Wir widmen uns nun schon seit einiger Zeit den sogenannten regenerativen Geschäftsmodellen. An dieser Stelle folgt daher nur eine Kurzzusammenfassung: Die Zeit ist reif für einen ökologischen Wandel, und zumindest in der Europäischen Union sind die politischen Weichen dafür gestellt worden. Die ESG-Berichterstattung (ESG steht für Ökologie/Soziales/Governance) hat sich zu einem bedeutenden Wandel in unseren Organisationen entwickelt, insbesondere bei mittleren und größeren Unternehmen. Sie ist zu einem zentralen Bestandteil der EU-Klimamaßnahmen geworden, insbesondere in Form der Richtlinie über die Nachhaltigkeitsberichterstattung von Unternehmen (CSRD) und der Europäischen Standards für die Nachhaltigkeitsberichterstattung (ESRS). Und auch wenn sich in den letzten Wochen und Monaten gezeigt hat, dass diese Regelungen in gewissem Umfang gelockert werden könnten, beispielsweise durch die Ausnahme von Unternehmen mit weniger als 1.000 Mitarbeiter:innen, bleiben sie für viele europäische Unternehmen weiterhin bestehen.
All das ist auf jeden Fall eine doppelte Herausforderung. Zum einen bedeutet die ESG-Berichterstattung, dass viele Unternehmen u. a. ihren Umgang mit Ressourcen und Lieferketten ändern müssen. Sie bedeutet aber auch eine bürokratische Hürde. Unternehmen müssen für dieses Thema, das nicht einfach en passant abgehandelt werden kann, personelle Ressourcen bereitstellen.
Zu dieser Entwicklung ist in den letzten Jahren eine neue, sehr bedeutsame hinzugekommen. Wir sind in den letzten Jahren auch in einer Welt aufgewacht, in der Routineaufgaben von (generativer) KI schneller und oft besser erledigt werden können als von einem Menschen. So dauerte es nicht lange, bis KI auch für Aufgaben im Rahmen der ESG-Berichterstattung eingesetzt wurde.
Insbesondere kann KI die ESG-Berichterstattung auf folgende Weise erleichtern:
1. Datenerfassung und -integration
KI rationalisiert die Zusammenführung von ESG-bezogenen Daten aus verschiedenen Quellen, darunter interne Aufzeichnungen, öffentliche Datenbanken und IoT-Geräte. Diese Automatisierung stellt sicher, dass die Berichte umfassend, genau und aktuell sind und reduziert den manuellen Arbeitsaufwand, der normalerweise mit der Datenerfassung verbunden ist. KI kann zum Beispiel große Datensätze analysieren, um Muster und Trends zu erkennen, die für die ESG-Leistung eines Unternehmens relevant sind.
2. Echtzeit-Überwachung und prädiktive Analysen
Die Fähigkeit der KI zur Echtzeitüberwachung ist für die ESG-Berichterstattung von unschätzbarem Wert. KI-Systeme können Umweltauswirkungen, soziale Kennzahlen und Governance-Praktiken kontinuierlich verfolgen und sofortiges Feedback und Warnungen liefern. Diese kontinuierliche Überwachung ermöglicht es Unternehmen, potenzielle Probleme schnell anzugehen, die Einhaltung der sich entwickelnden Vorschriften zu gewährleisten und die ESG-Leistung insgesamt zu verbessern.
3. Automatisierung der Berichterstattung
Künstliche Intelligenz erleichtert die Automatisierung der Erstellung von ESG-Berichten und sorgt für Genauigkeit und Konsistenz in Übereinstimmung mit den regulatorischen Standards. Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) und Algorithmen für maschinelles Lernen können umfangreiche Daten in übersichtliche Berichte zusammenfassen, die die wichtigsten Erkenntnisse und Leistungsindikatoren hervorheben. Diese Automatisierung entlastet die Humanressourcen, so dass sie sich auf strategische Initiativen statt auf die routinemäßige Zusammenstellung von Daten konzentrieren können.
4. Risikomanagement und Compliance
KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Erkennung und Vorhersage von ESG-bezogenen Risiken. Fortschrittliche Analytik kann historische Daten und aktuelle Trends auswerten, um potenzielle Risiken im Zusammenhang mit Umweltauswirkungen, sozialer Verantwortung und Governance-Praktiken vorherzusagen. Indem sie diese Risiken vorhersehen, können Unternehmen proaktive Maßnahmen ergreifen und so ihren Ruf schützen und langfristige Nachhaltigkeit gewährleisten.
In vielerlei Hinsicht konvergieren also zwei Entwicklungen, die gut zusammenpassen und -wirken: die Datenverarbeitungsleistung der KI und die Datenlast der ESG-Berichterstattung.
Aber es öffnet uns auch eine Gelegenheit. Der grüne Wandel ist unausweichlich, und wir müssen uns die Zeit und die Ressourcen nehmen, um ihn zu bewältigen – mit oder ohne Unterstützung durch KI-Systeme. Der Einsatz von KI zur Automatisierung und Rationalisierung der ESG-Berichterstattung wird es uns jedoch auch ermöglichen, dem grünen Wandel eine menschliche Note zu verleihen. Mit anderen Worten: Wir haben mehr Zeit und den Kopf frei, um uns eine grünere, gedeihlichere Zukunft vorzustellen, anstatt uns auf die Einhaltung von Vorschriften und Bürokratie zu konzentrieren. Die oben genannten Richtlinien sind wichtig, wie man sie auch dreht und wendet. Aber sie fordern unsere Vorstellungskraft weder heraus noch beflügeln sie sie. Sie erzeugen keine Vision einer blühenden Zukunft, in der wir in Harmonie mit unserem Planeten und seinen menschlichen Gemeinschaften leben. Sie liefern nicht die Bilder einer grünen Utopie, die wir so dringend brauchen, um die ökologische Wende als Mittel zur Schaffung einer besseren Welt um uns herum zu begreifen.
Man könnte einwenden, dass KI-Systeme auch in der Lage sind, solche utopischen Bilder zu erzeugen. Aber selbst wenn dies zutrifft, erscheinen solche Zukunftsvisionen (erzeugt durch DaLLE etc.) oft real oder naturalistisch, aber weit entfernt, künstlich und distanziert. Was wir brauchen, ist eine Methode oder ein Rahmenwerk, das uns unterstützt und ermutigt, auf eine realisierbare und nachvollziehbare Vision hinzuarbeiten und nicht auf eine ferne Fantasie (wie ausgeschmückt auch immer). Das Ziel sollte darin bestehen, prägnante Darstellungen von „Solarpunk“-Fantasien (eine Ästhetik, die zu einer allgegenwärtigen Darstellung der Klima-Utopie geworden ist) überflüssig zu machen und sie in eine greifbare, inspirierende Methode und Handlungsmaxime zu verwandeln, anstatt in ein Ziel in weiter Ferne, das es zu erreichen gilt.
Die gute Nachricht ist, dass es einen solchen Ansatz gibt, über den wir in unserem letzten Blogbeitrag geschrieben haben. Der Ansatz, auf den wir uns beziehen, ist das sogenannte "regenerative Wirtschaften" und die dementsprechenden Geschäftsmodelle. Bei der regenerativen Wirtschaft geht es nicht nur um die Reduzierung der Kohlenstoffemissionen und das Recycling. Es geht nicht nur um die Erhaltung und Wiederherstellung unserer Umwelt und unserer ausgewogenen menschlichen Einbettung in sie. Vielmehr geht es darum, einen positiven Mehrwert für unsere Umwelt, unsere Gemeinschaften und unsere Wirtschaft zu schaffen. In diesem Zusammenhang geht es beim Wachstum nicht nur um das Wachstum von Unternehmen, sondern auch um das Wachstum der Ökosysteme, in die sie eingebettet sind. Dies erfordert ein radikales Umdenken in Bezug darauf, wie wir Partner:innen, Mitarbeiter:innen, Shareholder, aber auch die Umwelt selbst einbeziehen. Sie alle müssen als ein System betrachtet werden, in dem jede Interaktion zwischen den genannten Akteuren zum gegenseitigen Nutzen funktionieren kann und so positive Rückkopplungsschleifen für Wachstum und Wertschöpfung schafft.
Wir wollen hier nicht ins Detail gehen, und wenn Sie an der regenerativen Vision interessiert sind, erfahren Sie im folgenden Blog-Beitrag mehr darüber. Unser Standpunkt ist klar. Die Schaffung einer grüneren Zukunft wird Bürokratie, ESG-Reporting und stückweise Anstrengungen zur Reduzierung des ökologischen Fußabdrucks unserer Unternehmen mit sich bringen müssen. Aber im Zeitalter von genAI könnte es sogar noch wichtiger sein, unseren menschlichen Fokus von diesen bürokratischen Hürden weg zu verlagern und stattdessen in die Schaffung einer regenerativen Wirtschaft zu investieren – einer Wirtschaft, die eines Tages eine ökologische Vision einer blühenden Zukunft hervorbringen wird, die uns inspiriert und motiviert, sie zu gestalten.
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