Rechenzentren verbrauchen weltweit etwa 1–1,5% des globalen Stroms – Tendenz steigend. KI-Training und -Nutzung sind die am schnellsten wachsenden Segmente. Für die öffentliche Verwaltung bedeutet das: Wer KI beschafft, beschafft auch Energieverbrauch.
Ein Rechenzentrum verbraucht pro Megawatt bis zu 1,8 Millionen Liter Wasser pro Jahr. Microsoft berichtete 2022, dass der Verbrauch ihrer Rechenzentren um 34% gestiegen ist – vor allem durch KI-Workloads. In Dürregebieten (Spanien, Kalifornien) wird das zunehmend zum politischen Thema.
Öffentliche Verwaltungen können mit Vorbildfunktion den Markt beeinflussen. Konkrete Maßnahmen:
Eine Landesbehörde vergleicht drei Übersetzungswerkzeuge für Behördentexte. Neben Qualität und Datenschutz steht der Energieverbrauch je 1.000 Wörter im Kriterienkatalog, gemessen im angebotenen Betriebsmodus. Bei gleicher Übersetzungsqualität braucht das spezialisierte Übersetzungsmodell deutlich weniger Strom als das große Allzweckmodell, und die Wahl fällt auf das spezialisierte Modell. Der Fall ist konstruiert. Die Größenordnung ist es nicht, weil ein Modell, das nur übersetzt, mit einem Bruchteil der Parameter auskommt, die ein Allzweckmodell mitführt.
Die UN-Nachhaltigkeitsziele (SDGs) sind auch für deutsche Behörden relevant – insbesondere SDG 13 (Klimaschutz). KI kann zum Klimaschutz beitragen, verbraucht aber selbst Ressourcen.
Die öffentliche Verwaltung hat eine Vorbildfunktion. Wer KI-Systeme beschafft, ohne Energieverbrauch und Umweltbilanz zu prüfen, verschenkt politische Handlungsfähigkeit. Nachhaltigkeit gehört in jede KI-Ausschreibung – genauso wie Datenschutz und Barrierefreiheit.
Im Haus stehen drei Wege zur Verfügung, um eingehende Bürgermails in fünf Themenkategorien einzusortieren. Täglich kommen etwa 600 Mails an.
A Großes Allzweck-Sprachmodell in der Cloud. Trefferquote im Test 96 %, Antwortzeit 2 Sekunden, Abrechnung je Anfrage. B Kleines, auf Textklassifikation spezialisiertes Modell auf dem eigenen Server. Trefferquote 93 %, Antwortzeit 0,2 Sekunden, Strom aus dem Hausanschluss. C Regelbasierte Zuordnung über Stichwortlisten, ohne Modell. Trefferquote 78 %, praktisch kein zusätzlicher Verbrauch.
Entscheiden Sie sich für einen Weg und begründen Sie die Entscheidung so, dass sie in einer Vorlage stehen könnte. Sagen Sie dabei, was der Unterschied von drei Prozentpunkten Trefferquote im Alltag bedeutet.
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Der Unterschied zwischen A und B beträgt drei Prozentpunkte. Bei 600 Mails am Tag sind das achtzehn zusätzliche Fehlzuordnungen. Eine Fehlzuordnung kostet die Weiterleitung an die richtige Stelle, also wenige Minuten, und verzögert den Vorgang um höchstens einen Tag. Das ist ein überschaubarer Preis für ein Modell, das im eigenen Haus läuft, keine Bürgermails an einen Anbieter gibt und je Anfrage einen Bruchteil der Energie braucht.
Gegen C spricht die Trefferquote. 78 % bedeuten 132 Fehlzuordnungen am Tag. In dieser Größenordnung entsteht der Aufwand an anderer Stelle neu, und die Entlastung verschwindet.
Gegen A spricht neben dem Verbrauch, dass Bürgermails personenbezogene Daten enthalten und auf diesem Weg an einen Anbieter gehen. Das verlangt einen Auftragsverarbeitungsvertrag, die Prüfung des Serverstandorts und eine Entscheidung darüber, wie lange Eingaben dort liegen. Bei B stellt sich diese Frage nicht.
Die Trefferquote im Echtbetrieb wird gemessen. Testwerte entstehen an aufbereiteten Daten, echte Mails sind unordentlicher. Fällt B im ersten Quartal unter 88 %, wird die Entscheidung neu geprüft.
Die höchste Trefferquote ist nicht automatisch die richtige Wahl. Was zählt, ist die Schwelle, ab der die Fachaufgabe die verbleibenden Fehler noch verträgt. Bei einer Themensortierung liegt sie ganz woanders als bei einer Leistungsberechnung.
Nachhaltigkeit ist kein Gegenargument zu Genauigkeit. Beide Größen stehen im selben Vergleich. Die Frage ist, wie viel Genauigkeit die Aufgabe wirklich braucht und was jeder zusätzliche Prozentpunkt kostet.
Wie nutzen Sie KI in Ihrer Behörde zu diesem Thema? Teilen Sie Erfahrungen, stellen Sie Fragen — anonym oder mit E-Mail. Kommentare liegen auf eigenen Servern (DSGVO-konform).