Statistiken zur ESG-Reporting-Automatisierung 2026

Umweltdaten liegen bereits in Rechnungen, Einkaufssystemen, Lieferantendateien und operativen Datenbanken vor. Das Automatisierungspotenzial besteht darin, diese Daten mit weniger Mehrfacherfassung in wiederholbare Berechnungen und nützliche Ergebnisse zu überführen, während ihre Quellen und ihr Prüfverlauf sichtbar bleiben.

Diese Statistiken zur Automatisierung der ESG-Berichterstattung bündeln 18 Erkenntnisse zu Erfassungsmethoden, Technologieeinsatz, KI-Anwendungen im Nachhaltigkeitsbereich, berichteter Produktivität und der Infrastruktur, die Automatisierung voraussetzt. Bei jeder Erkenntnis wird unterschieden, was die Befragten genutzt haben, was sie erwartet haben und welchen Nutzen sie angegeben haben.

Die Datenlage erlaubt eine differenziertere Diskussion als eine einzige globale Automatisierungsquote. Eine Plattform zu nutzen, generative KI auszuprobieren und einen gesamten Berichtsprozess zu automatisieren, sind unterschiedliche Tätigkeiten. Keine der folgenden Studien misst den Anteil aller Unternehmen, die ihre ESG-Berichterstattung vollständig autonom betreiben.

Einen Überblick über die Offenlegungslandschaft insgesamt bieten unsereStatistiken zur ESG-Berichterstattung. Unser separater Beitrag zurautomatisierten CSRD-Berichterstattung behandelt die Umsetzung. Dieser Artikel konzentriert sich auf die Forschung hinter Aussagen zur Technologieeinführung und zur Leistung.

Statistiken zur Automatisierung der ESG-Berichterstattung im Überblick

Die Tabelle fasst ausgewählte Ergebnisse zusammen. Die Originalquellen sind hier und in den jeweiligen Abschnitten unten verlinkt. Nachhaltigkeitsspezifische Ergebnisse werden von allgemeinerer Forschung zur Unternehmensberichterstattung unterschieden, die auch Fachleute aus Finanzen, Prüfung und anderen Funktionen einbezieht.

Studie	Ausgewähltes Ergebnis	Grundgesamtheit und Zeitraum	Originalquelle
KPMG ESG Assurance Maturity Index	50 % der Gruppe der Leader nutzten ESG-Plattformen	Teilgruppe der Leader unter 1.320 Führungskräften und Mitgliedern von Leitungsgremien, 2025	KPMG-Studie
UiPath und Eco-Business	36 % nutzten Automatisierungstechnologie zur Datenerfassung	87 Fachleute in Singapur und Australien, Feldphase März bis Mai 2023	Originalstudie, Seiten 12 und 13
Deloitte CSO Survey	57 % nannten fortgeschrittene Nachhaltigkeitsberichterstattung und Analytik als KI-Anwendungsfall	106 Chief Sustainability Officers, Feldphase Februar bis Mai 2026	Deloitte-Analyse
Workiva Global Practitioner Survey	61 % der Nachhaltigkeitsfachleute gaben an, dass KI bei der Verwaltung großer Datenmengen half	Teilgruppe Nachhaltigkeit unter 2.300 Fachleuten aus Finanzen, Nachhaltigkeit, Prüfung und Risikomanagement, 2025	Workiva, Juli 2025
Workiva Executive Benchmark	79 % priorisierten Datenautomatisierung und Data Governance	1.497 Fachleute aus verschiedenen Unternehmensfunktionen, Veröffentlichung Februar 2026	Workiva, Februar 2026
Workiva Midyear Executive Benchmark	26 % der Führungskräfte gaben an, dass Prüfungen KI-Fehler fanden, die Leitungsgremien oder externe Adressaten erreicht hatten	Teilgruppe der Führungskräfte unter 2.272 Fachleuten, darunter 847 Mitglieder der obersten Führungsebene, Veröffentlichung August 2026	Workiva, August 2026

3 Statistiken zur Plattformnutzung bei Vorreitern in der Prüfung

Die KPMG-Studie von 2025 bezeichnet das Quartil mit der höchsten Prüfungsreife als Leader. Die folgenden Prozentwerte beschreiben diese Teilgruppe und nicht alle befragten Unternehmen oder alle Unternehmen weltweit.

1. 50 % der Leader nutzten ESG-Plattformen

KPMG ermittelte die Nutzung von ESG-Plattformen bei 50 % der Gruppe der Leader. Die Gesamtstudie befragte Führungskräfte und Mitglieder von Leitungsgremien mit Kenntnissen in Berichterstattung und Prüfung.

Die Einführung einer Plattform zeigt, dass ein System im Einsatz ist. Sie erklärt nicht, welche Eingaben automatisiert sind, wie viele Informationen weiterhin manuell eingehen oder ob veröffentlichte Ergebnisse ohne erneute Erfassung entstehen.

Wenn Sie Ihren eigenen Prozess bewerten, ermitteln Sie die Schritte, die innerhalb und außerhalb der Plattform stattfinden. Eine Übersicht der Systemgrenzen kann zeigen, ob die Automatisierung bis zur ursprünglichen Quelle reicht oder erst beginnt, nachdem jemand bereits eine Tabelle zusammengestellt hat.

2. 53 % der Leader nutzten ESG-Dashboards

In derselben KPMG-Gruppe der Leader nutzten 53 % ESG-Dashboards. Ein Dashboard und ein Workflow zur Datenerfassung dienen unterschiedlichen Zwecken, daher sollten diese Nutzungsquoten getrennt betrachtet werden.

Ein Dashboard kann Lücken und Veränderungen leichter sichtbar machen, sein Nutzen hängt jedoch von den Informationen ab, die es speisen. Ein Jahreswert bietet nur begrenzte operative Erkenntnisse, wenn Nutzer die dahinterstehenden Gesellschaften, Zeiträume und Methoden nicht erkennen können.

Bevor Sie Dashboards ausweiten, legen Sie fest, welche Fragen Nutzer beantworten müssen. Die Nachverfolgung unvollständiger Einreichungen, die Prüfung einer ungewöhnlichen Veränderung und der Vergleich des Verbrauchs verschiedener Standorte können unterschiedliche Ansichten derselben zugrunde liegenden Informationen erfordern.

3. 16 % der Leader nutzten generative KI

KPMG ermittelte die Nutzung generativer KI bei 16 % der Leader. Gemessen wird damit eine bestimmte Technologiekategorie innerhalb einer ausgewählten Reifegruppe, nicht jede Form der Automatisierung der Berichterstattung.

Regelbasierte Berechnungen und geplante Datenübertragungen können ohne generative KI funktionieren. Umgekehrt kann ein Team KI zum Entwerfen von Texten einsetzen und seine Quelldaten weiterhin manuell erfassen und abgleichen.

Eine Bewertung der Automatisierung sollte daher die jeweilige Aufgabe und Technologie benennen. Trennen Sie Dokumentenextraktion, Klassifizierung, Berechnung, Unterstützung beim Verfassen von Texten und Freigabe, damit sich eine Aussage zur Nutzung auf einen klar erkennbaren Teil des Workflows bezieht.

Wie Dcycle Automatisierung mit wiederverwendbaren Umweltdaten verbindet

Dcycle ist eine Plattform für Umweltdaten, die Unternehmen dabei unterstützt, vorhandene Geschäftsunterlagen in nachvollziehbare Informationen für Berichterstattung, CO2-Bilanzierung, Kostenanalyse und operative Entscheidungen zu verwandeln. Die Automatisierung stützt diese gemeinsame Grundlage, statt mit einem fertigen Dokument zu enden.

Nehmen wir ein Unternehmen, das Versorgerrechnungen für mehrere Tochtergesellschaften erhält. Eine Abteilung benötigt den Verbrauch, eine andere die Kosten, und ein Berichtsteam braucht Emissionen und Nachweise. Werden diese Daten getrennt erhoben, entsteht wiederholter Aufwand, und Abweichungen lassen sich schwerer erklären.

Dcycle hilft dabei, die Quellinformationen mit ihrem organisatorischen Kontext und den Berechnungen zu verknüpfen. Der praktische Nutzen ist ein Prozess, den Teams über mehrere Berichtszyklen hinweg wiederholen, untersuchen und verbessern können.

Informationen aus vorhandenen Quellen erfassen

Mit derautomatisierten Datenerfassung können Teams Dokumente, strukturierte Dateien und angebundene Datensätze in einen gemeinsamen Prozess überführen. Informationen lassen sich dem Standort und dem Zeitraum zuordnen, zu denen sie gehören.

Integrationen mit bestehenden Geschäftssystemen unterstützen wiederkehrende Datenflüsse. Das kann wiederholte Exporte und Übertragungen reduzieren, sofern eine geeignete Verbindung verfügbar und eingerichtet ist.

Für die Umsetzung braucht es dennoch klare Zuständigkeiten für die Quellen und einen Weg, Ausnahmen zu klären. Automatisierung wird nützlicher, wenn fehlende Zeiträume, doppelte Dokumente und unerwartete Werte zu einer klar erkennbaren Prüfaufgabe führen.

Kontext über Gesellschaften hinweg erhalten

DasManagement mehrerer Gesellschaften hilft, Informationen über Tochtergesellschaften, Standorte und Länder hinweg zu organisieren. Lokale Beiträge können in eine gemeinsame Struktur einfließen und dabei den Kontext behalten, der zur Untersuchung eines konsolidierten Ergebnisses nötig ist.

Im Beispiel der Versorgerrechnungen heißt das, dass Standort und Berichtszeitraum mit dem Datensatz verknüpft bleiben. Finanzen und Betrieb können dieselben Verbrauchsinformationen auswerten, ohne die Quelle aus dem Blick zu verlieren.

Eine einheitliche Hierarchie hilft Teams auch, Veränderungen im Erfassungsumfang zu erklären. Die Aufnahme eines neuen Standorts sollte von einer Verbrauchsänderung an einem bestehenden Standort unterscheidbar bleiben.

Berechnungen mit Nachweisen verknüpft halten

Nachweismanagement und Rückverfolgbarkeit verbinden Belege mit dem Bearbeitungsverlauf und den Details der Berechnung. Prüfer können nachvollziehen, woher ein Wert stammt und wie er sich verändert hat.

Diese Verbindung ist wichtig, wenn ein Ergebnis nach Abschluss des Berichtszyklus infrage gestellt wird. Das Team braucht eine abrufbare Erklärung einschließlich der Eingangsdaten und der Methode, nicht nur eine Zahl, die in ein finales Dokument kopiert wurde.

Dcycle unterstützt Vorbereitung und Prüfung. Die Unternehmensleitung bleibt für ihre Informationen verantwortlich, und unabhängige Prüfungsdienstleister legen ihre eigenen Prüfungshandlungen und Schlussfolgerungen fest.

Informationen für verschiedene Ergebnisse wiederverwenden

DasReporting für mehrere Rahmenwerke ermöglicht es, mit einer gemeinsamen Datengrundlage unterschiedliche Anforderungen zu erfüllen. Teams können Quellinformationen wiederverwenden und dabei die jeweiligen Berechnungsmethoden und Systemgrenzen erkennbar halten.

Derselbe Verbrauchsdatensatz kann in die Emissionsbilanzierung, eine Unternehmensoffenlegung und eine interne Kostenanalyse einfließen. Jede Verwendung braucht eine geeignete Methode und Erläuterung.

Der Nutzen liegt darin, Abweichungen auf diese Methoden oder Systemgrenzen zurückführen zu können. Teams können mehr Zeit in die Interpretation eines Ergebnisses investieren und weniger in die Rekonstruktion der zugrunde liegenden Informationen.

3 Statistiken zu Erfassungsmethoden und Automatisierung

Die Studie von UiPath und Eco-Business ließ mehrere Erfassungsmethoden zu. Die Kategorien überschneiden sich und sollten weder addiert noch als sich ausschließende Reifestufen behandelt werden.

1. 55 % nutzten manuelle Eingabe

In dieser Studie von 2023 nutzten 55 % die manuelle Eingabe zur Datenerfassung.

Manuelle Bearbeitung kann in unterschiedlichen Phasen stattfinden. Jemand gibt vielleicht einen Quellwert einmal ein oder kopiert einen freigegebenen Wert wiederholt zwischen Dateien. Diese Tätigkeiten haben unterschiedliche Auswirkungen auf Effizienz und Prüfung.

Ermitteln Sie, wo Daten erneut erfasst werden, bevor Sie eine Lösung auswählen. Der Beitrag zuPraktiken der CSRD-Datenerfassung erklärt, warum einheitliche Definitionen und klare Zuständigkeiten für Quellen wichtig sind, wenn wiederkehrende Eingaben strukturiert werden.

2. 46 % erfassten Informationen über Onlineformulare oder Umfragen

Onlineformulare und Umfragen wurden von 46 % der Befragten genutzt. Gemessen wird damit ein Einreichungskanal, nicht ein gesamter Workflow.

Formulare können vereinheitlichen, wie Informationen eingehen, doch eine Antwort muss möglicherweise trotzdem auf Einheit, Zeitraum und Systemgrenze geprüft werden. Ein ausgefülltes Formular ist nur ein Schritt auf dem Weg zu einem verwendbaren Datensatz.

Bei externen Eingaben bedeutet dieIntegration von Lieferanteninformationen, die Antwort mit dem jeweiligen Lieferanten und der zugehörigen Aktivität zu verknüpfen. Diese Verbindung hilft zu verhindern, dass ein einzelnes Dokument fälschlich als vollständige Abdeckung des Inventars gilt.

3. 36 % nutzten Automatisierungssoftware oder -technologie für die Erfassung

Automatisierungstechnologie wurde von 36 % für die Erfassung genutzt. Die Automatisierung des gesamten Prozesses wurde nicht gemessen.

Die nützliche Frage für ein einzelnes Unternehmen lautet, welche Aufgaben abgedeckt sind. Auf eine automatische Datenübernahme kann weiterhin eine manuelle Klassifizierung folgen, während ein strukturierter Upload eine wiederholbare Berechnung speisen kann.

Unterscheiden Sie beiWorkflows zur Lieferanteneinbindung zwischen dem Versenden von Anfragen, dem Erhalt von Antworten und dem Eingang von Informationen, die sich für eine Berechnung eignen. Wer jede Phase misst, sieht klarer, wo Automatisierung hilft.

3 Statistiken zu KI-Anwendungen von Nachhaltigkeitsverantwortlichen

Die CSO-Befragung von Deloitte aus dem Jahr 2026 unterscheidet KI-Anwendungen nach ihrem beabsichtigten Einsatz. Diese Zahlen beschreiben die von den Befragten genannten Anwendungsfälle, nicht gemessene Verringerungen von Berichtsaufwand oder Emissionen.

1. 70 % nannten eine höhere Effizienz des Nachhaltigkeitsteams

Deloitte ermittelte eine höhere Effizienz in der Arbeit der Mitglieder des Nachhaltigkeitsteams als häufigsten nachhaltigkeitsbezogenen KI-Anwendungsfall, genannt von 70 % der Befragten.

Effizienz kann sich auf verschiedene Aufgaben beziehen, etwa das Ordnen von Unterlagen, die Analyse von Informationen oder das Verfassen von Texten. Ein allgemeines Effizienzziel braucht eine definierte Tätigkeit, bevor sich seine Wirkung messen lässt.

Wenn SieKI für Umweltinformationen einsetzen, dokumentieren Sie den Arbeitsaufwand zu Beginn und den verbleibenden Prüfaufwand. Schnellere Vorbereitung ist nützlich, wenn die resultierenden Informationen weiterhin eine verlässliche Entscheidung stützen.

2. 57 % nannten fortgeschrittene Nachhaltigkeitsberichterstattung und Analytik

Fortgeschrittene Nachhaltigkeitsberichterstattung und Analytik wurden in derselben Deloitte-Befragung von 57 % genannt.

Analysen erfordern stabile Definitionen. Ein Vergleich zwischen Standorten kann irreführend sein, wenn Standorte unterschiedliche Zeiträume verwenden oder eine organisatorische Veränderung die gemessene Grundgesamtheit verändert hat.

Trennen Sie bei Fragebogen-Workflows wie derAutomatisierung von CDP und EcoVadis das Abrufen einer vorhandenen Zahl von der Auslegung der jeweiligen Frage. Die Antwort braucht weiterhin den richtigen Umfang und eine begleitende Erläuterung.

3. 15 % nutzten oder prüften KI für nachhaltige Produkte oder Dienstleistungen

Nur 15 % der von Deloitte befragten CSOs gaben an, KI zur Entwicklung oder Verbesserung nachhaltiger Produkte oder Dienstleistungen zu nutzen oder dies zu prüfen. Der Wert kombiniert aktuelle Nutzung und Prüfung.

Das Ergebnis liefert einen nützlichen Denkanstoß für die Frage, was geschieht, nachdem die Berichtsarbeit effizienter geworden ist. Ein Unternehmen kann entscheiden, ob die frei gewordenen Informationen und Kapazitäten Produkt- oder Betriebsentscheidungen unterstützen könnten.

So können strukturierte Informationen zur Unterstützung einerÖkobilanz von Produkten Teams helfen, Materialien und Prozesse zu untersuchen. Jede vorgeschlagene Änderung braucht dennoch Nachweise, die zum Produkt und zur anstehenden Entscheidung passen.

3 Erkenntnisse zu Produktivität und Vorteilen bei der Datenverarbeitung

Ergebnisse zur Produktivität erfordern besondere Sorgfalt. Wenn Befragte eine Verbesserung angeben, ist das etwas anderes als eine kontrollierte Messung eingesparter Stunden, und ein Prozentsatz der Befragten ist keine prozentuale Leistungssteigerung.

1. 48 % berichteten von einer moderaten Verbesserung nach Einführung der Automatisierung

Beim Nachhaltigkeitsmanagement nach Einführung der Automatisierung berichteten 48 % von einer moderaten und 15 % von einer deutlichen Verbesserung. Es handelte sich um Selbsteinschätzungen in der Studie von UiPath und Eco-Business.

Das Ergebnis bedeutet nicht, dass die Produktivität um 48 % oder 15 % gestiegen ist. Es zeigt auch nicht, wie viel Zeit ein bestimmtes Unternehmen durch die Einführung eines neuen Systems einsparen würde.

Eine interne Bewertung sollte die Arbeit über Abteilungen hinweg verfolgen. Eine Übersicht derZuständigkeiten der Abteilungen bei der Datenerhebung kann zeigen, ob eine schnellere zentrale Verarbeitung den Gesamtaufwand verringert oder mehr Vorbereitung auf lokale Zulieferer verlagert hat.

2. 61 % der Nachhaltigkeitsfachleute gaben an, dass KI bei der Verwaltung großer Datenmengen half

DiePraktikerstudie 2025 von Workiva ermittelte diesen Nutzen bei 61 % der Nachhaltigkeitsfachleute. Der Prozentsatz bezieht sich auf diese Teilgruppe von Fachleuten, nicht auf die gesamte funktionsübergreifende Grundgesamtheit der Befragung.

Große Datenmengen zu bewältigen ist nützlich, wenn Teams dabei auch den Kontext bewahren. Mehr verarbeitete Datensätze belegen nicht, dass die Informationen die vorgesehenen Gesellschaften abdecken oder dass Ausnahmen geklärt wurden.

Messen Sie neben der verarbeiteten Menge auch die Menge der verwendbaren Informationen, die geliefert werden. Die Definition sollte die Nachweise und methodischen Prüfungen einschließen, die das vorgesehene Ergebnis erfordert.

3. 96 % berichteten in breiter angelegter Unternehmensforschung von Zeitersparnis durch KI

Die Studie von Workiva aus dem Jahr 2025 ermittelte Zeitersparnis bei 96 % der Befragten aus Finanzen, Nachhaltigkeit, Prüfung und Risikomanagement. Es handelt sich um breiter angelegte Unternehmensforschung, nicht um ein reines ESG-Ergebnis.

Die Zahl benennt Befragte, die einen Nutzen angeben. Sie sagt nicht, wie viele Stunden eingespart wurden oder ob diese Stunden zu geringeren Ausgaben geführt haben.

EineFinanzperspektive auf Umweltinformationen hilft, einen geringeren Vorbereitungsaufwand von einer tatsächlichen Kosteneinsparung zu unterscheiden. Berücksichtigen Sie Implementierung, Prüfung und Wartung, wenn Sie die Wirkung auf das Unternehmen bewerten.

3 Statistiken zu Investitionen in Automatisierung und zum Betriebsmodell

DerBenchmark von Workiva vom Februar 2026 liefert breiteren unternehmerischen Kontext zu Ressourcen für Transformationsvorhaben. Wegen der funktionsübergreifenden Grundgesamtheit sollten diese Ergebnisse nicht als Quoten für die Einführung von ESG-Automatisierung beschrieben werden.

1. 79 % priorisierten Datenautomatisierung und Data Governance

Workiva berichtete, dass 79 % Datenautomatisierung und Data Governance priorisierten, um Datenlücken im Unternehmen zu schließen. Das Ergebnis betrifft eine erklärte Priorität, keine abgeschlossene Umsetzung.

Automatisierung mit Governance zu verbinden, ist ein praktischer Weg, Verantwortung festzulegen. Ein neuer Datenfluss braucht einen Verantwortlichen, einen vereinbarten Zweck und einen Prozess für den Umgang mit Fehlern oder Korrekturen.

Die Zusammenarbeit zwischenFinanz- und Nachhaltigkeitsverantwortlichen kann helfen, gemeinsame Eingangsdaten und Entscheidungen zu erkennen. Das erste Projekt sollte festlegen, welche wiederkehrende Arbeit es verbessern soll.

2. 73 % berichteten von eigener IT-Unterstützung

Im selben Benchmark gaben 73 % an, dass ein eigenes IT-Team Transformationsinitiativen unterstützt. Gemeint ist eine breitere Unterstützung für Transformationsvorhaben, nicht IT-Personal, das ausschließlich der Nachhaltigkeitsberichterstattung zugeordnet ist.

Die Einbindung der IT kann helfen, Zugriffe, die Verantwortung für Integrationen und die Kontinuität bei Änderungen an Quellsystemen sicherzustellen. Eine Verbindung, die in einem Pilotprojekt funktioniert, braucht für den laufenden Betrieb eine festgelegte Betreuung.

Dokumentieren Sie, wer eine fehlgeschlagene Übertragung untersucht und wie das Unternehmen anschließend die Vollständigkeit bestätigt. Andernfalls kann eine technische Verbindung funktionsfähig erscheinen, während ein fehlender Quellzeitraum unbemerkt bleibt.

3. 71 % verfügten über ein eigenes Budget

Workiva ermittelte eigene Transformationsbudgets bei 71 % der Befragten. Das zeigt, dass Finanzierungsvereinbarungen bestehen, nicht aber die Höhe der Investition oder ihren späteren Ertrag.

Ein Budget für Automatisierung sollte die Zuordnung der Quellen, die Implementierung, Schulungen für Datenlieferanten und die laufende Wartung berücksichtigen. Bleiben diese Tätigkeiten im Business Case außen vor, lässt sich der erwartete Nutzen nur schwer beurteilen.

Governance-Strukturen und Zuständigkeiten helfen, die Investition mit einer verantwortlichen Umsetzung zu verbinden. Vereinbaren Sie, wer das Ergebnis bewertet und anhand welcher Kennzahlen entschieden wird, ob der Workflow ausgeweitet werden kann.

3 Statistiken zur KI-Governance mit Bezug zur automatisierten Berichterstattung

DieStudie von Workiva vom August 2026 deckt Finanzen, Risikomanagement und Nachhaltigkeit in Unternehmen ab. Die folgenden Ergebnisse betreffen befragte Führungskräfte und sollten nicht auf alle ESG-Berichte oder alle KI-Systeme verallgemeinert werden.

1. 26 % gaben an, dass Prüfungen KI-Fehler fanden, die Leitungsgremien oder externe Adressaten erreicht hatten

Der Midyear Benchmark ergab, dass 26 % der Führungskräfte angaben, interne Revisionen hätten KI-Fehler entdeckt, die Mitglieder von Leitungsgremien oder externe Adressaten erreicht hatten.

Es handelt sich um eine Angabe von Führungskräften, nicht um eine unabhängig berechnete Fehlerquote über veröffentlichte Berichte hinweg. Sie belegt nicht, dass ein Viertel aller KI-generierten Offenlegungen fehlerhaft ist.

Wenn ein Unternehmen seinen Prozess gestaltet, sollte es festlegen, welche Ergebnisse vor der Weitergabe geprüft werden müssen.Rollen und Berechtigungen helfen dabei zu unterscheiden, wer Informationen vorbereitet, wer sie prüft und wer die Freigabe erteilt.

2. 71 % gaben an, dass die Datenqualität den KI-Einsatz in der Berichterstattung beeinträchtigte

In derselben Studie gaben 71 % an, dass mangelhafte Datenqualität den KI-Einsatz in der Finanz- und Nachhaltigkeitsberichterstattung zumindest moderat beeinträchtigt habe. Es handelt sich um eine kombinierte Kennzahl für beide Berichtsbereiche.

Der Einsatz von KI sollte daher zusammen mit den Eingangsdaten bewertet werden, die sie erhält. Ein extrahierter Wert braucht weiterhin die richtige Einheit, den richtigen Berichtszeitraum und den richtigen organisatorischen Kontext, bevor er in eine Berechnung einfließen kann.

Testen Sie den Prozess sowohl mit unvollständigen und widersprüchlichen Beispielen als auch mit sauberen Datensätzen. Das Unternehmen muss verstehen, wann das System fortfahren kann und wann es um Klärung bitten sollte.

3. 45 % erwarteten, Software für Rückverfolgbarkeit und Prüfung zu benötigen

Laut Workiva erwarteten 45 % der Führungskräfte, Software für Rückverfolgbarkeit und Prüfung zu benötigen, je autonomer KI-Agenten werden. Erfasst wird damit ein wahrgenommener Infrastrukturbedarf, keine bestehende Umsetzung.

Rückverfolgbarkeit ermöglicht es Prüfern, den Weg von einem Quelldatensatz bis zu einem Ergebnis nachzuvollziehen. Der Datensatz sollte genügend Kontext enthalten, um zu erklären, wie Informationen umgewandelt wurden und welche Version freigegeben wurde.

EinDatenraum zur Vorbereitung von Prüfungen kann diese Nachvollziehbarkeit unterstützen. Nachweise sollten auch nach der Veröffentlichung des Ergebnisses zugänglich bleiben, ebenso wenn die beteiligten Personen ihre Rollen wechseln.

So messen Sie Automatisierung in Ihrem eigenen Berichtsworkflow

Externe Befragungen können relevante Fragen aufzeigen, doch Ihre eigene Ausgangsbasis entscheidet, ob ein Automatisierungsprojekt einen Mehrwert liefert. Wählen Sie einen wiederkehrenden Datenstrom aus und definieren Sie das Ergebnis, das verlässlich bleiben muss.

Erfassen Sie die Vorbereitungszeit, die Zahl der Datensätze, die korrigiert werden müssen, und den Anteil der Ergebnisse mit abrufbaren Nachweisen. Trennen Sie aktive Bearbeitungszeit von Wartezeit, damit sich eine schnellere Übertragung von einer schnelleren Prüfung unterscheiden lässt.

Messen Sie auch den Aufwand, der durch Ausnahmen und Wartung entsteht. Ein Prozess, der die Dokumenteneingabe reduziert, aber umfangreiche manuelle Korrekturen mit sich bringt, muss weiter verbessert werden, bevor seine anfängliche Zeitersparnis als wiederkehrender Nutzen gelten kann.

Dies sind vorgeschlagene Managementkennzahlen, keine Ergebnisse der zitierten Befragungen. Vergleichen Sie gleichartige Zeiträume und dokumentieren Sie Veränderungen bei Aktivität, erfassten Gesellschaften und Methode, bevor Sie eine Verbesserung der Automatisierung zuschreiben.

Hinweise zu Methodik und Zitierweise

Die 18 Erkenntnisse wurden ausgewählt, weil sie sich auf Automatisierung, digitale Systeme, KI-Anwendungen, berichtete Vorteile und begleitende Kontrollen konzentrieren. Die Quellen verbinden nachhaltigkeitsspezifische Forschung mit klar gekennzeichnetem unternehmerischem Kontext.

Mehrere dieser Studien wurden von Technologieanbietern in Auftrag gegeben. Ihre Ergebnisse sind nützliche Belege für die von den Befragten berichteten Erfahrungen, belegen jedoch weder unabhängig die Leistung von Produkten noch eine repräsentative globale Einführungsquote.

Halten Sie die Definitionen der Teilgruppen bei den Zahlen fest. Die Ergebnisse der KPMG-Leader gelten für das Quartil mit der höchsten Reife. Die Ergebnisse von Workiva zu Nachhaltigkeitsfachleuten und Führungskräften gelten für die jeweils genannten Teilgruppen. Bei der Frage von UiPath zur Datenerfassung waren Mehrfachnennungen möglich, während die Produktivitätskategorien die Einschätzungen der Befragten widerspiegeln.

Die Grafik von UiPath zur Verbesserung nach der Einführung nennt keine eigene Zahl an Antworten. Ihre Prozentwerte sollten dieser Frage zugeordnet werden, statt als gemessene Ergebnisse für jedes Unternehmen der gesamten Stichprobe dargestellt zu werden.

Es wurden keine Prozentwerte verschiedener Studien gemittelt. Die operativen Beispiele und Empfehlungen sind redaktionelle Analysen, und der Artikel behauptet nicht, dass Automatisierung ein beobachtetes geschäftliches oder ökologisches Ergebnis verursacht hat.

Automatisierungsgewinne messbar und wiederholbar machen

Die Forschung zeigt mehrere unterschiedliche Entwicklungen, darunter die Einführung von Plattformen, den Einsatz von KI, berichtete Vorteile und Investitionen in die zugehörige Infrastruktur. Eine Organisation muss erkennen, welche Entwicklung auf ihre eigene Arbeit zutrifft, bevor sie Erwartungen festlegt.

Beginnen Sie mit einer definierten Quelle, einem definierten Ergebnis und einem definierten Prüfprozess. Messen Sie den Aufwand, verbessern Sie den Workflow und bewahren Sie genügend Nachweise auf, um das Ergebnis im nächsten Zyklus erklären zu können.

Dcycle unterstützt Unternehmen dabei, Umweltdaten mit Berechnungen und wiederverwendbaren Ergebnissen für Berichterstattung, Kostenanalyse und operative Entscheidungen zu verbinden. Wenn Sie diesen Workflow mit Ihren eigenen Quellen kennenlernen möchten,fordern Sie eine Demo an.

Diese Antworten unterscheiden zwischen Einführung, Automatisierung und gemessener Leistung. Jede Statistik, die außerhalb dieses Artikels verwendet wird, sollte mit der Originalquelle und der Grundgesamtheit angegeben werden.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)