Warum Klimarisiken zur Chefsache werden
Klimarisiken sind für deutsche Unternehmen längst mehr als ein abstraktes Zukunftsszenario. Extremwetterereignisse wie Starkregen, Hitzewellen oder Dürren stören Lieferketten, gefährden Produktionsstandorte und verändern Nachfrage- sowie Investitionsbedingungen. Dazu kommen regulatorische Anforderungen, etwa die EU-Taxonomie, die Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) oder verschärfte Berichtspflichten zu Klimarisiken und Emissionen.
Vorstände und Geschäftsführungen stehen damit vor einer doppelten Herausforderung: Sie müssen sowohl physische Risiken (z.B. Überschwemmungen, Sturmschäden, Hitzebelastung von Mitarbeitenden) als auch transitorische Risiken (z.B. CO₂-Preise, strengere Umweltauflagen, technologische Sprünge, Marktumbrüche) im Blick behalten – und gleichzeitig Chancen identifizieren. Künstliche Intelligenz (KI) kann dabei helfen, diese Komplexität beherrschbar zu machen.
Wo Künstliche Intelligenz echten Mehrwert im Klimarisikomanagement schafft
Künstliche Intelligenz ist kein magischer Alleskönner, sondern ein Werkzeug, das besonders dann stark ist, wenn viele Daten ausgewertet, Muster erkannt und Szenarien berechnet werden müssen. Genau das ist beim Management von Klimarisiken der Fall. Einige Kernbereiche, in denen deutsche Unternehmen KI bereits heute sinnvoll einsetzen können, sind:
- Analyse physischer Klimarisiken für Standorte und Lieferketten
- Vorhersage von Nachfrage- und Marktveränderungen durch Klimafaktoren
- Optimierung von Energieverbrauch und Emissionen in Produktion und Logistik
- Finanzielle Stress- und Szenarioanalysen in Zusammenarbeit mit Banken und Investoren
- Unterstützung bei Berichterstattung und regulatorischer Compliance
Physische Klimarisiken: Standorte und Lieferketten neu bewerten
Traditionell wurden Standortentscheidungen vor allem anhand von Kosten, Verfügbarkeit von Fachkräften, Infrastruktur und politischer Stabilität getroffen. Der Klimawandel zwingt Unternehmen, eine weitere Dimension hinzuzunehmen: die langfristige Verwundbarkeit gegenüber Extremwetter und klimatischen Veränderungen.
KI-gestützte Modelle können historische Wetterdaten mit Klimaszenarien aus Klimamodellen der Wissenschaft verknüpfen und für konkrete Standorte auswerten. So lassen sich Wahrscheinlichkeiten und potenzielle Schäden für:
- Überflutungen durch Flüsse oder Starkregen
- Stürme und Orkane
- Hitzewellen und daraus resultierende Kühlkosten oder Produktionsausfälle
- Wasserknappheit in bestimmten Regionen
aufschlüsseln – nicht nur für die kommenden ein bis zwei Jahre, sondern in Szenarien bis 2030, 2040 oder 2050.
Gleichzeitig lassen sich mit KI Lieferketten detailliert kartieren. Viele Unternehmen wissen zwar, wo ihre direkten Zulieferer sitzen, aber nicht, wie deren Lieferketten in der Tiefe aussehen. Mithilfe von KI-gestützter Textanalyse, Web-Scraping und Netzwerkmodellierung können Firmen:
- versteckte Abhängigkeiten identifizieren, etwa bei Rohstoffen aus besonders klimaanfälligen Regionen,
- kritische Knotenpunkte im Liefernetzwerk erkennen,
- alternativen Bezugsquellen und Diversifizierungsoptionen simulieren.
Dadurch wird sichtbar, welche Klimarisiken an welcher Stelle der Wertschöpfungskette besonders groß sind – ein entscheidender Schritt, um Resilienz aufzubauen.
Transitorische Risiken: Politik, Märkte und Technologien im Blick behalten
Neben extremen Wetterereignissen bedrohen auch politische und ökonomische Umbrüche die Geschäftsmodelle vieler Unternehmen. Steigende CO₂-Preise, neue Effizienzstandards, sich rasch verbreitende grüne Technologien oder veränderte Kundenpräferenzen können Märkte innerhalb weniger Jahre umkrempeln.
Hier kommen vor allem KI-gestützte Analysewerkzeuge ins Spiel, die große Mengen unstrukturierter Daten auswerten: Gesetzesentwürfe, Regulierungsdokumente, Branchenberichte, Nachrichtenflüsse, wissenschaftliche Studien oder Social-Media-Trends. Solche Systeme können:
- Regulierungsrisiken frühzeitig identifizieren, etwa geplante Verbote oder Grenzwerte,
- Wettbewerbsbewegungen und technologische Sprünge erkennen,
- Veränderungen von Konsumentenpräferenzen in Echtzeit verfolgen.
Aus diesen Informationen entstehen Risikokarten, die anzeigen, welche Geschäftsbereiche eines Unternehmens besonders exponiert sind – und wo sich Chancen für neue Produkte, Dienstleistungen oder Geschäftsmodelle eröffnen.
KI in der Produktion: Energiemanagement und Emissionsreduktion
Ein direkt messbarer Hebel zur Erhöhung der Resilienz liegt in der Reduktion von Energieverbrauch und Emissionen. Zum einen sinken dadurch Betriebskosten, zum anderen mindern Unternehmen so künftige Belastungen durch steigende CO₂-Preise oder strengere Standards.
In vielen deutschen Industrieunternehmen wird bereits eine Vielzahl an Produktionsdaten erfasst, sei es durch Sensoren an Maschinen, Energiemesssysteme oder digitale Steuerungen. KI kann diese Daten nutzen, um:
- Muster im Energieverbrauch zu erkennen und ineffiziente Prozesse zu identifizieren,
- Lastspitzen vorherzusagen und Lastmanagement zu betreiben,
- Heiz-, Kühl- und Lüftungssysteme dynamisch an Wetterprognosen und Produktionsauslastung anzupassen,
- vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) so zu planen, dass Ausfälle durch Hitze oder Feuchtigkeit minimiert werden.
Dadurch wird nicht nur der CO₂-Fußabdruck kleiner, sondern auch das Risiko von Produktionsunterbrechungen durch klimabedingte Belastungen reduziert.
Finanzperspektive: Klimarisiken in Zahlen übersetzen
Investoren, Banken und Aufsichtsbehörden drängen zunehmend darauf, Klimarisiken und -chancen in finanziellen Kennzahlen abzubilden. KI kann helfen, Brücken zwischen Klimadaten, operativen Prozessen und Finanzmodellen zu schlagen.
Typische Einsatzfelder sind:
- Szenarioanalysen: Wie verändern sich Cashflows, Bewertungen oder Kreditrisiken, wenn ein CO₂-Preis von 150 Euro pro Tonne eingeführt wird? KI-Modelle können verschiedene Regulierungs- und Technologieszenarien durchspielen und Wahrscheinlichkeiten zuordnen.
- Portfoliosteuerung: Für Konzerne mit zahlreichen Tochtergesellschaften oder Produktlinien helfen KI-Systeme, Klimarisiken im Portfolio zu clustern und Strategien zur Umschichtung oder Absicherung zu entwickeln.
- Risikobewertung für Kredite und Versicherungen: Banken und Versicherer nutzen KI bereits, um Klimarisiken in ihre Modelle zu integrieren. Unternehmen, die eigene Klimarisikoanalysen vorlegen können, verschaffen sich hier einen Vorteil bei Konditionen und Zugang zu Kapital.
Berichtspflichten und ESG: KI als Helfer in der Datenerfassung
Mit der CSRD und anderen Regulierungen wächst in Deutschland der Druck, Nachhaltigkeits- und Klimadaten systematisch zu erfassen, zu dokumentieren und zu berichten. Für viele mittelständische Unternehmen bedeutet dies einen erheblichen Mehraufwand.
KI-gestützte Tools können:
- Daten aus unterschiedlichen Systemen (ERP, Energiemanagement, HR, Logistik) zusammenführen und bereinigen,
- Emissionen entlang der Wertschöpfungskette schätzen, wenn Zulieferer oder Kunden noch keine vollständigen Daten liefern,
- Textentwürfe für Nachhaltigkeitsberichte erstellen, die dann von Expertinnen und Experten fachlich geprüft und angepasst werden,
- Abweichungen, Inkonsistenzen oder potenzielle Greenwashing-Risiken in Berichten identifizieren.
So werden Ressourcen im Controlling, in Nachhaltigkeitsabteilungen und im Reporting entlastet – und der Fokus kann stärker auf strategische Fragen gerichtet werden.
Resilienz als strategisches Leitmotiv: Vom Projekt zum System
Die Einführung von KI im Klimarisikomanagement ist kein reines IT-Projekt. Sie erfordert eine strategische Verankerung im Unternehmen. Entscheidend ist, dass Resilienz – also die Fähigkeit, Schocks zu absorbieren, sich anzupassen und gestärkt aus Krisen hervorzugehen – zum Leitmotiv wird.
Dazu gehören mehrere Schritte:
- Klare Zielsetzung: Welche Klimarisiken sind für das Unternehmen wirklich existenziell? Geht es primär um Lieferketten, Standorte, Regulierung, Markenreputation oder Finanzierungskosten?
- Datenstrategie: Welche internen und externen Daten stehen zur Verfügung, welche werden benötigt und wie werden sie qualitätsgesichert?
- Organisatorische Verankerung: Wer trägt die Verantwortung? In vielen Unternehmen bietet sich eine enge Kooperation von Nachhaltigkeitsabteilung, Risikomanagement, Finanzbereich und IT an.
- Kompetenzaufbau: Fachabteilungen brauchen zumindest ein grundlegendes Verständnis von KI-Werkzeugen, um sie sinnvoll nutzen und kritisch hinterfragen zu können.
Praxisnahe Schritte für deutsche Unternehmen
Um nicht in der Komplexität zu ersticken, empfiehlt es sich, mit klar umrissenen Anwendungsfällen zu beginnen. Beispiele für pragmatische Einstiege sind:
- Ein Pilotprojekt zur KI-gestützten Analyse von Überflutungsrisiken für ausgewählte Standorte in Deutschland, kombiniert mit Anpassungsmaßnahmen wie baulichem Schutz oder Backup-Logistik.
- Ein KI-basiertes Energiemonitoring in einem Werk, um kurzfristige Effizienzgewinne und Kostenersparnisse zu realisieren.
- Die Nutzung von KI-Tools zur strukturierten Erfassung und Aufbereitung von Daten für den ersten umfassenden CSRD-Bericht.
- Eine Szenarioanalyse, in der verschiedene CO₂-Preispfade und Technologien durchgespielt werden, um die Robustheit der Geschäftsstrategie zu prüfen.
Solche Projekte liefern schnell sichtbare Ergebnisse, schaffen internes Vertrauen in KI-Anwendungen und bauen die notwendigen Daten- und Prozessstrukturen für weitere Schritte auf.
Ethik, Transparenz und Akzeptanz: Worauf es zusätzlich ankommt
Je stärker Unternehmen KI in ihr Klimarisikomanagement integrieren, desto wichtiger werden Fragen von Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Fairness. Entscheidungen, die auf intransparenten „Black Box“-Modellen beruhen, stoßen intern wie extern auf Skepsis – insbesondere, wenn es um Investitionen, Standortschließungen oder Personalfragen geht.
Wesentliche Prinzipien, die Unternehmen beachten sollten, sind:
- Erklärbarkeit: Modelle sollten so gestaltet sein, dass zentrale Einflussfaktoren und Annahmen nachvollziehbar bleiben.
- Qualität der Daten: Schlechte oder verzerrte Daten führen zu schlechten Entscheidungen – das gilt auch im Klimakontext.
- Partizipation: Mitarbeitende, Betriebsräte, gegebenenfalls Gemeinden oder andere Stakeholder sollten frühzeitig eingebunden werden, wenn KI-gestützte Analysen weitreichende Konsequenzen haben.
- Datenschutz und Sicherheit: Gerade bei der Verknüpfung von Produktions-, Mitarbeiter- und Klimadaten müssen rechtliche Vorgaben und Cybersicherheitsanforderungen eingehalten werden.
Ausblick: Vom Risiko zur Chance
Wer Klimarisiken lediglich als Bedrohung wahrnimmt, unterschätzt das transformative Potenzial der aktuellen Entwicklung. KI ermöglicht es, nicht nur Schäden zu begrenzen, sondern aktiv neue Geschäftsfelder zu erschließen – etwa rund um klimafreundliche Produkte, Dienstleistungen zur Risikoberatung, innovative Versicherungsmodelle oder datengetriebene Effizienzlösungen.
Für deutsche Unternehmen, insbesondere im industriellen Kern und im exportorientierten Mittelstand, eröffnet sich damit die Chance, ihre Stärken in Technik, Engineering und Qualitätsmanagement mit datengetriebenen Technologien zu verbinden. Künstliche Intelligenz kann zum zentralen Werkzeug werden, um sich in einer von Klimawandel und Unsicherheit geprägten Welt neu aufzustellen – robuster, anpassungsfähiger und wettbewerbsfähiger.