Wie kann KI die Nachhaltigkeitsberichterstattung voranbringen?

Über alle Branchen hinweg ist die Nachhaltigkeitsberichterstattung in eine neue Phase eingetreten. Regulatorische Vorgaben wie die Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), die EU-Richtlinie zur Nachhaltigkeitsberichterstattung von Unternehmen, bringen deutlich ambitioniertere Offenlegungspflichten mit sich.

Unternehmen müssen heute verlässliche Informationen zu Umwelt-, Sozial- und Governance-Themen (ESG) schnell und präzise bereitstellen. Bisherige manuelle Methoden stoßen dabei zunehmend an ihre Grenzen – insbesondere angesichts der Menge und Komplexität der benötigten Daten.

Umwelt-Datenintelligenz nutzen

Um diese Herausforderungen zu meistern, kombinieren wir Umweltfachwissen mit einer leistungsfähigen Dateninfrastruktur und KI-gestützter Datenintelligenz.

Diesen Ansatz setzen wir auch in unseren eigenen Prozessen ein – zum Beispiel bei der Bewertung von Wasserrisiken an unseren Standorten oder beim Schließen von Datenlücken in der Berichterstattung, etwa zu Stoffmengen in Chemikalien, Materialien und Komponenten.

KI ergänzt dabei die menschliche Expertise und hilft uns, unseren eigenen Umweltfußabdruck besser zu managen.

KI-Assistent für die Bewertung von Wasserrisiken

Umwelt-Compliance-Bewertungen beruhen zunehmend auf komplexen Datensätzen, umfangreichen Fragebögen und Expertenwissen. Das macht die Prozesse oft zeitaufwendig und stark abhängig von individueller Expertise.

Als Antwort darauf haben wir den Siemens Environmental Reporting Assistant (SERA) entwickelt.

SERA unterstützt unsere Expertinnen und Experten entlang des gesamten Bewertungsprozesses: Es liefert kontextbezogene Empfehlungen, interpretiert Daten, bindet externe Informationen ein und führt Plausibilitätsprüfungen durch. Bei Unstimmigkeiten hinterfragt er die Eingaben – die finale Entscheidung bleibt jedoch immer beim Menschen.

Dieser Ansatz zeigt, wie KI-basierte Unterstützung den Bewertungsaufwand reduziert, ohne Transparenz, fachliche Kontrolle oder Prüfbarkeit zu beeinträchtigen. Weitere Einblicke bietet das Insights Paper Pioneering environmental protection through data intelligence.

Datenlücken in der Umweltberichterstattung mit KI schließen

Der Umgang mit gefährlichen Stoffen gehört zu den kritischsten und komplexesten Aufgaben in der Industrie. Er hat direkten Einfluss auf Umwelt-Compliance, Lieferkettenintegrität und Produktsicherheit. Neue Anforderungen, etwa durch die CSRD, verlangen zudem Angaben, die bislang so nicht berichtet wurden.

Eine der größten Herausforderungen: Die zugrunde liegenden Daten sind häufig fragmentiert und über zahlreiche interne und externe Systeme verteilt.

Um das zu lösen, haben wir den Siemens Environmental Knowledge Graph (SiEKG) entwickelt. Er verknüpft Daten aus unterschiedlichen Quellen und integriert regulatorische Anforderungen (z. B. CSRD, SVHC, Beschränkungslisten) direkt in das Modell.

SiEKG ermöglicht komplexe Umweltanalysen und KPI-Berechnungen in realen Datenlandschaften. Weitere Informationen dazu finden sich im Insights Paper Pioneering environmental protection through data intelligence.

Umweltintelligenz skalieren

Wir nutzen KI nicht nur, um einzelne operative Herausforderungen zu lösen. Unser KI-gestützter Ansatz ermöglicht eine skalierbare, verlässliche und prüffähige Umweltberichterstattung – selbst in einem sich schnell wandelnden regulatorischen Umfeld.

Das Insights Paper Pioneering environmental protection through data intelligence beleuchtet dieses Thema im Detail.