Das Hauptziel des Symposiums ist es, eine Plattform für den transdisziplinären Austausch zwischen Hochschulen der DACH-Ländern (Deutschland, Österreich und der Schweiz) über den Einsatz von KI zur Erreichung von Nachhaltigkeitszielen – technisch, ethisch, didaktisch und organisational – zu schaffen. Darüber hinaus verfolgt die Veranstaltung zwei spezifische Ziele:
i. Best Practices identifizieren: Konkrete Anwendungsfälle von KI für Nachhaltigkeit an Hochschulen sichtbar machen (z. B. Energiemanagement auf dem Campus, KI-gestützte Lehre zu SDGs, etc).
ii. Kompetenzaufbau anregen: Leitlinien für KI-basierte Nachhaltigkeitscurricula entwickeln und Wege zur Integration in bestehende Studiengänge aufzeigen.
Ein weiteres Ziel des Symposiums ist es, eine kritisch-konstruktive Reflexionskultur über die Grenzen und Risiken von KI im Nachhaltigkeitskontext zu etablieren. Zu oft wird Künstliche Intelligenz als technische Universalösung gefeiert, ohne ihre eigenen ökologischen Fußabdrücke, machtpolitischen Implikationen oder sozialen Verwerfungen zu thematisieren. Das Symposium möchte genau hier ansetzen: Es will Raum schaffen für eine ehrliche Auseinandersetzung mit Fragen nach algorithmischer Kolonialität, digitalem Greenwashing, Datenethik und den oft unsichtbaren Arbeitsbedingungen hinter KI-Systemen. Statt blinder Technikeuphorie fördert die Veranstaltung eine Haltung der reflexiven Digitalität – eine Abwägung zwischen tatsächlichem Nutzen und vermeidbaren Schäden.
Dieses Ziel adressiert besonders die Verantwortung von Hochschulen als Institutionen der kritischen Bildung: Sie müssen nicht nur anwenden, was technisch möglich ist, sondern auch lehren, was gesellschaftlich wünschenswert ist. So trägt das Symposium dazu bei, dass angehende Fachkräfte lernen, KI nicht als Selbstzweck zu verstehen, sondern als Werkzeug, das immer im Kontext von Nachhaltigkeit, Gerechtigkeit und Demokratie bewertet werden muss. Erst eine solche kritische Grundhaltung macht Hochschulen zu glaubwürdigen Akteuren der Nachhaltigkeitstransformation.
