KI nutzen – ohne Ihre Nachhaltigkeitswerte zu opfern

KI kann Design-, Engineering- und Projektmanagementprozesse erheblich beschleunigen – sie verursacht jedoch auch einen realen Energie- und Wasserverbrauch, der mit der Grösse und Nutzungsintensität der Modelle wächst. Die pragmatische Antwort für ein nachhaltigkeitsorientiertes Unternehmen lautet nicht, KI gänzlich zu meiden, sondern sie gezielt einzusetzen, ihren Fussabdruck transparent zu messen und ihn durch die Effizienzgewinne anderswo im Projekt zu kompensieren. Bei SwissTechNova behandeln wir KI genau so wie jedes neue Material oder jede neue Technologie im Bauwesen: Wir setzen sie dort ein, wo sie echten Mehrwert bietet, und kommunizieren die Abwägungen offen.

Wo KI in Architektur- und Engineering-Prozesse wirklich passt

In der Praxis sind KI-Tools am nützlichsten für klar umgrenzte, gut definierte Aufgaben – nicht als pauschaler Ersatz für Fachkompetenz. In unserem eigenen Arbeitsablauf in Architektur und Engineering-Projekten unterstützen KI-gestützte Werkzeuge uns bei frühen Machbarkeitsprüfungen, der Erstellung von Energiesimulationen, der Generierung von Designvarianten zur Kundenpräsentation sowie bei der Risikoerkennung in grossen Datensätzen im Projektmanagement. Die Kernentscheidungen – Standsicherheit, Materialwahl, Einhaltung von Vorschriften, Kundenwünsche – bleiben fest in den Händen unserer Architektinnen, Architekten und Ingenieure, die im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung in jedes Projekt einbringen.

Entscheidend ist Bewusstheit: KI dort einsetzen, wo sie repetitive oder rechenintensive Aufgaben abnimmt – und sie aus Entscheidungen heraushalten, bei denen handwerkliche Qualität, Normkonformität oder Langlebigkeit auf dem Spiel stehen.

Den ökologischen Fussabdruck Ihrer KI-Nutzung messen

Den Fussabdruck von KI zu messen ist schwieriger als die Energieperformance eines Gebäudes zu bewerten – aber einige praktische Näherungsgrössen helfen weiter:

• Rechenintensität – wie gross und komplex das Modell ist und wie häufig es abgefragt wird. Einfache, aufgabenspezifische Tools verbrauchen in der Regel deutlich weniger Energie als grosse Allzweckmodelle, die wiederholt für dieselbe Aufgabe eingesetzt werden.
• Energiemix der Rechenzentren – Anbieter legen zunehmend offen, ob ihre Infrastruktur mit erneuerbarem Strom betrieben wird; die Wahl von Anbietern, die dies transparent berichten, ist ein verlässlicher Anhaltspunkt für die Umweltwirkung.
• Häufigkeit und Notwendigkeit – viele Teams wiederholen denselben Prompt oder dieselbe Simulation mehrfach „zur Sicherheit". Das Verhältnis von Nutzungsvolumen zu tatsächlichem Projektnutzen zu verfolgen, ist oft der einfachste Weg, Verschwendung aufzudecken.

Für ein Büro, das physische Bauprojekte betreut, spiegelt das wider, wie wir bereits graue Energie und Energieperformance in Gebäuden erfassen – dieselbe Disziplin des Messens vor dem Optimieren gilt auch für digitale Tools. Die Internationale Energieagentur hat nützliche Benchmarks zum wachsenden Strombedarf von KI und Rechenzentren veröffentlicht, die als gute externe Referenz bei der Festlegung interner Ziele dienen.

Realistische Ziele setzen

Es gibt keine universelle Kennzahl, die „nachhaltigen KI-Einsatz" für ein Planungs- oder Ingenieurbüro definiert – das richtige Ziel hängt von Ihrer Grösse, den eingesetzten Tools und der Bedeutung von KI für Ihre Leistungserbringung ab. Ein praxistauglicher Ansatz ist es, eine Richtungsvorgabe statt einer fixen Grösse zu formulieren: redundante KI-Abfragen reduzieren, bei Routineaufgaben kleinere oder spezialisierte Modelle gegenüber grossen Allzweckmodellen bevorzugen und die rechenintensivsten Tools nur dort einsetzen, wo sie manuelle Methoden klar übertreffen. Dieses Ziel jährlich zu überprüfen – gemeinsam mit Ihren übrigen Nachhaltigkeitsverpflichtungen – hält es ehrlich und anpassungsfähig, wenn sich Technologie und Energiedaten weiterentwickeln.

Alternativen zum intensiven KI-Einsatz – und wie viel sie bewirken

Nicht jede Aufgabe braucht KI, und die Alternativen kosten oft weniger – sowohl finanziell als auch energetisch:

• Bewährte Berechnungssoftware und BIM-Tools für Trag- und Energiemodellierung, die für denselben Output weit weniger rechenintensiv sind als generative KI.
• Standardisierte Checklisten und Vorlagen für Machbarkeitsstudien, die den Bedarf vermeiden, ähnliche Inhalte immer wieder neu zu generieren.
• Erfahrene menschliche Beurteilung bei Design- und Risikoentscheidungen, die für die nuancierten, normspezifischen Abwägungen in komplexen Engineering-Projekten nach wie vor zuverlässiger ist als KI.

Der Unterschied, den diese Entscheidungen machen, ist kumulativ und nicht bei einer einzelnen Aufgabe dramatisch – aber über einen vollständigen Projektlebenszyklus summiert sich die Vermeidung unnötiger KI-Läufe und der Rückgriff auf leichtere Tools erheblich, ähnlich wie die Wahl effizienter Materialien über die Lebensdauer eines Gebäudes ins Gewicht fällt.

Mögliche Szenarien für die Zukunft

Drei übergeordnete Szenarien erscheinen plausibel, wie KI und Nachhaltigkeit in Planungs- und Ingenieurbüros in den nächsten Jahren zusammenwachsen werden:

1. Effizienzgewinne überholen das Nachfragewachstum – Wenn KI-Modelle pro Abfrage energieeffizienter werden und Rechenzentren stärker auf erneuerbare Energie umstellen, könnten die Umweltkosten je Nutzung sinken, selbst wenn die Nutzung insgesamt steigt.
2. Die Nachfrage wächst schneller als die Effizienz – Wenn KI-Nutzung in Planung, Simulation und Projektmanagement rasch zunimmt, könnte der Gesamtenergiebedarf trotz Verbesserungen je Abfrage weiter steigen – was einen disziplinierten, selektiven Einsatz noch wichtiger macht, nicht weniger.
3. Regulierung und Berichtsstandards reifen – Carbon-Reporting-Pflichten könnten künftig auch digitale Tools und Dienste erfassen, ähnlich wie im Bauwesen bereits graue Energie erfasst wird; Büros, die KI-Nutzung schon heute messen und steuern, werden besser positioniert sein.

Angesichts dieser Ungewissheit ist die strategisch sicherste Position für ein Büro wie unseres: KI-Nutzung zielgerichtet, dokumentiert und regelmässig überprüft zu halten – damit wir uns schnell anpassen können, wie auch immer sich die Szenarien entwickeln.