Kaum eine Technologie wird derzeit so enthusiastisch eingesetzt wie Künstliche Intelligenz. In vielen Projekten ist KI inzwischen Standard: Texte werden generiert, Code geschrieben, Dokumentationen erstellt, Präsentationen vorbereitet.

Doch bei aller Begeisterung lohnt sich eine einfache Frage: Brauchen wir KI wirklich für alles? Denn nachhaltige Softwareentwicklung bedeutet heute vor allem eins: Eine bewusste Entscheidung, wo wir auf KI verzichten können.

Digitale Technologien erscheinen immateriell, sind es aber nicht. Jede Anfrage an ein KI-System läuft über energieintensive Rechenzentren, die mit spezialisierten Chips und komplexer Kühlung arbeiten. Schon heute verbrauchen Rechenzentren weltweit mehrere hundert Terawattstunden Strom pro Jahr – ein Vielfaches des Schweizer Stromverbrauchs. Prognosen gehen davon aus, dass sich dieser Bedarf bis 2030 mehr als verdoppeln wird, massgeblich getrieben durch KI-Workloads.

Auch einzelne Anfragen sind überraschend teuer: Eine KI-Abfrage benötigt etwa zehnmal so viel Energie wie eine klassische Suchanfrage. Dazu kommt ein oft übersehener Faktor: Wasser. Grosse Rechenzentren benötigen enorme Mengen Kühlung – teilweise Millionen Liter pro Tag mit realen Auswirkungen auf ganze Regionen.

Die digitale Welt hat also eine sehr reale ökologische Infrastruktur. Das Problem ist jedoch nicht nur die Infrastruktur, sondern auch, wie wir sie nutzen. Wir produzieren Daten, die niemand braucht.

In der Realität lässt sich ein paradoxes Muster beobachten:

Wir investieren also enorme Ressourcen in KI-Infrastruktur – und nutzen diese, um Informationsvolumen künstlich aufzublähen. Die Folge: Wir produzieren Daten nicht, weil wir sie brauchen, sondern weil wir es können.

Aus Sicht der Nachhaltigkeit ist das schwer zu rechtfertigen. Und auch inhaltlich ist der Mehrwert fraglich: Mit jeder Transformation steigt die Gefahr von Verzerrungen. Dieses Muster zeigt sich auch an anderer Stelle: Immer mehr Produkte integrieren KI-Funktionen, nicht weil sie notwendig sind, sondern weil es erwartet wird. Das Ergebnis ist eine wachsende Menge generierter Inhalte ohne entsprechenden Erkenntnisgewinn.

Der Einsatz von KI in der Softwareentwicklung wird häufig mit Produktivitätsgewinnen begründet. Doch die Realität ist differenzierter. Zwar zeigen Studien Verbesserungen bei einfachen Aufgaben. Gleichzeitig berichten viele Teams von neuen Aufwänden: Generierter Code muss überprüft, angepasst und teilweise neu geschrieben werden. Der Effekt ist oft derselbe: mehr Aktivität, aber nicht zwingend mehr Wertschöpfung.

Hinzu kommt ein strukturelles Problem: Viele KI-gestützte Workflows erzeugen Iterationen statt Lösungen. Systeme bewegen sich in Schleifen, Vorschläge führen in Sackgassen und der Aufwand für Validierung steigt.

Diese Entwicklung hat direkte Auswirkungen auf die Infrastruktur moderner Systeme. Die leistungsfähigsten KI-Systeme werden heute fast ausschliesslich von Hyperscalern betrieben. Unternehmen, die KI intensiv einsetzen, begeben sich damit in eine starke Abhängigkeit von:

Das ist nicht nur eine wirtschaftliche Frage, sondern auch eine architektonische. Digitale Souveränität – also die Fähigkeit, Systeme unter eigener Kontrolle zu betreiben – wird damit zu einer zentralen Designentscheidung in der Softwareentwicklung.

Neben Infrastruktur und Architektur stellt sich auch eine inhaltliche Frage. Generative KI erzeugt keine originären Ideen im menschlichen Sinne. Sie rekombiniert vorhandene Muster aus Trainingsdaten.

Für viele Aufgaben ist das ausreichend – etwa bei Routinecode oder Übersetzungen. Problematisch wird es erst, wenn erwartet wird, dass daraus automatisch Innovation entsteht. Denn Innovation entsteht selten durch statistische Reproduktion, sondern durch neue Perspektiven.

Die entscheidende Frage ist daher: Wo reicht Reproduktion aus und wo nicht?

Bei aller Kritik wäre es jedoch zu einfach, KI pauschal infrage zu stellen. Richtig eingesetzt kann sie sogar helfen, nachhaltigere Systeme zu entwickeln. Zum Beispiel durch:

Die entscheidende Frage ist also nicht ob, sondern wie gezielt wir KI einsetzen.

Mehr Technologie führt nicht automatisch zu mehr Wert. Gerade bei KI besteht die Gefahr, dass Lösungen entstehen, die technisch beeindruckend, aber ökologisch und ökonomisch ineffizient sind.

Nachhaltige Softwareentwicklung bedeutet daher:

Mit anderen Worten: Nicht jede Lösung braucht KI.

Künstliche Intelligenz ist eine mächtige Technologie. Aber Nachhaltigkeit entsteht nicht durch Technologie allein, sondern durch Entscheidungen. Wenn wir KI unreflektiert einsetzen, riskieren wir steigende Energiebedarfe, wachsende Abhängigkeiten und immer komplexere Systeme.

Wenn wir sie hingegen gezielt einsetzen, kann sie Teil von sinnvollen Lösungen sein. Die entscheidende Frage ist deshalb nicht, was wir mit KI tun können, sondern wo wir bewusst darauf verzichten sollten.