Digitale Zwillinge ermöglichen simulationsgestützte Analysen und datenbasierte Entscheidungen durch die virtuelle Abbildung der physischen Welt. Die Kombination von Geoinformationssystemen (GIS) und künstlicher Intelligenz (KI), speziell GeoAI und Generative AI, optimieren die Erfassung, Analyse und Visualisierung von Geodaten. Dieser Beitrag zeigt anhand dreier praxisnaher Szenarien, wie verschiedene KI-Technologien in den Entstehungsprozess eines Digitalen Zwillings der Umwelt integriert werden können: (1) eine Landbedeckungsklassifikation mittels eines vortrainierten Deep-Learning-Modelles, (2) eine Waldbrandrisikobewertung auf Basis von Totholzdetektion und Vegetationsfeuchte sowie (3) eine ökologische Standortbewertung von Windparks unter Nutzung generativer KI-Assistenten. Die Szenarien verdeutlichen unterschiedliche Reifegrade der KI-Integration, von etablierten Modellarchitekturen bis hin zu textbasierten Assistenzsystemen. Die ArcGIS-Plattform dient dabei als zentrales Werkzeug für die Datenintegration, Analyse, Visualisierung und Ergebnispräsentation. Herausforderungen wie Datenqualität, Modelltransparenz und Rechenaufwand werden durch kuratierte Datenquellen, nachvollziehbare Workflows und skalierbare Cloud-Dienste adressiert. Die Kombination von GIS und KI bietet damit einen robusten methodischen Rahmen zur effizienten, nachvollziehbaren und anwendungsnahen Umweltanalyse, ein wichtiger Schritt hin zu automatisierten, dynamischen Digitalen Zwillingen der Umwelt.