Nachhaltigkeitsberichte vorbereiten: Daten sammeln mit Automatisierung

Kurz gesagt: Der größte Aufwand bei Nachhaltigkeitsberichten liegt im Zusammentragen und Prüfen der Daten, nicht im Schreiben. Workflows können Daten aus Systemen und Dokumenten sammeln, vereinheitlichen und Abweichungen markieren. Berechnungen sollten nachvollziehbar und regelbasiert bleiben. KI hilft beim Auslesen von Dokumenten und bei Textentwürfen; Verantwortung und Freigabe liegen beim Unternehmen.

1. Wo bei Nachhaltigkeitsberichten die Arbeit steckt

Wer einen Nachhaltigkeitsbericht erstellt oder Kennzahlen für Kunden, Banken oder Behörden liefert, stößt auf ein bekanntes Muster: Die Daten liegen verstreut. Energieverbräuche stehen in Abrechnungen und Zählerdaten, Fuhrparkdaten in einer anderen Software, Personalkennzahlen im HR-System, Lieferanteninformationen in Tabellen und E-Mails. Jedes Jahr beginnt das Sammeln von vorn, mit Rückfragen, Excel-Dateien und Abstimmungsrunden.

Welche Angaben Sie konkret machen müssen, hängt von Ihrer Größe, Ihrer Branche und den Anforderungen Ihrer Auftraggeber ab. Die gesetzlichen Vorgaben zur Nachhaltigkeitsberichterstattung in der EU befinden sich im Wandel. Mit der Richtlinie (EU) 2026/470 wurde der Anwendungsbereich der CSRD eingegrenzt; die Umsetzung in deutsches Recht war nach unserem Kenntnisstand im Oktober 2026 noch nicht abgeschlossen. Ob und ab wann Sie selbst berichten müssen, lassen Sie im Einzelfall rechtlich prüfen. Unabhängig davon gilt: Je sauberer die Datenbasis, desto geringer der Aufwand bei jeder künftigen Anforderung.

2. Was sich automatisieren lässt

Daten einsammeln. Workflows holen regelmäßig Werte aus Ihren Systemen, über Schnittstellen oder Exporte: Verbrauchsdaten, Mengen, Kosten, Stammdaten. Das ersetzt das manuelle Kopieren aus Quelldateien.

Dokumente auslesen. Rechnungen von Versorgern, Entsorgungsnachweise oder Zertifikate liegen oft als PDF vor. Mit OCR und einem Sprachmodell lassen sich relevante Angaben herauslesen und in eine Tabelle überführen. Ein verwandtes Beispiel: Bei einem Kunststoffhersteller zerlegt ein wöchentlicher Import technische Datenblätter in Abschnitte, in denen ein KI-Assistent nachschlägt. Das Projekt läuft als Pilot, Messwerte stehen noch aus. Mehr zum Vorgehen im Ratgeber Datenblätter automatisch auslesen.

Vereinheitlichen. Einheiten, Zeiträume und Bezeichnungen werden angeglichen, damit Werte vergleichbar sind.

Plausibilität prüfen. Ausreißer, fehlende Monate oder Brüche gegenüber dem Vorjahr werden markiert und gehen an die zuständige Person.

Erinnern und nachhalten. Fehlt ein Wert von einem Standort oder Lieferanten, erinnert das System automatisch.

Entwürfe vorbereiten. Aus den geprüften Daten können Tabellen, Diagramme und Textbausteine entstehen, die Fachleute überarbeiten.

3. Rechnen: Regeln statt Rätselraten

Hinweis: Sprachmodelle sind keine Taschenrechner und keine Prüfinstanz. Kennzahlen wie Emissionen sollten mit festen Formeln und dokumentierten Faktoren berechnet werden, nicht von einem Modell „geschätzt“.

Ein belastbarer Ablauf trennt deshalb zwei Welten:

1. Verstehen und Strukturieren (Sprachmodell): Aus Dokumenten Werte, Einheiten und Zeiträume herauslesen.
2. Berechnen (festgelegte Logik): Mit definierten Formeln und Emissionsfaktoren rechnen. Die Faktoren stammen aus Quellen, die Sie bestimmen, mit Version und Datum.
3. Prüfen (Regeln und Menschen): Abweichungen erkennen, begründen, freigeben.
4. Dokumentieren (automatisch): Jeder Wert behält Quelle, Rechenweg, Version und Bearbeiter.

Gerade der letzte Punkt zahlt sich aus, wenn später jemand fragt, woher eine Zahl stammt, etwa Prüferinnen, Auditoren oder Auftraggeber. Eine saubere Nachvollziehbarkeit ist mindestens so wichtig wie die Automatisierung selbst.

Typische Fehlerquellen, die ein Workflow abfängt: verschobene Abrechnungszeiträume, doppelt erfasste Rechnungen, Einheitenverwechslungen zwischen Kilowattstunden und Megawattstunden, fehlende Standorte nach einer Umstrukturierung. Solche Fehler fallen in Tabellen oft erst spät auf. Regeln, die sie früh sichtbar machen, sparen Abstimmungsrunden.

4. Ein beispielhafter Ablauf

Zur Veranschaulichung ein Muster für eine jährliche Datenerhebung (ohne Messwerte):

• Zum Stichtag startet ein Workflow und holt Verbrauchswerte aus den angebundenen Systemen.
• Eingegangene Versorgerrechnungen werden ausgelesen und den Standorten zugeordnet.
• Die Werte werden vereinheitlicht und mit dem Vorjahr verglichen. Auffälligkeiten erhalten eine Markierung.
• Verantwortliche je Standort bestätigen oder korrigieren ihre Werte in einer einfachen Oberfläche.
• Nach der Freigabe berechnet das System die Kennzahlen mit den hinterlegten Formeln und erzeugt einen Datenstand für den Bericht.
• Alle Schritte bleiben protokolliert.

Eine einfache Oberfläche für Rückmeldungen kann dabei hilfreicher sein als ein Austausch von Tabellen. Hier kommt eine kleine Web-App oder ein Formular ins Spiel, die direkt mit dem Workflow verbunden sind.

Warum sich der Aufwand lohnt, zeigt ein Blick auf die zweite und dritte Runde: Beim ersten Mal kostet der Aufbau Zeit, denn Quellen müssen angebunden und Regeln festgelegt werden. In den Folgejahren läuft der Großteil der Erhebung nach demselben Muster. Neue Anforderungen, etwa zusätzliche Kennzahlen oder weitere Standorte, lassen sich dann in einen bestehenden Ablauf einfügen, statt jedes Mal bei null zu beginnen. Wie hoch die Entlastung ausfällt, hängt von Ihren Datenquellen und der Zahl der Beteiligten ab.

5. Datenschutz, Sicherheit und Verantwortung

Nachhaltigkeitsdaten sind häufig keine personenbezogenen Daten, aber sie sind geschäftlich sensibel: Verbräuche, Lieferantenbeziehungen, Standortinformationen. Prüfen Sie daher Hosting, Zugriffsrechte und Verträge. Personalkennzahlen können personenbezogene Daten enthalten und brauchen besondere Sorgfalt. Mehr zu IT-Sicherheit finden Sie im Ratgeber KI und IT-Sicherheit im Energiesektor.

Auch die Verantwortung bleibt klar: Das Unternehmen verantwortet die Angaben im Bericht. Automatisierung unterstützt, ersetzt aber weder fachliche Bewertung noch gegebenenfalls erforderliche Prüfung durch Dritte.

6. So starten Sie

1. Datenbedarf klären: Welche Kennzahlen werden verlangt, von wem, in welchem Format?
2. Quellen kartieren: Wo liegen die Daten, wer ist verantwortlich, in welcher Form?
3. Einen Bereich wählen: Zum Beispiel Energieverbrauch an Standorten.
4. Prüfregeln und Formeln festlegen: Mit Fachleuten und gegebenenfalls Beratung.
5. Pilot mit einem Berichtszeitraum: Ergebnisse mit dem bisherigen Vorgehen vergleichen.

Eine grobe Überschlagsrechnung mit eigenen Annahmen ist auf Projekt anfragen möglich.

Häufige Fragen kurz beantwortet

Kann KI den Nachhaltigkeitsbericht schreiben?

Sie kann Textentwürfe aus geprüften Daten vorbereiten. Inhalt, Bewertung und Freigabe bleiben bei Ihnen, und die Zahlen sollten aus nachvollziehbaren Berechnungen stammen.

Müssen wir dafür unsere Systeme austauschen?

Nein. Workflows binden vorhandene Systeme über Schnittstellen oder Exporte an. Was möglich ist, hängt von den Systemen ab und wird zu Beginn geprüft.

Wie nachvollziehbar sind automatisch erhobene Daten?

Sehr, wenn Sie das von Anfang an einplanen: Quelle, Version, Rechenweg und Freigabe werden zu jedem Wert gespeichert.

Wenn Sie klären möchten, wie sich Ihre Datenerhebung automatisieren lässt, besprechen wir das im kostenlosen Erstgespräch (30 Minuten). Schreiben Sie uns über die Kontaktseite.

Weiterführend: Leistung Workflow-Automatisierung · Branche Energie & Nachhaltigkeit · Glossar: Workflow, Automatisierung, OCR, API