AI is niet ‘gratis’: dit is de verborgen prijs voor het milieu

De groei van AI betekent ook groei van energieverbruik: dit moet je weten.

AI Academy Adwise AI Platform AI Discoverysessie

AI is niet ‘gratis’: dit is de verborgen prijs voor het milieu

AI is geen wolk, maar een infrastructuur

De milieu-impact van AI begint bij iets simpels: AI draait op hardware in datacenters. Servers voeren berekeningen uit, worden warm en moeten gekoeld worden. Daarvoor is energie nodig, en die energie moet ergens worden opgewekt.

Bovendien draait er meer mee dan “alleen” het AI-model. Denk aan opslag, netwerkverkeer, beveiliging en back-ups. Zelfs wanneer jouw prompt klein voelt, draait er aan de achterkant een keten mee die niet klein is.

AI is geen wolk, maar een infrastructuur

Energie: het prijskaartje van gemak

Het energieverbruik van AI zit deels in het trainen van modellen, maar vooral ook in het dagelijkse gebruik. Als miljoenen mensen AI continu inzetten, telt elk extra verzoek op. Zeker als we het gebruiken voor taken die we ook zonder AI (of met een lichtere aanpak) prima kunnen doen.

En hier gaat het vaak mis zonder dat je het doorhebt. Omdat AI zo snel antwoord geeft, is het verleidelijk om “nog even” een variant te vragen, nog een herschreven versie, nog een extra lijst. Dat voelt efficiënt, maar het is wel extra rekenwerk, en dus extra energie. Zo groeit de AI CO₂-voetafdruk juist door routinegedrag.

Transparantie: zonder inzicht stuur je op gevoel

Een groot probleem is het gebrek aan transparantie. Veel organisaties weten niet welke AI-taken relatief “zwaar” zijn en welke “licht”. En leveranciers rapporteren niet altijd zo, dat je AI-gebruik makkelijk kunt vergelijken of optimaliseren.

Daardoor schiet het gesprek snel naar uitersten: of het valt wel mee, of het is rampzalig. Terwijl je juist grip wilt. Bewust omgaan met AI begint bij zicht op je gebruik: waar levert AI echt waarde, en waar is het vooral gemak dat leidt tot extra rondjes?

De echte valkuil: AI gebruiken omdat het kan

Het grootste risico is niet dat AI bestaat, maar dat we het overal voor gaan gebruiken. Omdat het frictieloos is, ga je sneller “spelen”: prompts herhalen, varianten blijven genereren, of content laten maken terwijl je eigenlijk al weet wat je bedoelt.

Efficiëntie kan dan omslaan in extra consumptie. Als iets makkelijker wordt, doen we het vaker. En juist dat mechanisme kan de totale milieu-impact van AI versnellen, zonder dat iemand daar bewust voor kiest.

De echte valkuil: AI gebruiken omdat het kan

Zo gebruik je AI zuiniger zonder minder resultaat

Je hoeft AI niet te vermijden om duurzamer te werken. Met een paar praktische gewoontes voorkom je al veel onnodige prompts en iteraties, en dat helpt direct richting duurzame AI in je dagelijkse workflow:

Begin met een scherpe vraag (doel, doelgroep, format en toon in één keer).
Vraag direct om de juiste output, zodat je minder “probeer opnieuw”-rondes nodig hebt.
Kies passend ‘gewicht’: niet elke taak vraagt om de zwaarste AI-optie.
Herbruik goede prompts in plaatsvan steeds opnieuw te starten.

Zo gebruik je AI zuiniger zonder minder resultaat

Bewust omgaan met AI is een skill

AI kan je werk sneller en creatiever maken. Maar het is niet “gratis”. Als we AI willen inzetten zonder onnodige klimaat- en waterdruk, moeten we er bewuster mee omgaan: minder doelloos genereren, meer doelgericht kiezen.

Wil je leren hoe je ChatGPT en andere AI-tools slim inzet, met betere prompts, minder ruis en meer grip op kwaliteit? Bekijk dan de training ChatGPT & AI en ontdek hoe je AI praktischer en bewuster gebruikt in je dagelijkse werk.

Ontdek onze AI Discoverysessie!

Veelgestelde vragen

en contactmogelijkheden

Wat is de milieu-impact van AI?

De milieu-impact van AI gaat vooral over het energieverbruik voor rekenkracht in datacenters en de koeling van die infrastructuur. Afhankelijk van de energiemix kan dat bijdragen aan een grotere AI CO₂-voetafdruk. Daarnaast kan er ook een watervoetafdruk meespelen.
Waarom kost AI energie, ook als ik “maar één vraag” stel?

Omdat je prompt wordt verwerkt door servers die berekeningen uitvoeren. Op zichzelf kan dat klein lijken, maar op schaal, met heel veel gebruikers en veel herhalingen, telt elk verzoek op in extra rekenwerk en dus energie.
Heeft elke AI-vraag dezelfde impact?

Nee. Het verschilt per taak, modelgrootte, lengte van input en output, en het aantal iteraties. Ook de datacenter-efficiëntie en de manier waarop stroom wordt opgewekt spelen mee.
Waarom speelt waterverbruik een rol bij AI?

Datacenters moeten warmte afvoeren. Afhankelijk van techniek en locatie kan water direct of indirect onderdeel zijn van koeling. Daarnaast kan ook de keten van stroomopwekking watergebruik met zich meebrengen.
Waarom is transparantie over AI-verbruik zo belangrijk?

Zonder inzicht is het moeilijk om te verbeteren: je weet niet welke workflows veel vragen, welke keuzes efficiënter zijn of hoe aanbieders zich tot elkaar verhouden. Transparantie maakt vergelijken en optimaliseren mogelijk.
Hoe kan ik zuiniger omgaan met AI zonder minder resultaat?

Werk doelgericht: formuleer je prompt scherp, voorkom onnodige varianten, hergebruik sterke prompts en kies waar mogelijk een lichtere aanpak voor simpele taken. Dat scheelt iteraties en levert vaak zelfs betere output op.
Is het beter om AI helemaal niet te gebruiken?

Niet per se. Het gaat om bewust gebruik: inzetten waar het echt waarde toevoegt en verspilling vermijden. In veel situaties is “minder, maar slimmer” de meest realistische én effectieve middenweg.