Die Autoren Carlos Rodriguez-Pardo und Massimo Tavoni rufen in ihrer Korrespondenz vom 6. Januar 2026 zu einer grundlegenden Neubewertung der Rolle künstlicher Intelligenz (KI) bei der Bekämpfung des Klimawandels auf. Statt KI-Systeme zunächst nach ihren bestehenden Fähigkeiten zu fragen und danach nach Klimaanwendungen zu suchen, fordern sie eine umgekehrte Herangehensweise: Zunächst müssen die spezifischen Anforderungen des Klimamanagements definiert werden, um darauf basierend gezielt KI-Systeme zu entwickeln. Derzeit dominiere ein technologisch getriebener Ansatz, bei dem KI-Modelle – oft aus dem Bereich der maschinellen Lernverfahren – auf Klimadaten angewandt werden, ohne dass ihre Struktur und Funktionalität an die komplexen, dynamischen und oft unvollständigen Bedingungen des Klimasystems angepasst sei. Dies führe zu suboptimalen Ergebnissen, da KI-Modelle oft auf historischen Daten basieren, die nicht ausreichend für zukünftige, nichtlineare Klimaentwicklungen sind, und zudem oft als „Black Boxes“ agieren, was die Transparenz und Vertrauenswürdigkeit in Klimabewertungen beeinträchtigt. Die Autoren betonen, dass KI im Klimaschutz nicht nur als Analysewerkzeug, sondern als integraler Bestandteil von Entscheidungsprozessen, Planungssystemen und politischen Strategien dienen muss. Dazu gehören präzisere Klimavorhersagen, effizientere Energieverteilung, Optimierung von Klimaschutzmaßnahmen in Echtzeit und die Simulation komplexer Szenarien unter Unsicherheit. Insbesondere die Integration von physikalischen Gesetzen in KI-Modelle – sogenannte „Physics-Informed Machine Learning“ – könne die Robustheit und Generalisierbarkeit von Vorhersagen erheblich steigern. Zudem sei eine stärkere Zusammenarbeit zwischen KI-Forschern, Klimawissenschaftlern, Politikern und der Zivilgesellschaft notwendig, um sicherzustellen, dass KI-Systeme nicht nur technisch leistungsfähig, sondern auch ethisch verantwortungsvoll, nachvollziehbar und für alle Bevölkerungsgruppen zugänglich sind. Die Autoren plädieren für eine neue Forschungsagenda, die KI-Entwicklung an den tatsächlichen Bedürfnissen der Klimapolitik ausrichtet. Dies erfordert nicht nur technologische Innovation, sondern auch eine Neuausrichtung der Forschungsförderung, der Ausbildung und der regulatorischen Rahmenbedingungen. Nur so kann KI zu einem echten Hebel für eine effektive, gerechte und nachhaltige Klimaentwicklung werden. In der Fachwelt wird die Forderung nach einer bedarfsorientierten KI-Entwicklung als zwingend und langfristig notwendig angesehen. Experten betonen, dass derzeit viele KI-Anwendungen im Klimabereich noch experimentell und isoliert seien, ohne klare Verbindung zu politischen Zielen oder praktischen Umsetzungsstrukturen. Unternehmen wie Google DeepMind und IBM Research arbeiten bereits an KI-Systemen zur Energieoptimierung und Wettervorhersage, doch fehle oft die systemische Perspektive. Die Polytechnische Universität Mailand, an der die Autoren tätig sind, ist ein führendes Zentrum für interdisziplinäre Klima- und Technikforschung. Die Diskussion unterstreicht, dass KI kein Selbstzweck ist, sondern ein Instrument, das nur dann wirksam ist, wenn es in einen umfassenden, zielgerichteten und ethisch fundierten Klimaschutzansatz eingebettet ist.