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KI kann Nachhaltigkeit messbarer machen, aber es gibt Risiken. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre CO₂-Emissionen präzise zu berechnen, insbesondere bei Scope-3-Emissionen, die bis zu 75 % der Gesamtemissionen ausmachen. Manuelle Datenerfassung ist fehleranfällig und zeitaufwendig, während KI automatisierte, präzise Analysen ermöglicht. Tools wie MULTIPLYE helfen, Emissionsdaten effizient zu erfassen und Hotspots zu identifizieren.
KI ist ein mächtiges Werkzeug, aber nur in Kombination mit strengen Standards und menschlicher Expertise kann sie echte Nachhaltigkeit fördern und Greenwashing verhindern.
Die manuelle Erfassung von CO₂-Daten ist nicht nur extrem zeitintensiv, sondern auch anfällig für Fehler. Ein kleiner Tippfehler – sei es ein falsch gesetztes Komma oder eine zusätzliche Null – kann die gesamte Berechnung verfälschen. Hinzu kommt, dass die Daten oft aus unterschiedlichen Systemen stammen, was die Konsolidierung und Überprüfung erschwert. Besonders schwierig wird es, wenn es um die Erfassung von indirekten Emissionen, den sogenannten Scope-3-Emissionen, geht.
Scope-3-Emissionen, also die indirekten Emissionen entlang der gesamten Wertschöpfungskette, sind besonders schwer zu messen. Sie machen im Schnitt etwa 75 % der gesamten Emissionen eines Unternehmens aus. Ein großes Problem dabei ist die Datenverfügbarkeit: Gerade einmal 56 % der Zulieferer stellen ihren Unternehmenskunden entsprechende Emissionsdaten zur Verfügung. Diese Lücken führen dazu, dass eine vollständige und präzise Bilanzierung oft unmöglich ist.
Die Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) betrifft weltweit etwa 50.000 Unternehmen und fordert detaillierte Berichte zur Nachhaltigkeit. Dabei sehen sich viele Unternehmen mit erheblichen Herausforderungen konfrontiert:
| Herausforderung | Anteil betroffener Unternehmen |
|---|---|
| Datenverfügbarkeit und -qualität | 59 % |
| Komplexität der Wertschöpfungskette | 57 % |
| Personelle Kapazitäten | 50 % |
"Da die CSRD im Wesentlichen verlangt, dass die Nachhaltigkeitsberichterstattung der Finanzberichterstattung gleichgestellt wird, erkennen führende Führungskräfte, dass Nachhaltigkeitsinformationen verfügbar, präzise und prüfungsbereit sein müssen – nicht nur einmalig, sondern jährlich." – Nadja Picard, Global Reporting Leader, PwC Deutschland
Die erste Berichtsfrist nach der CSRD steht Anfang 2025 an. Angesichts der hohen Anforderungen wird der Einsatz von KI-basierten Lösungen zunehmend unverzichtbar, um diese Prozesse effizient und zuverlässig zu gestalten.
Um die genannten Herausforderungen zu bewältigen, bieten KI-gestützte Ansätze spannende Alternativen zur herkömmlichen Datenerfassung. Sie eröffnen neue Möglichkeiten, Daten effizienter zu sammeln und zu nutzen.
Moderne KI-Systeme übernehmen die automatische Erfassung und Verarbeitung von Geschäftsdaten, wodurch menschliche Fehler bei der Eingabe deutlich minimiert werden. Durch die Kombination von Sensordaten und automatisierten Analysetools wird eine präzise Überwachung in Echtzeit möglich – sei es bei Emissionen oder beim Ressourcenverbrauch.
Mit KI-Prognosemodellen wird die Planung zur Emissionsreduzierung nicht nur genauer, sondern auch effizienter. Unternehmen können mithilfe dieser Technologien ihre Dekarbonisierungskosten um bis zu 40 % senken. Das bedeutet, dass Nachhaltigkeitsziele schneller und mit weniger Aufwand erreicht werden können – ein klarer Vorteil für Unternehmen, die wirtschaftlich und ökologisch denken.
Die MULTIPLYE-Plattform bietet eine automatisierte Lösung für die steigenden Anforderungen an die CO₂-Bilanzierung. Sie analysiert Geschäftsdaten in Echtzeit und ermöglicht eine schnelle Auswertung innerhalb weniger Minuten. Mit einer intuitiven Heatmap der CO₂e-Bilanz können Unternehmen Emissionshotspots auf einen Blick erkennen.
Besonders wertvoll ist die Fähigkeit der Plattform, komplexe Scope-3-Emissionen zu erfassen, die oft 65–75 % des gesamten CO₂-Fußabdrucks ausmachen. Zu den Funktionen von MULTIPLYE gehören:
Die zunehmende Nutzung von KI in der Nachhaltigkeitsberichterstattung bietet viele Chancen, bringt aber auch erhebliche Risiken mit sich. Eines der größten Probleme: Die Glaubwürdigkeit der Daten kann leiden. Deshalb ist es entscheidend, KI-Methoden so transparent wie möglich zu gestalten.
Ein zentraler Ansatzpunkt, um Risiken zu minimieren, ist die klare Nachvollziehbarkeit der KI-Prozesse. Laut Studien befinden sich 75 % der Unternehmen noch in den frühen Stadien ihrer ESG-Reife. Das bedeutet, sie sind oft nicht ausreichend darauf vorbereitet, die Qualität ihrer Nachhaltigkeitsdaten zu überprüfen. Das kann schwerwiegende Folgen haben: ESG-Skandale führen oft zu einem durchschnittlichen Kursrückgang von 10 %.
"Carbon accounting without scientific evaluation, or underpinning, is like a 3D printed house designed with AI that has no foundations. It might withstand a winter or two, but are you willing to live with your family there or have friends over not knowing when cracks might appear or how it was built? The same applies to your own data and sustainability journey. Your data is your most precious resource, so I do not believe that having a non-scientific basis is a risk any company can afford to take."
- Dr. Dzhordzhio Naldzhiev, Head of Research and Policy at Plan A
Um Greenwashing zu vermeiden, sollten Unternehmen auf drei wesentliche Maßnahmen setzen:
Gute KI-Tools erfüllen bestimmte Qualitätskriterien, die ihre Zuverlässigkeit und Transparenz sicherstellen:
| Merkmal | Bedeutung | Nutzen |
|---|---|---|
| GHG-Protokoll-Konformität | Standardisierte Berechnungsmethoden | Erleichtert Vergleich und Compliance |
| Wissenschaftliche Validierung | Überprüfung durch Experten | Liefert vertrauenswürdige Ergebnisse |
| Transparente Algorithmen | Nachvollziehbare Berechnungen | Baut Vertrauen auf |
| Regelmäßige Updates | Aktuelle Emissionsfaktoren | Sorgt für präzise Messungen |
Ein weiterer Aspekt ist die Energieeffizienz von KI-Systemen. Ein Beispiel: DeepMind konnte den Energieverbrauch in Rechenzentren um 30 % senken.
"AI should be a complement, not a replacement, to human expertise. Skilled professionals will still be needed to interpret AI-generated insights, ensure data quality, and make ethical decisions aligned with organizational goals."
- Pankaj Tanwar, Managing Director of Climate Services, CarbonBetter
Damit KI-Tools in der Nachhaltigkeitsberichterstattung wirklich sinnvoll eingesetzt werden können, ist eine regelmäßige Aktualisierung der Daten unter wissenschaftlicher Aufsicht unverzichtbar. Nur so können sie echte Transparenz schaffen und verhindern, dass sie als Werkzeug für Greenwashing missbraucht werden.
Der Einsatz von KI-Nachhaltigkeitstools erfordert einen gut durchdachten Plan. Aktuelle Studien zeigen, dass 86 % der Unternehmen noch immer auf Tabellenkalkulationen setzen. Um die Herausforderungen manueller Datenerfassung zu bewältigen, sind folgende Schritte entscheidend:
"Als Carbon-Accounting-Experte empfehle ich dringend die Nutzung von Nachhaltigkeitssoftware anstelle interner Lösungen. Im Gegensatz zu umständlichen internen Lösungen, die auf Tabellenkalkulationen basieren, bietet moderne Software eine effiziente Datenerfassung, präzise Emissionsberechnungen, optimierte Datenintegration zwischen Abteilungen und verbesserte Transparenz für Stakeholder."
– Johannes Weber, Director of Sustainability Solutions bei Plan A
Sobald die Datengrundlage eingerichtet ist, steht die kontinuierliche Überwachung der Kennzahlen im Fokus. Setze SMART-Ziele, um Fortschritte messbar und nachvollziehbar zu machen.
| Messbereich | Kernmetriken | Empfohlene Häufigkeit |
|---|---|---|
| Energieverbrauch | kWh, CO₂-Äquivalente | Monatlich |
| Abfallproduktion | Tonnen, Recyclingquote | Quartalsweise |
| Emissionen | Scope 1–3 CO₂e | Quartalsweise |
| Compliance | EU-Konformität, Standards | Halbjährlich |
Qualitätssicherung ist dabei essenziell und umfasst:
"Der Erfolg von KI im Nachhaltigkeitsbereich wird an technischer Wirksamkeit, realen Auswirkungen, ethischer Verantwortung und dem Beitrag zu einem gesünderen Planeten gemessen."
– Sustainability Directory
Mit Big Data und fortschrittlicher Analytik können Unternehmen große Datenmengen effizient verarbeiten und präzise Erkenntnisse gewinnen. KI hilft dabei, den Energieverbrauch zu optimieren – so könnten Rechenzentren, die derzeit 460 TWh Strom pro Jahr verbrauchen, ihren Bedarf erheblich senken.
Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich zu einem wichtigen Werkzeug, um Nachhaltigkeit messbar zu machen. Doch der Weg zu einer glaubwürdigen und transparenten Messung erfordert Vorsicht und klare Standards. Ihr Potenzial ist zweifellos groß – sei es bei der Senkung globaler Emissionen oder der Optimierung nachhaltiger Prozesse.
Eine aktuelle EU-Studie zeigt jedoch, dass 53 % der Umweltaussagen unklar, irreführend oder nicht ausreichend belegt sind. Das verdeutlicht: KI allein ist nicht die Lösung. Erst in Verbindung mit strengen Kontrollmechanismen lassen sich Risiken wie Greenwashing effektiv begrenzen. Diese Erkenntnis unterstreicht, wie entscheidend es ist, Datenqualität, Fachwissen und Compliance als feste Bestandteile einer erfolgreichen Nachhaltigkeitsstrategie zu betrachten.
Drei zentrale Aspekte spielen bei der Integration von KI in Nachhaltigkeitsstrategien eine Schlüsselrolle:
| Aspekt | Bedeutung | Maßnahmen |
|---|---|---|
| Datenqualität | Grundlage für zuverlässige Analysen | Regelmäßige Überprüfungen, transparente Algorithmen |
| Menschliche Expertise | Interpretation und Kontrolle | Mitarbeiterschulungen, fachliche Begleitung |
| Compliance | Einhaltung gesetzlicher Vorgaben | Dokumentation, funktionsübergreifende Governance |
Ein Beispiel dafür, wie wichtig strenge Prüfmechanismen sind, liefert die Deutsche Bank-Tochter DWS. 2023 wurde das Unternehmen wegen irreführender ESG-Praktiken zu einer Strafe von 19 Millionen US-Dollar verurteilt.
"Organisationen müssen ihre ESG-Ziele und -Referenzen sichtbar und messbar machen, damit sie einer genauen Prüfung standhalten und Vorwürfe des Greenwashing vermieden werden können." – EY
Nachhaltige Unternehmensführung gelingt nur durch die Kombination von KI-gestützter Präzision und menschlicher Expertise. Dieses Zusammenspiel ist der Schlüssel, um ehrgeizige Nachhaltigkeitsziele zu erreichen und gleichzeitig das Risiko von Greenwashing zu verringern.
Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten, Scope-3-Emissionen präziser zu erfassen und zu analysieren. Durch die automatisierte Verarbeitung großer Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen können komplexe Lieferketten effizienter durchleuchtet werden. Technologien wie maschinelles Lernen und generative Modelle spielen dabei eine zentrale Rolle, indem sie Emissionsquellen schneller und genauer identifizieren.
Ein weiterer Vorteil von KI-gestützten Systemen ist die Bereitstellung von Echtzeitdaten. Diese ermöglichen es Unternehmen, Emissionen kontinuierlich zu überwachen und bei Bedarf sofort Anpassungen vorzunehmen. Mit dieser datengetriebenen Herangehensweise können fundierte Entscheidungen getroffen und Maßnahmen zur Reduzierung von CO₂-Emissionen gezielt umgesetzt werden.
Damit KI in der Nachhaltigkeitsberichterstattung nicht zum Werkzeug für Greenwashing wird, sollten Unternehmen einige wichtige Schritte beachten:
Mit diesen Ansätzen können Unternehmen nicht nur ihre Glaubwürdigkeit wahren, sondern auch einen echten Beitrag zur Nachhaltigkeit leisten, anstatt nur den Eindruck davon zu vermitteln.
Menschliches Wissen und Erfahrung spielen eine zentrale Rolle, wenn es darum geht, KI-basierte Lösungen sinnvoll und verantwortungsvoll in Strategien für Nachhaltigkeit einzubinden. Menschen sind unverzichtbar, um die von KI generierten Daten richtig zu verstehen, die Ergebnisse zu überprüfen und sicherzustellen, dass diese Technologien mit den festgelegten Nachhaltigkeitszielen übereinstimmen.
Außerdem sind menschliches Urteilsvermögen und Fachkenntnisse essenziell, um die Schwächen und Risiken von KI zu erkennen und anzugehen. So lässt sich sicherstellen, dass KI nicht nur leistungsfähig, sondern auch ethisch einwandfrei und im Sinne einer langfristigen Nachhaltigkeit eingesetzt wird.
