In der heutigen Zeit stehen Unternehmen vor der Herausforderung, nicht nur ihre negativen ökologischen und sozialen Auswirkungen zu minimieren, sondern auch Transparenz und Verantwortung in ihre Geschäftspraktiken zu integrieren. Eine mögliche Unterstützung liegt einer besonderen Errungenschaft der letzten Jahre: Künstliche Intelligenz (KI). Studien legen nahe, dass der zielgerichtete Einsatz von KI dazu führt, dass Aufgaben schneller erledigt werden können und gleichzeitig die Arbeitsergebnisse fundiert aufgebaut sind. Dieser Artikel beleuchtet, welche innovativen Lösungsansätze KI bietet, um Nachhaltigkeitsmanagement sowie -reporting revolutionär weiter zu entwickeln.


Herausforderungen des Nachhaltigkeitsmanagements und -reportings

Unternehmen stehen im Zusammenhang mit Nachhaltigkeitsmanagement und -reporting vor zahlreichen Herausforderungen: so liegen Umwelt-, Sozial- und Governance-Daten (ESG-Daten) oftmals stark fragmentiert vor. Gleichzeitig befassen sich viele Unternehmen aufgrund der öffentlichen Erwartungen und der regulatorischen Anforderungen zum ersten Mal mit ESG-Management und -reporting und haben bisher noch keine standardisierten Prozesse für die Erhebung von ESG-Daten etabliert. Bei den relevanten Daten handelt es sich zudem oft um große, komplexe Datenmengen, die über verschiedenste Quellen zu erfassen sind, wie beispielsweise CO2-Emissionen aus der Wertschöpfungskette (Scope 3). Die Quelldaten werden von zahlreichen unterschiedlichen Akteuren innerhalb und außerhalb des eigenen Unternehmens zugeliefert. Und so ist nicht nur die Identifikation der Datenquelle, sondern auch die Abstimmung mit den Verantwortlichen Teil der prozessualen Herausforderung.  

Zusätzliche Hürden liegen oftmals im Bereich der Datenanalyse, die für die meisten Unternehmen Neuland ist. So gilt es initial ein Verständnis für Inhalte von und Anforderungen an ESG-Daten aufzubauen, um den Grundstein für die darauffolgende Berichterstattung zu legen. 

So bestimmt beispielweise die Doppelte Wesentlichkeitsanalyse nach der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), welche Themen im Nachhaltigkeitsbericht nach den European Sustainability Reporting Standards (ESRS) berichtet werden müssen. 


Wie der Einsatz von KI im ESG-Management und 
-reporting bei diesen Herausforderungen helfen kann

Der Einsatz von KI im ESG-Kontext wird als äußerst wirkungsvoll angesehen, da mit ihrer Unterstützung eine der größten Herausforderungen angegangen werden kann: das Herunterbrechen der Komplexität von Datenmengen und das Aufdecken von Inkonsistenzen innerhalb dieser Daten. KI-gestützte Lösungen können Prozesse wie Datenerfassung und -verarbeitung automatisieren und so die Fehleranfälligkeit reduzieren. Studien weisen darauf hin, dass der Einsatz von KI die Ergebnisqualität erhöhen (Dell'Acqua, et al., 2023) und Prozesse effizienter gestalten kann (Chen & Ge, 2025). Somit kann der Einsatz von KI ESG-Teams dabei helfen, ressourcenintensive manuelle Prozesse zu überwinden (Helmold, Treu, Fritz, & Hummel, 2024) und kann darüber hinaus im Bestfall sogar die ESG-Leistung von Unternehmen langfristig verbessern (Khan, Tanveer, Jamal, Asghar, & Abbas, 2025).


Anwendungsfälle für KI im ESG-Kontext

Die möglichen Anwendungsfälle für KI im Kontext der nachhaltigen Unternehmensführung sind vielfältig. Die folgende Grafik stellt einige dieser Anwendungsfälle im Zusammenhang mit ESG-Datensammlung, -Datenanalyse sowie -Reporting dar:



KI eignet sich besonders gut für strukturierte, wiederkehrende Aufgaben wie bspw. die Validierung von Daten. KI-Systeme, die auf maschinellem Lernen beruhen, sind in der Lage bspw. Inkonsistenzen oder unplausible Werte zu erkennen und tragen so zur Qualitätssicherung bei. Sie können zudem bei der Identifizierung von Daten-Gaps bzgl. regulatorisch erforderlicher Datenpunkte unterstützen, indem mittels Large Language Models relevante KPIs aus Dokumenten extrahiert werden und mit den regulatorischen Anforderungen abgeglichen werden. Im Rahmen der CO2-Bilanzierung können analytische KI-Systeme Daten aus verschiedenen Quellen, bspw. von Smart Metern oder Lieferscheinen, extrahieren, analysieren und kategorisieren. Darüber hinaus können mittels KI Emissionsfaktoren automatisch zugewiesen sowie die Berechnung von Product Carbon Footprints (PCF) vereinfacht werden. Im Rahmen der Doppelten Wesentlichkeitsanalyse nach der CSRD müssen Auswirkungen, Risiken und Chancen in sog. Impacts Risks Opportunities (IRO)-Assessments bewertet werden. Hier kann KI eingesetzt werden, um unternehmensspezifische IRO-Vorschläge zu generieren. Schlussendlich können KI-Systeme bei der Erstellung von Berichtsentwürfen helfen, da generative KI in der Lage ist, auf Grundlage von Rohdaten, Notizen und bereits existierenden Berichten, Vorschläge für Berichtsinhalte zu generieren.


Risiken im Umgang mit KI

Der Einsatz von KI im Nachhaltigkeitsmanagement und -reporting kann Unternehmensprozesse effizienter gestalten und die Qualität der Arbeitsergebnisse wie geschildert erhöhen. Doch so vorteilhaft dies auch ist, KI-Systeme sind nicht unfehlbar: derzeit liegt die Fehlerquote vielfach noch bei ca. 23% (Zou, et al., 2025). Unternehmen sollten KI-generierten Ergebnissen daher niemals blind vertrauen. Die Qualität der Ergebnisse beruht maßgeblich auf der Qualität der Trainingsdaten. So kann es dazu kommen, dass die KI verzerrte oder voreingenommene Ergebnisse liefert. Ein weiteres weit verbreitetes Risiko sind Halluzinationen, in den Fällen liefert die KI ein erfundenes Ergebnis, welches täuschend echt wirkt (Ji, et al., 2023). Im Rahmen der Nutzung von KI muss darüber hinaus Compliance mit zahlreichen Regelwerken gewährleistet sein, darunter die EU-KI-Verordnung und die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO). 


KI transformiert das Nachhaltigkeitsmanagement und
-reporting

KI ist in der Lage, jeden Schritt des Nachhaltigkeitsmanagements von der Datensammlung bis zum Reporting zu unterstützen. So werden ESG-Teams von ressourcenintensiven manuellen Prozessen befreit und können sich darauf fokussieren, Nachhaltigkeit strategisch im Unternehmen zu verankern. Da der Einsatz von KI im ESG Reporting- und Management gewisse Risiken birgt, ist es wichtig für Unternehmen sich mit diesen Risiken auseinanderzusetzen und wirksame Maßnahmen zu etablieren, um Compliance sicherzustellen.

Wir beraten Sie zu allen Chancen und Risiken gerne – sprechen Sie uns jederzeit an.

 

Quellen:

Chen, X., & Ge, L. (2025). Artificial intelligence and corporate ESG performance: evidence from China. Applied Economics Letters, 1-7. doi:https://doi.org/10.1080/13504851.2025.2460713

Dell'Acqua, F., McFowland III, E., Mollick, E. R., Lifshitz-Assaf, H., Kellogg, K., Rajendran, S., . . . Lakhani, K. R. (2023). Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality. Harvard Business School Technology & Operations Mgt. Unit Working Paper No. 24-013.

Helmold, M., Treu, J., Fritz, J., & Hummel, F. (2024). Digitale Transformation in der Nachhaltigkeit: Daten und KI als Grundlage für ressourcenoptimiertes Wirtschaften. In ESG, CSRD und SDG als langfristiger Wettbewerbsvorteil (S. 253-268). Wiesbaden: Springer Gabler.

Ji, Z., Lee, N., Frieske, R., Yu, T., Su, D., Xu, Y., . . . Fung, P. (2023). Survey of Hallucination in Natural Language Generation. ACM Computing Surveys, 55(12), 1-38. doi:https://doi.org/10.1145/3571730

Khan, M. J., Tanveer, S., Jamal, S., Asghar, M. M., & Abbas, M. (2025). AI-Driven ESG Performance: Innovating Corporate Social Responsibility for a Sustainable Future. Annual Methodological Archive Research Review, 3(7), 47-70. doi:https://doi.org/10.63075/s3f8h695

Zou, Y., Shi, M., Chen, Z., Deng, Z., Lei, Z., Zeng, Z., . . . Zhou, W. (2025). ESGReveal: An LLM-based approach for extracting structured data from ESG reports. Journal of Cleaner Production, 489, 144572. doi:https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2024.144572

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