Wie du mit strategischem KI-Wissen, Datenkompetenzen und Mut zur Transformation deine Karriere in der Circular Economy vorantreibst – Learnings vom Green AI Hub Forum

Beim Panel "Mit KI zur Circular Economy. Rahmen, Wertschöpfung, Verantwortung" auf dem Green AI Hub Forum trafen am 02.12.2025 Perspektiven aus Industrie, Wissenschaft und Politik aufeinander. Die zentrale Erkenntnis: KI in der Kreislaufwirtschaft ist längst keine Zukunftsvision mehr und die Art, wie wir sie einsetzen, entscheidet über echte Wertschöpfung oder oberflächliches Experimentieren. Für deine Karriere in der Circular Economy bedeutet das: Die richtigen Kompetenzen im Schnittfeld von Digitalisierung (insbesondere in puncto Künstliche Intelligenz) und Nachhaltigkeit sind gefragter denn je.

Vom Einstieg zur Expertise: Was die Praxis zeigt

Die Diskussion machte deutlich: Der Weg in die KI-gestützte Kreislaufwirtschaft ist kein linearer Karrierepfad, sondern ein interdisziplinäres Lernfeld. Die Herausforderung liegt weniger im technologischen Know-how allein, sondern in der Fähigkeit, Nachhaltigkeitsziele mit wirtschaftlicher Realität zu verbinden. Während große Unternehmen erkannt haben, dass KI-Nutzung zur "Überlebensfrage" im globalen Wettbewerb wird, stehen KMUs vor besonderen Hürden – hier entstehen spannende Rollen für Fachkräfte, die als Brückenbauer zwischen Technologie und praktischer Umsetzung fungieren können.

Ein zentraler Punkt aus der Diskussion: "Wir müssen weg von der Spielwiese hin zur echten Wertschöpfung." Das bedeutet für dich als angehende:r Circular Economy Professional: Oberflächliche Kenntnisse von KI-Tools reichen nicht aus. Gefragt ist das Verständnis für strategische Integration entlang der gesamten Wertschöpfungskette: von der Materialauswahl über Produktdesign bis zur Demontage am Lebensende.

Die entscheidenden Kompetenzen: Data Literacy, Zusammenarbeit, Mut

Datenkompetenz als Grundlage

Eine Kernbotschaft des Panels war unmissverständlich: "Ohne Daten und Datenzusammenarbeit können wir das Potenzial der KI nicht nutzen." Das bedeutet nicht nur, mit Daten arbeiten zu können, sondern auch zu verstehen, wie Datensilos aufgebrochen werden – sowohl innerhalb von Unternehmen als auch über Unternehmensgrenzen hinweg. Besonders für die Kreislaufwirtschaft ist diese kollaborative Datenzusammenarbeit essentiell, da Kreislaufführung neue Formen der Kooperation erfordert.

Lebenszyklusdenken und Systemverständnis

Die Fähigkeit, Produkte und Prozesse über ihren gesamten Lebenszyklus zu denken, wurde als zentrale Kompetenz hervorgehoben. KI kann hier entlang der gesamten Wertschöpfungskette eingesetzt werden – vom generativen Design, das Produkte mit weniger Material und besserer Reparier- und Recyclingfähigkeit ermöglicht, bis zur KI-gestützten Demontage am Lebensende. In Pilotprojekten konnten durch gezielten KI-Einsatz bis zu 15% Ressourcen eingespart werden.

Kritisches Hinterfragen und Verantwortungsbewusstsein

Die wissenschaftliche Perspektive im Panel erinnerte daran, dass KI nicht per se nachhaltig ist. Der Blick auf die gesamte Lieferkette – von Chipproduktion über Wasserverbrauch in Rechenzentren bis zu E-Waste – gehört zum gefragten Kompetenzprofil. Es geht darum, differenziert zu bewerten: "Wir müssen uns ein bisschen differenzierter damit auseinandersetzen, welche Konsequenzen es hat, wenn wir Technologien nutzen", statt in die Falle "Fluch oder Segen" zu tappen.

Praktische Takeaways: Diese Skills bringen dich weiter

• Strategisches KI-Verständnis: Nicht nur kostenlose Chat-Tools nutzen, sondern verstehen, wie KI tief in Produktions- und Kreislaufprozesse integriert werden kann, vom Energie-Monitoring bis zu Predictive Maintenance.
• Datenökosystem-Kompetenz: Wissen, wie der digitale Produktpass funktioniert, was industrielle Datenräume sind und wie Datenzusammenarbeit über Unternehmensgrenzen hinweg ermöglicht wird.
• Business Case-Denken: Die wirtschaftlichen Argumente für KI in der Circular Economy kennen: von Kosteneinsparungen durch Material- und Energieeffizienz über Marktzugang durch EU-Vorgaben bis zu neuen Geschäftsmodellen wie Remanufacturing.
• Lebenszyklusexpertise: Das Produktleben von der Materialauswahl über generatives Design bis zur automatisierten Demontage durchdenken können und verstehen, wo KI welchen Mehrwert schafft.
• Kritische Nachhaltigkeitsbewertung: Den ökologischen Fußabdruck digitaler Infrastruktur kennen und gegen den Handabdruck der Anwendungen abwägen können, inklusive vorgelagerter Prozesse und E-Waste.
• Mut zur Transformation: Die Fähigkeit, in kleinen und mittleren Unternehmen als Change Agent zu agieren: mit "Mut, Machertum und Experimentierfreude", um von der Angst ins Handeln zu kommen.

Mehr erfahren und durchstarten

Das komplette Panel anhören

Die vollständige Diskussion mit allen Insights und Praxisbeispielen kannst du hier im Web ansehen: https://www.green-ai-hub.de/aktuelles/veranstaltungen/2025/12/green-ai-hub-forum-nachhaltig-wirtschaften-mit-ki

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