Die doppelte Wesentlichkeitsprüfung, ein Eckpfeiler der CSRD (Richtlinie über die Nachhaltigkeitsberichterstattung von Unternehmen), ist für Unternehmen, die sowohl die finanziellen als auch die Nachhaltigkeitsauswirkungen ihrer Geschäftstätigkeit verstehen wollen, unerlässlich. Bei dieser Beurteilung wird nicht nur bewertet, wie sich Nachhaltigkeitsthemen auf ein Unternehmen finanziell auswirken, sondern auch, wie sich die Geschäftstätigkeit des Unternehmens auf die Umwelt und die Gesellschaft auswirkt. Der Prozess kann in drei entscheidende Schritte unterteilt werden: Verständnis des Kontextes, Identifizierung der Stakeholder und Identifizierung und Bewertung der Relevanz der Auswirkungen (IROs). Angesichts der zunehmenden Komplexität der ESG-Anforderungen (Umwelt, Soziales und Unternehmensführung) bietet die Künstliche Intelligenz (KI) eine transformative Möglichkeit, jede Phase dieser Analyse zu optimieren.
KI im Double Wesentlichkeitsanalyse Prozess
1. Den Kontext verstehen
Der erste Schritt bei einer doppelten Wesentlichkeitsanalyse besteht darin, den Kontext zu erfassen, in dem ein Unternehmen tätig ist. Dazu gehört die Abbildung der Wertschöpfungskette, um potenzielle ESG-bezogene Auswirkungen und Chancen zu identifizieren. KI kann diesen Prozess durch maßgeschneiderte Eingabeaufforderungen erheblich vereinfachen. Zum Beispiel:
- Eingabeaufforderung für AI: „Erstellen Sie eine typische Wertschöpfungskette für ein Unternehmen auf [industry], das hauptsächlich [Product A] und [Product B] herstellt. Stellen Sie die wichtigsten Aktivitäten, verantwortlichen Parteien, Geschäftsbeziehungen und potenziellen IROs im Zusammenhang mit ESG-Belangen heraus.“
Durch den Einsatz von KI können Unternehmen schnell detaillierte und maßgeschneiderte Einblicke in ihre Wertschöpfungsketten gewinnen, Zeit sparen und sicherstellen, dass keine kritischen Aspekte übersehen werden. Diese Erkenntnisse bilden eine solide Grundlage für die Identifizierung der wichtigsten ESG-Risiken und -Chancen, die für die Geschäftstätigkeit des Unternehmens relevant sind.
2. Identifizierung und Analyse der Stakeholder
Die Identifizierung relevanter Stakeholder und das Verständnis ihrer Perspektiven ist ein zentraler Bestandteil der doppelten Wesentlichkeitsbewertung. KI kann dabei helfen, umfassende Stakeholder-Listen zu erstellen und sie nach ihrer Relevanz für ESG-Themen zu priorisieren. Zum Beispiel:
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Eingabeaufforderung für AI: „Ich führe eine Stakeholder-Analyse als Teil des CSRD durch. Mein Unternehmen ist im [industry] tätig. Bitte erstellen Sie eine Liste potenzieller Stakeholder, die für ESG-Belange relevant sind, weisen Sie jedem eine Relevanzbewertung (1 = niedrig, 2 = mittel, 3 = hoch) auf der Grundlage ihres Einflusses und ihrer Auswirkungen zu und schlagen Sie die wichtigsten Perspektiven vor, die sie vertreten könnten.“
KI hilft auch bei der stakeholder-spezifischen Analyse, indem sie Unternehmen dabei unterstützt, zu antizipieren, wie verschiedene Gruppen die ESG-Auswirkungen wahrnehmen und bewerten könnten:
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Eingabeaufforderung für AI: „Wie würden die Interessenvertreter [name] die IRO [description of IRO] anhand der folgenden Kriterien bewerten: Ausmaß, Umfang, Wahrscheinlichkeit und Reversibilität? Verwenden Sie eine Skala von 1 (sehr gering) bis 5 (sehr hoch).“
Dieser Ansatz gewährleistet eine systematische Bewertung der Erwartungen der Stakeholder, was für die Ausrichtung von Nachhaltigkeitsinitiativen auf die Prioritäten der Stakeholder entscheidend ist.
Außerdem kann KI die Stimmung der Stakeholder durch natürliche Sprachverarbeitung (NLP) analysieren. Durch die Überprüfung öffentlicher Erklärungen, der Medienberichterstattung und der Aktivitäten in den sozialen Medien bietet KI Echtzeiteinblicke in die Entwicklung der Stakeholder-Meinungen im Laufe der Zeit und bietet so eine dynamische Perspektive anstelle einer statischen Momentaufnahme.
3. Identifizierung und Bewertung der Wirkungsrelevanz (IROs)
Die Identifizierung und Bewertung von IROs ist der ressourcenintensivste Teil der Bewertung. Jede IRO muss anhand bestimmter Kriterien wie Umfang, Reichweite, Reversibilität und Wahrscheinlichkeit bewertet werden. KI kann den Zeit- und Arbeitsaufwand für diese Bewertungen erheblich reduzieren:
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Eingabeaufforderung für AI: „Bewerten Sie im Rahmen der doppelten Wesentlichkeitsbewertung (CSRD/ESRS) die IRO [IRO type – description] in der [industry]. Weisen Sie Werte für:
– Maßstab (Ausmaß der Auswirkungen): [value]
– Umfang (betroffene Gebiete): [value]
– Reversibilität (Umkehrbarkeit der Auswirkungen): [value]
– Likelihood (Eintrittswahrscheinlichkeit): [value]
Exfür jedes Rating, wobei der Zusammenhang zwischen der IRO und ihren Auswirkungen auf ESG-Themen detailliert erläutert wird.“
Die Fähigkeit der KI, konsistente, gut begründete Begründungen für diese Kriterien zu erstellen, kann Unternehmen viel Zeit ersparen. Wenn beispielsweise für 200 IROs jeweils mindestens zwei Begründungen erforderlich sind und die manuelle Erstellung jeder Begründung fünf Minuten dauert, entspricht dies einem Arbeitsaufwand von über 33 Stunden. KI kann diesen Zeitaufwand auf etwa eine Minute pro Begründung reduzieren, was eine Zeitersparnis von mehr als 26 Stunden bedeutet, während gleichzeitig Qualität und Konsistenz erhalten bleiben. Und da IROs zur Beurteilung der Wesentlichkeit von Auswirkungen mehr als 2 Begründungen benötigen, ist es sehr wahrscheinlich, dass Unternehmen durch KI noch mehr Stunden einsparen können.
Darüber hinaus kann AI bei der Beschreibung von IROs mit einer präzisen, an den ESG orientierten Sprache helfen und so die Einhaltung der CSRD- und ESRS-Standards sicherstellen.
Über die Bewertung hinaus können KI-gestützte Plattformen auch IROs priorisieren, indem sie sie mit Branchenbenchmarks oder Nachhaltigkeitszielen vergleichen. Dadurch wird sichergestellt, dass die kritischsten Auswirkungen zuerst angegangen werden, was sowohl mit den gesetzlichen Anforderungen als auch mit der Unternehmensstrategie in Einklang steht.
Verbesserung der Zusammenarbeit und Effizienz
Einer der oft übersehenen Vorteile von KI bei der Bewertung der doppelten Wesentlichkeit ist ihre Fähigkeit, die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit zu verbessern. Durch die Zentralisierung von Daten und Erkenntnissen ermöglichen KI-Tools den Nachhaltigkeitsteams, den Finanzabteilungen und der Geschäftsleitung eine engere Zusammenarbeit. Visuelle Dashboards, automatisierte Berichte und Echtzeit-Updates machen es einfacher, die Stakeholder auf die wichtigsten Prioritäten und Entscheidungen einzustimmen.
Darüber hinaus vereinfacht die KI den Prozess der Szenarioanalyse. Unternehmen können verschiedene ESG-Szenarien modellieren, um zu verstehen, wie sich unterschiedliche Faktoren – z. B. regulatorische Änderungen oder Veränderungen im Verbraucherverhalten – auf ihre Wesentlichkeitsbewertungen auswirken könnten. Diese vorausschauende Fähigkeit fügt der Analyse einen strategischen Wert hinzu und hilft Unternehmen, aufkommenden Risiken und Chancen einen Schritt voraus zu sein.
Materiality Master: KI als Assistentin, nicht als Entscheidungsträgerin
Materiality Master integriert KI-Tools, um Kunden in jeder Phase ihrer doppelten Materialitätsbewertung zu unterstützen. Von der Erstellung von IRO-Beschreibungen bis hin zur Ausarbeitung von Begründungen für ESG-Auswirkungen ist die KI ein unschätzbarer Helfer. Es ist jedoch wichtig zu wissen, dass die KI kein Entscheidungsträger ist. Die Kunden haben die vollständige Kontrolle über den Prozess und haben die Möglichkeit, selbst zu entscheiden:
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Verbessern Sie KI-generierte Vorschläge.
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Erweitern oder kürzen Sie den Inhalt.
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Ignorieren Sie die KI-Ausgaben und verwenden Sie ihre eigenen Eingaben.
Dieser kooperative Ansatz stellt sicher, dass Unternehmen die Verantwortung für ihre Wesentlichkeitsbewertung behalten und gleichzeitig von der Effizienz und Skalierbarkeit der KI profitieren.
Die Zukunft der doppelten Materialität mit KI
Da regulatorische Anforderungen wie die CSRD immer anspruchsvoller werden, ist der Einsatz von KI bei der doppelten Wesentlichkeitsprüfung nicht länger ein Luxus, sondern eine Notwendigkeit. Durch die Automatisierung komplexer Aufgaben und die Bereitstellung verwertbarer Erkenntnisse ermöglicht KI Unternehmen die Durchführung gründlicher und gesetzeskonformer Bewertungen, ohne ihre Teams zu überlasten. Mit Tools wie Materiality Master können sich Unternehmen auf die strategische Entscheidungsfindung konzentrieren und gleichzeitig die höchsten Standards der ESG-Berichterstattung erfüllen.
