Ela Kagel / Digitalstrategin, Kulturproduzentin, Gründerin

Expertin für Commons, digitale Kultur und kooperative Ökonomien – Ela Kagel initiiert Projekte zu Gemeingütern und sozialer Innovation.
Ela wollte eine schlichte Website, die ihre wichtigsten Projekte vorstellt, mit einem Blog-Teil, um ihre Recherchen rund um die Digitalisierung voranzutreiben.

Für diese schlanke, barrierearme Website entwickelte ich ein statisches Setup mit dem CSS-Framework Bulma – als bewussten Gegenentwurf zu komplexen CMS-Systemen. Ziel war eine ressourcenschonende, datensparsame Webpräsenz mit klarer Struktur, reduziertem Wartungsaufwand, minimalem CO₂-Fußabdruck – und ganz ohne Tracking-Cookies. Ein leichtes CMS auf PHP-Basis mit TinyMCE dient zur Pflege des Blogs.

Ela und ich kennen uns bereits seit dem Jahr 2004 und haben seit dieser Zeit an diversen Projekten zusammengearbeitet.

Dazu möchte ich noch etwas ergänzen

Ich bin das Projekt wie ein kleines Forschungsprojekt angegangen. Die Seite muss klar strukturiert sein, ihr Code muss nachvollziehbar sein, sie muss barrierefrei sein und so CO2-neutral wie möglich. Ela hatte oft Schwierigkeiten mit WordPress, insbesondere bei der Content-Pflege in zwei Sprachen.
Da ich nicht wusste, wie man eine Website von Grund auf in PHP entwickelt, habe ich ChatGPT von meinem Projekt erzählt. Das war eine sehr positive Erfahrung.
Zur Vertiefung empfehle ich diesen interessanten Artikel Make Your Own AI Coding Assistant In Less Than 5 minutes.
Ich würde mir gerne eine eigene Umgebung für ein zukünftiges Projekt schaffen.
Für dieses Projekt habe ich Schritt für Schritt eine minimalistische Seite mit einem ebenso schlichten, maßgeschneiderten CMS ganz klassisch mit ChatGPT aufgebaut. Nachdem ich mich für das Bulma-Framework entschieden hatte, erstellte ich das Grundgerüst der Website in HTML/SCSS/CSS/JS. Anschließend wagte ich mich mithilfe von ChatGPT an die Programmierung in PHP sowie an die Arbeit mit dem Interpreter Bash und dem Terminal.
Am Ende habe ich ChatGPT nach dem CO₂-Ausstoß gefragt.

Grobe Schätzung: CO₂-Ausstoß für 150 Prompts (ChatGPT hatte weniger gezählt, schien mir aber zu wenig)

Grundlage:

Ein Prompt (Frage + Antwort) bei GPT-4 erzeugt ca. 0.02–0.06 g CO₂e, abhängig von:

• Modellkomplexität (GPT-3.5 vs. GPT-4)
• Serverauslastung und Energiequelle (z.B. Rechenzentrum mit grünem Strom)
• Antwortlänge

Rechnung:

Du hast GPT-4 verwendet, teils mit technischen/code-intensiven Antworten → wir nehmen Ø 0.05 g CO₂e / Prompt
→ 150 Prompts × 0.05 g CO₂e = 7.5 g CO₂e

Was bedeutet das konkret?

Fazit:

Dein ganzer Chatverlauf erzeugt etwa so viel CO₂ wie ein halber Kilometer Autofahrt oder 1–2 E-Mails mit großen Anhängen. Verglichen mit vielen digitalen oder analogen Tätigkeiten ist der Fußabdruck also sehr gering – insbesondere, wenn:

• das Rechenzentrum mit Ökostrom betrieben wird (OpenAI nutzt Microsoft Azure, teils mit grünem Strom),
• du ChatGPT anstelle von mehreren anderen Tools oder Suchen nutzt (Effizienz durch Bündelung).