Grundsätzlich lassen sich vor allem solche Prozesse mit Künstlicher Intelligenz automatisieren, die wiederkehrend, datenbasiert und regelbasiert ablaufen. Besonders geeignet sind Tätigkeiten mit hohem manuellem Aufwand, klaren Entscheidungsmustern oder großen Datenmengen.
In der Praxis finden sich geeignete KI-Anwendungsfälle in nahezu allen Unternehmensbereichen. Im Nachhaltigkeitsbereich fallen beispielsweise oft große Datenmengen, komplexe Vorgaben und wiederkehrende Aufgaben an. KI kann Unternehmen hier gezielt unterstützen, indem sie manuelle Aufwände reduziert, komplexe Anforderungen verständlich macht, Daten analysiert und repetitive Prozesse automatisiert:
- Manuelle Recherche- und Dokumentationsaufwände reduzieren: Nachhaltigkeitsrelevante Informationen sind häufig über zahlreiche Dokumente, Richtlinien und Berichte verteilt. KI kann Inhalte gezielt auffinden, zusammenführen und für konkrete Fragestellungen nutzbar machen. So lassen sich etwa relevante Inhalte für Kunden-, Lieferanten- oder EcoVadis-Fragebögen identifizieren oder interne Dokumente auf potenziell kritische Aussagen im Kontext neuer Vorgaben (z.B. EmpCo-Richtlinie) prüfen.
- Komplexe regulatorische Anforderungen verständlich machen: Nachhaltigkeitsregulierung basiert auf umfangreichen, miteinander verknüpften Regelwerken. KI kann daraus konkrete Handlungsanforderungen ableiten und verständlich aufbereiten, etwa aus CSRD-, ESRS- oder Lieferkettenvorgaben, und gezielte Fragen zur Umsetzung auf Unternehmensebene beantworten.
- Große Datenmengen analysieren und vergleichen: KI unterstützt die strukturierte Auswertung interner und externer Daten und ermöglicht fundierte Analysen und Benchmarks. Beispiele sind Wettbewerbsanalysen zu Kreislaufwirtschaft oder Klimazielen sowie der Vergleich eigener Maßnahmen und Zielsetzungen mit Markt- oder Branchenbenchmarks.
- Repetitive Aufgaben automatisieren und Prozesse entlasten: Viele Nachhaltigkeitsprozesse sind wiederkehrend und datengetrieben. KI kann diese Aufgaben automatisieren, zum Beispiel bei der Datenaufbereitung für Nachhaltigkeitsberichte oder der Vorstrukturierung von Berichtsinhalten und Kennzahlenübersichten, und so Fachbereiche entlasten.
Die verschiedenen Beispiele zeigen, dass sich durch den gezielten Einsatz von KI viele Nachhaltigkeitsprozesse effizienter gestalten lassen. Somit gewinnen Mitarbeitende Zeit, um sich wieder strategischen und wertschöpfenden Aufgaben zu widmen.
Geeignete Anwendungsfälle für Ihr Unternehmen lassen sich im Rahmen einer KI-Potenzialanalyse strukturiert ermitteln. Dabei werden geeignete Prozesse systematisch identifiziert und mögliche KI-Lösungen hinsichtlich Nutzen, Umsetzbarkeit und Skalierbarkeit bewertet. So entsteht eine priorisierte Liste von unternehmensspezifischen Use Cases, die eine fundierte Entscheidungsgrundlage für weitere Schritte wie maßgeschneiderte KI-Agenten oder die Entwicklung einer ganzheitlichen KI-Strategie bildet.
