Wie ESG-Stakeholder AI für sich nutzen können
Unser Nachhaltigkeitsexpertin stellt einen innovativen AI Use Case für ESG-Daten vor und wie diese Technologie das CSRD-Framework und die Entscheidungsfindung ergänzen kann.
In den letzten Jahren hat sich die Landschaft der Nachhaltigkeits-Reportings dramatisch verändert, insbesondere in Europa. Die Einführung der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) und der European Sustainability Reporting Standards (ESRS) haben die Bedeutung einer gründlichen und transparenten Offenlegung unterstrichen.
Ein Konzept, das an Bedeutung gewonnen hat, ist die doppelte Wesentlichkeitsanalyse (Double Materiality Assessment), die sich sowohl auf die Inside-out- als auch auf die Outside-in-Perspektive konzentriert. Die Bewertung erfordert die Einbeziehung verschiedener interner und externer Interessengruppen und stützt sich auf eine Vielzahl von Datenabfragen in qualitativer und quantitativer Form.
Wie man am Ball bleibt
Wir bei RBI Group ESG & Sustainability Management sind bestrebt, der Zeit immer einen Schritt voraus zu sein. Um unsere Entscheidungsprozesse zu verbessern und uns besser an diese neuen Standards anzupassen, haben wir uns auf eine innovative Reise begeben: Wir haben künstliche Intelligenz (KI) eingeladen, sich mit uns an den ESG-Stakeholder-Tisch zu setzen und Daten über die RBI selbst zu liefern.
Wir haben uns für den Einsatz von KI entschieden, um auf der Grundlage öffentlich zugänglicher Quellen über die RBI zu evaluieren, wie wir von der Außenwelt wahrgenommen werden. Diese Daten bieten Einblicke in die aktuelle Datenlandschaft und das Außenbild eines Unternehmens. Daten werden immer wichtiger, und wir gehen davon aus, dass im Laufe der Zeit noch aussagekräftigere ESG-Daten zur Verfügung stehen werden, die unsere Bewertungen und Strategien weiter verbessern.
Partnerschaft mit Tetranomics
Um dies zu erreichen, sind wir eine Partnerschaft mit Tetranomics eingegangen, einem führenden Unternehmen im Bereich KI-Technologie und Grundlagenforschung. Tetranomics SE widmet sich der Nutzung neuer technologischer Möglichkeiten und wissenschaftlicher Methoden, um Wirtschaftsakteure in die Lage zu versetzen, Unternehmen mit mehrdimensionaler Verantwortung zu gestalten, zu verwalten und zu bewerten. Das Unternehmen ist darauf spezialisiert, Unternehmen mit KI-gestützten Methoden und Werkzeugen für die Nachhaltigkeitstransformation auszustatten.
Einer der Partner des Unternehmens ist die Parmenides Foundation, eine interdisziplinäre Forschungseinrichtung, die 2001 gegründet wurde, um zu verstehen, wie das menschliche Gehirn mit Komplexität umgeht. Dieser Fokus auf die Reduzierung von Komplexität ist von zentraler Bedeutung, um den Herausforderungen im Nachhaltigkeitsmanagement zu begegnen und durch fortschrittliche KI-Lösungen zu vereinfachen.
Doppelte Materialität und KI
Der Umfang dieser KI-Fallstudie umfasste eine umfangreiche, durch Sprachmodelle (Large Language Models) unterstützte Forschung, die sich an den spezifisch geforderten Fragen des Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) Frameworks orientierte.
Das Projekt umfasste den RBI-Konzern und separat auch 5 in der Europäischen Union ansässigen Tochtergesellschaften, die ebenfalls eine eigenständige Nachhaltigkeits-Statement abgeben müssen. Wir nutzten
- öffentlich zugängliche Dokumente und Quellen (unter Verwendung allgemeiner Internetquellen) und
- RBI-spezifische Dokumente.
Wir setzten somit einen hybriden Ansatz um, der KI-Technologien mit dem Know-how von Nachhaltigkeitsexpert:innen kombiniert.
Die Ergebnisse, ein detailliertes Verständnis der Auswirkungen, Risiken und Chancen im Kontext von
- globalen Nachhaltigkeitsherausforderungen,
- CSRD-Frameworks und
- potenziellem Einfluss eines Unternehmens auf ökologische und soziale Fragen,
wurden zusätzlich zur Validierung der internen doppelten Wesentlichkeitsanalyse der RBI verwendet. Sie dient uns als weitere Quelle für Argumente und Überlegungen und ergänzt unsere Facheinschätzung.
Was wir aus diesem Use Case lernen
Leider ist es nicht damit getan, einfach auf einen Knopf zu drücken, um perfekte Ergebnisse zu erzielen. AI benötigt menschliche Aufsicht für die Analyse und Validierung, wobei ihre Wirksamkeit von der Qualität der gestellten Fragen und der Relevanz der verwendeten Quellen abhängt.
Aber sie vervollständigt das Bild unserer eigenen Analyse und ermöglicht es uns, einige der Teilergebnisse kritisch zu hinterfragen. KI bietet unvergleichliche Fähigkeiten in den Bereichen Datenanalyse, Mustererkennung und prädiktive Modellierung.
Indem wir diese Stärken nutzen, gewinnen wir tiefere Einblicke und erkennen Trends, was einen Sprung in Richtung effizientes Nachhaltigkeitsmanagement bedeutet. Der Anwendungsfall hat uns auf die Zukunft vorbereitet – eine Zukunft, in der ESG-Daten so alltäglich und robust sein werden wie Finanzdaten und in der KI den Wert eines Unternehmens schnell und effizient bewerten wird.