Die gute Nachricht vorweg: KI kann nicht nur Prozesse automatisieren, sondern auch eine präzisere und umfassendere Analyse von ESG-Daten ermöglichen. Die schlechte Nachricht: KI ist wie so oft auch hier nur unterstützendes Element; es führt kein Weg an einer persönlichen und individuellen Auseinandersetzung mit den durch KI generierten Inhalten vorbei. Mit diesem Beitrag möchte ich aufzeigen, wie KI heute und in Zukunft die Erstellung von ESG-Reportings unterstützen kann.

Hinter jeder erfolgreichen KI steht ein erfahrener Mensch

Hinter jeder KI-Anwendung stehen Menschen, die diese mit ihrer Expertise trainieren, bevor die Technologie schließlich als unterstützendes Element zum Einsatz kommen kann. Für die Entwicklung von Produkten heißt das: Die KI-Funktionalität muss von Anfang an als Teil des Endprodukts mitgedacht sein. Neben fundierten Kenntnissen im Data Science ist hier viel Erfahrung gefragt, um die neuesten Technologien passgenau auf die Aufgabenstellungen der Sustainability anzuwenden, wozu nicht selten ein ganzes Engineering Team aus Software-Entwicklern und Data Scientists zusammenarbeitet.

Zugleich muss bereits in der Entwicklung die Expertise von Nachhaltigkeitsexperten einfließen, um alle Spezifikationen der von der EU geforderten Regularien zu erfüllen: angefangen bei rein technischen Nachhaltigkeitsfragen über gesetzliche Vorschriften bis hin zur konkreten Berichterstattung sowie aller methodischen Anforderungen. Nur so kann am Ende eine reibungslos funktionierende und zugleich fachlich fundierte Technologie entstehen.

Wie genau kommt KI im ESG-Reporting zum Einsatz?

Etwa bei der effektiven Erstellung von CO₂-Bilanzen. Hier spielt die automatisierte Extraktion von Umweltdaten aus verschiedenen Quellen eine maßgebliche Rolle. Die KI kann diese analysieren und kategorisieren. Auf diese Weise sind CO₂-Bilanzen schnell und genau erstellt, und Unternehmen sparen sich die manuelle Dateneingabe.

KI kann außerdem beim Verfassen der Nachhaltigkeitserklärung unterstützen, indem sie etwa zur jeweiligen Berichtsanforderung passende Entwürfe formuliert und dabei von Benutzern bereitgestellte, bereits vorliegende Informationen berücksichtigt. Diese werden entweder als Text eingegeben, zum Beispiel als stichpunktartige Zusammenfassung der vorliegenden Erkenntnisse, oder als Kopie aus anderen Dokumenten. 

Auch ist es möglich, Texte aus Unternehmensrichtlinien und -dokumenten  hochzuladen und dort zu extrahieren. Anschließend gleicht man diese mit den Anforderungen der ESRS-Offenlegungen (European Sustainability Reporting Standards) ab und erhält im Ergebnis einen Entwurf für die Offenlegung, den man bearbeiten und für die Berichterstattung fertigstellen kann.

Dabei ist der bereitgestellte Inhalt idealerweise bereits so organisiert, dass er der Struktur der Offenlegungsanforderungen entspricht. Nach Korrektur und Bestätigung  können Unternehmen das Dokument als Nachweis für Wirtschaftsprüfungen und Versicherungen verwenden, was insgesamt wertvolle Zeit bei der Zusammenfassung aller Richtlinien, Verfahren und Dokumente spart. 

Wichtig zu wissen: Künstliche Intelligenz kann hier nur unterstützend wirken. Es führt kein Weg daran vorbei, die von der KI erstellten Berichtsinhalte auf ihre Korrektheit zu überprüfen, denn am Ende muss der Nachhaltigkeitsbericht wasserdicht sein und vor den Auditoren bestehen.

Wohin entwickelt sich KI beim ESG-Reporting?

Denkbar sind etwa eine verbesserte Datenextraktion und Optimierungsvorschläge für Nachhaltigkeitskennzahlen. Dazu gilt es zunächst, den Anteil von KI in der ESG-Reporting-Software weiter auszubauen. Hier könnten etwa bereits bestehende Funktionen erweitert werden, die eine verbesserte Datenextraktion ermöglichen und Vorschläge zur Optimierung auf Basis der erfassten Daten bereitstellen. Darüber hinaus könnte die Künstliche Intelligenz einen Beitrag dazu leisten, Anfragen zu Daten zu interpretieren und spezifische Optimierungsempfehlungen auf Basis der analysierten Umweltkennzahlen zu geben.

Denkbar wäre ebenfalls der KI-Einsatz bei Qualitätssicherungsprozessen, etwa um falsche Eingaben und Ergebnisse zu erkennen. Auch hier gilt jedoch, dass Künstliche Intelligenz niemals ein Ersatz für die Arbeit von Menschen sein, sie kann hier nur unterstützen.

Darüber hinaus wird KI perspektivisch eine entscheidende Rolle bei der Konsolidierung von Informationen und bei Datenerhebungsprozessen spielen. So wäre es beispielsweise möglich, dass sie Webinhalte ausliest und zu Datenquellen berät. Auch kann mithilfe von Robotic Process Automation (RPA) der Einsatz von KI-Software zur Automatisierung repetitiver Aufgaben möglich werden, die bisher aufgrund großer Datenmengen manuell durchgeführt wurden, wie zum Beispiel die Pflege von Transaktionen und Aufzeichnungen.

Fazit: Viele Möglichkeiten, viel Arbeit

Der Bereich ESG-Reporting steht durch den Einsatz von KI vor einer Transformation. Wer ihre Rolle undBedeutung erkennt und für das ESG-Reporting an den Start bringt, kann sich schon jetzt über ganzheitlichere und effizientere Lösungsansätze freuen.

Aber bitte nicht vergessen: KI kann nur eine unterstützende Rolle spielen! Die Verantwortung bleibt letztendlich beim Unternehmen und den jeweiligen Anwendern, die die von der KI erstellten Berichtsinhalte auf ihre Korrektheit überprüfen und sicherstellen, dass der Nachhaltigkeitsbericht den gesetzlichen Anforderungen entspricht. Trotzdem dürfte die Integration von KI in das ESG-Reporting nicht nur die Effizienz steigern, sondern auch die Transformation hin zu einer nachhaltigeren Zukunft für Unternehmen und die Gesellschaft insgesamt beschleunigen.

 
Markus Adler ist Mitgründer und Geschäftsführer von Code Gaia. Das Team unterstützt mittelständische Unternehmen dabei, sich auf die ESG-Vorschriften vorzubereiten, indem es KI-gestützte Software entwickelt und gleichzeitig einen Beratungsansatz verfolgt.