00:06:55: Ist es auch gut so, dass wir jetzt, wenn wir über KI sprechen,

00:06:58: da haben wir ja diese ganzen großen Sprachmodelle, da gibt es ganz viele,

00:07:01: die parallel voneinander existieren und ich kann es natürlich auch verstehen,

00:07:05: dass unterschiedliche Firmen sowas auch alleine entwickeln möchten.

00:07:09: Aber was kann man denn tun, um diese große, große Menge in Energie,

00:07:15: die da investiert wird, um die vielleicht zu verringern?

00:07:21: Genau, also das ist eine gute Frage. Das ist genau das, was man sich eben in

00:07:25: dem Bereich Green by IT angucken würde.

00:07:28: Und genau wie du sagst, stehen das Modelltraining eigentlich hauptsächlich in

00:07:33: der Kritik, weil da eben super viel Energie verbraucht wird.

00:07:37: Und es wird jetzt aber auch, kommt auch immer mehr noch.

00:07:42: Initiativen auf, um eben den ganzen Lifecycle von KI zu oder KI-Modellen zu betrachten.

00:07:49: Also nicht nur bei Modelltraining, sondern auch wie viel Energie wird eigentlich

00:07:54: verbraucht während des Betriebes.

00:07:56: Also zum Beispiel, wenn man Large-Language-Models benutzt und dann dort irgendwie

00:08:04: Abfragen macht oder die benutzt, um Bilder zu generieren oder Text und so weiter.

00:08:12: Wie viel Energie wird eigentlich während dieser Anwendung verbraucht?

00:08:16: Da gibt es jetzt auch neuerdings Studien dazu. Aber generell ist der Bereich noch relativ neu.

00:08:25: Also auch diese Wordings sind alle noch relativ neu. Wir reden jetzt von Green IT und Green by IT.

00:08:30: Das hat sich jetzt bei InnoVEX so als Sprech etabliert, aber in der Literatur

00:08:35: findet man da eigentlich auch noch gar keine einheitliche Benahmung.

00:08:41: Und dementsprechend sind auch die ganzen Methoden, die man anwenden könnte,

00:08:48: um KI nachhaltiger zu machen, noch total neu.

00:08:51: Auch generell wird das Gebiet eben gerade erst erforscht, deswegen ist es total

00:08:55: schwierig, da jetzt direkt mit konkreten Methoden anzukommen.

00:09:00: Es gibt da verschiedene Ansätze und verschiedene Ideen, wie man KI nachhaltiger

00:09:04: machen kann, Aber bevor man darüber nachdenkt, müsste man erstmal darüber nachdenken,

00:09:09: wie viel Energie wird eigentlich tatsächlich verbraucht und das ist eigentlich eine Frage,

00:09:14: die wir noch gar nicht klar beantworten können und da geht es dann eher darum,

00:09:18: die Software oder die KI im Speziellen messen zu können bzw.

00:09:26: Ihre Emissionen messen zu können. und das ist eigentlich so der erste Punkt,

00:09:30: wo wir ansetzen müssten und da gibt es jetzt aktuell Initiativen,

00:09:34: sogenannte Carbon Tracker,

00:09:37: die man dann benutzen kann, um die Energieeffizienz von der KI zu messen.

00:09:43: Das heißt, man müsste, wenn man es mal ganz vielleicht einfach runter bricht,

00:09:48: messen, wie viel Strom benötige ich, um jetzt ein halbes Jahr lang hier irgendwelche

00:09:54: Berechnungen laufen zu lassen für so ein Modeltraining.

00:09:57: Was man sicherlich auch noch bräuchte, wären halt auch solche Sachen wie,

00:10:03: wie viel Strom bräuchte ich vielleicht auch für eine Klimaanlage in meinem Rechenzentrum?

00:10:07: Was brauche ich denn überhaupt an Hardware? Also kaufe ich mir da jetzt irgendwie

00:10:12: ganz teure Hardware, wo natürlich auch viele Ressourcen gebunden sind?

00:10:15: Wäre dieses Carbon Tracking dann so eine Betrachtung von all diesen Komponenten?

00:10:22: Genau, also da spielen dann, wie du sagst, verschiedene Komponenten mit rein.

00:10:26: Also zum einen, wie lange läuft das Modelltraining, aber eben wo wird das Modell

00:10:32: zum Beispiel auch trainiert.

00:10:33: Also da gab es zum Beispiel auch eine Studie von Hugging Face,

00:10:37: die quasi, ich weiß nicht mehr wie deren LLM-Blumen, glaube ich,

00:10:41: LLM-Modell, das wurde in Frankreich trainiert.

00:10:45: Dort ist der Strommix generell nachhaltiger bzw.

00:10:50: Verbraucht weniger CO2 und deswegen war dort einfach das Modelltraining effizienter

00:10:56: als von Sprachmodellen,

00:10:58: die zum Beispiel in den USA trainiert werden, Wo der Strommix hauptsächlich

00:11:02: noch auf oder noch mehr fossile Brennstoffe, ich war bei Fossil Fuels immer dieses Denglisch,

00:11:11: fossile Brennstoffe verwendet in den Rechenzentren, beziehungsweise für den Strom,

00:11:19: um die Rechenzentren zu betreiben.

00:11:21: Und dementsprechend schneiden Modelle, die in den USA trainiert haben,

00:11:26: im Vergleich zu Modellen, die in Frankreich trainiert wurden,

00:11:28: was die Komponente angeht, schon mal schlechter ab.

00:11:32: Und das Tracking beschäftigt sich jetzt eben damit, überhaupt erst mal ein Bild

00:11:36: dafür zu bekommen, wie viel Emissionen.

00:11:41: Aus verschiedenen Komponenten eben dann beim Modelltraining oder generell bei

00:11:46: dem Betrieb von der Software verbraucht werden.

00:11:49: Ist dann aber echt ein komplexes Ding, oder? Weil wenn ich jetzt nach Frankreich rüberschaue,

00:11:54: Frankreich hat definitiv weniger CO2-Emissionen, weil Frankreich natürlich auch

00:11:58: noch eine sehr starke Atomstromkultur hat und da natürlich Strom erzeugen kann,

00:12:07: der sehr geringe CO2-Emissionen bei der Erzeugung verursacht,

00:12:12: aber natürlich den ein oder anderen Nachteil hat.

00:12:14: Ja, auf jeden Fall. Da sind wir bei einer Grundsatzdiskussion,

00:12:19: was den Strommix oder Energiequellen angeht.

00:12:25: Aber wie du sagst, deswegen habe ich auch meine Aussage noch mal kurz remediert,

00:12:30: dass der Strom in Frankreich nachhaltiger ist.

00:12:32: Aber wenn wir uns jetzt rein die CO2-Emissionen angucken, Verbrauchmodelle,

00:12:37: ein Modell, das dort trainiert wird, weniger CO2, was die Rechenzentrumsleistung eben angeht.

00:12:45: Aber es gibt eben auch andere Komponenten, also wie lange läuft das Training,

00:12:49: wie intensiv ist das Training und dann eben halt auch dann später bei dem Betrieb

00:12:54: der Software, wie viel Energie wird da verbraucht.

00:12:56: Ja. Gibt es aktuelle Bestrebungen oder Forschungen, die darauf abzielen,

00:13:01: so ein Training generell zu beschleunigen?

00:13:04: Weil, also ich stecke da nicht wirklich tief drin in dem ganzen Bereich.

00:13:08: Ich sehe das immer nur so von außen.

00:13:10: Ich habe so ein bisschen den Eindruck, dass es bei vielen von diesen Modellen

00:13:14: vor allem darum geht, dass man noch weitere Informationsquellen bekommt.

00:13:20: Also ich glaube, ich habe neulich eine Schlagzeile gelesen, dass,

00:13:24: Irgendeine von den Firmen, ich glaube es war OpenAI, jetzt auch auf Transkripte

00:13:29: zugreift von irgendwelchen YouTube-Videos und sich dadurch nochmal eine ganz

00:13:33: große neue Menge an Input irgendwo erschlossen hat.

00:13:37: Und so in meiner Vorstellung sieht es natürlich so aus, je mehr Daten ich habe,

00:13:43: die ich irgendwie verarbeiten muss, desto länger brauche ich dafür oder desto

00:13:46: mehr Aufwand muss ich reinstecken, um die dann auch irgendwie zu verarbeiten.

00:13:51: Gibt es da irgendwelche coolen Ansätze, dass man, ich weiß nicht,

00:13:55: entweder das vielleicht algorithmisch irgendwie beschleunigt oder vielleicht iterativ gestaltet?

00:14:01: Also da gibt es auf jeden Fall verschiedene Ansätze. Zum Beispiel,

00:14:05: wenn man neue Daten hinzubekommt, dass man das Training nicht nochmal komplett

00:14:10: von neuem beginnt mit allen Daten,

00:14:13: also nicht ein komplettes Retraining macht, sondern dass man quasi nur mit den

00:14:18: neuen Daten das Modell trainiert und quasi das sukzessive schlauer macht.

00:14:23: Da schaut man zum Beispiel bei Continual Learning drauf, aber auch andere Ansätze

00:14:30: gibt es da in dem Bereich oder zum Beispiel auch gerade wir reden jetzt viel von neuronalen Netzen.

00:14:37: Da wird dann eben auch geguckt, dass man versucht, diese Netze weniger komplex zu machen.

00:14:43: Also so ein neuronales Netz hat Gewichte und diese Gewichte brauchen natürlich

00:14:51: auch Speicherplatz oder umso mehr Gewichte man hat,

00:14:54: umso mehr Layer man in so einem neuronalen Netz hat, umso komplexer wird es

00:14:58: und kann halt teilweise dadurch auch besser auf eine Aufgabe angepasst werden.

00:15:04: Aber genau da gibt es halt auch dann jetzt Ansätze zu gucken,

00:15:07: okay wird vielleicht aber das neuronale Netz,

00:15:12: Energie effizienter, wenn man Parameter weglässt, wenn man Layer weglässt und

00:15:17: die Netze einfach spärlicher gestaltet und kann aber trotzdem noch ein gut genuges Ergebnis erzielen,

00:15:25: was dann quasi die Einsparungen rechtfertigt.

00:15:29: Ja, denn ich denke halt auch an was anderes.

00:15:33: Auf der einen Seite ist natürlich hier eine höhere Effizienz total gut für die

00:15:39: Natur und für die ganzen Menschen und so.

00:15:42: Auf der anderen Seite ist eine höhere Effizienz aber auch ganz gut fürs Business.

00:15:46: Weil wenn ich jetzt so ein Modell habe oder vielleicht unser Kunde so ein Modell

00:15:50: hat und wir jetzt irgendwelche Wege aufzeigen können, wie man das schneller

00:15:54: trainieren kann oder schneller neu trainieren kann oder neue Daten schneller hinzufügen kann,

00:16:00: dann ist das ja auch ein direkter Gewinn für den Kunden.

00:16:02: Denn die zeitliche Komponente ist ein Gewinn.

00:16:05: Du bist vielleicht dann schneller am Markt, kannst schneller auf irgendwelche

00:16:08: Dinge reagieren, auf Trends oder auf neue Datenmengen.

00:16:11: Aber du sparst ja auch Geld bei diesem Trainingsprozess, weil wenn ich jetzt

00:16:16: vielleicht nur zwei Drittel der Energie investieren muss, dann macht das ja

00:16:21: unterm Strich sicherlich super viel Geld aus.

00:16:23: Ja, auf jeden Fall. Also ich meine, das ist dann ein positiver Side-Effekt.

00:16:27: Kann man jetzt natürlich auch darüber diskutieren, aus welchem Grund man sich

00:16:30: mit diesen Energieeinsparungen beschäftigt. Also macht man das daraus,

00:16:34: weil man sich für Nachhaltigkeit interessiert und einfach nachhaltiger agieren will?

00:16:39: Oder macht man das, um Geld zu sparen? Im Endeffekt zielt das auf Energieeinsparungen.

00:16:46: Das gleiche raus, eben dass man eben versucht, diese Modelle effizienter zu

00:16:51: gestalten und genau deswegen gibt es da glaube ich auch,

00:16:55: beziehungsweise das ist mit ein Grund, warum da geforscht wird,

00:16:59: um eben nachhaltiger zu sein, aber auch eben um Geld zu sparen und da gibt es

00:17:03: halt verschiedene Initiativen, die sich damit beschäftigen.

00:17:06: Und was diesen Trend auf jeden Fall mit beeinflusst hat, ist auch,

00:17:11: dass die ganze Energieproblematik, dass Energie teurer wird,

00:17:16: Strom teurer wird und das hat auf jeden Fall auch nochmal bestimmt dazu geführt,

00:17:20: da nochmal mehr zu investieren in diese Forschung und da einfach nochmal mehr

00:17:26: rauszufinden, wie man KI nachhaltiger gestalten kann oder effizienter.

00:17:30: Ja, das glaube ich sofort, denn diese ganzen guten Gedanken,

00:17:35: die man hat, so wir sind energieeffizienter, wir schaffen ein besseres Übermorgen

00:17:39: und so, die sind total gut,

00:17:41: aber ich glaube im harten Businessleben ist das oftmals nicht die wichtigste Motivation.

00:17:47: Das war auch so ein bisschen der Outcome in meinem Gespräch mit Volker,

00:17:51: mit unserem Nachhaltigkeitsbeauftragten. Es gibt ja da auch Vorgaben,

00:17:54: auch auf europäischer Ebene, was Nachhaltigkeit betrifft.

00:17:58: Und wenn man es richtig überlegt, dann sind viele Sachen ja für mich als Unternehmen

00:18:03: auch sinnvoll. Denn wenn es in 100 Jahren oder in 50 Jahren,

00:18:08: wenn irgendwie alles kaputt ist, dann habe ich auch keine Kunden mehr,

00:18:11: die meine Sachen kaufen.

00:18:12: Also da ist aber so dieser Timescale, das ist so weit in der Zukunft schon so schwer greifbar.

00:18:20: Aber so konkrete Dinge wie, ich kann Geld dadurch sparen, ich kann dadurch vielleicht

00:18:25: dann auch mehr verdienen,

00:18:26: ich bin vielleicht konkurrenzfähiger oder ich bin mit meinem Angebot vielleicht

00:18:29: einfach günstiger als die Konkurrenz, weil ich meine KI-Modelle so günstig trainieren

00:18:35: kann, weil ich hier investiert habe und was Neues in mir erforscht habe.

00:18:38: Ich glaube, das ist halt greifbar und ich finde, sowas ist immer auch wichtig,

00:18:43: wenn man überhaupt was verändern möchte.

00:18:45: Ja, total. Also ich meine, man kann da einerseits frustriert sein,

00:18:48: aber ich glaube, das ist einfach das generelle Problem mit dem Thema Nachhaltigkeit,

00:18:51: dass es so schwer greifbar ist und dass die Bedrohung, die dadurch ansteht,

00:18:59: wenn man nicht nachhaltig ist, auch nicht so konkret ist.

00:19:02: Und auch einfach, wie du sagst, auch noch so weit in der Zukunft teilweise liegt

00:19:06: oder nicht hier bei uns in Deutschland sichtbar ist, dass man natürlich sich überlegen muss,

00:19:15: warum wollen wir überhaupt nachhaltig agieren, wenn es mich eigentlich gar nicht betrifft.

00:19:19: Und dann ist halt natürlich, wenn man dadurch konkrete Einsparungen hat,

00:19:22: Geld sparen kann, Strom sparen kann und man das unmittelbar spürt,

00:19:27: vielleicht ist mal eine größere Motivation,

00:19:30: als einfach nur aus Gutmenschentum nachhaltig sein zu wollen oder wenn man sich

00:19:34: dessen bewusst ist, was in ein paar Jahren anstehen kann.

00:19:40: Ähm, genau, ja, wie gesagt, das kann schon irgendwie, finde ich auch,

00:19:43: gerade wenn man das macht,

00:19:45: weil man selbst davon überzeugt ist, wenn man einfach nachhaltig sein will,

00:19:49: wenn man, wenn man einfach bei einem das wichtig ist, kann das schon auch frustrierend sein,

00:19:54: aber es ist, finde ich auch trotzdem total wichtig, wenn es eben dazu führt,

00:19:59: dass Dinge nachhaltiger werden, es ist schon einfach auch ein valides Mittel,

00:20:03: damit dann auch zu werben und zu sagen, wir können damit Emissionen sparen, Geld sparen.

00:20:09: Hey du, wenn die Welt besser wird, ist es mir persönlich völlig egal,

00:20:12: ob das Leute tun, weil sie es gut finden, dass was besser wird oder weil es

00:20:17: Leute tun, weil sie glauben, es ist gut für ihr Business und sie verdienen damit mehr Geld dann.

00:20:21: Die Motivation des Einzelnen interessiert mich da eigentlich gar nicht,

00:20:25: solange das Gesamte irgendwo passt. Ja.

00:20:29: Ja, das ist natürlich irgendwie schwierig abzulegen. Es gibt halt solche und

00:20:33: solche Menschen und die Frage ist halt,

00:20:36: wenn man das natürlich aus so einer kurzfristigen Motivation rausmacht und jetzt

00:20:41: nachhaltig agiert, weil man jetzt damit eben gerade Strom sparen kann, Geld sparen kann,

00:20:45: ist halt die Frage, ob es nicht irgendwann mal in ein paar Jahren oder in ein

00:20:50: paar Monaten wieder einen neuen Treiber gibt,

00:20:53: dass man seine Strategie komplett ändert.

00:20:55: Weil man eben das nicht aus Nachhaltigkeitsbestrebungen herausmacht,

00:21:00: sondern eben aus anderen Motiven.

00:21:04: Und genau deswegen ist halt die Frage, wie nachhaltig diese Strategie ist,

00:21:09: quasi immer nur da drauf zu setzen.

00:21:14: Aber ich bin froh, dass wir bei InnoVEX die Möglichkeit haben,

00:21:18: uns damit zu beschäftigen.

00:21:20: Und das nicht nur aus Kostengründen, sondern eben, weil es viele Mitarbeiter,

00:21:25: Mitarbeiterinnen bei uns gibt, die sich einfach mit dem Thema beschäftigen wollen,

00:21:28: denen das am Herzen liegt und die eben auch sehen, was da in den nächsten Jahren

00:21:33: auch noch auf uns zukommen könnte und wie die Projekte der Zukunft aussehen könnten.

00:21:38: Und da denken wir, dass Nachhaltigkeit auf jeden Fall eine Rolle spielen wird.

00:21:42: Aus dem einen oder anderen Grund, ob man das jetzt macht, weil man das machen

00:21:47: möchte, weil man sich dafür interessiert und weil einem das am Herzen liegt

00:21:49: oder aus Kostengründen oder weil man es aus Regulierungsgründen irgendwann machen muss.

00:21:54: Ja, also ich persönlich finde es natürlich auch toll, dass wir uns in der Firma

00:21:59: damit einfach so beschäftigen.

00:22:01: Nicht, weil es irgendwo jetzt vorgeschrieben ist oder weil es jetzt irgendwie

00:22:04: ein zwingendes Gesetz ist, sondern weil wir das gut finden. Und ich finde es

00:22:08: auch schön, dass wir die Möglichkeit haben, dass du dich da beispielsweise auch

00:22:11: während deiner Arbeitszeit zum gewissen Teil mit beschäftigst.

00:22:16: Denn ich glaube, es ist gut, wenn man da einfach Wissen anhäuft,

00:22:21: denn dann kannst du ja auch, wenn du jetzt ein Projekt hast bei einem Kunden,

00:22:26: Sachen um die Ecke kommen. Da kannst du sagen, hey, wir haben uns da jetzt schon

00:22:29: die letzten drei Jahre mit beschäftigt.

00:22:31: Lieber Kunde, schau mal, es gibt die drei Möglichkeiten, mit denen wir hier

00:22:35: nachhaltiger sein könnten und das ist eine gute Sache.

00:22:37: A, vielleicht für dein Karma, B, aber für das und C für das und das ist doch

00:22:42: ein schönes Argument dann einfach, anstatt irgendwie zu sagen,

00:22:46: na, so ist es nicht gut, wie wir es machen, müssten wir anders machen.

00:22:50: Also ich finde so Wissen und auch so Faktenwissen ist da eine gute Sache einfach.

00:22:56: Ja, finde ich auch. Also gerade deswegen finde ich es auch wichtig,

00:23:01: dass wir uns hier bei InnoVex mit dem Thema beschäftigen und beschäftigen können.

00:23:04: Ich glaube, da gibt es aber viele unterschiedliche Motivatoren,

00:23:07: die wir jetzt auch genannt haben, warum man sich damit beschäftigt oder warum

00:23:12: InnoVex sich als Firma damit beschäftigt.

00:23:14: Und ja, wenn wir das irgendwann in den Projekten anwenden können,

00:23:18: was wir uns jetzt gerade anschauen und das ist jetzt eben im Moment hauptsächlich

00:23:22: auch noch dieses Tracking und überhaupt erstmal eine Basis dafür zu schaffen,

00:23:26: um rauszufinden, wie viel Emissionen verbrauchen wir eigentlich tatsächlich

00:23:29: und dann eben später auch Maßnahmen ableiten zu können,

00:23:33: okay, wie kann ich jetzt meine Software oder im Speziellen jetzt meine Software

00:23:37: mit KI nachhaltiger gestalten.

00:23:39: Dann haben wir in der Zukunft coole Projekte, Projekte, wo wir das umsetzen können,

00:23:45: wo wir unser Know-How einbringen können, aber eben auch Mitarbeiterinnen sich

00:23:51: mit dem beschäftigen können, womit sie sich halt eben vielleicht auch privat

00:23:54: beschäftigen, nämlich mit einem nachhaltigen Lebensstil, dann passt das auch zusammen,

00:23:57: führt wiederum dazu, dass unsere Mitarbeiterinnen zufriedener sein können,

00:24:01: hoffentlich in der Zukunft.

00:24:04: Das klingt auf jeden Fall sehr gut. Sag mal Mara, wie ist denn dann der aktuelle Stand?

00:24:10: Du hast gesagt, dieses Carbon Tracking ist ein spannendes Thema,

00:24:14: mit dem du dich oder auch deine Kollegin mit beschäftigt.

00:24:19: Kannst du mir da mal verraten, wie der aktuelle Stand ist?

00:24:23: Seid ihr da in einer generellen Forschungsphase oder habt ihr da schon was ausprobiert

00:24:27: oder vielleicht irgendwelche kleinen Prototypen, mit denen ihr schon Erfahrungen sammelt?

00:24:32: Wir stehen noch relativ am Anfang bei dem ganzen Thema, würde ich sagen.

00:24:35: Also Ende letzten Jahres hat sich ein neuer InnoCircle gegründet.

00:24:39: Also InnoCircles bei InnoVEX sind so eine Art Arbeitsgruppe,

00:24:45: die sich eben mit einem bestimmten Thema beschäftigt und in unserem Fall eben

00:24:49: das Thema Sustainable Computing,

00:24:51: also nachhaltige Entwicklung, wo eben diese beiden Aspekte, von denen ich vorhin

00:24:55: schon gesprochen habe, also sowohl Green IT als auch Green by IT,

00:25:00: zusammengebracht werden sollen.

00:25:02: Und genau wie gesagt, diesen InnoCircle gibt es jetzt erst seit Ende letzten

00:25:06: Jahres und dementsprechend sind wir noch sehr in der Findungsphase und dabei

00:25:11: eben uns neue Themen zu überlegen und das,

00:25:15: was wir in den nächsten Monaten, Jahren angehen wollen und stehen da eben noch relativ am Anfang.

00:25:22: Okay, dann bin ich auf jeden Fall mal gespannt, was vielleicht im Laufe des

00:25:26: Jahres dann noch alles passiert und vielleicht gibt es ja zum Ende des Jahres

00:25:30: schon erste Ergebnisse, die man vielleicht irgendwo mal sehen kann,

00:25:36: vielleicht bei uns im Blog.

00:25:37: Ja, auf jeden Fall schaut da immer wieder mal rein, da wird es den ein oder

00:25:41: anderen Blogbeitrag dieses Jahr noch geben.

00:25:43: Ja, jetzt haben wir über Green IT gesprochen.

00:25:47: Du meintest aber auch, es kann auch unterschieden werden zwischen Green IT und Green by IT.

00:25:53: Ja, genau.

00:25:56: Kannst du mal für mich und vielleicht auch für alle, die zuhören,

00:26:00: kurz erläutern, was genau Green by IT bedeutet?

00:26:05: Ja, also eigentlich das, was der Name eigentlich schon sagt,

00:26:08: sehr selbstsprechend, nämlich, dass man grün ist durch IT und grün im Sinne

00:26:16: von ökologischer Nachhaltigkeit,

00:26:18: also dass man IT dafür benutzt, um grüne, nachhaltige Use Cases umzusetzen.

00:26:25: Zum Beispiel eben Herausforderungen, die man durch den Klimawandel hat,

00:26:30: die man durch IT lösen möchte oder dass man einfach generell IT dafür benutzt,

00:26:36: um Ressourcen zu schonen.

00:26:38: Genau, das wäre quasi so Green-By-IT-Projekte, die man dann unter diesem Mantel zusammenfassen kann.

00:26:44: Und KI spielt da eine besondere Rolle,

00:26:48: weil insbesondere KI quasi verspricht, in diesen komplexen Problemen Lösungen

00:26:54: zu finden und zu unterstützen und genau dann eben diese nachhaltigen Use Cases umzusetzen.

00:27:02: Was wäre denn da ein greifbares Praxisbeispiel für solche Use Cases?

00:27:08: Oder gibt es ganz viele, aber zum Beispiel ist ein Use Case Predictive Maintenance.

00:27:14: Da geht es darum, dass man Maschinen so überwacht, dass man quasi durch KI vorhersagen

00:27:19: kann, wann so eine Maschine ausfallen wird oder wann man ein Ersatzteil brauchen wird.

00:27:26: Und das ist insofern von Vorteil, dass man eben dann zu dem richtigen Zeitpunkt

00:27:33: die Maschine ersetzen kann oder ein Ersatzteil ersetzen kann oder auch bestellen kann,

00:27:39: dass man das weder zu früh macht und damit halt vielleicht ein Teil,

00:27:44: was eigentlich noch vollkommen funktionsfähig ist, in die Tonne kloppt.

00:27:47: Oder dass man es halt nicht zu spät macht und dann am Ende einen Systemausfall

00:27:52: hat oder genau einfach andere Verzögerungen.

00:27:55: Und die KI wird hier eben dazu benutzt, eben den optimalen Zeitpunkt zu ermitteln

00:28:00: und dadurch können eben Ressourcengeschwindigkeiten.

00:28:04: Und das funktioniert dann beispielsweise, indem man, ich weiß nicht,

00:28:07: irgendwelche Sensordaten sammelt bei der Maschine, schaut,

00:28:10: wie viele Betriebsstunden drauf sind und dann ausrechnet, wann der Zeitpunkt

00:28:17: sein würde, wann jetzt vielleicht irgendwie ein kleines Bauteil ersetzt werden muss.

00:28:22: Genau, ja. Also da wird dann eben halt auch auf historischen Daten eben geguckt,

00:28:26: wann ist es zu einem Ausfall gekommen und dann berechnet die KI quasi die Zusammenhänge

00:28:32: aus den Daten und den Sensordaten und dann eben rauszufinden,

00:28:35: wann sind in der Vergangenheit eben solche Ausfälle aufgetreten und wann werden

00:28:40: die höchstwahrscheinlich in der Zukunft wieder auftreten.

00:28:45: Ja, ich glaube, das ist wahrscheinlich für alle Maschinenbauhersteller was total Spannendes, oder?

00:28:52: Weil damit kannst du ja dann wirklich einen total guten Mehrwert zu deiner Maschine ausliefern.

00:28:58: Denn ansonsten, wenn es um solche Verschleißteile geht, hat man ja irgendwie

00:29:03: so ganz fixe Intervalle. Also alle 30.000 Betriebsstunden muss vielleicht irgendwie

00:29:09: so ein Zahnriemen getauscht werden.

00:29:11: Und wenn du es nicht machst und es geht was kaputt, dann ist die Garantie weg

00:29:14: und dann bleibst du auf dem Schaden selbst sitzen.

00:29:17: Und wenn du den jetzt austauscht, dann merkst du vielleicht, oh, der ist ja noch voll.

00:29:21: Der hätte ja noch locker 1000 Stunden gehalten oder 2000. Ja, spannend.

00:29:27: Ja, auf jeden Fall. Also genau, da spielt natürlich dann auch eine Rolle,

00:29:31: wenn man jetzt durch das Modell berechnen kann, das Ersatzteil muss ja noch

00:29:36: gar nicht ausgetauscht werden und dieses Teil muss noch gar nicht ausgetauscht werden.

00:29:40: Das wird wahrscheinlich noch eine Weile halten, aber der Zeitplan gibt es jetzt vor.

00:29:44: Dann muss man natürlich auch gucken, was ist mit der Garantie,

00:29:47: wenn ich jetzt das Teil nicht ausbaue, weil mein Modell sagt mir,

00:29:51: ja, das wird wahrscheinlich noch eine Weile halten, aber die Garantie läuft ab.

00:29:54: Da gibt es natürlich noch total viele Aspekte, die man da betrachten muss.

00:30:00: Aber generell gibt es da total verschiedene Projekte, wo eben KI dabei unterstützen

00:30:07: kann, so einen Prozess oder die Prozessabläufe besser zu machen, zu optimieren.

00:30:12: Zum Beispiel auch in Smart Homes ist es auch ein Thema,

00:30:16: da hat man ja auch in seinem Zuhause quasi ja verschiedene Sensoren an der Heizung, an der Tür,

00:30:21: am Licht und kann halt da zum Beispiel auch smart und eben digital steuern,

00:30:27: wann das Licht angeht, wann die Heizung angeht, wann sie hochfährt,

00:30:32: wann sie runterfährt, da eben dann auch Energie sparen.

00:30:35: Aber da muss man natürlich auch nochmal dazu sagen, dann sind wir auch wieder

00:30:39: bei dem Thema, wo wir vorhin waren, bei Green IT.

00:30:42: In diesen ganzen Sensoren stecken natürlich auch Materialien drin, auch Ressourcen,

00:30:48: die eben auch einen CO2-Fußabdruck haben und deshalb ist es generell wichtig,

00:30:55: bei dem Thema Green by IT da eben auch abzuwägen, okay, wie hoch ist der Nutzen,

00:30:59: den ich jetzt von meiner Software habe, von der KI,

00:31:01: wie viele Emissionen kann ich dadurch einsparen oder wie kann ich Ressourcen

00:31:05: schonen und wie viele Ressourcen muss ich dafür eigentlich überhaupt erst aufwenden

00:31:10: und da dann so ein Trade-off zu machen,

00:31:12: um dann eben zu gucken, okay, lohnt sich dieses Projekt jetzt wirklich und es ist sinnvoll.

00:31:18: Und genau, das wollen wir uns eben auch gerade anschauen, schauen uns ja verschiedene Use Cases an.

00:31:22: Es gibt aber definitiv auch Use Cases, die man ohne IT oder ohne KI einfach

00:31:28: gar nicht lösen könnte, die man aber lösen muss oder die es sich lohnt zu lösen.

00:31:34: Zum Beispiel gibt es auch Bestrebungen, dass zum Beispiel Computer Vision dafür

00:31:39: eingesetzt wird, dass man über Satellitenbilder quasi den Regenwald betrachtet.

00:31:45: Und dann kann über diese Satellitenbilder festgestellt werden,

00:31:49: wenn zum Beispiel neue Straßen gebaut werden in dem Regenwald,

00:31:53: was dann meistens dafür ein Indiz ist, dass da früher oder später abgeholzt werden soll.

00:31:58: Und um eben den Regenwald zu schonen und diesen Abholzungen vorzubeugen,

00:32:04: wird das quasi über Computer Vision betrachtet.

00:32:08: Und das sind halt zum Beispiel Tasks, die kannst du einfach nicht mit dem menschlichen Auge machen.

00:32:13: Das sind so viele Bilder, so viele Bilddaten und so eine große Fläche,

00:32:17: die man mit dem menschlichen Auge einfach nicht überwachen kann.

00:32:20: Und das ist nur ein Beispiel davon, wie man zum Beispiel so ein Green-by-IT-Projekt

00:32:25: haben kann oder beziehungsweise wie man IT für einen nachhaltigen Use Case einsetzen

00:32:32: kann, der halt anders gar nicht lösbar wäre.

00:32:36: Sehr, sehr schöne Beispiele. Die eine Sache, die du gerade erwähnt hast mit

00:32:40: diesem Trade-off, dass man ja auch betrachten muss,

00:32:44: wie groß sind jetzt irgendwie die Kosten von meiner Technologie,

00:32:49: mit der ich das Problem lösen muss oder möchte.

00:32:51: Da musste ich an so ein klassisches Beispiel denken.

00:32:54: Ich hatte früher bei mir zu Hause in der Wohnung in jedem Raum eine Glühbirne.

00:32:59: So eine ganz normale, I don't know, 35 Watt, 40 Watt, so eine ganz normale Glühbirne.

00:33:04: Und wir wissen ja, alle Glühbirnen sind schlecht, weil die so viel Wärme erzeugen

00:33:09: und dadurch Energie verschwenden.

00:33:10: Und LED ist da viel, viel besser. Ich habe heute aber in meiner Wohnung nicht

00:33:15: in jedem Raum eine LED-Birne,

00:33:17: sondern ich habe extrem viel, naja was heißt extrem viel, ich habe schon relativ

00:33:21: viel so LED-Technik zu Hause und ich weiß es jetzt nicht im Detail.

00:33:26: Ich könnte mir aber vorstellen, dass ich jetzt unterm Strich nicht so viel Energie

00:33:31: spare, denn LEDs sind klein,

00:33:34: LEDs sind cool und die sind auch total gut, weil die so wenig Energie in Wärme

00:33:40: umsetzen und ich kaufe mir jetzt viel, viel, viel, viel mehr davon.

00:33:43: Und die LED-Hersteller, die reiben sich natürlich die Hände,

00:33:45: die sagen nämlich, ja, LEDs sind eine ganz tolle Zukunftstechnologie,

00:33:49: weil die energiesparsam sind, kauft deswegen ganz viele LEDs.

00:33:56: Ja, das ist ein super gutes Beispiel. Das nennt man Rebound-Effekt.

00:34:01: Genau, dass quasi die Energieeinsparungen, die man hat oder generell Einsparungen,

00:34:06: die man hat, am Ende zu einem sogar mehr Konsum oder mehr Verbrauch führen,

00:34:11: weil es eben zu günstig ist, zu schnell, zu schön.

00:34:15: Und man sich vielleicht davon auch sogar verspricht, es ist ja eigentlich viel

00:34:19: nachhaltiger und dann eben gar nicht mehr darüber nachdenkt,

00:34:21: wie das eigentlich skaliert.

00:34:23: Das ist mir vorhin zum Beispiel auch eingefallen, als wir darüber gesprochen

00:34:26: haben, dass man effizientere KI-Modelle entwirft und dann eben da Strom sparen kann.

00:34:33: Wenn das natürlich zu Stromeinsparungen führt und man das dann auch tatsächlich

00:34:36: dafür nutzt, um Ressourcen zu sparen, dann ist es super, wenn man jetzt merkt,

00:34:40: mein KI-Modell braucht jetzt nur noch ein Zehntel der Energie,

00:34:43: also mache ich jetzt einfach 20 von diesen Modellen, dann haben wir am Ende

00:34:47: wieder einen Mehrverbrauch.

00:34:49: Ein gutes Beispiel ist da auch Online-Streaming, wo man ja auch pro Film Energie

00:34:56: spart oder Ressourcen spart im Vergleich dazu,

00:34:59: dass man eine DVD herstellen muss, die von A nach B transportieren muss und

00:35:04: dafür, dass dann eine Person diesen einen Film eben angucken kann.

00:35:09: Aber wenn es am Ende dazu führt, dass man jeden Abend zwei Filme streamt oder

00:35:15: halt auch mal nebenbei während dem Hausputzen streamt, ich nehme mich da nicht raus.

00:35:19: Second Screen.

00:35:21: Genau, dann führt es im Endeffekt dazu, dass man vermutlich durch diese Online-Streaming-Plattformen

00:35:27: weitaus mehr Energie verbraucht, als wir früher durch den DVD-Konsum verbraucht haben.

00:35:32: Ja, das ist also gerade im Elektronikbereich merke ich das auch bei mir selbst.

00:35:36: Ich war Ende letzten Jahres im Urlaub mit meiner Freundin und da haben wir schon

00:35:42: einen Koffer aufgemacht und da waren halt total viele Kabel drin.

00:35:45: Hey, guck mal, ich habe hier zwei Netzteile dabei, zwei so vier USB-Netzteile

00:35:50: und ich habe ganz viele kleine Geräte.

00:35:51: Ich habe natürlich mein Smartphone, ich habe so ein Tablet, ich habe hier noch

00:35:54: eine Digitalkamera, ich habe, ich weiß gar nicht, ganz viel Kram halt.

00:35:58: Und hatte ich früher jetzt nicht unbedingt, als ich in Urlaub gefahren bin,

00:36:03: da hatte ich vielleicht ein Fotoapparat dabei oder dann irgendwann mal noch

00:36:06: ein Handy und zwar wird zwar überall gesagt, hey, dein Handy ersetzt alle anderen

00:36:11: Geräte, das stimmt bei mir aber nicht.

00:36:13: Ich habe trotzdem noch viele, viele andere Geräte oder auch zu Hause.

00:36:15: Ich habe an meinem Arbeitsplatz, ich habe einen Laptop, mit dem ich arbeite,

00:36:19: aber ich habe halt drei Bildschirme zu Hause und das macht total Spaß, damit zu arbeiten.

00:36:24: Und warum habe ich die? Weil da jetzt halt nicht jeder wie tausend Euro gekostet

00:36:27: hat, sondern sondern weil die halt erschwinglich waren und von der Qualität trotzdem gut sind.

00:36:31: Und die verbrauchen ja auch echt wenig Strom und die verbrauchen ja auch viel

00:36:35: weniger Energie als mein alter Röhrenmonitor, den ich vielleicht vor 20 Jahren hatte.

00:36:39: Also die verbrauchen, wahrscheinlich verbrauchen alle drei weniger als der eine

00:36:43: Röhrenmonitor oder vielleicht ein kleines bisschen mehr als der eine,

00:36:46: aber es sind ja drei Stück.

00:36:48: Genau und sie laufen halt wahrscheinlich dann auch potenziell länger.

00:36:51: Also ich meine, wie du gerade meintest, das Handy kann alles ersetzen,

00:36:54: schön und gut, Oder wenn dafür dann das Handy statt 10 Minuten am Tag eben 10

00:36:59: Stunden am Tag benutzt wird,

00:37:01: dann führt das halt auch wieder zu einem Anstieg des Konsums und des Energieverbrauchs.

00:37:08: Genau, das ist auf jeden Fall dann, wie gesagt, ein Aspekt, den wir uns auch

00:37:10: angucken, dieser Rebound-Effekt und der da auch einfach eine total große Rolle spielt.

00:37:16: Aber wie wir jetzt auch schon reden, sieht man ja auch schon,

00:37:19: das sind Sachen, die man auch so schwer messen kann.

00:37:21: Also wie kann man denn am Ende festlegen, lohnt sich jetzt mein Green-By-IT-Projekt?

00:37:27: Also ist jetzt der Outcome davon, also die Ressourcen, die ich einspare,

00:37:32: rechtfertigen die den Einsatz der Software?

00:37:35: Wie viel braucht meine Software, wir haben da so viele Stellen oder Stellschrauben, wo wir ansetzen können,

00:37:42: wo wir aber wie gesagt auch noch total am Anfang stehen, teilweise ja noch gar

00:37:45: nicht wissen, wie viel Energie verbrauchen wir eigentlich und genau,

00:37:50: deswegen ist es auf jeden Fall ein total komplexes und teilweise auch fast philosophisches

00:37:54: Thema, weil man einfach auch nicht alle Sachen bis in die Gänse messen kann. Ja.

00:38:00: Das hätte mein Matheherz zwar manchmal gerne, dass man das alles ganz genau

00:38:05: messen kann und überall eine Zahl hinschreiben kann, aber das geht einfach nicht.

00:38:08: Und da kommt man natürlich dann auch dafür dazu, dass man das schätzen muss,

00:38:12: aber dafür muss man auch erstmal eine Know-how aufbauen und eine Grundlage dafür

00:38:16: schaffen, damit man das überhaupt zuverlässig schätzen kann.

00:38:19: Ja. Mara, brauchen wir da vielleicht KI?

00:38:23: Brauchen wir da irgendwelche richtig, richtig tollen KI-Modelle der Zukunft,

00:38:29: um überhaupt Aussagen treffen zu können? Wie nachhalte ich jetzt vielleicht ein Problem?

00:38:34: Ob es sich lohnt, jetzt so ein Green-by-IT-Projekt überhaupt anzugehen.

00:38:38: Denn wenn das so super, super komplex ist, wie du das jetzt mir darlegst,

00:38:43: dann ist das doch vielleicht die einzigste Möglichkeit.

00:38:46: Wir brauchen noch größere KI-Modelle, noch leistungsfähigere,

00:38:49: mit denen wir evaluieren können, ob KI-Projekte überhaupt sinnvoll sind.

00:38:56: Haben wir irgendwie so ein bisschen so ein Henne-Ei-Problem.

00:38:58: Oder? Ja.

00:39:00: Ja, vielleicht ist das die Lösung, ich weiß es nicht.

00:39:05: Ja, wir werden sehen, wohin sich das entwickelt.

00:39:09: Ich würde das nicht komplett ausschließen. Also irgendwie muss man ja diese

00:39:12: Schätzungen machen und das schreit natürlich auch wieder danach irgendwie.

00:39:17: Also dafür braucht man ja auch wieder ein mathematisches Modell,

00:39:19: was das vorhersagen kann oder eben schätzen kann.

00:39:24: Deswegen wird da vermutlich irgendwas in die Richtung noch entwickelt werden.

00:39:30: Ob das dann am Ende das ist, was die Lösung bringt und was man dann benutzen

00:39:35: kann, um wirklich zuverlässig vorherzusagen, was so ein Projekt als Outcome hat, werden wir sehen.

00:39:42: Das ist auf jeden Fall spannend. Das klingt für mich aber auch so ein bisschen

00:39:45: nach, ja, so ein bisschen, die KI beurteilt jetzt, ob die KI gebraucht wird.

00:39:54: Also da müssen wir vielleicht auch noch ein bisschen vorsichtig sein.

00:39:56: Am Ende wird die KI uns sagen, dass ganz viel KI überall gebraucht wird und

00:40:00: dann irgendwann keine Menschen mehr gebraucht werden. Who watches the watchman?

00:40:05: Ja, genau. Also ich werde ein bisschen vorsichtig, aber ja, das ist alles noch

00:40:10: sehr offen und genau, aber dementsprechend ja,

00:40:14: wollen wir uns mit dem Thema auf jeden Fall mehr beschäftigen und da noch mehr

00:40:16: Grundlagen in den nächsten Monaten und Jahren schaffen,

00:40:19: weil ja, es wird Probleme geben und es gibt jetzt schon Probleme,

00:40:23: die wir einfach von menschlicher Hand mit dem menschlichen Know-how im Moment

00:40:27: nicht lösen können und wo uns die IT auf jeden Fall helfen kann.

00:40:35: Ja, ich meine, IT an sich ist ja auch sowas Universelles.

00:40:39: Du kannst ja so viele Dinge tun, die du halt vorher nicht machen konntest.

00:40:44: Und ich finde auch gerade, wenn man in dem Kontext über Digitalisierung spricht,

00:40:49: ist ja auch so ein ganz krasses Buzzword und das steht ja auch bei uns auf der Website überall drauf.

00:40:53: Und das ist im Kern ja auch was Gutes und du kannst durch Digitalisierung ja

00:40:59: Dinge tun, die vorher nicht möglich waren und das gute Beispiel,

00:41:02: was ja oft genannt wird ist,

00:41:04: ja statt einem Fax schicke ich jetzt eine E-Mail, was aber keine Digitalisierung ist.

00:41:08: Das ist ja so eine Elektrifizierung.

00:41:11: Das habe ich mal irgendwo gelesen und habe das dann direkt geklaut,

00:41:15: weil ich die Bezeichnung so treffend finde.

00:41:17: Und mit Digitalisierung kann ich Dinge neu denken, kann ich Abkürzungen nehmen,

00:41:22: die vorher halt durch manuelle Prozesse einfach nicht möglich waren.

00:41:26: Und ich glaube schon, dass es da sehr viele Chancen gibt.

00:41:30: Ich persönlich glaube, dass man verantwortungsvoll damit umgehen muss und ich

00:41:34: glaube so vielleicht zu diesem Ansatz so, hey, da geht irgendwas.

00:41:39: Ich mache das jetzt einfach, das war so in dieser Sturm-und-Drang-Zeit, glaube ich, ganz cool.

00:41:44: Ich finde, das settelt sich alles gerade so ein bisschen und ich glaube,

00:41:50: jetzt ist die spannende Zeit, aber wo man ernsthaft in Anführungszeichen darüber

00:41:55: nachdenken kann, was sind denn jetzt die richtig großen dicken Use Cases.

00:42:00: Wir haben jetzt KI-Technologie, das ist cool.

00:42:03: Wir hatten eine Zeit, wo alle irgendwie mit Chat-GPT rumgespielt haben und alle

00:42:07: haben sich irgendwie lustige Gedichte und Songtexte generieren lassen und es ist auch mega lustig.

00:42:11: Hat uns, glaube ich, jetzt aber nicht wirklich weitergebracht,

00:42:14: außer dass es interessant war und unterhaltsam war und dass man vielleicht auch

00:42:17: ein bisschen was gelernt hat. Aber Use Cases, die jetzt wirklich so das Leben

00:42:21: verändert haben, habe ich noch keine da gesehen in dem Kontext.

00:42:24: Aber ich glaube, dass wir jetzt so ein gutes Gefühl entwickelt haben.

00:42:28: Was ist denn überhaupt möglich?

00:42:30: Und jetzt auch darüber nachdenken können, wo lohnt es sich denn jetzt irgendwas

00:42:34: Vernünftiges, Gutes zu tun?

00:42:36: Und die Betrachtung, hey, wie kann ich effizient mit sowas umgehen?

00:42:40: Wie kann ich da nachhaltig mit umgehen? Die finde ich genau richtig.

00:42:46: Ja, wie du sagst, das Experimentieren ist ja auch dafür da, zum Beispiel überhaupt

00:42:51: erst mal eine Grundlage zu schaffen, um herauszufinden, was kann ich eigentlich überhaupt machen.

00:42:56: Das gehört ja auch zu diesem ganzen Forschungsbereich eben dazu.

00:42:59: Aber ja, ich finde es auch gut, dass es immer mehr zur Sprache kommt,

00:43:05: wie viel Energie eigentlich verbraucht wird und dass man sich darüber auch eben

00:43:13: Gedanken machen muss und dass vielleicht Digitalisierung eben halt nicht nur Gutes mit sich bringt,

00:43:19: sondern eben auch, wenn man nicht gut genug darüber nachdenkt,

00:43:23: eben halt auch einen CO2-Fußabdruck hat, den man halt auch erstmal ja gar nicht

00:43:27: sieht. Das ist halt auch so eine Herausforderung.

00:43:30: Man hängt am Handy und denkt sich, ich verbrauche ja gar keine Energie,

00:43:35: weil man sieht die ja nicht.

00:43:36: Aber dass man am Ende des Tages das Handy wieder mit Strom, der auch nicht sichtbar

00:43:39: ist, wieder aufladen muss, bis es dann auf der Nebenkostenabrechnung irgendwann

00:43:43: sichtbar wird, da denkt man halt erstmal nicht drüber nach.

00:43:48: Aber ich glaube, wir sind jetzt an einem Punkt angekommen, wo das schon in vielen

00:43:52: Köpfen drinsteckt, dass man weiß, Digitalisierung hat eben auch einen Fußabdruck,

00:43:58: auch wenn er digital ist.

00:44:01: Und, genau, da ist sich jetzt eben drüber Gedanken zu machen,

00:44:04: aber auch jetzt nicht gleich zu sagen, oh, das ist alles ganz arg schlecht,

00:44:07: okay, wir müssen jetzt die Firma

00:44:08: schließen, wir lassen das alles mit Digitalisierung, das ist ja furchtbar.

00:44:12: Das ist eben halt auch nicht die Lösung, sondern eben sich dann zu überlegen,

00:44:16: okay, wie kann ich das besser machen zum einen, also das, was ich eh schon mache,

00:44:20: die IT-Projekte, die ich jetzt schon mache,

00:44:23: die Software, die ich baue, wie kann ich die besser machen?

00:44:27: Und eben den anderen Aspekt, wie kann ich das, was ich weiß,

00:44:32: das, was ich kann, nutzen, um daraus Gutes zu machen.

00:44:36: Und genau, das sind eben diese beiden Aspekte, die wir uns angucken,

00:44:40: also dieses Green IT und Green by IT.

00:44:42: Und was auch total Spaß macht und wo ich mich schon total freue,

00:44:46: mich da mehr damit zu beschäftigen und hoffentlich wir irgendwann damit dann

00:44:49: auch Projekte umsetzen können,

00:44:53: weil das bei den Kunden dann dran ist, weil sie sich damit beschäftigen wollen,

00:44:58: weil sie die Expertise brauchen oder weil es halt eben auch dann irgendwann

00:45:01: vorgeschrieben ist, weil zum Beispiel der EU-AI-Act kommen wird,

00:45:07: wo auch Nachhaltigkeit wohl eine Rolle spielen wird Und auch ein Kriterium davon sein wird,

00:45:13: dass man eben die KI, die man baut, eben auch nachhaltig baut und für nachhaltige Zwecke einsetzt.

00:45:20: Ja, ich habe mir jetzt gerade noch hier was notiert und zwar eine Sache,

00:45:24: die du gesagt hast, Sichtbarkeit.

00:45:26: Das finde ich auch was super, super Spannendes, weil wir haben jetzt viel über Kunden gesprochen,

00:45:30: über Regeln und Gesetze und so, aber KI betrifft ja auch mich als Person und

00:45:36: bei vielen Dingen, die ich mir kaufe oder für die ich mein Geld ausgebe,

00:45:39: achte ich schon drauf, wo das herkommt.

00:45:42: Also keine Ahnung, bei mir zu Hause, mein Strom, der kommt von meinem Stadtwerk

00:45:47: und das ist auch so der Ökostrom, den ich kriege.

00:45:51: Kostet ein kleines bisschen mehr, aber ich finde es ist gut.

00:45:53: Ich bin auch schon mal eingeladen worden bei uns in Karlsruhe in den Wald,

00:45:57: da wurden dann Bäume gepflanzt und da durfte ich selber einen Baum pflanzen

00:46:01: und keine Ahnung, ob es eine Show war, aber mich hat es komplett abgeholt.

00:46:05: Oder auch bei Lebensmitteln, da achte ich auch drauf, was ich mir da jetzt irgendwo

00:46:10: kaufe. Und bei vielen anderen Dingen auch.

00:46:12: Aber ich kann nur darauf achten, wenn ich es auch differenzieren kann.

00:46:16: Also bei vielen Sachen, da weiß ich nicht, was drinsteckt. Also auch bei vielen Elektronikprodukten.

00:46:23: Da weiß ich nicht, sind das gute seltene Erden oder sind das schlechte seltene Erden.

00:46:30: Keine Ahnung, weiß ich nicht. Vielleicht könnte ich mich extrem viel mit beschäftigen,

00:46:35: um das vielleicht irgendwie im Internet in irgendwelchen Ecken herauszukriegen,

00:46:40: wo sowas ausgetauscht wird.

00:46:42: Aber sind wir mal ehrlich, das mache ich vielleicht, wenn ich Aktivist bin,

00:46:45: aber als durchschnittlicher Konsument mache ich das nicht.

00:46:50: Aber wenn es irgendwo draufsteht oder wenn ich es nachlesen kann,

00:46:53: Wenn es klar ersichtlich ist, dann mache ich es vielleicht halt schon.

00:46:56: Und wenn ich jetzt irgendwie Dienstleistungen in Anspruch nehme von einem großen

00:47:00: Unternehmen und ich kann dann halt nachlesen, oh, die haben jetzt,

00:47:03: keine Ahnung, irgendwie die KI-Ampel und die haben jetzt eine Green-KI,

00:47:09: weil die halt mit nachhaltiger Energie irgendwie trainiert wurde,

00:47:14: weil hier festgelegt wurde oder weil die zertifiziert wurde,

00:47:17: dass man vielleicht irgendein spezielles Verfahren verwendet,

00:47:20: um das Ganze so iterativ zu trainieren.

00:47:22: Also was quasi zu recyceln.

00:47:25: Und keine Ahnung, was es da gibt oder vielleicht noch geben wird.

00:47:28: Und wenn ich, also sowas wie eine Lebensmittelampel, aber in gut,

00:47:31: wenn ich sowas hätte, das wäre doch cool.

00:47:34: Wenn ich sage, boah, der ist vielleicht ein bisschen günstiger,

00:47:36: der hat rote KI, die wird mit Kohlestrom trainiert.

00:47:40: Und ah, nee, das ist, und da weiß man vielleicht auch nicht,

00:47:43: was für Daten da drin stecken.

00:47:44: Die haben die vielleicht irgendwo so im Internet einfach so abgegrast.

00:47:47: Und das ist vielleicht gar nicht so 100% legal und gut.

00:47:51: Also so die Sichtbarkeit für mich als End-User, die fände ich schon gut.

00:47:55: Und vielleicht wäre so eine Sichtbarkeit aber auch für Business-to-Business,

00:47:58: Leute ganz, ganz spannend, wenn ich sehe, oh, sollen wir jetzt die rote hier

00:48:02: nehmen, Klasse 4, oder sollen wir die Klasse 1 KI oder Technologie nehmen?

00:48:06: Also ich weiß nicht so was, also Sichtbarkeit an sich fände ich ganz cool, weil dann kann ich ja,

00:48:13: bewusst entscheiden. Sonst ist es immer sehr viel, ich muss reingehen in die

00:48:18: Geschichte, ich muss das vielleicht erforschen, ich muss es überprüfen und ich

00:48:21: weiß es am Schluss nicht, sondern es ist vielleicht eine Bauchentscheidung.

00:48:25: Aber so Messbarkeit und dann sind wir auch wieder bei dem Thema,

00:48:28: das du am Anfang schon erzählt hattest mit diesem Carbon Tracker,

00:48:31: das könnte ja ein Teil von der KI-Nachhaltigkeitsampel vielleicht sein,

00:48:36: so ein Faktor, der reinfließt.

00:48:38: Ja, auf jeden Fall. Also du hast jetzt ganz viele verschiedene Punkte genannt,

00:48:44: aber ich denke auf jeden Fall werden wir in die Richtung gehen,

00:48:48: dass es irgendwann zumindest so Leitfäden geben wird, wie man nachhaltige Software,

00:48:54: nachhaltige KI bauen kann.

00:48:56: Es gibt da auch schon erste Ansätze und Leitfäden, auch zum Beispiel vom Bundesministerium,

00:49:03: wo man eben dann verschiedene Kriterien hat, mit denen man dann eine KI überprüfen kann,

00:49:08: ist sie nachhaltig oder nicht und wie du auch schon gesagt hast,

00:49:12: da spielt natürlich auch nicht nur diese ökologische Nachhaltigkeit,

00:49:15: über die wir jetzt bei diesem ganzen Green IT,

00:49:18: Green by IT, Sustainable Computing sprechen, sondern eben Nachhaltigkeit hat auch viele Facetten.

00:49:24: Zum Beispiel eben auch die soziale Nachhaltigkeit, also wie ethisch ist meine KI zum Beispiel.

00:49:32: Und das wird alles in so Leitfäden im Moment zusammengefasst.

00:49:35: Da gibt es, wie gesagt, auch verschiedene Ansätze, auch für Software im Allgemeinen

00:49:40: vom Blauen Engel, auch so ein Katalog.

00:49:43: Und ich denke, wir werden in die Richtung gehen, dass es irgendwie so Zertifizierungen für...

00:49:49: Software, KI oder eben zumindest für Unternehmen geben wird,

00:49:54: beziehungsweise es gibt es ja auch schon, dass Unternehmen sich Nachhaltigkeitszertifizieren

00:49:59: lassen können oder halt verschiedene Nachhaltigkeitskataloge erfüllen.

00:50:04: Und da sind wir als Dienstleister teilweise auch davon betroffen,

00:50:07: weil wenn sich ein Unternehmen dafür entscheidet, das eben umsetzen zu wollen

00:50:12: und dann sind eben auch die Dienstleister, also die ganze Lieferkette wird dann

00:50:17: betrachtet, wir als Dienstleister.

00:50:19: Irgendwie da auch mit drin, negativ ausgedrückt.

00:50:22: Aber wir können das natürlich auch als Chance sehen, das dann eben auch zu nutzen

00:50:26: und zu sagen, hey, wir können uns in dem Thema aus, wir können das.

00:50:30: Und wenn die Unternehmen das dann irgendwann erfüllen müssen,

00:50:34: könnten wir die Hand heben und sagen, hey, wir wissen, was wir tun in dem Bereich

00:50:38: und können euch da unterstützen.

00:50:41: Und ja, wie gesagt, ich glaube, wir werden da in die Richtung kommen,

00:50:45: weil das kann man auch nicht den Konsumenten und Konsumentinnen abverlangen,

00:50:51: dass sie das in jedem Bereich ihres Lebens hinkriegen, immer die nachhaltige,

00:50:54: richtige Entscheidung zu treffen.

00:50:56: Dafür gibt es zum einen so viele verschiedene Kriterien auf Basis derer man sich entscheiden muss.

00:51:03: Also ich habe ja nicht immer die freie Wahl. Ich bin auch teilweise über mein

00:51:06: Geld gebunden. Ich kann mir vielleicht manche Sachen gar nicht leisten.

00:51:09: Dann gibt es halt super viele Faktoren, die man ja schon mit einbeziehen muss,

00:51:15: wenn man eine Kaufentscheidung oder eine Nutzungsentscheidung trifft.

00:51:18: Und wie du sagst, man kann auch nicht Experte, Expertin in jedem Bereich sein

00:51:23: und genau deswegen glaube ich, wäre so eine KI-Ampel, vielleicht haben wir die heute ja erfunden.

00:51:30: Also wenn es die KI-Ampel irgendwann mal gibt, bitte vergesst nicht,

00:51:33: dass es hier zum ersten Mal gehört.

00:51:36: Genau, dann könnte dir auf jeden Fall dabei helfen, dann eben so eine Entscheidung

00:51:40: zu treffen und dann halt eben auch so nachhaltigen Konsum eben fördern.

00:51:48: Ja, Ja, also das fände ich auf jeden Fall sehr strebenswert,

00:51:51: wenn es hier irgendwelche Maßstäbe gäbe, die man halt anlegen kann.

00:51:56: Denn ja, irgendwelche richtig krassen Profis, die können Dinge immer einfach so beurteilen.

00:52:03: Klar, wenn du dich tagtäglich mit dem Thema beschäftigst, dann hast du ganz

00:52:06: andere Insights, dann kannst du es ganz anders beurteilen.

00:52:09: Aber ich glaube, man muss halt auch bei so einer Technologie wie jetzt gerade

00:52:13: KI an alle Menschen denken, die irgendwie damit in Berührung kommen.

00:52:18: Und die meisten davon haben halt diese Insights einfach nicht.

00:52:21: Und das ist aber auch völlig okay, weil die Welt ist so groß, es gibt so viele Themen.

00:52:26: Es muss sich nicht jeder mit allem auskennen. Wäre auch komisch,

00:52:29: wenn sich jeder mit allem auskennen würde.

00:52:31: Ja, auf jeden Fall. Und ich meine, man kann ja schon so weit gehen,

00:52:35: dass ja auch alle Entwickler, Entwicklerinnen, dass da für die Personen ein

00:52:41: Leitfaden total hilfreich wäre, weil wenn man eine Software entwickelt,

00:52:46: dann gibt es auch da so viele verschiedene Entscheidungen, die man treffen kann.

00:52:50: Und ja, der Lebenszyklus oder der ganze Softwareentwicklungszyklus ist groß

00:52:57: und da gibt es viele verschiedene Kreuzungen, wo man anders abbiegen kann.

00:53:03: Und wenn man da so einen Leitfaden an die Hand bekommen würde,

00:53:06: auch für Entwickler und Entwicklerinnen, wie man eine KI oder eine Software

00:53:11: nachhaltig implementieren und benutzen kann,

00:53:14: dann hätten wir da auch auf jeden Fall ein richtig wertvolles,

00:53:18: mächtiges Tool, um eben da nochmal einen Schritt aus meiner Sicht in die richtige Richtung zu gehen.

00:53:25: Das ist ein sehr schönes Schlusswort, Mara. Ich bin gespannt,

00:53:30: wann dieser Leitfaden fertig ist.

00:53:32: Ping mich doch bitte mal an und schick mir den mal zu, wenn der soweit fertig

00:53:36: ist, den würde ich mir gerne anschauen. Ich bin gespannt, wann wir endlich die

00:53:40: Ampel haben, also die KI-Ampel.

00:53:42: Und ich würde vorschlagen, wenn es bei deiner Arbeit da im InnoCircle zum Thema

00:53:50: Sustainable Computing wirklich spannende Erkenntnisse gibt,

00:53:55: vielleicht gegen Ende des Jahres und dann vielleicht auch mal entsprechende

00:53:58: Artikel veröffentlicht wird, dann lass uns doch da nochmal drüber sprechen.

00:54:02: Ich glaube, das ist ein Thema, was uns auch die nächsten Jahre noch viel beschäftigen

00:54:06: wird und vielleicht ist es jetzt ein Thema, was noch nicht so die große Sichtbarkeit

00:54:12: überall hat, aber ich glaube, das wird sich verändern.

00:54:17: Ja, das denke ich auch. Ich komme auf jeden Fall gerne nochmal vorbei und rede

00:54:22: immer gerne über dieses Thema, was mir echt eine Herzensangelegenheit ist.

00:54:26: Das merkt man und das finde ich auch sehr, sehr schön. Mara,

00:54:30: vielen Dank, dass du da warst.

00:54:32: Danke, dass ich da sein durfte.

00:54:34: Das war das Gespräch mit Mara. Ich hoffe, dass es euch Spaß gemacht hat.

00:54:38: Wenn ihr Feedback habt, dann erreicht ihr mich per E-Mail unter podcast.innovax.de.

00:54:43: Wir hören uns in der nächsten Folge wieder. Bis dahin wünsche ich euch viel Spaß und eine gute Zeit.

Neuer Kommentar

Dein Name oder Pseudonym (wird öffentlich angezeigt)
Mindestens 10 Zeichen
Durch das Abschicken des Formulars stimmst du zu, dass der Wert unter "Name oder Pseudonym" gespeichert wird und öffentlich angezeigt werden kann. Wir speichern keine IP-Adressen oder andere personenbezogene Daten. Die Nutzung deines echten Namens ist freiwillig.