ÖkoGPT? Wie KI nachhaltigen Investments zu mehr Impact und Rendite verhelfen kann

So überhitzt der Markt für Werte im Bereich KI aktuell auch scheint: Vieles deutet darauf hin, dass Tools wie ChatGPT und Co. unzählige Sektoren unserer Wirtschaft gerade tatsächlich strukturell umwälzen.

Was viele Anleger nicht auf dem Zettel haben: KI wird auch nachhaltige Anlagen verändern – und zwar zum Nutzen von Klima und Rendite zugleich. Rosige Aussichten am grünen Investorenhorizont? Ein vielversprechendes Beispiel liefert der Sektor der erneuerbaren Energien.  

Beispiel Wasserkraft: Mit einem Anteil von etwa 32 Prozent in der EU stellt Wasserkraft eine der wichtigsten Quellen der Erzeugung erneuerbarer Energien dar. Zwölf Prozent der gesamten Strommenge in der EU entfallen auf die Technologie (Quelle: 2021, EU-Kommission). Auch Pangaea Life investiert über den Fonds Blue Energy in 21 Wasserkraftwerke in Nordportugal, wovon sieben über Speicherkapazitäten verfügen.

Zwei Faktoren bestimmen maßgeblich die laufende Rentabilität von Wasserkraftwerken: Das Management des Wasserpegels in den Staubecken und die intensive Wartung der Anlagen. Zwei wirksame Hebel, um die Effizienz einer Anlage sowohl in puncto Rentabilität aber auch Energieproduktion zu erhöhen.

Ein Beispiel: KI ist heute imstande meteorologische Parameter so auszuwerten, dass die Regulierung des Speichervolumens im Sinne einer maximalen Leistung optimiert wird. Sagt die KI auf Basis ihrer Wetterdaten in einem entfernt liegenden Bereich des Zuflusses hohe Wassermengen voraus, kann das vorhandene Speichervolumen zuvor so abgeschöpft werden, dass anschließend ausreichend Platz für die Speicherung des eintreffenden Wasservolumens bereitsteht. Wo Speicherbecken früher noch regelmäßig ihre Begrenzungen übertraten, und Wasser nicht genutzt werden konnte, macht KI heute die verfügbare Wassermenge in weit höherem Ausmaß zur Stromerzeugung in Speicherprojekten nutzbar. Zusätzlich verknüpfen moderne KI-Modelle die gespeicherten Wassermengen mit den prognostizierten Strompreisen und steuern den Wasserlauf auf Basis dessen noch effizienter.

Allerdings sind die Instandhaltungs- und Wartungskosten mit jährlich etwa drei bis fünf Prozent des Kapitalwerts einer Wasserkraftanlage hoch. Und auch in anderen Sektoren der erneuerbaren Energiegewinnung fressen hohe Wartungskosten einen erheblichen Teil der potenziellen Rendite. In der Senkung dieser laufenden Kosten liegt also ein enormes Optimierungspotenzial. Ein Potenzial, das natürlich niemals zulasten der Sicherheit einer Anlage ausgeschöpft werden darf. Im Gegenteil: Effizienzsteigerungen durch moderne Wartungstechnologien sollten mit einer Erhöhung der Sicherheit Hand in Hand gehen.

Unter dem Stichwort „Predicitive Maintenance“ ist KI aktuell auf dem besten Weg, in beiden Bereichen enorme Fortschritte zu erzielen. Denn im Vergleich zur bisherigen Wartungspraxis vieler Renewables-Anlagen vermögen es KI-gestützte Wartungstools auf Basis riesiger Mengen an Betriebsdaten deutlich besser, gezielt potenzielle Schwachstellen und Risiken von Anlagen zu identifizieren und Schäden somit zu verhindern, bevor sie eintreten – und vormals dann erst sichtbar geworden wären. Wichtig nicht nur zur Reduktion der Kosten durch Wartung, sondern auch um potenziell noch kostspieligere Ausfälle zu verhindern. Auf zehn bis zu 40 Prozent Kostenreduktion beziffert die Industrie das Einsparpotenzial aller mit Predicitive Maintenance verbundenen Technologien. Einsparungen, die die Erträge sowohl auf Produktions- als auch auf Kostenseite nachhaltig erhöhen – und Anleger, die in erneuerbare Energien investieren, langfristig freuen dürften.

Lage ist Trumpf: Das gilt nicht nur für Wohnimmobilien, sondern auch für Windkraftanlagen und Solarparks. Erst kürzlich besuchte ich unseren Solarpark „La Cabrita“ nähe Almeria in der andalusischen Wüste und konnte mir davon ein Bild machen, wie Photovoltaik-Anlagen an den sonnenreichsten Ecken unseres Kontinents besonders starke Erträge erzielen.

Was der Luxusmakler für Meerblick-Fincas auf Mallorca leistet, übernimmt für Energie-Manager auf der Suche nach den besten Sonnen- oder Wind-Spots künftig eine KI-Standortanalyse. Indem Machine-Learning-Tools Satellitenbilder und Daten zu Sonnenlichteinfall und Windgeschwindigkeiten systematisch auswerten, können sie Standorte identifizieren, an denen die Installation erneuerbarer Energie-Anlagen optimale Ergebnisse verspricht. Ein Faktor, der das Risiko-Rendite-Profil für Investoren in neue Energieprojekte weiter verbessern kann.  

Die gute Nachricht für Investoren: KI transformiert auch Sektoren, bei denen eine Verbindung auf den ersten Blick schwer ersichtlich ist. Hier profitieren unter anderem besonders wartungs- und somit kostenintensive Industrien, die durch die KI-Revolution in Zukunft deutlich effizienter wirtschaften können.

Modernste KI-Prognose-Modelle begünstigen Anlagen, bei denen exogene Faktoren wie die Launen von Wind, Wasser und Sonne in Zukunft noch besser nutzbar gemacht werden können – und auch bei der Standortsuche gewinnbringend eingesetzt werden.