Wie Unternehmen Generative KI nutzen können, um ihre Nachhaltigkeitsberichterstattung zu automatisieren und zu verbessern

Nachhaltigkeitsberichterstattung ist längst keine freiwillige Imagepflege mehr, sondern ein strategisches Muss. Strengere regulatorische Vorgaben wie die EU‑Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), steigender Druck von Investoren und eine kritischere Öffentlichkeit zwingen Unternehmen, systematisch, prüfbar und vergleichbar über Umwelt-, Sozial- und Governance-Themen (ESG) zu berichten. Gleichzeitig wächst die Komplexität: Datenfluten, unterschiedliche Standards, heterogene IT-Systeme und die Erwartung, nicht nur Zahlen, sondern auch nachvollziehbare Narrative zu liefern.

Genau hier setzt Generative KI an. Sie kann nicht nur repetitive Aufgaben automatisieren, sondern auch inhaltlich unterstützen: beim Sammeln, Strukturieren und Interpretieren der Daten, beim Formulieren von Texten und beim Erkennen von Mustern und Risiken. Richtig eingesetzt, wird sie zum Hebel, um Nachhaltigkeitsberichterstattung effizienter, präziser und nutzerfreundlicher zu machen – ohne die menschliche Verantwortung zu ersetzen.

Regulatorischer Druck als Treiber für Automatisierung

Mit der CSRD werden in der EU ab den Geschäftsjahren 2024 bzw. 2025 schrittweise tausende zusätzliche Unternehmen berichtspflichtig. Sie müssen detaillierte Angaben zu Klima, Ressourcen, Lieferketten, Diversität und Governance machen – oft entlang der European Sustainability Reporting Standards (ESRS). Das bedeutet:

• Mehr Kennzahlen und qualitative Angaben, oft erstmals strukturiert zu erheben

• Höhere Prüftiefe durch Wirtschaftsprüfer

• Erweiterte Haftung, da Fehlinformationen rechtliche Folgen haben können

• Notwendigkeit, Berichte für unterschiedliche Zielgruppen aufzubereiten: Aufsicht, Investoren, Kunden, Mitarbeitende

Manuell organisierte Reporting-Prozesse geraten hier schnell an Grenzen. Generative KI kann helfen, diese Komplexität zu bewältigen, indem sie wiederkehrende Aufgaben übernimmt, Datenquellen verbindet und Textentwürfe erstellt, die Fachabteilungen anschließend validieren und schärfen.

Datenbasis: Wie Generative KI unstrukturierte Informationen nutzbar macht

Nachhaltigkeitsdaten liegen selten perfekt aufbereitet in einem zentralen System vor. Oft sind sie verteilt über Excel-Tabellen, E-Mails, PDFs von Lieferanten, interne Richtlinien, Energieabrechnungen oder Protokolle aus Nachhaltigkeitsgremien. Generative KI kann hier als Übersetzerin und Orchestrator fungieren.

Typische Anwendungsfelder:

• Dokumentenverständnis: KI-Modelle können ESG-relevante Informationen aus Berichten, Verträgen, Richtlinien und Protokollen extrahieren und in strukturierte Felder überführen – etwa Energieverbräuche, Emissionsfaktoren, Arbeitsunfälle oder Diversitätskennzahlen.

• Harmonisierung von Datenformaten: Unterschiedliche Einheiten, Schreibweisen oder Zeiträume lassen sich automatisiert erkennen und nach definierten Regeln vereinheitlichen.

• Identifikation von Lücken: Die KI kann anhand der relevanten Reporting-Standards prüfen, ob zu einem bestimmten Thema (z.B. Scope-3-Emissionen) Daten fehlen oder unplausibel wirken.

Damit dieser Einsatz seriös bleibt, müssen Unternehmen genau definieren, welche Datenquellen angebunden werden dürfen, wie Datenqualität geprüft wird und welche Informationen sensibel oder vertraulich sind. Generative KI ist nur so gut wie die Datenbasis und das Governance-Modell, das ihre Nutzung regelt.

Textgenerierung: Vom Datensatz zum verständlichen Nachhaltigkeitsbericht

Ein Großteil des Aufwands in der Nachhaltigkeitsberichterstattung entfällt nicht auf die Datenerhebung, sondern auf die textliche Ausarbeitung: Erläuterungen, Einordnungen, Narrative, inhaltliche Konsistenz über verschiedene Kapitel hinweg. Hier spielt Generative KI ihre Stärken aus.

Mögliche Einsatzformen:

• Erste Textentwürfe für Berichtsabschnitte: Aus strukturierten ESG-Daten kann die KI automatisch Entwürfe für Kapitel erzeugen, etwa zu Energieverbrauch, Emissionen, Mitarbeitendenstruktur oder Supply-Chain-Management. Diese Entwürfe werden dann von Fachexpertinnen und -experten geprüft und angepasst.

• Varianten für verschiedene Zielgruppen: Ausgehend vom „Basistext“ lassen sich für Investor:innen eher kennzahlenorientierte Zusammenfassungen, für Mitarbeitende eher handlungsorientierte und verständlichere Versionen erzeugen – ohne jedes Mal bei Null zu beginnen.

• Mehrsprachigkeit: Für international tätige Unternehmen ist es attraktiv, wenn ein deutscher Nachhaltigkeitsbericht automatisch in weitere Sprachen überführt wird, wobei die KI branchenspezifische ESG-Terminologie berücksichtigt.

• Konsistenzprüfungen: Die KI kann Berichtsabschnitte auf Widersprüche prüfen – etwa, wenn im Strategie-Kapitel ein anderes Emissionsziel genannt wird als im Risikoteil, oder wenn Zahlen in Tabellen und Fließtext nicht übereinstimmen.

Wesentlich ist, dass Unternehmen klarmachen: Der Bericht stammt nicht von der Maschine. Generative KI unterstützt, aber die Verantwortung für Inhalte, Gewichtungen und Wertungen liegt weiterhin bei der Unternehmensführung.

Anwendungsfälle über den Jahresbericht hinaus

Wer Generative KI für den offiziellen Nachhaltigkeitsbericht einführt, kann sie auch für andere, häufig wiederkehrende Kommunikationsformate nutzen:

• ESG-Datenräume für Investoren: Automatisierte, aktuelle Fact Sheets, die zentrale Kennzahlen und Maßnahmen zusammenfassen.

• Antworten auf Kundenanfragen: Viele Ausschreibungen enthalten umfangreiche ESG-Fragebögen. Eine KI kann aus vorhandenen Policies, Zertifikaten und Berichten passende Antworten vorschlagen.

• Interne Kommunikation: Kurze, verständliche Updates für Mitarbeitende, die komplexe regulatorische Themen (wie CSRD oder EU-Taxonomie) erklären und aufzeigen, was sie konkret im Alltag bedeutet.

• Social-Media- und Website-Inhalte: Aus dem umfassenden Bericht können automatisch Kurzfassungen und Grafikkonzepte generiert werden, die sich für unterschiedliche Kanäle eignen.

So entsteht rund um den Nachhaltigkeitsbericht ein integriertes Kommunikationsökosystem, das konsistent, ressourcenschonend und nutzerorientiert ist.

Qualität, Transparenz und „Greenwashing“-Risiken

Mit jeder Automatisierung wächst auch das Risiko, dass Fehler unbemerkt skaliert werden. Speziell im ESG-Kontext sind Glaubwürdigkeit und Prüfbarkeit entscheidend. Unternehmen sollten daher Sicherheitsnetze einziehen:

• Klare Prompt-Governance: Wer darf mit der KI arbeiten, zu welchen Themen, mit welchen Vorgaben? Prompt-Bibliotheken helfen, Standards zu etablieren und Risiken zu reduzieren.

• Faktenprüfung („Human in the Loop“): Kein generierter Text geht ungeprüft in den Bericht. Fachabteilungen, Compliance und ggf. externe Berater:innen müssen als Kontrollinstanz eingebunden sein.

• Transparenz über KI-Einsatz: Leser:innen, Prüfer:innen und Investoren sollten nachvollziehen können, in welchen Prozessschritten KI eingesetzt wurde und wie die Qualitätssicherung erfolgt.

• Schutz vor „ESG-Optimismus“: Generative KI neigt dazu, positive, runde Geschichten zu erzählen. Es braucht klare Vorgaben, dass Risiken, Zielverfehlungen und Zielkonflikte nicht „weichgespült“ werden.

Statt Greenwashing zu fördern, kann KI im Gegenteil helfen, Schwachstellen sichtbar zu machen: etwa indem sie Abweichungen zwischen Zielen und Fortschritt markiert oder bekannte Branchenrisiken mit den eigenen Angaben abgleicht.

Technische und organisatorische Voraussetzungen

Damit Generative KI in der Nachhaltigkeitsberichterstattung Wirkung entfalten kann, braucht es mehr als die bloße Anbindung eines KI-Tools. Entscheidend sind:

• Datenarchitektur: ESG-Daten müssen möglichst zentral, strukturiert und mit Metadaten versehen vorliegen. Daten-Silos und unklare Verantwortlichkeiten erschweren jeden Automatisierungsansatz.

• Modellwahl: Unternehmen stehen vor der Wahl zwischen öffentlichen Modellen (über Cloud-Dienste), unternehmensinternen Instanzen oder spezialisierten ESG-Modellen. Faktoren wie Datenschutz, Branchenspezifik, Kosten und Integrationsfähigkeit sind abzuwägen.

• Schnittstellen zu bestehenden Systemen: ERP, Energiemanagement, HR, Lieferantenportale, Compliance-Tools: Je besser die Systeme angebunden sind, desto reibungsloser wird der KI-gestützte Reporting-Prozess.

• Schulung und Change-Management: Nachhaltigkeits- und Kommunikationsabteilungen brauchen Kompetenzen im Umgang mit KI, um Prompts sinnvoll zu formulieren, Ergebnisse zu bewerten und die Technik kritisch zu hinterfragen.

Technologie ist nur ein Teil der Antwort. Mindestens ebenso wichtig ist die Bereitschaft, Prozesse zu hinterfragen und neu zu denken, etwa durch frühzeitige Einbindung von IT, Recht, Datenschutz, Controlling und Kommunikation.

Beispiele für konkrete Workflow-Optimierungen

Um die Potenziale greifbar zu machen, lohnt sich ein Blick auf typische, mit Generativer KI optimierte Workflows:

• Materialitätsanalyse: Die KI wertet interne Dokumente, Branchenreports, regulatorische Leitfäden und Medienberichte aus, um eine erste Longlist potenziell wesentlicher Themen zu erstellen. Diese wird anschließend in Workshops mit Stakeholdern priorisiert.

• Berichtsgliederung und Redaktionsplan: Basierend auf CSRD/ESRS sowie bisherigen Berichten erstellt die KI einen Entwurf für die Struktur des aktuellen Berichts, inklusive Vorschlägen für Kennzahlen, Visualisierungen und Zeitplan.

• Automatisierte Fortschritts-Updates: Monatlich oder quartalsweise generiert die KI auf Basis der jüngsten Daten kurze Management-Briefings zu ESG-Fortschritten und Abweichungen von Zielen. Diese dienen zugleich als Rohmaterial für spätere Berichtsabschnitte.

• Gap-Analyse gegenüber Standards: Die KI vergleicht den aktuellen Entwurf des Berichts mit den Anforderungen relevanter Standards (z.B. ESRS, GRI) und weist auf fehlende Elemente oder Unschärfen hin.

Solche Workflows schlagen die Brücke zwischen täglichem Nachhaltigkeitsmanagement und jährlicher Berichterstattung – und entlasten Teams von Routineaufgaben, damit sie sich stärker auf inhaltliche strategische Fragen konzentrieren können.

Ethische Dimension: Verantwortung bewahren, Kompetenz aufbauen

Wer Generative KI in der Nachhaltigkeitsberichterstattung nutzt, bewegt sich in einem sensiblen Feld: Es geht um Glaubwürdigkeit, Rechenschaft und gesellschaftliche Verantwortung. Deshalb sollten Unternehmen ein eigenes Leitbild für den KI-Einsatz entwickeln, in dem sie festhalten:

• welche Aufgaben KI übernehmen darf und welche nicht

• wie mit Unsicherheiten, Modellfehlern und Bias umgegangen wird

• wie die Belegschaft befähigt wird, KI-Ergebnisse zu verstehen, zu hinterfragen und weiterzuentwickeln

• welche Kontrollmechanismen gelten, bevor Inhalte veröffentlicht werden

Langfristig wird Generative KI zu einem selbstverständlichen Werkzeug in der ESG-Arbeit werden – ähnlich wie Tabellenkalkulationen oder Textverarbeitungsprogramme heute. Die entscheidende Frage ist nicht, ob Unternehmen diese Technologie nutzen, sondern wie verantwortungsvoll und transparent sie es tun.

Wer frühzeitig Erfahrungen sammelt, realistische Erwartungen formuliert und klare Leitplanken setzt, kann aus Generativer KI einen starken Verbündeten machen. Für effizientere Prozesse, präzisere Berichte – und letztlich für eine Nachhaltigkeitsstrategie, die nicht nur dokumentiert, sondern wirksam gesteuert wird.