Die Verbreitung künstlicher Intelligenz (KI) geht mit Narrativen und Zukunftsvisionen dazu einher, dass KI Komplexität durch Vorhersagen reduzieren kann. Insbesondere im Energie- und Mobilitätssektor sollen die erweiterten Möglichkeiten zur Analyse riesiger Datenmengen „Objektivität, Präzision, Vorhersagbarkeit und Konsistenz bei der Entscheidungsfindung“ verbessern (Vandycke & Irungu 2021 [Übers. d. Verf.]). Zukunftsforschung hat gezeigt, wie mittels Visionen, Erwartungen oder Vorstellungen versucht wird, Komplexität und Unsicherheit zu bewältigen und wie diese Visionen wissenschaftliche und technologische Entwicklungen prägen.

Der Beitrag konzentriert sich auf zwei Forschungsfragen: 

1. Welche Zukunftserwartungen äußern welche Akteure in Bezug auf den Einsatz von KI im Energie- und Mobilitätssektor? 
2. Wie präsentieren die jeweiligen KI-Zukunftsnarrative Lösungen für sektorspezifische Nachhaltigkeitsherausforderungen?

Der Beitrag basiert auf zwei Fallstudien mit Dokumentenanalysen und Interviews. Für den Energiesektor untersuchten die Autor*innen, welche Versprechen mit dem Einsatz von KI im Smart Grid verbunden sind. Dabei liegt der Fokus auf der Integration erneuerbarer Energien. Für den Mobilitätssektor untersuchten sie am Beispiel von autonomen Kleinbussen in ländlichen Gebieten die Rolle, die dem KI-basierten autonomen und vernetzten Fahren im Kontext des Mobilitätswandels zugeschrieben wird. Die Forschenden stellen fest, dass sich die KI-Zukunftsvisionen für den Energiesektor an Klimaschutzzielen orientieren, während jene für den (ländlichen) Mobilitätssektor keine klare Orientierung in dieser Hinsicht bieten.

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