Die präzise Erfassung von CO₂-Emissionen ist für Unternehmen in Deutschland seit 2024 unerlässlich. Warum? Neue gesetzliche Vorgaben wie die CSRD und das nationale Emissionshandelssystem (nETS) machen detaillierte Berichte erforderlich. Dabei spielt Künstliche Intelligenz (KI) eine zentrale Rolle. Hier die wichtigsten Punkte:

• Warum CO₂ messen? Unternehmen müssen ihre Emissionen – besonders die schwer erfassbaren Scope-3-Emissionen – dokumentieren, um gesetzliche Anforderungen zu erfüllen.
• Wie hilft KI? KI automatisiert die Datenerfassung aus Quellen wie ERP-Systemen, IoT-Sensoren und Lieferantendaten. Sie spart Zeit, senkt Kosten und verbessert die Datenqualität.
• Wann reichen einfache Methoden? Für kleine Unternehmen oder einfache Prozesse können Standard-Berechnungen ohne KI ausreichen.

Fazit: Ob KI oder einfache Methoden – die Wahl hängt von der Komplexität der Lieferkette, den Ressourcen und den gesetzlichen Vorgaben ab. Unternehmen sollten ihre Datenquellen priorisieren, Systeme automatisieren und Mitarbeitende schulen, um die CO₂-Messung effizient zu gestalten.

Wie KI CO₂-Emissionen misst

Datenerfassung und -verarbeitung

Mit KI wird die Erfassung von CO₂-Daten deutlich effizienter, da sie Informationen aus verschiedenen Quellen wie ERP-Systemen, Rechnungen und Produktdaten automatisiert extrahiert. Besonders wertvoll ist ihre Fähigkeit, Daten aus unterschiedlichen Abteilungen und Standorten zu harmonisieren und auf einer zentralen Plattform zusammenzuführen.

Ein Überblick über die Methoden:

Nach der Harmonisierung werden diese Daten in CO₂-Werte umgerechnet, was eine präzise Analyse ermöglicht.

Umrechnung in CO₂-Werte

Die Umwandlung der gesammelten Daten in CO₂-Äquivalente erfolgt durch die Anwendung branchenspezifischer Emissionsfaktoren und Standards, darunter das GHG-Protokoll. KI-Algorithmen nutzen dabei kontinuierlich aktualisierte Daten und vergleichen diese mit etablierten Industriestandards wie den EPA-Emissionsfaktoren oder den GRI-Standards. Im Gegensatz zu manuellen Prozessen bietet die KI hier klare Vorteile in Genauigkeit und Effizienz.

KI vs. manuelle Methoden

Ein direkter Vergleich zwischen KI-gestützten und manuellen Ansätzen verdeutlicht die Vorteile der Automatisierung:

KI-basierte Ansätze punkten nicht nur mit einer besseren Datenqualität, sondern auch durch die Fähigkeit, Anomalien im Energieverbrauch oder bei Emissionen zu erkennen. Besonders bei der Analyse von Scope-3-Emissionen, die oft komplex und datenintensiv ist, beweist die KI ihre Stärke. Sie kann große Datenmengen verarbeiten und dabei Muster oder Abweichungen aufdecken, die manuell kaum erkennbar wären.

Von der Finanzbuchhaltung zur CO2-Buchhaltung: Emissionsberechnungen mit KI-Methoden automatisieren.

Grundregeln für die CO₂-Berechnung

Auch wenn KI beeindruckende Analysen ermöglicht, zeigen gängige Methoden, dass oft einfache Regeln ausreichen, um CO₂-Emissionen zu berechnen.

Standard-Berechnungsmethoden für CO₂

Die Berechnung von CO₂-Emissionen stützt sich auf drei Hauptmethoden, die je nach Verfügbarkeit der Daten eingesetzt werden können:

Wann einfache Methoden ausreichen

In vielen Fällen reichen unkomplizierte Berechnungsansätze völlig aus. Diese Methoden sind besonders geeignet für:

• Kleine Unternehmen mit übersichtlichen Lieferketten
• Scope-1- und Scope-2-Emissionen (direkte und energiebedingte Emissionen)
• Standardisierte und wenig komplexe Produktionsprozesse

Ein Beispiel: IKEA setzt aktivitätsbasierte Emissionsfaktoren ein, um gezielte Verbesserungen umzusetzen. Bis Ende 2022 hatten sich über 4.000 Unternehmen, die zusammen mehr als ein Drittel der globalen Wirtschaft repräsentieren, der Science Based Targets Initiative (SBTi) angeschlossen.

Grundlegende vs. KI-gestützte Methoden

Die klassischen Methoden bilden eine solide Grundlage, während KI-gestützte Ansätze bei komplexeren Datenstrukturen ihre Stärken ausspielen.

Laut der EBeV 2022 müssen alle CO₂-Daten für einen Zeitraum von zehn Jahren archiviert werden.

KI-CO₂-Tracking einrichten

Um KI-gestütztes CO₂-Tracking effektiv zu implementieren, sollten Sie systematisch vorgehen. Hier sind die wichtigsten Schritte:

1. Datenquellen verbinden

Der erste Schritt für genaues CO₂-Tracking ist die Verknüpfung relevanter Datenquellen. Dabei stehen drei Hauptbereiche im Fokus:

Automatisierte Datenerfassung reduziert Fehler und spart Zeit. Es ist entscheidend, überprüfbare Primärdaten gegenüber weniger verlässlichen Sekundärdaten zu priorisieren. Sobald die Datenquellen verknüpft sind, kann die KI eingerichtet und validiert werden.

2. KI einrichten und testen

Die Einrichtung der KI erfolgt in mehreren Schritten:

• Datenvalidierung: Entwickeln Sie Mechanismen, um die Qualität der erfassten Daten sicherzustellen.
• Berechnungslogik: Konfigurieren Sie die Algorithmen der KI gemäß den Standards des GHG-Protocols. Dabei ist besonders auf die korrekte Zuordnung von Emissionsfaktoren zu achten.

"Vermeidet die jährliche Erfassung von Reiserouten und anderen Aktivitätsdaten in Tabellenkalkulationen. Spart euch die Zeit und Mühe durch die Automatisierung von Datenerfassungs- und Kategorisierungsworkflows mit KI."

• MULTIPLYE

Nach der erfolgreichen Einrichtung der KI ist der nächste Schritt die transparente Berichterstattung.

3. Berichterstattung einrichten

Die Berichterstattung muss den deutschen und EU-Vorgaben entsprechen. Hier ein Überblick:

Eine KI-gestützte Plattform sollte mehrere Berichtsformate bereitstellen und eine geografische Übersicht der Geschäftsverbindungen ermöglichen, um Klimarisiken besser bewerten zu können. Idealerweise erfolgt die Datenhaltung auf Servern in Deutschland.

Ein Beispiel aus Juni 2024 zeigt, wie die Automatisierung durch KI hochwertige Emissionsdaten entlang der Lieferkette liefert, indem sie die Datenerfassung aus ERP-Systemen effizient integriert. Solche Maßnahmen gewährleisten eine zuverlässige und gesetzeskonforme Berichterstattung.

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Regeln und Anforderungen

Deutsche und EU-Vorschriften

Ab dem 1. August 2024 gelten durch das EU-KI-Gesetz einheitliche Vorgaben für den Einsatz von KI in der CO₂-Messung. Die ersten verbindlichen Bestimmungen treten am 2. Februar 2025 in Kraft. Besonders wichtig sind dabei folgende Regelungsbereiche:

Die EBeV 2022 definiert drei zentrale Prinzipien für die Emissionsberichterstattung:

• Vollständigkeit: Alle relevanten Emissionsquellen müssen lückenlos erfasst werden.
• Konsistenz: Berechnungsmethoden sollen über verschiedene Berichtszeiträume hinweg einheitlich sein.
• Integrität: Die Datenbasis muss nachvollziehbar und überprüfbar bleiben.

Diese Vorgaben erfordern präzise technische Maßnahmen, um die Einhaltung sicherzustellen.

Technische Einrichtungsanforderungen

Neben den rechtlichen Anforderungen müssen auch die technischen Systeme angepasst werden, um den Vorgaben gerecht zu werden. Dabei gelten strenge Sicherheits- und Qualitätsstandards.

Empfohlene Schritte zur Umsetzung:

• Durchführung einer Datenschutz-Folgenabschätzung vor der Implementierung.
• Einführung technischer Schutzmaßnahmen nach dem Prinzip Privacy by Design.
• Schulungen für Mitarbeitende zu den spezifischen Anforderungen im Umgang mit KI.
• Detaillierte Dokumentation aller Verarbeitungsprozesse und Entscheidungen.

Die Europäische Kommission arbeitet zudem an neuen Standards für energieeffiziente und emissionsarme KI-Systeme. Dies wird künftig zusätzliche Anforderungen an die technische Umsetzung der CO₂-Messung mit KI mit sich bringen.

Fazit: Wahl zwischen KI und einfachen Methoden

Hauptaspekte für Unternehmen

Die Entscheidung, ob KI-gestützte Lösungen oder einfachere Methoden zur CO₂-Messung eingesetzt werden, hängt von mehreren wichtigen Faktoren ab. Besonders entscheidend sind dabei die Komplexität der Unternehmensstruktur, die Organisation der Lieferkette und die verfügbaren internen Kapazitäten.

Folgende Punkte sollten Unternehmen dabei besonders im Blick behalten:

• Komplexität der Lieferkette: Vor allem bei der Erfassung von Scope-3-Emissionen kann dies eine große Herausforderung darstellen.
• Verfügbarkeit von Ressourcen und Fachwissen: Nicht jedes Unternehmen verfügt über die nötige CO₂-Kompetenz oder die Kapazitäten, um komplexe Systeme zu implementieren.
• Regulatorische Anforderungen: Gesetzliche Vorgaben wie die CSRD setzen klare Standards für die Berichterstattung.
• Genauigkeitsanforderungen: Unternehmen, die präzise und möglichst aktuelle Daten benötigen, könnten von KI-Systemen profitieren.
• Kosten-Nutzen-Abwägung: Die wirtschaftliche Effizienz, also die Kosten im Verhältnis zum Nutzen, spielt eine zentrale Rolle.

Auf Basis dieser Überlegungen sollten Unternehmen konkrete Maßnahmen planen, um ihre CO₂-Messung effizient und zielgerichtet umzusetzen.

Nächste Schritte in der CO₂-Messung

Der Einsatz von KI-Systemen kann die Kosten der Dekarbonisierung um bis zu 40 % senken – ein deutlicher Vorteil durch Automatisierung. Doch welche konkreten Schritte sind für Unternehmen sinnvoll?

• Datenqualität sicherstellen: Eine lückenlose und strukturierte Erfassung aller relevanten Emissionsdaten ist essenziell. Ohne verlässliche Daten bleibt jede Analyse ungenau.
• Systemgrenzen definieren: Unternehmen sollten klar festlegen, welche Emissionen in den Bereichen Scope 1, Scope 2 und Scope 3 berücksichtigt werden.
• Mitarbeiter schulen: Das Wissen der Mitarbeitenden über die gewählte Methodik ist entscheidend für eine erfolgreiche Umsetzung.

Besonders in der Fertigungsindustrie, die oft Schwierigkeiten bei der Scope-3-Berichterstattung hat, gibt es großen Nachholbedarf. Ein Blick auf die Entwicklungen Ende 2022 zeigt, dass über 4.000 Unternehmen – zusammen repräsentieren sie mehr als ein Drittel der globalen Marktkapitalisierung – bereits Ziele im Rahmen der Science Based Targets Initiative (SBTi) gesetzt oder sich dazu verpflichtet haben. Dies verdeutlicht den wachsenden Druck und die steigende Bedeutung von präzisen CO₂-Messungen.

FAQs

Welche Vorteile bietet Künstliche Intelligenz (KI) bei der CO₂-Messung im Vergleich zu manuellen Methoden?

Wie Künstliche Intelligenz (KI) die CO₂-Messung verbessert

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) revolutioniert die Art und Weise, wie CO₂-Emissionen gemessen und analysiert werden. Im Vergleich zu traditionellen, manuellen Verfahren bringt KI zahlreiche Vorteile mit sich, die Prozesse effizienter und genauer machen.

Ein großer Pluspunkt: KI automatisiert sowohl die Erfassung als auch die Analyse von Daten. Dadurch werden zeitintensive manuelle Arbeiten überflüssig, und das Risiko menschlicher Fehler wird deutlich reduziert. Das spart nicht nur Zeit, sondern sorgt auch für verlässlichere Ergebnisse.

Ein weiterer Vorteil liegt in der Fähigkeit der KI, Daten aus verschiedensten Quellen zu bündeln und auszuwerten. So entsteht eine präzisere und umfassendere CO₂-Bilanz, die Unternehmen dabei hilft, ihre Emissionen besser nachzuverfolgen. Mit diesen Erkenntnissen können gezielte Maßnahmen ergriffen werden, um nachhaltiger zu wirtschaften und den ökologischen Fußabdruck zu verkleinern.

Wann sind einfache Methoden zur CO₂-Erfassung ausreichend und wann lohnt sich der Einsatz von KI?

Einfache und KI-gestützte Methoden zur CO₂-Erfassung

Manchmal reicht es völlig aus, auf einfache Methoden zur CO₂-Erfassung zurückzugreifen – besonders, wenn nur geringe Datenmengen verarbeitet werden müssen und die Emissionen leicht nachvollziehbar sind. Ein typisches Beispiel hierfür ist der Einsatz von Standardwerten oder festen Berechnungsregeln, die sich auf spezifische Prozesse beziehen.

KI-gestützte Lösungen hingegen kommen ins Spiel, wenn die Anforderungen komplexer werden. Müssen große Datenmengen analysiert, verschiedene Quellen integriert oder CO₂-Emissionen in Echtzeit überwacht werden, bietet KI erhebliche Vorteile. Sie ermöglicht es, Prozesse zu automatisieren, liefert genauere Ergebnisse und deckt Optimierungsmöglichkeiten auf, die sonst möglicherweise übersehen würden.

Für Unternehmen, die ihre Klimastrategie auf solide Grundlagen stellen möchten, ist der Einsatz von KI ein mächtiges Werkzeug. Es unterstützt nicht nur dabei, effizienter zu arbeiten, sondern hilft auch, langfristig umweltbewusster und ressourcenschonender zu handeln.

Wie können Unternehmen sicherstellen, dass ihre CO₂-Daten den gesetzlichen Vorgaben entsprechen?

Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre CO₂-Daten vollständig, konsistent und transparent sind, um rechtlichen Vorgaben zu entsprechen. Das bedeutet, alle relevanten Emissionsquellen lückenlos zu erfassen und zu dokumentieren. Ebenso wichtig ist eine gründliche Überprüfung der Daten, um deren Genauigkeit und Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten.

Die Berichterstattung sollte zudem frei von systematischen Fehlern oder absichtlichen Unstimmigkeiten sein. Eine klare, verständliche Präsentation der Emissionsdaten erleichtert die Überprüfung durch externe Stellen und stärkt das Vertrauen in das Unternehmen. Damit erfüllen Sie nicht nur gesetzliche Anforderungen, sondern gewinnen auch das Vertrauen von Geschäftspartnern und Kunden.

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