Wie Unternehmen die Nutzung von KI durch Materialität, Messung und Berichterstattung steuern können
Mit der zunehmenden Nutzung von KI hängt die Governance der ökologischen Auswirkungen zunehmend davon ab, wie KI in Materialitätsbewertungen, Messpraktiken und Berichtssysteme integriert wird.
Wichtige Highlights
- Behandeln Sie die Nutzung von KI als einen maßgeblichen Nachhaltigkeitsfaktor – Integrieren Sie KI explizit in die finanziellen Materialitäts- und Auswirkungenseinschätzungen, um zu erkennen, wo KI den Umfang oder die Schwere bestehender Probleme verändert oder neue Risiken oder Chancen einführt.
- Kartieren, messen und baselinen Sie die KI-Nachfrage – Erstellen Sie ein Inventar, in welchen Situationen oder wie oft KI verwendet wird, und etablieren Sie Nutzungsmetriken über die Zeit, um Wachstum, Redundanz und Hotspots zu identifizieren.
- Kontrollieren Sie die Auswirkungen von KI durch Richtlinien, Aufsicht und Erwartungen an Zulieferer – Setzen Sie Regeln für die angemessene Nutzung von KI und Auslöser für zusätzliche Überprüfungen fest, bevor KI skaliert wird. Managen Sie die Auswirkungen, unabhängig davon, ob KI intern oder durch Anbieter bereitgestellt wird.
Obwohl KI bereits die Betriebsabläufe und die Dienstleistungen von Unternehmen verändert, fordert sie auch Anpassungen in der Gestaltung und Governance von Nachhaltigkeitssystemen. Bisher lag der Schwerpunkt oft auf den ökologischen Auswirkungen des Energieverbrauchs, des Wasserverbrauchs und der Herausforderungen in der Lieferkette von KI.
Es ist jedoch ebenso wichtig, zu untersuchen, wie KI innerhalb von Organisationen eingesetzt wird. Es ist entscheidend zu verstehen, wo KI angewendet wird, wie oft sie genutzt wird und ob diese Anwendungen notwendig sind – und vor allem, wie und wann die Überprüfungsprozesse durchgeführt werden. Durch die Einbeziehung von KI in Materialitätsbewertungen wird ein klarer Rahmen für ihren Einsatz geschaffen, mit Systemen zur Adressierung potenzieller ökologischer und sozialer Auswirkungen und Risiken, bevor sie zu Problemen werden.
Wertschöpfung durch KI-Nutzung sicherstellen
Um eine effektive Wertschöpfung aus der KI-Nutzung zu gewährleisten, müssen Führungskräfte über den ökologischen Fußabdruck hinausblicken, indem sie ihre KI-Nutzung kartieren, Kontroll- und Überprüfungsprozesse definieren, Systeme zur fortlaufenden Quantifizierung entwickeln und transparent berichten. Das Ziel ist es, die Auswirkungen von KI von innen heraus zu steuern, sicherzustellen, dass die Vorteile die Risiken wert sind und dass Nachhaltigkeit eine Priorität bleibt.
Integration von KI in Materialitäts- und Auswirkungenseinschätzungen
Finanzielle Materialitäts- und Auswirkungenseinschätzungen bieten eine praktische Grundlage zur Governance von KI durch einen strukturierten Prozess zur Identifizierung und Priorisierung signifikanter Auswirkungen. Viele durch die Nutzung von KI beeinflusste Nachhaltigkeitsthemen – einschließlich Energiebedarf, Emissionen, Wasserverbrauch und Auswirkungen auf die Belegschaft – werden bereits in bestehenden Materialitätsübungen bewertet. Oft fehlt jedoch eine explizite Untersuchung, wie KI die Treiber dieser Auswirkungen verändert.
Die Leitlinien zur finanziellen Materialität des International Sustainability Standards Board konzentrieren sich auf die finanzielle Materialität, die definiert ist durch Themen, die voraussichtlich die Entscheidungen von Investoren oder anderen Nutzern von Finanzberichten beeinflussen könnten. Wie KI innerhalb von Unternehmen eingesetzt wird, beeinflusst zweifellos die Risiken und Chancen, mit denen das Unternehmen konfrontiert ist, und kann die finanzielle Lage eines Unternehmens beeinflussen.
Um die Materialität von KI zu bestimmen, ist es erforderlich zu prüfen, ob ihr Einsatz den Umfang oder die Schwere bestehender Auswirkungen verändert, neue Risiken und Chancen einführt oder Abhängigkeiten schafft, die eine Priorisierung rechtfertigen. Die Identifizierung von Prioritätsbereichen ermöglicht es Organisationen, von qualitativen Bewertungen zu strukturierten Aufsichtssystemen überzugehen und eine Basislinie für die Nutzung von KI und deren potenzielle Auswirkungen festzulegen.
Governance der KI-Nachfrage durch Richtlinien
Sobald eine Basis zur Materialität von KI festgelegt ist, besteht der nächste Schritt in der Governance darin, sich auf die Kontrolle zu konzentrieren – hauptsächlich durch Richtlinien, die durch angemessene Messungen der Nachfrage unterstützt werden. Mit der zunehmenden Verfügbarkeit von KI kann sie zu einem Standardwerkzeug für Routineaufgaben werden, was die Nachfrage durch Duplikation und anhaltende Anwendungsfälle ohne ausreichende Aufsicht oder Herausforderung erhöht.
Richtlinien können Erwartungen für die angemessene Anwendung setzen, Bedingungen zur Bewertung der Tiefe im Verhältnis zum Aufgabennutzen definieren und entscheidend festlegen, welche Bedingungen eine zusätzliche Überprüfung vor der Skalierung oder Integration von KI in zentrale Arbeitsprozesse auslösen sollten.
Die Quantifizierung unterstreicht diese Richtlinien, indem sie die Nutzung von KI über die Zeit sichtbar macht und deren Auswirkungen verfolgt. Für die meisten Organisationen ist der Ausgangspunkt zur Messung der Auswirkungen von KI die Erfassung eines konsistenten Überblicks über die Nutzung und deren Entwicklung. Diese Bestimmung des Umfangs unterstützt später die präzise Zuordnung von Energie- oder Emissionswerten.
Management der Auswirkungen von KI
Wo Organisationen ihre eigene KI-Infrastruktur besitzen oder betreiben, liegt die Verantwortung für das Management innerhalb der etablierten operativen Kontrollen, einschließlich der Dekarbonisierung der Stromversorgung, der Verwaltung des Wasserverbrauchs und der Überwachung des Lebenszyklus von Hardware. Die Governance muss auch explizit das Training und die Nachschulung von Modellen abdecken, insbesondere in Bereichen, in denen konzentrierte Energie- und Wasseranforderungen entstehen können.
Wenn KI-Fähigkeiten über externe oder Drittanbieter zugänglich sind, müssen diese gleichen Einflussbereiche durch Richtlinien und Praktiken zur Einbindung von Lieferanten adressiert werden, die Offenlegung mit Beschaffungsentscheidungen verknüpfen. Management ohne direkte Kontrolle erfordert die Festlegung von Erwartungen und die Einbindung externer Anbieter in Bezug auf Energiequellen, Wasserbewirtschaftung, Hardwaremanagement und Transparenz hinsichtlich der Trainingspraktiken von Modellen und der damit verbundenen Auswirkungen.
Governance von KI als Einfluss auf die Nachhaltigkeit
Die Nachhaltigkeitseffekte von KI hängen von der Effizienz der Infrastruktur, den Energiequellen und der Governance ihrer Nutzung in Organisationen ab. Das bedeutet, dass ein effektives Management die Bewertung der wesentlichen Auswirkungen, die Festlegung von Richtlinien für die Nachfrage und die Überwachung, die Messung der Ergebnisse und die transparente Berichterstattung umfassen muss.
Die Behandlung von KI als eine Quelle, die nachhaltig verwaltet wird, kann helfen, Risiken besser zu mindern und sicherzustellen, dass die ökologischen und sozialen Auswirkungen der KI-Nutzung mit der Wertschöpfung in Einklang stehen.
