KI und Nachhaltigkeit: Zwischen Werten und Innovationsdruck

Wie ist die Nutzung von KI vereinbar mit unternehmerischen Werten, wie z. B. Nachhaltigkeit, die das Fundament eines Unternehmens und seiner Marke bilden?

Erst neulich hörte ich einen Podcast. Zu Gast war ein werteorientiertes Unternehmen. Es ging um seine Philosophie dahinter, hohe Qualitätsstandards und den jahrzehntelangen Anspruch, die Dinge immer noch ein Stück besser zu machen.

Mir schwirrte danach eine Frage im Kopf herum, die weit über dieses eine Unternehmen hinausgeht:

Wie gehen werteorientierte Organisationen mit dem Thema Künstliche Intelligenz um?

Werteorientierte Unternehmen, die verantwortliches Wirtschaften und hohe Standards im Fokus haben, wählen ihre Bank, ihren Stromanbieter, ihre Lieferanten, Partner oder Rohstoffe mit Bedacht. Sie fragen, woher etwas kommt, unter welchen Bedingungen es entsteht und wohin das Geld fliesst. Doch werden beim Einsatz von KI-Tools dieselben Massstäbe angesetzt?

KI steckt längst im Alltag, manchmal völlig unbemerkt: im Schreibprogramm, im CRM, in der Übersetzungssoftware und, vielleicht sogar heimlich, in den Chatfenstern der Mitarbeitenden. In Gesprächen erlebe ich es immer wieder: Die eigenen Werte und Standards sind glasklar. Beim Thema KI fehlt jedoch (noch) die Orientierung. Und die Zwickmühle, die sich hieraus ergeben kann, ist weder sichtbar noch präsent.

Wenn du ein Unternehmen führst, das für Nachhaltigkeit, faire Bedingungen, Qualität bzw. verantwortungsvolles Handeln steht, betrifft dich das besonders. Nachhaltigkeit meine ich dabei nicht im umfassenden Sinn: ökologisch, sozial, aber auch im Umgang mit Daten.

In diesem Beitrag erfährst du, wo Künstliche Intelligenz, Nachhaltigkeit und die eigenen Werte in Konflikt geraten können. Warum Abwarten keine Lösung ist und welche drei Wege sich gegenüber Kundschaft, Mitarbeitenden, Partnern und Investoren transparent begründen lassen.

Werte gelten auch für KI: Warum werteorientierte Unternehmen besonders gefordert sind

Wer Glaubwürdigkeit zum Kern seiner Marke macht, wird beim KI-Einsatz am selben Massstab gemessen.

Ein klassisches Unternehmen ohne kommunizierten Werte- oder Qualitätsanspruch, das KI unbedacht einsetzt, macht im schlimmsten Fall einen Fehler.

Bei werteorientierten Unternehmen wird daraus schnell ein Widerspruch: Diese stehen für Transparenz, z. B. bei Inhaltsstoffen, Herkunft, Partnern und Lieferketten, können aber auf Nachfrage möglicherweise nicht beantworten, wo und wie KI bei ihnen eingesetzt wird.

Diese Tatsache wiegt schwer, weil sie am Markenkern rütteln kann. Die Grösse des Unternehmens spielt dabei weniger eine Rolle, denn die Glaubwürdigkeit hängt daran, ob Anspruch, Kommunikation und tatsächliches Handeln zusammenpassen.

Genau hinschauen werden vor allem drei Gruppen:

• Kundschaft: Im Ipsos KI-Monitor 2026 sprechen sich drei von vier Befragten in Deutschland dafür aus, dass der Einsatz von KI gekennzeichnet wird.
  
  
• Mitarbeitende: In Unternehmen mit partizipativer Kultur erwarten Mitarbeitende, bei Entscheidungen mitgestalten zu können, die ihre Arbeit verändern. KI verändert sie gerade grundlegend und eine Befragung des Weizenbaum-Instituts unter 440 Unternehmen in Deutschland zeigt: Wo die Arbeitnehmervertretung bei der Einführung von KI einbezogen wird, ist die Akzeptanz höher. (Weizenbaum-Institut, März 2026).
  
  
• Partner, Investoren und Zertifizierer: «Die Nutzung von KI ist im Grunde eine Frage der Stakeholder-Governance», sagt Clay Brown von B Lab, der Organisation hinter der B-Corp-Zertifizierung (Fast Company, Juli 2026, übersetzt). Die neuen B-Corp-Standards schreiben KI weder vor noch verbieten sie sie. Sie erwarten aber, dass Unternehmen die Auswirkungen kennen und ggf. Gegenmassnahmen ergreifen.

KI und Nachhaltigkeit: Die Zwickmühle im Detail

Wer KI einsetzt, nimmt gewisse Folgen in Kauf, und wer verzichtet, ebenfalls. Dazwischen gibt es nichts. Deshalb gilt: Bewusst entscheiden kann, wer beide Seiten kennt, reflektiert und abwägt.

Der ökologische Fussabdruck der digitalen Lieferkette

Künstliche Intelligenz hat eine Lieferkette wie jedes andere Produkt auch und die Umweltkosten verteilen sich über den ganzen Lebenszyklus. AlgorithmWatch CH beschreibt hierbei fünf Stationen:

• Rohstoffe: Der Abbau von Lithium, Kobalt etc. belastet Böden, Grundwasser und Menschen.
• Hardware: Die Herstellung von Chips verbraucht viel Energie und Wasser.
• Training: Allein das Training von GPT-3 erforderte rund 1287 Megawattstunden Strom. Das sind in etwa so viel wie 120 US-Haushalte in einem Jahr benötigen.
• Nutzung: Rechenzentren wachsen und jede Anfrage braucht Strom und Kühlwasser.
• Entsorgung: In Europa und den USA wird weniger als ein Fünftel der Elektronik recycelt, d. h. die Müllberge steigen.

Zur Einordnung: Pro Anfrage mag der Verbrauch relativ überschaubar sein. Ins Gewicht fallen die Summe und der Zweck. In der Schweiz brauchten Rechenzentren 2024 rund 3,6 Prozent des Stroms, bis 2030 werden 20 bis 54 Prozent mehr erwartet (BFE-Studie). Und wo KI zum Beispiel die Öl- und Gasförderung effizienter macht, kann sie mehr Emissionen verursachen, als sie anderswo einspart (AlgorithmWatch CH, Oktober 2026).

Die soziale Seite: Menschen hinter der Maschine

KI beruht auf menschlicher Arbeit: Grosse Sprachmodelle müssen trainiert werden. Dazu braucht es sog. «Clickwork» oder «Klickarbeit»: Menschen sortieren und beschriften („labeln“) Daten im Akkord, häufig in Ländern wie Kenia, Venezuela und Kolumbien, wie das Civic Data Lab berichtet. Niedrige Löhne, Leistungsdruck sowie Ausbeutung sind, wie auch in anderen Branchen, keine Seltenheit. Dazu kommen die Arbeitsbedingungen im Rohstoffabbau.

Für Unternehmen, die bei ihren Produkten auf faire Bedingungen achten, ist diese Betrachtungsweise vertrautes Terrain.

Daten: Was in die Tools hineinfliesst

Die öffentliche Diskussion dreht sich meist um das, was KI liefert. Nicht weniger heikel ist das, was hineingegeben wird.

Einerseits fliessen Daten in das Training von KI-Anwendungen bzw. -Modellen. Trainingsdaten weisen oft geschützte Inhalte auf, was urheberrechtliche Auswirkungen haben kann. Mehr darüber in diesem Beitrag des Eidgenössischen Instituts für Geistiges Eigentum.

Andererseits geht es um das, was von Anwenderseite in die Chatfenster hineingespült wird, wie z. B. vertrauliche oder sensible Daten von Kunden bzw. Mitarbeitenden, sowie interne Strategiepapiere. Hier stellt sich die Frage, wie ihr diese Themen intern adressiert, um diese Risiken zu minimieren (Stichwort: Hybride KI-Architektur).

Ein dritter Punkt ist, wie Anbieter und Lieferanten mit euren Daten, Informationen sowie Inhalten umgehen und wie abhängig ihr von diesen seid. Dabei stellen sich Fragen, die ihr auch von anderen Lieferanten her kennt, wie zum Beispiel:

• Ort: Wo und wie werden eure Daten verarbeitet? In der Cloud grosser Anbieter oder auf eigenen Servern.
• Verwendung: Dürfen die Daten für das Training des Modells genutzt werden?
• Zugriffe und Aufbewahrung: Wer kann Chatverläufe einsehen, und wie lange werden sie gespeichert?

Für Unternehmen in der EU gilt der EU AI Act, unter Umständen auch für Schweizer Unternehmen mit Geschäft in der EU (kinewsletter.ch). Er verlangt, dass Unternehmen die KI-Kompetenz ihrer Mitarbeitenden fördern (Art. 4, KPMG), und schreibt für bestimmte KI-Ergebnisse nach Art. 50 eine Kennzeichnung vor (Stand November 2026).

In der Schweiz gilt seit September 2023 zudem das revidierte Datenschutzgesetz (revDSG). Sobald KI Personendaten verarbeitet, etwa in Prompts oder Kundendaten, gelten besondere Informations- und Sorgfaltspflichten. (Stand November 2026)

Dass Herkunft auch bei KI nachvollziehbar sein kann, zeigt das Schweizer Sprachmodell Apertus, das laufend weiterentwickelt wird. Die ETH Zürich, die technische Hochschule in Lausanne (EPFL) und das nationale Supercomputing-Zentrum CSCS haben 2025 Trainingsdaten, Methoden und Modell offengelegt. Ob ein solches Modell zu euch passt, hängt von eurem Einsatz ab. Dieses Beispiel zeigt aber, dass Transparenz möglich ist.

Ethik zwischen Anspruch und Lippenbekenntnis

Viele grosse KI-Anbieter haben ethische Grundsätze veröffentlicht. In der Praxis setzen sich jedoch oft Tempo und Wettbewerb durch. Das heisst: Ihr kauft möglicherweise Tools bei Anbietern ein, deren Werte nicht automatisch eure sind. Bei jedem anderen Lieferanten würdet ihr vermutlich genau das sorgfältig prüfen. Umso wichtiger, dass ihr auch hier darauf achtet.

Wer diese Liste liest, könnte schnell zum Schluss kommen, dass KI, Nachhaltigkeit und Wertestandards nur sehr eingeschränkt miteinander vereinbar zu sein scheinen. Die Fragen, die sich viele hierbei stellen, sind:

• Bedeutet das, dass man als werteorientiertes Unternehmen gar keine KI einsetzen sollte?
• Schöpfen wir dann aber Möglichkeiten nicht aus, die für die Zukunft wichtig wären?
• Werden wir am Ende von unseren Mitbewerbern abgehängt?

Was für KI spricht

Fragen wie diese sind nicht von der Hand zu weisen.

Die Mehrheit der Schweizer KMU arbeitet bereits mit Künstlicher Intelligenz. Laut der KMU-Arbeitsmarktstudie 2026 von AXA und Sotomo setzen 35 Prozent KI bewusst in ihren Prozessen ein, weitere 39 Prozent erproben sie. Am häufigsten nutzen sie KI für Übersetzungen, Korrespondenz und Werbetexte. Knapp die Hälfte erwartet Zeitgewinne, ohne Stellen abzubauen (AXA, September 2026).

Spannend für werteorientierte Unternehmen ist, wofür die gewonnene Zeit genutzt wird. Laut Befragung des Weizenbaum-Instituts investieren 82 Prozent der Unternehmen sie in die Qualität ihrer Produkte. 70 Prozent bauen damit Überstunden ab. Allerdings planen auch 40 Prozent, Personal durch KI zu ersetzen.

Beide Seiten haben gute Argumente. Doch wie trifft ein Unternehmen für sich die richtige Entscheidung? Ein Weg kann sein, erst einmal keine Entscheidung zu treffen.

Warum Nicht-Entscheiden auch eine Entscheidung ist

Wer nicht entscheidet, hat in den allermeisten Fällen trotzdem KI im Haus.

Schatten-KI: Wenn Mitarbeitende schneller sind als der Betrieb

Viele Mitarbeitende nutzen KI längst, ob mit oder ohne Legitimation.

Das Institut der deutschen Wirtschaft hat im Frühjahr 2026 fast 5000 Beschäftigte repräsentativ befragt. 29,1 Prozent der beruflichen KI-Nutzenden arbeiten mit Tools, die ihr Arbeitgeber nicht bereitstellt. In Betrieben mit weniger als 50 Mitarbeitenden sind es sogar 33,5 Prozent (IW Köln, September 2026, vollständige Quelle siehe Quellenübersicht).

In der Studie heisst es weiter: «Nicht bereitgestellt heisst dabei nicht zwingend heimlich oder verboten, wohl aber ausserhalb der betrieblichen Kontrolle, mit entsprechenden Risiken für die Effektivität und Effizienz der Arbeitsprozesse, den Datenschutz, Geschäftsgeheimnisse und Compliance.»

Für euch bedeutet das: Auch wenn ihr bewusst auf KI verzichtet, können Firmendaten unter Umständen in privaten Konten landen.

Der blinde Fleck in der Standard-Software: Eingebettete KI

KI kommt oft mit einem Update ins Haus, ohne dass jemand dieses offiziell bestellt hat. Sie steckt in Office-Anwendungen, Mailprogrammen, CRM-Systemen, Buchhaltungssoftware und Videokonferenz-Tools, die Gespräche automatisch zusammenfassen.

Euren Softwareanbieter habt ihr vielleicht einmal sorgfältig geprüft. Mit der neuen KI-Funktion ist ein weiterer Akteur dazugekommen, der eure Daten stillschweigend verarbeitet. Und die digitale Lieferkette hat sich verändert, ohne dass ihr sie proaktiv geprüft habt.

Die Werte-Praxis-Lücke: Sechs Stellen, an denen KI, Nachhaltigkeit und Werte auseinanderlaufen

Die mögliche Diskrepanz zwischen dem, wofür ein Unternehmen steht, und dem, wie es mit KI umgeht, lässt sich an sechs Stellen festmachen. Hieraus habe ich ein Arbeitsmodell entwickelt, das ich Werte-Praxis-Lücke nenne. Diese Lücke entsteht selten aus Absicht. Nur meist ist die Technologie schneller als die internen Regeln.

Diese sechs Punkte helfen euch, ehrlich hinzuschauen:

1. Verantwortungslücke: Hat die Führung entschieden, wofür und wie KI eingesetzt wird und wo bewusst nicht? Ist klar, wer freigibt und ansprechbar ist? Woran ihr es merkt: Jede Person nutzt ihr eigenes Tool, und niemand fühlt sich zuständig.
   
2. Integritätslücke: Passt euer Umgang mit KI zu dem, wofür ihr steht, auch ökologisch und sozial? Woran ihr es merkt: Der Nachhaltigkeitsbericht ist detailliert, die digitale Infrastruktur kommt darin nicht vor.
   
3. Wissenslücke: Weiss die Geschäftsleitung, wo und wofür KI im Einsatz ist, auch in der Standard-Software? Woran ihr es merkt: Die Transkribierfunktion im Videotool läuft seit Monaten, ohne dass dies bewusst hinterfragt wurde.
   
4. Lieferkettenlücke: Wisst ihr, wo eure KI-Systeme gehostet werden, woher Tools und Modelle stammen, wie eure Daten aufbereitet werden, wohin sie fliessen und ob die Anbieter euren Standards entsprechen? Woran ihr es merkt: Lieferanten werden sorgfältig geprüft, KI-Anbieter eher selten.
   
5. Kompetenzlücke: Können eure Mitarbeitenden KI-Ergebnisse einordnen, prüfen und ihr eigenes Urteil fällen? Woran ihr es merkt: Was die KI vorschlägt, wird übernommen, einfach, weil es gut klingt und bequem ist.
   
6. Transparenzlücke: Ist für Kundschaft und Partner nachvollziehbar, wo und wie bei euch KI im Spiel ist? Woran ihr es merkt: Die Kundschaft entdeckt KI-Inhalte selbst und fühlt sich getäuscht.

Die Reihenfolge der sechs Stellen ist bewusst gewählt. Sie beginnt bei der internen Haltung und endet bei der Kommunikation. Glaubwürdig nach aussen sprechen könnt ihr erst, wenn innen geklärt ist, was gilt. Wer bei der Transparenz beginnt, kommuniziert etwas, das intern noch nicht geklärt ist. Derselben Logik folgt der LEAD™-Prozess, mit dem ich Unternehmen begleite.

Bewusst entscheiden: Drei Wege und wie sich diese begründen lassen

Es gibt mehrere verantwortungsvolle Wege im Umgang mit KI. Entscheidend ist, dass ihr euren Weg bewusst wählt und begründen könnt.

Weg 1: Bewusster Verzicht auf KI

Verzicht ist ein verantwortungsvoller Entscheid, aber nur, wenn er wirklich gelebt wird. Er passt, wenn eure Arbeit vom persönlichen Kontakt, vom Handwerk oder von hoher Vertraulichkeit lebt, oder wenn der KI-Nutzen den Fussabdruck für euch nicht aufwiegt.

Damit der Verzicht wirklich im Alltag gelebt werden kann, braucht es insbesondere:

• eine klare Regel für Mitarbeitende, die auch private Tools einschliesst;
• eine starke Kommunikationsstrategie. Diese muss erklären, warum Tools, die zur Arbeitserleichterung beitragen, nicht genutzt werden dürfen. Fehlt die Akzeptanz des Verzichts in der Belegschaft, wird es schwer;
• einen Blick in die Standard-Software, um eingebettete KI-Funktionen zu erkennen und bei Bedarf abzuschalten;
• einen festen Termin, an dem ihr euren Entscheid immer wieder reflektiert und überprüft.

So könnte das in einem KI-Leitbild formuliert werden: «In unserem Unternehmen setzen wir bewusst keine KI ein. Unsere Arbeit lebt vom persönlichen Gespräch, und Kundendaten verlassen unser Haus nicht. Wir überprüfen diesen Entscheid jedes Jahr.» Eine transparente Information für Kundschaft und Partner ergänzt diese Vorgehensweise.

Weg 2: Gezielter, achtsamer Einsatz von KI

Künstliche Intelligenz wird für wenige, klar definierte Zwecke genutzt.

Damit das intern funktioniert, braucht es insbesondere:

• eine Liste erlaubter Zwecke und der Bereiche, die tabu sind. Auch hier ist ein KI-Leitbild der erste Schritt;
• Kompetenzaufbau, der über die Bedienung von Tools hinausgeht und die Urteilsfähigkeit stärkt. Für Unternehmen mit EU-Bezug verlangt der EU AI Act, die KI-Kompetenz zu fördern (siehe oben);
• eine Anbieterprüfung nach denselben Kriterien wie bei anderen Lieferanten;
• eindeutige Datenregeln, zum Beispiel keine sensiblen Daten in frei verfügbaren Tools;
• einen sparsamen Umgang, etwa durch kleinere oder offene Modelle und gut vorbereitete Anfragen.

Wie das konkret aussehen kann, zeigt die Berliner Suchmaschine Ecosia. Sie bietet seit 2025 eigene KI-Funktionen an, misst deren Energieverbrauch und erzeugt nach eigenen Angaben mehr erneuerbaren Strom, als diese benötigen. Wer die KI-Zusammenfassungen nicht möchte, kann sie abschalten. Die Funktionen basieren allerdings auf einem Modell von OpenAI (Basic Thinking, Dezember 2025).

So könnte das in einem KI-Leitbild formuliert werden: «Wir nutzen KI für Übersetzungen und erste Textentwürfe. Personendaten geben wir nicht ein, und jedes Ergebnis prüft ein Mensch, bevor es unser Haus verlässt.» Eine transparente Information für Kundschaft und Partner ergänzt auch hier diese Vorgehensweise.

Weg 3: Breiter Einsatz der KI mit klaren Regeln

KI wird fester Bestandteil von Abläufen oder Angeboten. Das ist legitim, verlangt aber am meisten Sorgfalt, weil die Folgen mit der Nutzung wachsen.

Damit diese Vorgehensweise nicht aus dem Ruder läuft, braucht es insbesondere:

• eine Übersicht der Einsatzbereiche, Prozesse und Tools, die verwendet werden. Ein KI-Leitbild schafft auch hier Klarheit;
• Kompetenzaufbau, der über die Bedienung von Tools hinausgeht und die Urteilsfähigkeit stärkt;
• eine Anbieterprüfung nach denselben Kriterien wie bei anderen Lieferanten;
• umfassende Prüf- und Freigabeprozesse für Ergebnisse, die nach aussen gehen;
• die KI-Nutzung im Nachhaltigkeitsbericht, wenn ihr einen erstellt;
• Transparenz nach aussen, etwa in einer freiwilligen KI-Charta.

So könnte das in einem KI-Leitbild formuliert werden: «KI unterstützt bei uns viele Abläufe. Welche Systeme wir nutzen, wofür und wie wir ihre Folgen begrenzen, legen wir in unserer KI-Charta offen.»

Der erste Schritt: Eine Entscheidung treffen und begründen

Ein tragfähiger Entscheid lässt sich in drei Sätzen erklären.

Diese Leitfragen helfen euch dabei:

1. Zweck: Wofür setzen wir KI ein oder worauf verzichten wir bewusst, und warum?
2. Werte: Wie passt das zu dem, wofür wir stehen, auch ökologisch und sozial?
3. Folgen: Was tun wir, um Risiken klein zu halten, und in welchen Abständen  überprüfen wir den Entscheid?

Beantwortet diese Fragen in der Geschäftsleitung, bezieht die Belegschaft mit ein und schult sie. Gelingt euch das, habt ihr eine Grundlage, die auch kritischen Nachfragen von aussen standhält.

Fazit: KI und Nachhaltigkeit verlangen eine bewusste Entscheidung

Werte und Innovation geraten beim Thema Künstliche Intelligenz in einen Konflikt, das lässt sich nicht wegreden. Doch es gibt Optionen und Gestaltungsmöglichkeiten.

Meine These: Wer Werte und Verantwortung auch beim Einsatz von KI ernst nimmt, kann ihre Möglichkeiten nutzen, ohne die eigene Glaubwürdigkeit aufs Spiel zu setzen.

Dies erfordert jedoch eine bewusste Entscheidung, die ihr nach aussen klar und einheitlich kommunizieren sowie vertreten könnt: gegenüber Kundschaft, Mitarbeitenden, Partnern oder Investoren. Ob ihr den Verzicht wählt, den achtsamen Einsatz oder die breite Nutzung, ist Teil eurer unternehmerischen Freiheit. Wichtig ist nur, dass ihr die Entscheidung trefft, bevor andere es für euch tun.

Wenn du wissen möchtest, wo ihr im Unternehmen heute steht, hilft der KI-Standort-Check. Er zeigt auf, welche Fragen schon geklärt sind und wo du ansetzen kannst.

Häufige Fragen

Quellenübersicht und weiterführende Links

• Ipsos KI-Monitor 2026
• Fast Company: AI puts B Corps’ values to the test (Juli 2026)
• Weizenbaum-Institut: Zunehmender KI-Einsatz in der Arbeitswelt (März 2026)
• AlgorithmWatch CH: Umweltkosten der KI-Lieferkette
• Netzwoche: BFE-Studie zum Stromverbrauch der Schweizer Rechenzentren (Mai 2026)
• AlgorithmWatch CH: Der Klima-Bluff von KI fliegt endgültig auf (Oktober 2026)
• Civic Data Lab: Clickwork
• Eidgenössisches Institut für Geistiges Eigentum: Urheberrecht und KI
• EDÖB: KI und Datenschutz
• KPMG: Digital Omnibus on AI (Juli 2026)
• Apertus AI
• ETH Zürich: Apertus (September 2025)
• AXA/Sotomo: KMU-Arbeitsmarktstudie 2026
• IW Köln: Schatten-KI (Engels, Barbara / Hammermann, Andrea, 2026, Schatten-KI: Beschäftigte sind schneller als ihre Betriebe, IW-Kurzbericht, Nr. 63, Köln)
• Basic Thinking: Ecosia AI (Dezember 2025)
• Implicator: Googles Angaben zum Energieverbrauch pro Anfrage und die Kritik daran
• EU AI Act Service Desk: Artikel 50
• AlgorithmWatch CH: Themendossier KI und Nachhaltigkeit
• Yoshija Walter, Kalaidos Fachhochschule: Aufstieg und Fall der KI-Ethik (2024)
• Hochschule Luzern: Interview mit Ladan Pooyan-Weihs zu digitaler Ethik
• kinewsletter.ch: KI-Regulierung in der Schweiz