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Die ESG-Berichterstattung wird immer komplexer, aber KI kann euch dabei helfen, den Prozess zu vereinfachen und effizienter zu gestalten.
Ihr könnt mit KI nicht nur gesetzliche Anforderungen erfüllen, sondern auch langfristig Kosten senken und eure ESG-Leistung transparenter gestalten.
Um eine regelkonforme Automatisierung der ESG-Berichterstattung zu gewährleisten, sind klare technische und organisatorische Maßnahmen erforderlich. Die folgenden Abschnitte zeigen euch die zentralen Schritte auf.
Der erste Schritt besteht darin, eine klare ESG-Datenarchitektur zu entwickeln. Dafür benötigt ihr Daten aus internen und externen Quellen, wie z. B. Informationen zu CO₂-Emissionen, Lieferantendaten und operativen Kennzahlen. Interessanterweise geben 41 % der Führungskräfte an, dass unzureichende Daten das größte Hindernis für ESG-Initiativen darstellen. Durch die Implementierung eines ESG-Data-Lakes könnt ihr Daten aus verschiedenen Geschäftsbereichen und Systemen zentral konsolidieren. Diese zentrale Sammlung, die interne Daten, Lieferantendaten und Berichte von Drittanbietern integriert, bildet die Grundlage für eure ESG-Bemühungen.
Ein strukturierter Ansatz zur Datenorganisation ist dabei unerlässlich. Klare Rollen und Verantwortlichkeiten im Datenmanagement helfen, Prozesse effizient zu gestalten. Die folgende Tabelle zeigt die wichtigsten Rollen im Überblick:
| Rolle | Verantwortlichkeit | Fokus | Besetzung |
|---|---|---|---|
| Data Admin | Überwachung des Governance-Programms, Konfliktlösung | Business & Tech | Erfahrenes Mitglied des Datenteams |
| Data Steward | Brücke zwischen Business und IT, Standardisierung | Business | Führungskraft mit Expertise |
| Data Custodian | Datenzugriff, Speicherung und Sicherheit | Tech | Senior Engineer oder Data Scientist |
| Data User | Nutzung der Daten für Geschäftsentscheidungen | Business | Mitarbeitende in relevanten Abteilungen |
Sobald die Daten konsolidiert sind, übernimmt KI die automatisierte Erfassung und Standardisierung. Mit KI-Tools könnt ihr den manuellen Aufwand drastisch reduzieren – um bis zu 90 %. Diese Tools gewährleisten zudem die Datenintegrität, indem sie Inkonsistenzen automatisch erkennen und korrigieren. Da 70 % der Organisationen Probleme mit der Konsistenz und Validierung ihrer Daten haben, bietet KI hier eine effektive Lösung. Besonders wichtig ist die Harmonisierung von Daten über verschiedene ESG-Frameworks hinweg, da Unternehmen unter der CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive) bis zu 12.000 Datenpunkte erfassen müssen.
Generative KI kann euch bei der Erstellung von ESG-Berichten unterstützen, die den regulatorischen Vorgaben entsprechen. Die erstellten Berichte sollten jedoch immer von Menschen überprüft werden. Diese Technologie ermöglicht es, komplexe Berichte zu erstellen, die den Anforderungen der CSRD und anderer EU-Standards gerecht werden. Moderne Software automatisiert sowohl die Datenerfassung als auch die Einhaltung von Vorschriften, sodass ihr aktuelle Nachhaltigkeitsrichtlinien erfüllen könnt. Darüber hinaus können KI-Systeme Betrugserkennungsmodelle entwickeln, Abweichungen in Unternehmens- und Lieferantenangaben aufdecken und Szenarioanalysen zu Klimarisiken oder Störungen in der Lieferkette durchführen. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse fließen direkt in strategische Entscheidungen ein.
Mit KI-gestützten Plattformen könnt ihr Daten in Echtzeit überwachen und aktualisieren. Dazu gehören beispielsweise aktuelle Emissionswerte oder geänderte Vorschriften. Solche Systeme vergleichen eure internen Richtlinien automatisch mit sich verändernden Rahmenwerken wie der EU-Taxonomie-Verordnung und identifizieren potenzielle Lücken. Echtzeit-Überwachungstechnologien, wie IoT-Sensoren, ermöglichen es euch, Emissionen, Energieverbrauch und Ressourcennutzung dynamisch zu messen. Solche Maßnahmen sind entscheidend, um eure Berichte stets aktuell zu halten. Automatisierte Compliance-Tools erkennen zudem regulatorische Änderungen und informieren euch über neue Berichtspflichten, wodurch Risiken im Bereich der Compliance minimiert werden. Diese kontinuierliche Überwachung hilft euch, sich an neue Standards und die steigenden Erwartungen von Stakeholdern anzupassen. Angesichts der Tatsache, dass 83 % der Investoren Nachhaltigkeitskennzahlen in ihre Analysen einbeziehen, ist dies ein wichtiger Schritt.
Der Einsatz von KI in der ESG-Berichterstattung bietet enorme Effizienzgewinne, bringt aber auch Herausforderungen mit sich, die bei der Einführung sorgfältig berücksichtigt werden sollten.
Ein zentraler Vorteil ist die enorme Zeitersparnis und Genauigkeitsverbesserung. Durch den Einsatz von KI kann der manuelle Aufwand um bis zu 90 % reduziert werden, während die Genauigkeit der Berichte um 30 % steigt. Dies gelingt durch die Automatisierung von Prozessen wie Datensammlung, -analyse und Berichtserstellung.
"KI transformiert die Art, wie wir ESG-Faktoren bewerten, indem sie viele manuelle Aufgaben wie Datensammlung, Analyse und Berichterstellung automatisiert."
– Decimal Point Analytics
Ein weiterer Vorteil ist die Fähigkeit zur Mustererkennung. KI kann in ESG-Daten Muster identifizieren, die Menschen oft übersehen. Dadurch können Unternehmen frühzeitig auf Veränderungen reagieren und fundierte Entscheidungen treffen.
Auch die Standardisierung und Validierung von Daten aus verschiedenen Quellen wird durch KI erheblich erleichtert.
"KI hilft bei der Standardisierung und Validierung von Daten aus mehreren Quellen und bietet eine konsistente und transparente Sicht auf die ESG-Leistung."
–
Die kontinuierliche Überwachung ist ein weiterer Pluspunkt. KI sorgt dafür, dass ESG-Daten stets aktuell bleiben, was in einem dynamischen regulatorischen Umfeld besonders wichtig ist. Zudem können transparente KI-Praktiken das Vertrauen und die Beteiligung der Stakeholder um bis zu 20 % steigern.
Trotz dieser beeindruckenden Vorteile gibt es jedoch auch einige Herausforderungen, die nicht ignoriert werden dürfen.
Eine der größten Hürden ist die Datenqualität und -verfügbarkeit. KI-Systeme benötigen hochwertige, konsistente und umfassende Daten, um verlässliche Ergebnisse zu liefern.
Hinzu kommt die Herausforderung der Transparenz und Erklärbarkeit von KI-Modellen. Viele Systeme arbeiten wie eine "Black Box", was es schwierig macht, Entscheidungen oder Vorhersagen nachzuvollziehen.
Die sich ständig verändernden ESG-Vorschriften erschweren zudem die regulatorische Compliance. KI-Systeme müssen so gestaltet werden, dass sie rechtliche, ethische und branchenspezifische Anforderungen erfüllen.
Ressourcenbeschränkungen sind vor allem für kleinere Unternehmen ein Problem. Die Implementierung von KI erfordert oft erhebliche Investitionen in Technologie, Infrastruktur und qualifiziertes Personal.
Nicht zuletzt sind ethische und soziale Risiken ein kritischer Punkt. Laut einer Umfrage geben 65 % der CEOs an, dass die sozialen, ethischen und kriminellen Risiken von KI besondere Aufmerksamkeit erfordern.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, ist es wichtig, interne und externe Stakeholder frühzeitig einzubeziehen, die Leistung der KI regelmäßig zu überprüfen und ethische Prinzipien wie Fairness, Transparenz, Rechenschaftspflicht und Erklärbarkeit zu befolgen.
"KI hat großes Potenzial, die Gesamtführung auf allen Ebenen [innerhalb einer Organisation] zu verbessern."
– Ed Anderson, Distinguished VP Analyst bei Gartner
Diese Fallstudie zeigt, wie MULTIPLYE die CO₂-Bilanzierung durch den Einsatz moderner Technologien neu gestaltet. Besonders im Bereich der ESG-Berichterstattung wird deutlich, wie KI die Prozesse der CO₂-Erfassung und -Analyse effizienter gestalten kann. MULTIPLYE bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Emissionsberechnungen präzise zu automatisieren und gleichzeitig die Anforderungen regulatorischer Vorgaben zu erfüllen. Im Folgenden werden die Funktionen der Plattform näher beleuchtet.
Die größte Hürde bei der CO₂-Bilanzierung besteht darin, alle drei Emissions-Scopes korrekt zu erfassen. Während Scope‑1- und Scope‑2-Emissionen noch vergleichsweise einfach zu berechnen sind, stellen Scope‑3-Emissionen aufgrund der oft komplexen Lieferketten eine erhebliche Herausforderung dar. Diese machen im Durchschnitt 75 % des CO₂-Fußabdrucks eines Unternehmens aus – in der Lebensmittelbranche sind es sogar über 80 %.
MULTIPLYE nutzt KI-gestützte Analyse-Algorithmen, die auf den Standards des Greenhouse Gas Protocol basieren, um diese Komplexität zu bewältigen. Die Plattform erfasst automatisch alle 15 Kategorien der Scope‑3-Emissionen und berücksichtigt dabei sowohl die vorgelagerten (upstream) als auch die nachgelagerten (downstream) Aktivitäten entlang der gesamten Wertschöpfungskette.
Ein besonderer Vorteil ist die Möglichkeit, CO₂-Emissionen auf Produktebene präzise zu berechnen, anstatt auf Durchschnittswerte zurückzugreifen. Dies erlaubt sowohl eine detaillierte Unternehmensbilanzierung als auch eine genaue Analyse einzelner Produkte.
Die KI analysiert CO₂e-Werte innerhalb von Minuten für alle Scopes und bietet Unternehmen die Möglichkeit, rückwirkende Vergleiche über drei Jahre hinweg durchzuführen. Damit erfüllt MULTIPLYE die Anforderungen der EU-Richtlinie zur Nachhaltigkeitsberichterstattung (CSRD), die nachweisbare Fortschritte bei der Emissionsreduzierung fordert. Gleichzeitig verbessert die Plattform die Qualität der ESG-Berichterstattung durch ihre präzisen und umfassenden Berechnungen.
Für eine effektive CO₂-Bilanzierung ist die nahtlose Integration in bestehende Unternehmenssysteme entscheidend. MULTIPLYE bietet automatisierte API-Schnittstellen, die die Erfassung und Verarbeitung emissionsrelevanter Daten optimieren. Dies sorgt für eine höhere Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Emissionsdaten.
Die Plattform nutzt ETL-Pipelines (Extract, Transform, Load), um Daten aus verschiedenen Quellsystemen zu extrahieren, zu standardisieren und in das eigene Datenmodell zu integrieren. Dabei werden emissionsspezifische Datenformate automatisch verarbeitet, was den gesamten Prozess vereinfacht.
Zusätzlich erstellt MULTIPLYE eine geografische Übersicht der Geschäftsverbindungen. Diese Funktion ermöglicht eine Klimarisiko-Bewertung, bei der Hotspots mit hohen Emissionen strategisch identifiziert werden können. Eine Heatmap visualisiert die Emissionsmuster und bietet so eine klare Übersicht.
Die Plattform automatisiert zudem Workflows für die Datenübermittlung, -validierung und -genehmigung. Dadurch werden typische Probleme vermieden, die bei internen Lösungen häufig auftreten, beispielsweise durch die Nutzung mehrerer Tabellenkalkulationen oder verstreuter Daten. Diese technische Integration sorgt für maximale Sicherheit und rechtliche Konformität.
Die Einhaltung deutscher und europäischer Datenschutzbestimmungen ist für Unternehmen essenziell. MULTIPLYE verarbeitet sämtliche Daten ausschließlich in Deutschland und erfüllt damit die Vorgaben der DSGVO, des BDSG-neu und des TTDSG.
Ein zentraler Vorteil ist, dass keine Datentransfers in Drittländer erforderlich sind. Da die Verarbeitung ausschließlich in Deutschland stattfindet, entfallen die komplexen Anforderungen für Datentransfers in Länder außerhalb des EWR, die nur unter bestimmten Schutzmaßnahmen oder Ausnahmeregelungen der DSGVO zulässig wären.
Darüber hinaus unterstützt MULTIPLYE Unternehmen dabei, die European Sustainability Reporting Standards (ESRS) einzuhalten, die im Rahmen der CSRD für berichtspflichtige Unternehmen verbindlich sind. Dies ist besonders relevant für große und börsennotierte Unternehmen, die regelmäßig über soziale und ökologische Risiken sowie die Auswirkungen ihrer Geschäftstätigkeiten berichten müssen.
Die Plattform bleibt dank ihrer Bootstrap-Finanzierung unabhängig und stellt sicher, dass Unternehmensdaten ausschließlich für die CO₂-Bilanzierung genutzt werden. Mit einem Einstiegspreis von 1.999 € jährlich für die Premium-Version bietet MULTIPLYE eine kosteneffiziente Lösung.
Damit KI-gestützte ESG-Berichte effektiv und zuverlässig sind, braucht es eine solide Grundlage aus hochwertigen Daten und klar definierten Prozessen. Eine sorgfältige Vorbereitung und klare Verantwortlichkeiten bilden das Rückgrat für eine erfolgreiche Umsetzung.
Eine der wichtigsten Aufgaben ist es, alle relevanten ESG-Daten gründlich zu bereinigen und sinnvoll zu organisieren. Verschiedene Datenquellen sollten über ETL-Pipelines (Extract, Transform, Load) integriert werden. Entscheidend ist außerdem die Wahl eines klaren Berichtsrahmens, wie etwa der European Sustainability Reporting Standards (ESRS) im Rahmen der CSRD. Ein durchdachter Plan zur Datenintegrität, der die Sammlung, Verifizierung und Speicherung der ESG-Kennzahlen regelt, ist unverzichtbar.
„Understanding the profile, provenance, implicit and explicit assumptions, and calculations of that data is a baseline requirement for accurate environmental, social, and governance reporting."
Die Wahl des passenden Berichtsrahmens ist ein weiterer zentraler Schritt. Unternehmen sollten die Anforderungen ihres Frameworks genau analysieren und voneinander abgrenzen, bevor sie KI zur Überprüfung der Compliance einsetzen. Besonders in Deutschland stehen hier die ESRS im Fokus.
Nach der Datenaufbereitung rückt die organisatorische Struktur in den Mittelpunkt.
Ein funktionsübergreifendes ESG-Team mit klaren Zuständigkeiten ist essenziell. Schulungsprogramme sollten sicherstellen, dass Mitarbeitende fundierte Kenntnisse in Bereichen wie CSRD, EU-Taxonomie, Datenmanagement und -analyse erwerben.
„Finance has a strong tradition and experience in establishing an audit trail that clearly shows how information is generated and controlled. But other departments do not have that heritage. This is why it is vital to be clear about responsibilities for the data and to raise awareness of the need for reliable data throughout large parts of the company." - Riccardo Altenburg, Director Digital Transformation ESG Tech, KPMG
Die Verantwortung für Daten sollte klar definiert und das Bewusstsein für deren Bedeutung im gesamten Unternehmen gestärkt werden. Das ESG-Team sollte Kompetenzen in Bereichen wie Datenanalyse, Kommunikation und regulatorischen Anforderungen weiterentwickeln.
Wenn diese Strukturen stehen, ist es wichtig, kontinuierlich an der Optimierung zu arbeiten.
KI-Modelle und ESG-Prozesse sollten regelmäßig überprüft und angepasst werden, um auf regulatorische Änderungen und neue Erwartungen von Stakeholdern zu reagieren. Dabei ist es wichtig, KI-Modelle aktuell zu halten, Stakeholder aktiv einzubinden und Mitarbeitende in grundlegenden KI-Funktionen zu schulen.
„ESG goal posts should always be moving and evolving, so it's important to show periodic improvement over time." - Valentina Francesconi, Project Manager - CCH Tagetik
Die Überwachung regulatorischer Entwicklungen sollte ein fester Bestandteil der Unternehmensstrategie sein. So können Organisationen flexibel auf Änderungen reagieren und Compliance-Anforderungen erfüllen. Automatisierung sollte dabei stets durch menschliche Validierungsprozesse ergänzt werden, um die Genauigkeit und Verlässlichkeit der Berichte sicherzustellen.
Die Automatisierung der ESG-Berichterstattung mithilfe von KI ist heutzutage unverzichtbar. Sie spart nicht nur Zeit, sondern sorgt auch für eine deutlich höhere Genauigkeit. Angesichts eines 155-prozentigen Anstiegs der ESG-Vorschriften in den letzten zehn Jahren stehen Unternehmen unter wachsendem Druck, ihre Nachhaltigkeitsberichte effizient und präzise zu erstellen.
Prognosen zufolge könnte KI-gestützte ESG-Compliance bis 2030 die regulatorischen Kosten um 40 % senken und die Genauigkeit der Berichte um 50 % steigern. Ein praktisches Beispiel liefert MULTIPLYE: Durch automatisierte CO₂-Bilanzierung wird die komplexe Erfassung von Scope-3-Emissionen vereinfacht, während gleichzeitig die Einhaltung der EU-Nachhaltigkeitsvorschriften gewährleistet wird.
Ein weiterer Meilenstein ist der Wechsel hin zu Echtzeit-Monitoring. Obwohl fast die Hälfte der Unternehmen (47 %) noch immer Tabellenkalkulationen für die Verwaltung ihrer ESG-Daten nutzen, setzen zukunftsorientierte Organisationen bereits auf KI-gestützte Lösungen. Wer heute auf intelligente Automatisierung setzt, sichert sich einen klaren Vorteil für eine nachhaltige und datengetriebene Zukunft.
"Ethical AI will be a crucial part of ESG itself, and not a metric measured on its own." – Francesca Sorrentino, AI Ethics Taskforce Lead
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) kann die ESG-Berichterstattung auf ein ganz neues Niveau heben. Durch die Fähigkeit, enorme Datenmengen effizient zu analysieren, hilft KI dabei, menschliche Fehler zu reduzieren und die Qualität der Daten erheblich zu steigern. So werden Berichte nicht nur genauer, sondern auch zuverlässiger.
Ein weiterer Vorteil liegt in der Automatisierung von Datenerfassung und -aggregation. KI sorgt dafür, dass Informationen schneller und konsistenter verarbeitet werden. Für Unternehmen bedeutet das: ESG-Ziele lassen sich präziser messen und dokumentieren, während gleichzeitig wertvolle Zeit und Ressourcen eingespart werden.
Unternehmen, die KI in ihre ESG-Berichterstattung einbinden möchten, stehen vor einigen Herausforderungen. Eine der größten Hürden ist die Gewährleistung der Datenqualität. Fehlerhafte oder unvollständige Daten können die Ergebnisse verzerren und die Aussagekraft der Berichte beeinträchtigen.
Hinzu kommen die komplexen regulatorischen Anforderungen, die nicht nur spezifisches Know-how erfordern, sondern sich auch stetig weiterentwickeln. Unternehmen müssen sich hier kontinuierlich anpassen, um den gesetzlichen Vorgaben gerecht zu werden.
Ein weiterer zentraler Punkt ist die Transparenz und Nachvollziehbarkeit der KI-gestützten Prozesse. Nur so lässt sich das Vertrauen der Stakeholder gewinnen und langfristig erhalten. Gleichzeitig verlangt die Integration von KI eine sorgfältige Planung, um technische Hürden zu überwinden und ethische Fragen angemessen zu berücksichtigen.
Mit einer klaren Strategie und gezielten Maßnahmen können Unternehmen jedoch diese Herausforderungen bewältigen und die Vorteile von KI für ihre ESG-Berichterstattung voll ausschöpfen.
Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Automatisierung der ESG-Berichterstattung bietet Unternehmen eine effiziente Möglichkeit, die Anforderungen der CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive) zu erfüllen. Diese Richtlinie fordert eine präzise und transparente Dokumentation der Nachhaltigkeitsmaßnahmen von Unternehmen.
Mit KI-gestützten Tools können Daten wie CO₂-Emissionen systematisch erfasst und analysiert werden. Anschließend lassen sich Berichte erstellen, die den EU-Vorgaben entsprechen. Darüber hinaus helfen diese Lösungen dabei, Einsparpotenziale zu erkennen und Maßnahmen für eine nachhaltigere Wirtschaftsweise zu entwickeln. Das spart nicht nur Zeit und minimiert Fehler, sondern vereinfacht auch die Einhaltung regulatorischer Anforderungen erheblich.
