21.05.2025
GASTBEITRAG

„Die grünste Software ist die, die du gar nicht baust“

Gastbeitrag. Nagarro-CTO Thomas Steirer teilt seine Erfahrungen aus der Praxis nachhaltiger Softwareentwicklung – und erklärt, warum ökologische Verantwortung im digitalen Produktdesign beginnt, lange bevor die erste Zeile Code geschrieben wird.
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Thomas Steirer, CTO bei Nagarro, beschäftigt sich mit nachhaltiger Softwareentwicklung
Thomas Steirer, CTO bei Nagarro | Foto: brutkasten

In Zeiten von Klimakrise und wachsendem Energieverbrauch durch Digitalisierung wird Nachhaltigkeit zur zentralen Herausforderung – auch in der IT. Digitale Nachhaltigkeit beginnt dabei früher, als viele denken: beim Verständnis der Aufgabe. Developer:innen sind nicht nur Coder, sie werden zu Mitgestalter:innen für eine zukunftsfähige digitale Welt. Was bedeutet „grüne Software“? Und wer trägt Verantwortung?

„Eco-Digital Engineering“ ist der Begriff für die Bestrebung, mehr Nachhaltigkeit auf technischer Ebene zu verankern. Das klingt abstrakt, meint aber etwas sehr Konkretes: die bewusste Gestaltung digitaler Lösungen mit Blick auf Energieeffizienz, Ressourcenverbrauch und gesellschaftliche Wirkung. Und diese Gestaltung beginnt nicht erst im Rechenzentrum – sondern bei einer simplen Frage: Brauchen wir diese Software überhaupt?

Sustainability in IT vs. Sustainability by IT

Wir unterscheiden zwei Perspektiven: Sustainability in IT meint die Optimierung der IT-Infrastruktur selbst – etwa durch schlanke Datenstrukturen, effiziente Algorithmen oder geringen Speicherbedarf. Sustainability by IT fragt, wie Technologie anderen Branchen helfen kann, nachhaltiger zu werden – etwa durch Routenoptimierung im Transport oder durch Energiemonitoring. In beiden Fällen liegt ein zentraler Hebel bei den Entwickler:innen – dort, wo direkt an der Quelle Entscheidungen getroffen werden können: pragmatisch, schnell, wirkungsvoll.

Eco-Digital Engineering beruht auf der Überzeugung, dass die nachhaltigsten Lösungen dort entstehen, wo Entwickler:innen nicht nur umsetzen, sondern gemeinsam mit ihren Teams ein Verständnis für die Problemstellung entwickeln – und darauf aufbauend den effizientesten, nicht unbedingt den komplexesten Weg wählen. Das erfordert ein neues Rollenverständnis – und das entsprechende Mindset. Wichtig sind die konsequente Schaffung von Bewusstsein und das Wissen über entsprechende Praktiken.

Green by Design: Ein neuer Engineering-Ansatz

Softwarelösungen sind häufig überdimensioniert. Features werden entwickelt, weil sie technisch möglich sind – nicht, weil sie nötig sind. Doch jede Abfrage, jeder Button, jede Animation erzeugt Datenverkehr – und Energieverbrauch. Wenn Cloud-Kosten sinken, verbessert sich oft auch die CO₂-Bilanz. Wenn ein Suchalgorithmus sauber gebaut ist, spart das Strom.

Mein Leitsatz lautet: „Die grünste Software ist die, die du gar nicht baust.“ Das ist kein Appell zum Stillstand – sondern zur bewussten Entscheidung, bereits bei der Entwicklung Alternativen zu bewerten: Muss es wirklich eine KI für repetitive Standardanfragen sein? Oder gibt es ressourcenschonendere Lösungen?

Verantwortung braucht Spielraum

Gerade rund um KI tauchen viele ethische Fragen auf – und stellen auch die Rolle von IT-Beratungen neu zur Diskussion. Regeln zu kennen und über mögliche Risiken aufzuklären, ist das eine. Die Entscheidungsfindung aktiv zu beeinflussen, ist das andere. Aber Verantwortung entsteht durch Eigenverantwortung, nicht durch starre Vorgaben.

Nachhaltigkeit beginnt bei der Ausbildung

Ein wichtiger Punkt ist die Sensibilisierung in der technischen Ausbildung. Themenbereiche sind energieeffizientes Coden, nachhaltige Softwarearchitektur, Datenbankdesign und Infrastrukturentscheidungen. Nachhaltige Software entsteht nicht zufällig – sie ist das Ergebnis bewusster Entscheidungen.

Ein Blick in die Zukunft: AI ist kein Wundermittel!

Digitalisierung kann eine treibende Kraft für ökologische Transformation sein – wenn wir sie klug einsetzen. Das bedeutet nicht nur, neue Tools zu entwickeln, sondern auch: bestehende Systeme zu hinterfragen. Nicht alles, was möglich ist, muss gemacht werden. Den Einsatz von AI etwa sollte man kritisch prüfen, denn die Verwendung kommt teuer, wenn sie nicht notwendig ist.

Häufig ist das gleiche Problem effizienter und „direkter“ über klassische Algorithmen zu lösen – das haben wir bei einem internen Forschungsprojekt selbst überprüft: Von insgesamt neun Themenstellungen waren nur drei tatsächlich ein Fall für AI. Ein richtiger „Energiefresser“ ist auch Machine Learning, wenn man es selbst betreibt, Modelle erstellt und sie trainiert.

Es ist technisch, ökologisch und ökonomisch kontraproduktiv, AI als Wundermittel für alles zu betrachten – man muss diese Technologie gezielt, effizient dort einsetzen, wo ein Mehrwert dahintersteht. Wir stehen am Beginn einer neuen Phase: Nicht (nur) die Geschwindigkeit der Innovation entscheidet – sondern ihre Wirkung. Und diese Wirkung beginnt bei jeder einzelnen Entscheidung im Engineering-Alltag – und beim Mut, auch einmal „Nein“ zu sagen.


Aus dem Archiv: Thomas Steirer in der brutkasten-Serie „No Hype KI“ zum Thema „Wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?“

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KI-Risiko, KI Risiko, Risiko, Summt, Wasner,
(v.l.) Carina Zehetmaier, Raoul Maier, Alexander Brix, Clemens Wasner | © AustrianStartups

Eine Künstliche Intelligenz würde vielleicht schreiben: „Als Carina das Wort ergriff, wurde der Saal plötzlich still. Ein Windhauch durchbrach das betretene Schweigen und das, was Carina sagen sollte, würde den gesamten Abend prägen und alles verändern. Damit hatte niemand gerechnet und Schockwellen gingen durchs ganze Land.“

KI: Wie stehts denn mit dem Vertrauen?

Derart extrem war es nicht, als Carina Zehetmaier, Co-Founderin und CEO von paiper.one, Raoul Maier, Founding Partner bei Eudemian Ventures und Alexander Brix, CCO bei fonio im Rahmen des AustrianStartups Summit zusammentrafen, um mit Moderator Clemens Wasner (Founder und CEO EnliteAI) die Risiken von KI zu diskutieren. Doch die Aussage der Vorsitzenden der Arbeitsgruppe Künstliche Intelligenz bei Austrian Standards hinterließ Eindruck. Und zeigte am Ende vielleicht genau das, worum es beim KI-Risiko wirklich geht: um den Vertrauens- und Skalierungsgedanken. Doch dazu später.

KI kann halluzinieren, KI kann sich, vor dem menschlichen Gehör versteckt, mit anderer KI austauschen. KI kann Server hacken, Daten lesen und Datenschutz ignorieren. Sie umgeht Grenzen, um Aufgaben zu erledigen und bleibt dabei intransparent. Vor allem aber kann sie automatisieren, Effizienz steigern und dort beschleunigen, wo es gewünscht wird. All das mit Gefahren verbunden, wenn man sich dieser nicht bewusst ist.

Risiko für Investor:innen verändert

Die Risiken Künstlicher Intelligenz werden hierzulande und weltweit auf mehreren Ebenen diskutiert. Etwa aus Fondsperspektive, wie Maier erklärte: Laut dem Experten habe KI das Risikoprofil für Investor:innen grundlegend verändert. Für das einzelne Unternehmen sei das Risiko gestiegen, für das gesamte Portfolio dagegen gleich hoch geblieben oder sogar niedriger geworden. Der Grund liege im sogenannten Power Law: In der Startup-Finanzierung entscheiden meist wenige Volltreffer über den Erfolg eines Portfolios, und weil KI die Entwicklung günstiger und schneller macht, könnte es künftig mehr solcher Treffer geben, so seine Prognose.

Zudem sinke Maier zufolge das Produkt- und Technologierisiko, das Teamrisiko bleibe in etwa gleich. Höher seien dagegen das Wettbewerbsrisiko, da Konkurrenten sehr schnell auftauchen könnten, das Umsetzungsrisiko, weil Startups bei schwacher Exekution rasch überholt würden, und auch das regulatorische Risiko.

Hinzu komme das Bewertungsrisiko, besonders in den USA. Bei den hohen Bewertungen werde es zum Problem, wenn der erwartete Exit-Wert ausbleibt: „Wir als Investoren müssen darauf vorbereitet sein, diese Risiken zu verstehen und sie auf sinnvolle Weise zu mindern“, sagte Maier. „Ich denke, es wird große Unterschiede geben, weil, wenn man sieht, dass ein Konkurrent sehr schnell auftaucht und sehr schnell an Fahrt gewinnt, wird es weniger darum gehen, zu versuchen ‚Zombies‘ zu pflegen, sondern sich wirklich auf seine Gewinner zu konzentrieren und auch die Diversifizierung des Portfolios tief bei den Gewinnern auszuspielen.“

Er sieht beim VC-Portfolio einen künftigen Trend hin zu einer „Gewinner-nimmt-das-Meiste“-Mentalität: „Was wir gesehen haben, ist, dass derzeit die Top 1 Prozent der Startups in den USA etwa 50 Prozent des Exit-Wertes einfangen. Das kann man mit der Ära von 2010 bis 2020 vergleichen, wo sie etwa 30 bis 35 Prozent des Exit-Wertes einfingen, davor — in der Ära von 2000 bis 2010 — waren es weniger als 20 Prozent. Wir haben also eine viel höhere Konzentration der Gewinner. Es geht nun viel mehr darum, diese Gewinner zu finden“, sagte Maier.

„Vertrauen, Fairness und Compliance von Anfang an“

Zehetmaier rückte danach die Risiken beim Bauen von KI-Produkten selbst in den Fokus. Wer ein Produkt in einer Hochrisiko-Sphäre entwickle, solle sich früh fragen, ob und wie man es in der Gesellschaft haben wolle, und es resilient, cybersicher und sicher aufsetzen. Austrian Standards arbeite derzeit an den risikobezogenen Standards zum EU AI Act, die klären sollen, womit Unternehmen konform sein müssen und welche Schritte nötig sind. Langfristig könne das für Gründerinnen und Gründer ein Vorteil sein, auch wenn die frühe Auseinandersetzung Zeit koste. „Wenn wir nicht Vertrauen, Fairness und Compliance von Anfang an einbauen, ist es hinterher viel schwerer“, sagte sie.

Zentral sei die Frage nach „Human in the Loop“, „Human in Command“ und „Human in Control“. Lösungen, wie Menschen tatsächlich im Entscheidungsprozess eingebunden bleiben, sind für Zehetmaier noch weitgehend offen: „Es kann nicht sein, dass man einfach einen Menschen hinsetzt und sagt: ‚Hak die Kästchen 1.000-mal am Tag ab‘. So bindet man keine menschliche Aufsicht ein.“

Die Frage nach dem: „Worum geht es eigentlich?“

Aus europäischer Perspektive frage sie sich manchmal, wofür das alles geschehe, so Zehetmaier. Gehe es am Ende darum, Beschäftigte loszuwerden, das Unternehmen hochzuskalieren und an ein weiteres US-Unternehmen zu verkaufen?

„Wir sollten die Idee des nachhaltigen Skalierens wirklich überdenken“, riet sie. Die erste Frage, die sich ein Startup stellen müsse, sei: „Was will ich bauen und wo will ich in der Zukunft sein? Was ist die Zukunft, in der meine Kinder leben werden, und wie sieht sie aus?” Das Ziel sei letztlich „nicht, es einfach hochzuskalieren und einfach an irgendwen zu verkaufen“, sondern eine bewusstere Reise zu gestalten. „Ich denke wirklich, dass es Chancen gibt, die Zukunft aktiv zu verändern und dazu beizutragen, das anzugleichen, was wir wollen“, sagte sie. „Um sicherzustellen, dass die Technologie für uns so frei von Voreingenommenheit und für so viele Menschen wie möglich funktioniert.“

Daran knüpfte Maier zustimmend an und griff Zehetmaiers Überlegungen zur Frage auf, welche Zukunft Technologieunternehmen eigentlich gestalten wollen. Die Frage unserer Zeit sei jedoch nicht nur, wie diese Zukunft aussehen solle, sondern auch, wer sie definiere und wer tatsächlich in der Lage sei, sie umzusetzen.

Denn selbst wenn es eine gesellschaftliche Einigung darüber gäbe, welche Richtung eingeschlagen werden sollte, sei keineswegs klar, wer die Macht habe, diese Vorstellungen durchzusetzen. Theoretisch seien es vor allem große Regierungen, die die Entwicklung der Technologie regulieren könnten. Doch gerade im Bereich der Künstlichen Intelligenz zeige sich, wie begrenzt dieser Handlungsspielraum sei.

„Europa nicht mehr auf Agenda“

Maier berichtete von einem Gespräch mit David Sacks (Mitglied des Podcasts All-In), der unter Donald Trump als KI-Beauftragter tätig war. Sacks habe ihm erklärt, dass die USA Künstliche Intelligenz nicht regulieren könnten, weil sie andernfalls Gefahr liefen, das Rennen gegen China zu verlieren.

„Das ist die Aussage des obersten US-Beraters für KI. Was uns das zeigt, ist, dass wir uns derzeit in einem chaotischen Zustand befinden, in dem wir im Wesentlichen ein Rennen zwischen zwei Supermächten haben“, sagte Maier. „Europa steht gar nicht mehr auf der Agenda. Es tut mir leid, euch das so beibringen zu müssen. Aber das ist der beängstigende Teil. Ich habe nicht die perfekte Antwort, aber ich stimme Zehetmaiers grundlegenden Fragen völlig zu.“

Aufsetzen ist nicht genug

Auch ohne Schockwellen führte die Diskussion der drei Expert:innen weiters zur Frage, wie sich KI-Startups in einem Markt behaupten können, in dem neue Wettbewerber schnell entstehen. Für Maier liegt die Antwort in der Verteidigungsfähigkeit des Geschäftsmodells. Ein bloßer „Wrapper“, also eine Anwendung, die lediglich auf ein bestehendes Sprachmodell aufsetzt, reiche kaum aus. Attraktiv seien Unternehmen, die sich durch proprietäre Daten, Branchen-Wissen, Kundenzugang oder komplexe Workflows abheben. Alexander Brix von fonio ergänzte, dass Startups ihren Wettbewerbsvorteil auch erst mit der Zeit entwickeln könnten – etwa durch eine starke Marke, Vertrauen und effiziente Vertriebsstrukturen. Gerade im B2B-Bereich sei Vertrauen entscheidend.

Carina Zehetmaier bestätigte diese Einschätzung aus der Perspektive eines Unternehmens, das sich auf KI-Compliance spezialisiert hat. Für paiper.one sei die Komplexität der Regulierung einerseits ein Hindernis, andererseits aber auch eine Chance, sich durch Fachwissen und Vertrauen zu differenzieren. Da sich gesetzliche Anforderungen von Land zu Land unterscheiden und laufend verändern können, lasse sich das Produkt nicht ohne Weiteres über verschiedene Märkte hinweg skalieren.

Wettbewerbsvorteil

„Was wir bisher beobachtet haben, ist, dass unser Wettbewerbsvorteil Vertrauen ist“, präzisierte Zehetmaier. Große Konzerne vertrauten dem Team aufgrund seiner Expertise und sähen paiper.one als Ansprechpartner, der sie bei der Einführung und Umsetzung neuer Anforderungen begleiten könne. Zugleich warnte sie davor, dass Europa seine Innovationskraft nicht allein aus der Regulierung schöpfen dürfe. Die Komplexität könne zwar einen Wettbewerbsvorteil schaffen, erschwere aber auch schnelles Wachstum.

Für sie liege eine zentrale Herausforderung jedoch nicht allein in der Technologie oder der Einhaltung von Vorschriften, sondern darin, KI tatsächlich in Unternehmen zu verankern.

Viele Unternehmen würden ihren Beschäftigten zwar entsprechende Lizenzen zur Verfügung stellen, doch diese würden nicht immer genutzt. Deshalb wolle sich paiper.one verstärkt darauf konzentrieren, Organisationen und ihre Mitarbeiter bei der Einführung von KI mitzunehmen und den Wandel aktiv zu begleiten. Denn, so Zehetmaier: „Wenn wir die beste Technologie haben, aber niemand sie nutzt, werden wir am Ende nicht glücklich sein.“

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