30.04.2024 Insa Menzel
Ob auf ökonomischer, ökologischer oder sozialer Ebene – der Begriff „Nachhaltigkeit“ ist aus der Unternehmenswelt nicht mehr wegzudenken. Lange Zeit konnten sich Verantwortliche dabei in einer Grauzone „weicher“ Regularien bewegen. Doch seit Inkrafttreten der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) Anfang Januar ist damit endgültig Schluss. Sukzessive müssen nun mehr als 15.000 deutsche Unternehmen ihre Nachhaltigkeitsinitiativen anhand konkreter Zahlen und Fakten transparent machen.
Data Driven Sustainability ist der Retter
Data Driven Sustainability lautet vor dem Hintergrund dieser Herausforderungen das Zauberwort. Das bedeutet: Erst eine konsistente Datenbasis sowie nutzerfreundliche Tools für deren Analyse ermöglichen Unternehmen eine fundierte Nachhaltigkeitsberichterstattung. In der Folge verwandeln Ihre datenbasierten Kennzahlen abstrakte Absichten in messbare Realität. Ihre Erfolge werden für Dritte nachvollziehbar. Ebenso ergeben sich in dem Kontext laufend Chancen für eine faktenbasierte Verbesserung der Nachhaltigkeit.
Beim Erschließen dieser Optimierungspotenziale können Sie wiederum auf Ihre zentrale Datensammlung zurückgreifen. So lassen sich in Verbindung mit innovativen Datentechnologien im gesamten Unternehmen die Prozesse effizienter gestalten, den Ressourcenverbrauch senken und Auswirkungen auf die Umwelt minimieren.
Zu diesen Technologien zählen vor allem:
- Künstliche Intelligenz
- Internet of Things
- Process Mining
Aber wie sehen Einsatzszenarien in der Praxis aus? Was benötigen Sie für die Umsetzung? Im Rahmen einer dreiteiligen Blog-Serie möchte ich Antworten auf diese und weitere Fragen geben. Den Anfang macht jenes Thema, dass uns alle bis weit über die Arbeitswelt hinaus bewegt: Künstliche Intelligenz.
Einsatzgebiete für KI sind vielfältig
Wenn von Künstlicher Intelligenz (KI) die Rede ist, denken heutzutage die meisten an die sprachbasierten Large Language Models (LLMs), wie ChatGPT. Tatsächlich eignen sich aber vor allem Methoden des klassischen Machine Learning (ML) dazu, die Nachhaltigkeit Ihres Unternehmens immer weiter zu steigern. Ein trainiertes ML-Modell kann Unmengen an Daten auf Knopfdruck analysieren, sodass Sie deutlich tiefergehende Erkenntnisse gewinnen und schnell präzise Vorhersagen treffen können. Ebenso lässt sich die Prozesslandschaft umfangreich automatisieren.
![Fertigungsrobotor von Kuka](https://www.oraylis.de/wp-content/uploads/2023/03/DEHN_Produktionsanlage_online-960x640.jpg)
(DEHN SE)
Entsprechend vielfältig sind dann auch die Einsatzgebiete. Gemeinsam mit unserem KI-Experten Thomas Höllen habe ich einige der Schlüsselbereiche zusammengestellt, in denen KI-Systeme zur Förderung der Nachhaltigkeit beitragen können:
- Einsatz von Ressourcen: Sie können Verbrauchsmuster, Maschinenausfälle oder auch Bestell- und Produktionsmengen exakt prognostizieren. Dadurch sorgen Sie für einen möglichst effizienten Einsatz der verwendeten Ressourcen, wie Wasser, Energie und Rohstoffen.
- Energieverwaltung: Der Energieverbrauch von Anlagen und Immobilien lässt sich mit KI-Modellen automatisiert überwachen und steuern. Die intelligenten Stromnetze und Gebäudeautomationssysteme optimieren den Verbrauch in Echtzeit, sodass Sie umfassend Energie sparen und Emissionswerte senken.
- Abfallmanagement: Sie können recycelbare und nicht-recycelbare Materialien automatisch voneinander trennen lassen. Damit verbessern Sie die Recyclingraten und reduzieren den Deponiebedarf.
- Supply-Chain-Management: Ihre Lieferkette bietet vielfältige Ansatzpunkte für den KI-Einsatz. Beispielsweise können Sie Routen optimieren und dadurch den Treibstoffverbrauch und die Fahrzeugabnutzung verringern. Auch Bedarfsmengen, Lagerhaltung und Distribution lassen sich effizienter gestalten.
- Nachhaltige Landwirtschaft: Präzise Vorhersagen bestimmen genau, wann und wo Wasser, Düngemitteln und Pestizide benötigt werden. Die Ressourcen werden gezielt eingesetzt, was allgemein zu einer nachhaltigeren Bewirtschaftung führt.
- Umweltüberwachung: Sie sind in der Lage, umfangreiche Daten über Ökosysteme und Wildtiere zu sammeln und zu analysieren. So helfen Sie, bedrohte Arten zu schützen, illegale Aktivitäten zu erkennen und die Auswirkungen auf den Klimawandel zu überwachen.
- Produktentwicklung: Im Designprozess lassen sich von KI-Systemen Materialien und Produkte entwickeln, die langlebig, und recycelbar bzw. biologisch abbaubar sind. Dadurch verringern Sie die Umweltbelastung über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg.
Selbstverständlich können Sie eine KI auch unmittelbar auf Ihre CSRD-Kennzahlen anwenden. Dabei werden Schwankungen und Ausreißer automatisch gemeldet, sodass Sie unmittelbar gegensteuern können. Insgesamt wird transparent, dass KI-Technologien für Unternehmen ein wahrer „Nachhaltigkeitsbooster“ sein können. Ausgangspunkt hierfür bildet die zentrale Datenplattform, die Sie bereits für Ihre Nachhaltigkeitsbewertung nutzen.
Sie benötigen gute Daten – und eine Strategie
Wie aber können Sie auf Grundlage Ihrer Datenplattform eine KI-Anwendung realisieren? Im Prinzip verhält es sich, wie mit Ihrer Nachhaltigkeitsberichterstattung: Sie benötigen die richtigen Daten in der erforderlichen Qualität – und am besten in großer Menge. Was dabei die richtigen Daten sind, hängt vom jeweiligen Anwendungsgebiet ab. Schlussendlich werden die betreffende KI-Modelle mit diesen Daten für ihre spezifischen Aufgaben trainiert und in die Gesamtlösung implementiert. Hochwertige Ergebnisse werden dabei durch qualitätssichernde Maßnahmen während der Datenintegration und Datenaufbereitung gewährleistet.
In diesem Kontext noch ein paar Worte zu den scheinbar alles beherrschenden LLMs. Ein Vorteil ist natürlich, dass sie im Regelfall vortrainiert sind. Und selbstverständlich können auch die Sprachmodelle zum Erfüllen von Nachhaltigkeitskriterien beitragen. Allerdings bewegen wir uns hier eher auf der sozialen Ebene. So können LLMs die Mitarbeiter in vielerlei Hinsicht bei ihren täglichen Aufgaben entlasten, etwa indem sie Recherche- und Textarbeiten übernehmen. Es wäre aber auch denkbar, Nachhaltigkeitsanforderungen zusammenzufassen, um so zu einem schnelleren und besseren Verständnis beizutragen. Sie sehen: Hier liegen ebenfalls viele ungehobene Potenziale.
Grundsätzlich gilt aber für alle KI-basierten Lösungen im Zeichen der Nachhaltigkeit: Sie sollten im Rahmen einer ganzheitlichen Datenstrategie geplant und umgesetzt werden. So stellen Sie sicher, dass die notwendigen Investitionen sowohl auf die Geschäfts- als auch die Nachhaltigkeitsziele Ihres Unternehmens einzahlen. Wenn auch Sie KI im Rahmen Ihrer Nachhaltigkeitsstrategie zum Einsatz bringen wollen, dann informieren Sie sich über unser Data Sustainability Assessment. Oder sind Sie an den Möglichkeiten interessiert, die Ihnen Echtzeitdaten bei der Verbesserung Ihrer Nachhaltigkeit eröffnen? Dann lesen Sie jetzt meinen Blog-Beitrag zum Thema Nachhaltigkeit und Internet of Things.
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