Von Christopher Klewes und Yannick Schulte
ESG Reporting ist kaum in der Wirtschaft angekommen, schon reicht es nicht mehr aus: Der nächste Schritt heißt Performance-Management. Die Zutaten: Gute Daten, künstliche Intelligenz und ein intelligentes Projektmanagement.
ESG Reporting: Mehr als nur ein Trend
In der sich schnell entwickelnden Unternehmenslandschaft von heute ist die Berücksichtigung der Prinzipien von Environment, Social, Governance (ESG) nicht bloß ein flüchtiger Trend. Eine Studie von Morningstar hat ergeben, dass 90 % der Unternehmen entweder bereits eine ESG-Strategie haben oder aktuell entwickeln [1]. Längst sind ESG-Kriterien entscheidend für Investitionsentscheidungen und auch ein Orientierungsmaßstab für Mitarbeitende.
Das Nachverfolgen sowie die Auswertung ESG relevanter Daten ist eine Herausforderung. Während beispielsweise die Finanzberichterstattung standardisiert und in vertrauten Formaten erfolgt, ist die Unternehmensberichterstattung zu ESG-Daten häufig sehr heterogen. Die Unternehmen sind nicht verpflichtet, die meisten ESG-bezogenen Informationen zu veröffentlichen, daher wird die jeweilige Praxis sehr unterschiedlich gelebt. Allerdings wird der EU Green Deal Unternehmen immer weiter in die Pflicht nehmen, über ihre Klima- und Umweltauswirkungen zu berichten. [2]
Daten als Basis für fundierte ESG-Entscheidungen
Jede Entscheidung sollte auf fundierten Daten beruhen. ESG und Data Analytics gehen somit Hand in Hand.
Noch gibt es nur wenige gemeinsame Vorlagen, was bedeutet, dass Unternehmen unterschiedliche Informationen auf unterschiedliche Weise veröffentlichen. Somit sind die Unternehmen mit der Herausforderung konfrontiert, Daten selbst zu erheben, zu analysieren und anschließend in ausführlichen Berichten zu kommunizieren. Dazu kommt, dass basierend auf diesen Erkenntnissen, neue Unternehmensziele definiert und somit ESG-Daten ins Zentrum relevanter Management-Entscheidungen gesetzt werden.
Künstliche Intelligenz in der Performance-Messung
Es wird immer mehr zur Voraussetzung, Zugang zu KI-gestützten Tools zu haben, die strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen aufnehmen und schnelle sowie zuverlässige Analysen liefern, auf denen Entscheidungen basieren können. Vertrauen in die verwendeten Daten und Tools sowie gelebten Prozesse ist dabei ein Muss. Dieses Vertrauen lässt sich signifikant durch Prüfung Dritter verstärken, sollten die erhobenen Daten und verwendeten Algorithmen mittels eines Bestätigungsvermerks belegt werden können.
Die Herausforderung besteht darin, den Zugang zu Daten zu gewährleisten und sicherzustellen, dass diese in Echtzeit verfügbar sind. Manuelle Prozesse und Spreadsheets reichen nicht mehr aus. Data Management ist somit ein zentrales Themenfeld, mit dem sich ESG-orientierte Unternehmen zwangsläufig auseinandersetzen müssen. Zukünftig werden Führungskräfte verstärkt auf solche Echtzeitdaten setzen, um agile Organisationen zu schaffen, die Umwelt, soziale Aspekte und Unternehmensführung (ESG) neben der finanziellen Leistungsfähigkeit priorisieren.
Effizientes Projektmanagement als Katalysator für Nachhaltigkeit
Der Schlüssel für erfolgreiches ESG Performance Management liegt nicht nur in hochwertigen Daten und der Analyse über klassische Wege sowie dem Einsatz von künstlicher Intelligenz. Der Beschleuniger für ökologische und soziale Nachhaltigkeit heißt effizientes und auf die sich schnell verändernden Prozesse reagierendes Projektmanagement.
Unternehmen die sich nicht nur ein Reporting, sondern effektives Management von Maßnahmen auferlegen möchten, benötigen eine kontinuierliche Überwachung der Maßnahmen. Dafür müssen Daten, KI & Analyse, Projektmanagement und erneutes Monitoring in einem System verankert werden. Insofern treffen sich im ESG Performance Management genau unsere Schwerpunktthemen Data & AI, Projektmanagement-Lösungen sowie unser Domänenwissen zum Thema ESG.
Die Relevanz von ESG in der Softwareentwicklung
Jedoch ist ESG nicht nur für die KPIs traditioneller Unternehmen und Branchen relevant, sondern auch für die Softwareentwicklung an sich. Zum einen hat Softwareentwicklung direkten ESG-Einfluss, etwa durch den Energieverbrauch von Rechenzentren sowie Barrierefreiheit und Datenschutz, zum anderen sollten die grundlegenden Prinzipien der ressourcenschonenden, sozial-ethischen Ansätze aber auch in den Umsetzungsprozessen selbst zu finden sein.
Beispiele dafür reichen von hybriden Arbeitsmodelle, über Tools zur virtuellen Zusammenarbeit, bis hin zu agilen und bewusst verschlankten Softwareprozessen, die in Summe auf eine verbesserte Work-Life-Balance, gesteigerte Produktivität und nicht zuletzt auf einen geringeren CO2-Fußabdruck einzahlen. Daher stellen sich die Prinzipien von Environment, Social und Governance neben der inhärenten Herausforderung ebenfalls als Teil der Lösung dar, vorausgesetzt die Ansätze werden nicht nur als Restriktion, sondern ebenfalls als Chance begriffen.
Zukunftsperspektiven im ESG-Management
Wenn ESG-Reporting sowie ESG-driven Management richtig umgesetzt wird, können Organisationen sich belastbar am Markt vergleichen, ihre gesamte Wertschöpfungskette verstehen und erkennen, wo Technologie ihre Mitarbeiter befähigen kann, Mehrwerte zu schaffen.
Schon heute mit an den Themen von morgen gestalterisch mitwirken zu dürfen ist nicht nur ein Privileg, sondern auch eine große Verantwortung derer sich Dataciders gerne annimmt.
[1] (https://www.morningstar.com/sustainable-investing/90-companies-are-developing-an-esg-strategy)
[2] https://commission.europa.eu/strategy-and-policy/priorities-2019-2024/european-green-deal_de
