13.02.2023

KI-Prognose: Zwei-Grad-Ziel könnte Mitte des Jahrhunderts überschritten werden

Eine Erderhitzung von zwei Grad könnte bereits Mitte des Jahrhunderts erreicht werden. Das zeigt eine aktuelle Studie, die mithilfe künstlicher Intelligenz erstellt wurde. Die Möglichkeit, die Durchschnittstemperatur unter zwei Grad zu halten, bestehe aber weiterhin, wenn Treibhausgase rasch gesenkt werden.
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Zwei-Grad-Ziel
(c): Adobe Stock

Menschen lagen sich in den Armen und Aufbruchstimmung in der Luft. Es herrschte tosender Applaus in den Hallen der Pariser Klimakonferenz, als ein Kompromiss mit historischer Bedeutung erreicht wurde: Im Jahr 2015 haben sich 194 Staaten und die EU das gemeinsame Ziel gesetzt, den Anstieg der globalen Durchschnittstemperatur auf 1,5 Grad bzw. deutlich unter zwei Grad Celsius zu begrenzen.

Heute liegt die durchschnittliche Erderhitzung im Vergleich zum vorindustriellen Niveau (1850-1900) bei rund 1,1 Grad Celsius. Wissenschafter:innen kamen erst kürzlich zu dem Schluss, dass das 1,5 Grad Ziel nicht mehr plausibel sei, da der dafür notwendige gesellschaftliche Wandel zu langsam voranschreite. Wie schnell wir das 1,5 bzw. Zwei-Grad-Ziel erreichen, hat hohe Relevanz. Klimarisiken, die mit diesem Schwellenwert einhergehen, wirken sich nicht nur auf unsere Gesundheit, sondern auch auf das Wirtschaftswachstum, Ernteerträge oder das Auftreten von Extremwetterereignissen aus.

Künstliche Intelligenz prognostiziert Erderhitzung

Die Nutzung von künstlicher Intelligenz bei Klimaprognosen war bisher nicht üblich. Wissenschaftler:innen haben nun mit Hilfe künstlicher Intelligenz ermittelt, wann das Zwei-Grad-Ziel überschritten werden könnte. Die im „PNAS Journal“ veröffentlichte Studie zeigt, dass der Planet bereits Mitte des Jahrhunderts um durchschnittlich zwei Grad Celsius heißer sein könnte. Die Wahrscheinlichkeit dafür liege bei 50 Prozent. Dabei gilt: Je mehr Treibhausgase wir bis dahin ausstoßen, desto schneller erreichen wir diese Schwelle mit globaler Bedeutung.

Die Studie bestätigt, dass wir bereits kurz davor stehen, das 1,5 Grad Ziel zu verfehlen. Die Autor:innen betonen aber auch: Die globale Durchschnittstemperatur könne noch unter zwei Grad Celsius gehalten werden, wenn die Treibhausgasemissionen rasch gesenkt werden.

Maschinelles lernen kann mit bisherigen Klimamodellen mithalten

Um die Frage zu beantworten, wie viel Zeit bleibt, bis wir die kritische Schwelle der Klimaerhitzung überschritten haben, nutzten die Autor:innen für ihre Analyse eine Kombination aus globalen Klimamodellen, maschinellem Lernen und historischen Klimabeobachtungen. Dabei wurden bisherige Temperaturabweichungen als Input für künstliche neuronale Netze (KNN) verwendet, die die Funktionsweise von Neuronen im menschlichen Gehirn nachbilden.

Die beiden Wissenschafter:innen haben die KI zu Beginn prognostizieren lassen, wann die derzeitige durchschnittliche globale Erhitzung von rund 1,1 Grad Celsius eintreten würde. Die KI, die Klimadaten aus den Jahren 1980 bis 2021 nutzte, prognostizierte dafür das Jahr 2022. Damit stimmt die Prognose mit der derzeitigen Entwicklung überein, was auf korrekte Ergebnisse schließen lässt.

Die Methode unterscheidet sich von bisher verwendeten Klimamodellen, da diese mittels Extrapolation erstellt wurden. Es wurden also Klimadaten verwendet, um aus einem bekannten Zustand Rückschlüsse auf zukünftige Entwicklungen zu schließen. Neuronale Netze hingegen sind in der Lage, Zusammenhänge in großen Datensätzen zu erkennen. Laut den an der Studie beteiligten Wissenschafter:innen unterscheidet sich die KI-Prognose von bisherigen Klimamodellen auch, weil beispielsweise Unsicherheiten direkt in die Prognose mit einbezogen werden können. Allerdings hängen die Ergebnisse davon ab, mit welchen Daten die KI trainiert wurde.

Das Leben in einer zwei Grad wärmeren Welt

Schon heute zeigen sich die Auswirkungen der Klimakrise auf dem ganzen Planeten. Manche Menschen und Regionen sind davon stärker betroffen als andere. So nimmt der Temperaturanstieg beispielsweise auf Kontinenten am stärksten zu, während sich die Ozeane langsamer erhitzen. In Österreich wurde der Schwellenwert von 1,5 Grad bereits überschritten. Hierzulande liegt die Zunahme der mittleren jährlichen Lufttemperatur bereits bei rund zwei Grad Celsius, im Vergleich zum vorindustriellen Niveau.

Würden wir das Zwei-Grad-Ziel global überschreiten, wäre diese Welt eine andere. Das zeigt ein Bericht des Weltklimarates aus dem Jahr 2018: Bei einem Anstieg der globalen Durchschnittstemperatur von 1,5 Grad ist beispielsweise jeder zehnte Mensch von extremer Hitze betroffen. Bei zwei Grad Temperatur-Erhitzung ist es jeder vierte Mensch. Ein Anstieg von 1,5 Grad bedeutet alle 100 Jahre einen eisfreien Sommer in der Arktis. Bei zwei Grad tritt dieses Ereignis bereits alle zehn Jahre ein.

Gegenüber dem “Guardian” erklärte der an der Studie beteiligte Wissenschaftler Noah Diffenbaugh von der Stanford University, dass die Ergebnisse nicht als Zeichen des Versagens gewertet werden sollten. Stattdessen soll die Prognose motivieren. Denn es bleibe noch Zeit, das Überschreiten des Zwei-Grad-Ziels zu verhindern.

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Larisa Stanescu (l.) vom Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe und Product Owner Jonathan Mayer | (c) WienIT

Im August 2025 zog die WienIT in einem eigenen Beitrag eine erste Zwischenbilanz des Competence Center KI. Der Bogen spannte sich damals vom Wissensmanagement-Tool bis zur KI-gestützten Lösung für Förderanträge.

Ein Jahr später hat sich der Schwerpunkt verschoben. In den Vordergrund gerückt ist eine zentrale KI-Plattform, die allen Mitarbeitenden der Wiener Stadtwerke-Gruppe Zugang zu KI-Werkzeugen geben soll. Sie ist produktiv, und seit dem Rollout wurden nach Angaben des Unternehmens rund 500 Nutzer:innen gewonnen.

„Die vergangenen eineinhalb Jahre waren vor allem von Aufbauarbeit geprägt“, sagt Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform. Das größte Vorhaben sei die Entwicklung eben dieser Plattform gewesen, mit dem Ziel, einen „einfachen, sicheren und vertrauenswürdigen Zugang zu KI-Technologien“ zu ermöglichen.

Larisa Stanescu, die das Competence Center leitet, wertet die Zahl als Bestätigung: Die Entwicklung zeige, dass der Bedarf an KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag groß sei und kontinuierlich wachse. Entscheidend sei dabei, dass die Plattform einen sicheren und unternehmenskonformen Zugang biete.

Vom Freitextfeld bis zur Bestellprognose

Inhaltlich sieht das Competence Center einen großen Bedarf im Wissensmanagement. Informationen würden immer umfangreicher und verteilter, KI könne relevantes Wissen schneller auffindbar machen.

Daneben kommt KI zur Datenanalyse zum Einsatz, etwa bei der Auswertung offener Antworten aus Mitarbeiter- und Kundenbefragungen. Freitextdaten enthielten oft wertvolle Erkenntnisse, deren manuelle Analyse aber sehr zeitaufwendig sei, so Mayer.

Stanescu betont, dass klassische Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze darüber nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Aktuell arbeite man an mehreren Use Cases in der Logistik, bei denen historische Daten genutzt werden, um Bestellmengen und Bestellzeitpunkte präziser zu prognostizieren.

Larisa Stanescu vom Competence Center KI | (c) WienIT

Digitale Souveränität als Leitprinzip

Die Frage nach Modellen und Infrastruktur ist für das Competence Center mehr als eine technische. „Digitale Souveränität ist für uns ein strategisches Leitprinzip“, sagt Mayer. Ziel sei es, die Kontrolle über die eigenen Daten und deren Verarbeitung zu behalten und gleichzeitig die Vorteile moderner Cloud- und KI-Technologien nutzen zu können.

Der Weg dorthin wird als pragmatisch beschrieben: Abhängig von den Anforderungen eines Use Cases und der Sensibilität der Daten wird entschieden, welche Infrastruktur und welche Technologien zum Einsatz kommen.

Konkret wird es beim nächsten Release der Plattform. Dann sollen Nutzer:innen zwischen verschiedenen Modellen selbst auswählen können, etwa europäischen Modellen oder Thinking-Modellen. Parallel dazu soll Model Routing implementiert werden, das automatisch das passende Modell für die jeweilige Fragestellung auswählt.

Warum Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind

Bemerkenswert für ein Innovationsthema dieser Größenordnung: Startups sind bislang nicht unmittelbar beteiligt. „Aktuell arbeiten wir in unseren KI-Projekten nicht unmittelbar mit Startups zusammen“, sagt Stanescu. Den Wiener Stadtwerken sei der interne Knowhow-Aufbau besonders wichtig, weshalb auch im Hinblick auf digitale Souveränität stark auf Eigenentwicklungen gesetzt werde.

Eine grundsätzliche Absage ist das nicht. Entscheidend sei, ob eine Lösung konkreten Mehrwert biete und sich in die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Integration einfüge. Künftige Kooperationen schließe man keineswegs aus, so Stanescu: Gerade im dynamischen KI-Markt könnten Partnerschaften mit innovativen Unternehmen eine interessante Ergänzung zu etablierten Technologieanbietern sein.

Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform von WienIT | (c) WienIT

Keine hochsensiblen Daten, On-Premises als Option

Auf technischer Ebene arbeitet das Competence Center mit klaren Datenklassifizierungen. Derzeit werden auf der Plattform keine hochsensiblen Daten verarbeitet. In Pilotprojekten wird evaluiert, wie künftig auch sensiblere Anwendungsfälle umgesetzt werden können, etwa durch On-Premises-Modelle, bei denen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen.

Unabhängig von der Technologie gelte ein Grundsatz, sagt Mayer: KI unterstütze Menschen bei ihrer Arbeit, ersetze aber nicht die menschliche Verantwortung. Bei wichtigen Entscheidungen bleibe die finale Bewertung und Freigabe stets in menschlicher Hand.

Begleitet wird der Rollout von einem Change- und Enablement-Ansatz. Jede neue Nutzerin und jeder neue Nutzer der Plattform erhält ein strukturiertes Onboarding zu den Regeln im Umgang mit KI, dazu kommen Informationsveranstaltungen, Schulungen und eine Community für den Erfahrungsaustausch.

„Welches Problem lösen wir?“

Eine der wichtigsten Erkenntnisse der vergangenen Monate formuliert Stanescu grundsätzlich: KI sei kein reines IT-Thema, technologische Exzellenz allein reiche nicht aus. Erfolgreiche Projekte entstünden dort, wo Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Change Management früh eingebunden werden. Die Abstimmung dieser Anforderungen brauche oft mehr Zeit als die technische Umsetzung selbst.

Der Erfolg von KI-Anwendungen hänge zudem wesentlich stärker von Akzeptanz, Vertrauen und nutzbaren Anwendungsfällen ab als von der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle. Statt „Welches Modell ist das beste?“ solle man fragen: „Welches Problem lösen wir für unsere Kolleginnen und Kollegen?“

Agentische KI und ein Hackathon

In den kommenden Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung der Plattform. Der Zugang zu KI soll weiter vereinfacht, zusätzliche Anwendungsfälle sollen erschlossen werden.

Parallel beschäftigt sich das Competence Center mit agentischer KI. Das Competence Center für Intelligent Process Automation pilotiert erste agentische Fähigkeiten innerhalb der Wiener Stadtwerke-Gruppe. Evaluiert wird, wie KI künftig nicht nur Informationen bereitstellen, sondern komplexere Aufgaben und Prozessschritte eigenständig unterstützen kann.

Um die Innovationskraft im Konzern zu stärken, ist außerdem ein KI-Hackathon geplant, bei dem Mitarbeitende eigene Ideen umsetzen können.

Langfristig sieht das Competence Center seine Rolle nicht darin, einzelne Lösungen bereitzustellen, sondern nachhaltige KI-Kompetenz im gesamten Konzern aufzubauen. Der größte Hebel liege nicht in einzelnen Tools, sondern in den Menschen, die diese Technologien sinnvoll einsetzen.

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