Tipps für eine energieeffiziente Nutzung von KI

Mehr KI bedeutet nicht automatisch mehr Effizienz. Oft lassen sich Zeit, Kosten und Energie bereits durch bessere Prozesse, die passende Technologie und einen bewussten Umgang mit Daten sparen. Unsere sechs Tipps zeigen, wie Organisationen KI gezielt einsetzen und gleichzeitig Ressourcen schonen können.

Jakob Zwiers
Digital Transformation Manager
Berlin Partner für Wirtschaft und Technologie GmbH

1. Gretchenfrage: Braucht es überhaupt KI?

Nach einer Experimentierphase zur Exploration von möglichen KI Use Cases, sollten Organisationen und Nutzende sich die Frage stellen, ob es KI überhaupt braucht und wenn ja, welche Art von KI für welche Aufgaben genau. Umso konkreter der Anwendungsfall definiert werden kann, umso eher kann das Verhältnis zwischen Aufwand und Ergebnis einer KI-Implementierung realistisch eingeschätzt und ein wirklicher Mehrwert realisiert werden. Des Weiteren kann ein KI-Einsatz eine bisher fehlende bzw. unvollständige digitale Transformation von Organisationen kaum kompensieren. Viele Effizienz-Erwartungen, die mit einem KI-Einsatz erhofft werden, können bereits durch ein klares Wissensmanagement, mittels geförderter digitaler Kompetenzen (in Bezug auf bestehende Tools) und durch klar definierte und transparent dokumentierte sowie kommunizierte Arbeitsabläufe erzielt werden. Bei allen KI-Innovationen sollte der Fokus auf der Optimierung von Workflows liegen und darauf, wie diese zielgerichtet, wirkungsstark und systematisch digitalisiert werden können. Organisatorische Maßnahmen im Zuge der digitalen Transformationen sind oft unterschätzt. Erwartungen an KI nicht selten überzogen.

2. Die richtige KI für die richtige Aufgabe wählen

Wenn Organisationsziele und -abläufe klar bzw. Aufgaben konkret beschrieben werden können, dann kann eine passende KI gewählt werden, und zwar mit der nötigen Verhältnismäßigkeit. Effizienzen können bereits auf einem geringen bis mittleren Automatisierungsniveau erschlossen werden. Nicht jede Aufgabe benötigt den Einsatz von generativer KI oder gar Agenten. Workflow-Editoren, spezialisierte Anwendungen oder regelbasierte (Experten-)Systeme können weiterhin interessant bleiben, auch um zunächst Teilprozesse zu optimieren. Konzeptionell zwischen KI-Arten unterscheiden zu können, ist ein Schlüsselfaktor bei der Digitalisierung von Organisationen. Organisationen müssen wissen, was sie konkret meinen, wenn sie über KI sprechen.

3. Aufgaben-adäquates und präzises Prompting

Beim Einsatz generativer KI gilt, je präziser und konkreter der Prompt bei der Eingabe, desto weniger Nachfragen und Korrekturschleifen sind nötig. Wer sein Ziel, den gewünschten Umfang und das Format von Anfang an klar beschreibt, reduziert den Rechenaufwand und erhält bessere Ergebnisse. Auch braucht es nicht immer die maximale Leistung eines KI-Modells. Aufgaben im vertiefenden “Reasoning”-Modus können bewusst (de-)aktiviert werden. Viele Aufgaben ergeben schon im “schnellen Modus” ausreichende Ergebnisse und verbrauchen so auch weniger Tokens.

4. Große Datenmengen vermeiden oder gezielt einsetzen

Bei der Arbeit mit Dokumenten, Tabellen oder Berichten sollte nur der tatsächlich relevante Inhalt verarbeitet werden. Das spart Rechenleistung, reduziert den Tokenverbrauch und erhöht häufig sogar die Qualität der Ergebnisse. Daten sollten, wenn möglich, vorstrukturiert bzw. vorqualifiziert werden. Auch ist auf KI-Prozesse zu achten, die große Datenmengen erzeugen bzw. digitale Ressourcen prozessieren. Mit der Möglichkeit, digitale Meetings aufnehmen zu können, stellt sich beispielsweise ohnehin die Frage, welche Aufnahmen nötig sind und auch wirklich wieder gesehen werden. Adäquat stellt sich die Frage bei KI-Protokollen, die nicht als Default, sondern bewusst für bestimmte Meetings aktiviert werden sollten. Dies spart nicht nur Rechenressourcen, sondern bewahrt auch eine vertrauliche Meetingkultur.

5. Audio-visuelle Medien und Code nur erzeugen, wenn sie wirklich gebraucht werden

Die Generierung von Bildern, Musik oder Videos ist meist deutlich energieintensiver als die Erstellung von Texten. Deshalb lohnt es sich, vorab zu prüfen, ob vorhandene Bilder oder Grafiken bereits den Zweck erfüllen. Oder Medien von bestehenden Medien-Plattformen (z.B. Bilddatenbanken) bezogen werden können. Auch Code ist in Code-Bibliotheken bereits verfügbar. Vibe Coding kann für ein erstes Prototyping produktiv sein, aber derzeit noch selten für den Rollout stabiler und sicherer Anwendungen.

6. LLMs sind weder Suchmaschinen noch Lexika, auch keine Taschenrechner

Je nach Zweck ist die Nutzung von LLMs aufgrund ihrer technischen Beschaffenheit (sprich: der Wahrscheinlichkeitsberechnung von Wortreihenfolgen) nicht zielführend. Viele kleinere Anfragen und insbesondere Recherchen zu Fakten (zu Personen, Orten, Organisationen etc.) können mit gleicher Effizienz über bereits einschlägige Programme und Websites (wie Wikipedia) oder eine klassische Suchmaschinen-Abfrage gelöst werden. Besonders dann, wenn KI-Output ohnehin nochmal hinsichtlich der Fakten gegengecheckt werden muss. Mathematische Aufgaben lösen Modelle generativer KI zwar immer besser, doch prozessieren einschlägige Anwendungen effizienter und derzeit noch verlässlicher.

7. Digitale Effizienz systemisch denken

Nachhaltige KI-Nutzung beginnt nicht erst beim Prompting. Datensparsamkeit und aufgeräumte Datenbestände, effiziente Prozesse und ein gut orchestriertes Tool-Stack reduzieren den Aufwand digitaler Ressourcen und helfen dabei, den ökologischen Fußabdruck von Digitalisierung insgesamt zu minimieren. Speziell auf KI-Anwendungen bezogen kann dies unterstützt werden, indem KI als strategisches Querschnittsthema in der Organisation integriert wird, Nutzungstiefen an ein organisationsweites Rollen- und Rechtemodell verknüpft und ggf. (Token-)Budgets zugewiesen werden, um den Verbrauch von KI-Ressourcen überhaupt sichtbar und somit planbar zu machen.

Dieser Beitrag stammt aus dem August 2026.