Illustration Absmeier foto freepik

Die ESG-Berichtspflicht ist da. Für einige Unternehmen eine Chance, sich mit Nachhaltigkeit zu profilieren. Für andere ein bürokratischer Albtraum. Eines aber gilt für alle: Der Nachhaltigkeitsbericht muss erstellt werden. Und das ist nicht nur ein bisschen Tabellenfüllen und ein paar gute Taten beschreiben. Es geht um strukturierte, prüffähige, standardisierte Angaben entlang von bis zu 1300 Datenpunkten. Willkommen in der Realität der CSRD.

Zeit, Nerven, Geld – und ein paar kluge Algorithmen

Wer schon einmal versucht hat, eine Scope-3-Emission sauber zu quantifizieren oder die Governance-Strukturen für 130 Tochterunternehmen zu beschreiben, der weiß, dass Nachhaltigkeitsberichterstattung keine Nebenaufgabe ist. Zumindest nicht mehr. Die Idee, dass künstliche Intelligenz hier helfen kann, ist deshalb kein Hype – sondern Notwehr.

Ich sage das aus der Praxis. Denn unser Team bei abat begleitet Unternehmen bei der Einführung von Nachhaltigkeitssoftware und bei der Integration von ESG in ihre IT-Architektur. KI kommt dabei nicht als Allzweckwaffe zum Einsatz, sondern als pragmatisches Werkzeug. Wo sie heute bereits funktioniert, spart sie Zeit. Wo sie verspricht, bald zu funktionieren, lohnt es sich genau hinzusehen – und sich nicht blenden zu lassen.

Was genau macht KI im ESG-Kontext?

Keine Magie. Aber viel Automatisierung. Drei typische Einsatzbereiche:

Textgenerierung und -klassifikation: Berichte enthalten viele freie Texte. Risiken, Maßnahmen, Strategien, Managementprozesse – vieles davon wird in Fließtext formuliert. KI kann bestehende Texte analysieren, clustern, bewerten und für neue Berichte vorbereiten. Kein automatisches Wunderdokument – aber eine massive Zeitersparnis.
Datenextraktion und Mapping: Nachhaltigkeitsdaten liegen oft unstrukturiert vor – in PDFs, E-Mails, Excel-Dateien. KI hilft, relevante Informationen zu finden, zu extrahieren und an der richtigen Stelle im Berichtssystem zu verorten. Das ist mühsam, ja. Aber mühsam war früher ein Grund, es nicht zu tun. Heute ist es ein Grund, Maschinen arbeiten zu lassen.
Konsistenzprüfung: Ein Klassiker im Audit: In einem Kapitel steht »2025 ist unser Zieljahr«, im anderen »bis 2030 wollen wir…«. KI erkennt solche Inkonsistenzen. Sie ersetzt kein Vier-Augen-Prinzip, aber sie schaut eben auf 100 Seiten gleichzeitig – ohne müde zu werden.

Aus der Praxis – was (schon) funktioniert

Ein Beispiel aus einem Kundenprojekt: Ein Industrieunternehmen mit verteilten Standorten und sehr heterogenen Datenquellen stand vor der Aufgabe, die ESG-Berichtspflicht erstmalig zu erfüllen. Die zentralen Herausforderungen waren keine einheitliche Datenstruktur, kein durchgängiger Prozess und viele offene Fragen. Mit einem Software-basierten Datenworkflow und punktuell eingesetzten KI-Hilfen – etwa für das Sortieren und Zuordnen von Textbausteinen – konnte ein funktionierender Redaktionsprozess etabliert werden. Kein Bericht auf Knopfdruck. Aber ein Bericht ohne Burn-out.

Was (noch) nicht funktioniert – und warum das wichtig ist

Ein gern kolportiertes Versprechen lautet: »KI kann Nachhaltigkeitsrisiken automatisiert erkennen.« In der Praxis bleibt das allerdings bislang Wunschdenken. Lieferkettenanalysen oder Risikobewertungen lassen sich derzeit allenfalls durch »KI-unterstützte Bewertungsmethodiken« anreichern – etwa durch Scoringmodelle, die externe Datenquellen mit einbeziehen. Doch ohne menschliche Validierung und Kontextwissen bleibt das ein Hilfsmittel, kein Ersatz.

Das passt zu einer meiner Lieblingswahrheiten aus der aktuellen Digitalisierungswelt: »Die größten KI-Hoffnungen scheitern nicht an der Technologie. Sondern an fehlender Struktur, schlechter Datenqualität und der Sehnsucht, Verantwortung zu delegieren.« Kurz gesagt: »Nicht die KI ist das Problem. Wir sind es.«

Warum wir trotzdem KI brauchen

Selbst wenn KI nicht alles kann – sie kann genug. Genug, um die Reportingprozesse schneller, konsistenter und weniger fehleranfällig zu machen. Genug, um Ressourcen zu sparen, die anderswo dringend gebraucht werden. Und genug, um auch die Wirtschaftsprüfer irgendwann davon zu überzeugen, dass Maschinen nicht nur kalkulieren, sondern auch strukturieren können.

Was bedeutet das für Entscheider?

Drei Empfehlungen aus der Praxis:

Nicht auf die perfekte Lösung warten: KI funktioniert auch dann, wenn der Rest noch nicht perfekt ist. Oft reichen 80 Prozent der Datenbasis – und die restlichen 20 Prozent können später folgen.
Kombinieren statt ersetzen: KI ergänzt bestehende Systeme. Sie muss in Workflows integriert werden – nicht daneben existieren.
Pilotieren statt diskutieren: Kleine Anwendungsfälle testen, Erfahrungen sammeln, skalieren. Die besten Projekte entstehen nicht aus der perfekten Strategie, sondern aus dem Mut, anzufangen.

Fazit

Wer Nachhaltigkeit ernst meint – und die Berichtspflicht ernst nehmen muss – kommt um die Digitalisierung nicht herum. KI ist dabei kein Allheilmittel. Aber ein verdammt gutes Werkzeug, um aus der Pflicht eine machbare Aufgabe zu machen.

Oder anders gesagt: Nicht alles, was KI verspricht, wird gehalten. Aber alles, was heute bereits hilft, sollten wir nutzen. Alles andere ist Green-Hype – und davon haben wir schon genug.

Nils Giesen, Senior Consultant Sustainability bei abat

1581 Artikel zu „Nachhaltigkeit Bericht“

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14. Februar 2025

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