KI für Nachhaltigkeit umfasst verschiedene Anwendungsbereiche: Nachhaltigkeitsstrategie, ESG-Datenerfassung, Szenarioplanung, Dekarbonisierung der Lieferkette, Kreislaufwirtschaft und Ökodesign sowie Maßnahmen zur Förderung sozialer Auswirkungen in den Bereichen Bildung, Barrierefreiheit, Gesundheitsinformationen, gemeinnützige Organisationen und Inklusion am Arbeitsplatz. „Gen AI for Sustainability“ behandelt all diese Themen in einem einzigen Modul, mit Fallstudien, Interview-Gesprächen zur Rolle von GitHub in der Klimatechnologie und zum Decisions Lab sowie einem 60-minütigen Praxisprojekt.

Das hängt vom jeweiligen Projekt ab, und im Kurs lernen Sie, diese Frage direkt zu untersuchen. KI kann Umweltziele unterstützen, verursacht aber durch ihr Training und ihre Nutzung auch Umweltkosten. Der Kurs beleuchtet beide Seiten: Er umfasst Lektionen zu den ökologischen Kosten des Trainings und der Nutzung von KI sowie zu Strategien für umweltfreundlichere KI-Modelle, eine Lektüre über die Umweltauswirkungen generativer KI und eine von Kommilitonen begutachtete Aufgabe zum digitalen CO₂-Fußabdruck. Zusammen bieten diese dir einen strukturierten Ansatz, um den Nutzen eines Projekts gegen die Umweltauswirkungen der KI abzuwägen.

Entscheidungen zur Nachhaltigkeit müssen oft auf der Grundlage unvollständiger Informationen getroffen werden. KI für Nachhaltigkeit kann diese Entscheidungen unterstützen, indem sie ESG-Daten erfasst, Szenarien modelliert und eine Transformationsstrategie entwirft – auf diese Weise kann KI die strategische Entscheidungsfindung im Bereich Nachhaltigkeit verbessern. „Gen AI for Sustainability“ behandelt diese Aufgaben in zwei Lektionen: eine zum Thema Erfassung von ESG-Daten, Modellierung und Szenarioplanung sowie eine zur Entwicklung von Transformationsstrategien. Eine dritte Lektion befasst sich mit den Grenzen der KI, und das abschließende Lernziel des Kurses besteht darin, die Machbarkeit und Robustheit von KI für Nachhaltigkeitsprojekte zu bewerten.