In Zeiten immer ausgefeilterer künstlicher Intelligenz ist die Kombination von CO₂-Bilanzierung und KI zur Verbesserung des Klimaschutzes und der Berichterstattung über Umwelt-, Sozial- und Governance-Aspekte (ESG) ein leistungsstarkes Werkzeug für jedes Unternehmen.
Doch was kann künstliche Intelligenz leisten oder nicht leisten, um den Klimawandel und die Anforderungen der CO₂-Bilanzierung zu bewältigen? Und ist sie wirklich der Game Changer, als den wir sie sehen?
Für Unternehmen, die ihre Emissionen senken und ordnungsgemäß offenlegen wollen, ist es von entscheidender Bedeutung zu verstehen, wie KI bei der CO₂-Bilanzierung helfen kann.
In diesem Artikel geben wir Ihnen einen realistischen Überblick über die Chancen und Risiken von KI für Ihre Klimaschutzmaßnahmen, räumen mit einigen Mythen auf und zeigen Ihnen, wie Sie KI in Ihrem eigenen Unternehmen in 2024 einsetzen können!
Mit KI den Klimawandel bekämpfen
Nicht erst seit dem Aufkommen von ChatGPT und selbstfahrenden Autos wird die KI als die nächste weltverändernde Technologie gepriesen. Und da der Klimawandel eine der größten Bedrohungen für die Menschheit darstellt, scheint dies die perfekte Kombination zu sein.
Es gibt viele Ansätze, wie Unternehmen und Start-ups KI einsetzen können, um den Klimawandel in vielen verschiedenen Bereichen zu bekämpfen. Von Klimainformationen und Risikobewertungen bis hin zu Versicherungen, CO₂-Ausgleich und natürlich CO₂-Bilanzierung.
Als Faustregel gilt: Je mehr Daten zur Verfügung stehen und je systematischer sie sind, desto größer sind die Auswirkungen der Anwendung von KI.
Je mehr Daten zur Verfügung stehen und je systematischer sie sind, desto größer sind die Auswirkungen der Anwendung von KI.
Künstliche Intelligenz verstehen
Im Allgemeinen wird künstliche Intelligenz in Maschinen und Software eingesetzt, um sie intelligenter und autonomer zu machen. Sie können ein menschenähnliches Verhalten oder eine menschenähnliche Funktionsweise nachahmen oder unsere Fähigkeiten und Leistungen erweitern.
Künstliche Intelligenz ist ein umfassendes Konzept, das eine Reihe von verschiedenen Kategorien, Forschungsbereichen und Anwendungen umfasst. Es gibt viele Quellen, wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, und hier geben wir Ihnen nur eine kurze Einführung.
Aber auch als Geschäftsleute in anderen Bereichen ist es wichtig, ein grundlegendes Verständnis davon zu haben, was KI eigentlich ist, um fundierte Geschäftsentscheidungen treffen zu können.
Schließlich ist KI nur so gut wie die Daten, mit denen man sie füttert, und die Algorithmen, die sie verwendet!
KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen man sie füttert, und die Algorithmen, die sie verwendet!
Arten von AI
Es gibt vier Arten von KI, die sich nach ihrer Funktionalität unterscheiden.
Reaktive Maschinen: Diese KIs reagieren auf der Grundlage vordefinierter Algorithmen auf bestimmte Situationen. Sie speichern keine früheren Erfahrungen. Ein Beispiel ist IBMs Deep Blue, der den Schachweltmeister Garry Kasparov besiegte.
Begrenzte Erinnerung: Nutzt frühere Erfahrungen (Daten), um Entscheidungen zu treffen. Die meisten aktuellen KI, wie selbstfahrende Autos, die sich auf der Grundlage früherer Daten anpassen, fallen hierunter.
Theorie des Geistes: Ein futuristisches Konzept, bei dem Maschinen die Fähigkeit haben, menschliche Emotionen, Überzeugungen, Absichten und andere mentale Prozesse zu verstehen.
Selbstbewusste KI: Eine fortgeschrittene Form, bei der Maschinen ihr Bewusstsein, ihre Emotionen und ihr Selbstbewusstsein haben würden. Sie ist zum jetzigen Zeitpunkt rein hypothetisch.
Klassifizierungen
KI wird häufig in drei verschiedene Kategorien unterteilt:
Artificial Narrow Intelligence (ANI): Auch als „schwache KI“ bezeichnet, ist sie auf die Ausführung einer einzigen Aufgabe spezialisiert. Die meisten aktuellen KI-Anwendungen, von Chatbots bis zu Empfehlungssystemen, fallen in diese Kategorie.
Beispiel: Suchmaschinen, ChatGPT, selbstfahrende Autos
Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI): Maschinen, die jede intellektuelle Aufgabe ausführen können, die ein Mensch ausführen kann. Sie wären in der Lage, zu verstehen, zu lernen und Wissen in verschiedenen Bereichen anzuwenden. Diese Form der KI, auch „starke“ KI genannt, ist noch theoretisch.
Beispiel: Roboter aus Star Wars oder Star Trek
Künstliche Superintelligenz (ASI): Sie geht über die menschlichen Fähigkeiten hinaus und vereint die besten Eigenschaften der menschlichen Intelligenz wie allgemeine Weisheit, Kreativität, soziale Fähigkeiten und mehr. Es handelt sich um ein spekulatives Konzept, das unter Futuristen und KI-Ethikern umstritten ist.
Beispiel: Autonome Roboter, die selbstständig handeln und möglicherweise auch selbstständig denken können.
Gemeinsame Technologien
Im Folgenden finden Sie die gängigsten Technologien und Techniken der KI, die Sie kennen sollten. Dies kann Ihnen auch helfen, die Qualität der Produkte, die Sie in Betracht ziehen, anhand ihres Ansatzes zu bestimmen.
Neuronale Netze: Algorithmen, die darauf ausgelegt sind, Muster zu erkennen. Sie interpretieren sensorische Daten durch eine Art maschinelle Wahrnehmung, Etikettierung oder Gruppierung des rohen Inputs.
Deep Learning: Eine Untergruppe neuronaler Netze mit vielen Schichten, die häufig für die Bild- und Spracherkennung verwendet werden.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen und auf sie zu reagieren.
Robotik: Ein Bereich der Technik, der sich mit der Entwicklung und Herstellung von Robotern befasst, die oft mit anderen KI-Technologien ausgestattet sind, um Aufgaben zu erfüllen.
Expertensysteme: Computersysteme, die die Entscheidungsfähigkeit eines menschlichen Experten in bestimmten Bereichen nachahmen.
Maschinelles Sehen: Verleiht Maschinen die Fähigkeit, visuelle Informationen aus der Welt zu sehen und zu interpretieren.
Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI, der sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen. Der Aspekt des „Lernens“ bezieht sich auf die Fähigkeit des Algorithmus, seine Leistung bei einer Aufgabe im Laufe der Zeit zu verbessern, ohne dass er ausdrücklich für diese Aufgabe programmiert wurde.
Aktuelle Anwendungsfälle von Künstlicher Intelligenz im Carbon Accounting
KI und maschinelles Lernen werden bereits in der CO₂-Bilanzierung und zur Bekämpfung des Klimawandels in verschiedenen Bereichen eingesetzt. Dazu gehören die Erkennung von Anomalien und die Behebung von Inkonsistenzen, die Erstellung von ESG-Berichten, die Empfehlung von Emissionsfaktoren und die Vorhersage von Unternehmensemissionen.
Der Einsatz von KI in der CO₂-Bilanzierung ist nicht mehr nur ein Konzept, sondern bereits Stand der Technik (obwohl noch große Verbesserungen erforderlich sind).
Führende Unternehmen nutzen maschinelles Lernen, um Satellitenbilder zu analysieren und Entwaldung oder andere Umweltveränderungen zu erkennen. Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) hilft beim Durchsuchen großer Mengen an Literatur und Berichten und liefert wertvolle Erkenntnisse für die ESG-Berichterstattung.
Auch neuronale Netze, eine Untergruppe der KI, sind bei der Vorhersage von Emissionen auf der Grundlage komplexer Datensätze von entscheidender Bedeutung geworden.
Hier sind einige Beispiele für KI in der CO₂-Bilanzierung:
Effizienz und Präzision
Die manuelle CO₂-Bilanzierung kann ein langwieriger und fehleranfälliger Prozess sein. Erinnern Sie sich noch an all die E-Mails und Excel-Tabellen?
KI kann die Datenerfassung und -analyse automatisieren und verfeinern und so zeitnahe und genaue Ergebnisse gewährleisten. Je mehr Daten Sie in das System eingeben, desto genauer wird es.
Erkennung von Anomalien und Behebung von Inkonsistenzen
Mithilfe von kNN-Clustering und maschinellem Lernen können Programme Anomalien in den Daten erkennen, die dem System zugeführt werden, und festgestellte Inkonsistenzen beheben.
Dieser Ansatz ist zwar noch nicht perfekt, aber bereits in einigen Plattformen zur CO₂-Bilanzierung verfügbar, wie z. B. Reegys Eco Hub!
Berichterstattung und ESG Reporting
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) kann verwendet werden, um vorhandene Daten zu analysieren und Erkenntnisse für ESG-Berichte zu gewinnen. Mit unserem ESG-Reporting-Modul können Sie außerdem automatisch ESG-Berichte auf der Grundlage Ihrer Daten und ohne jeglichen Aufwand erstellen!
Empfehlungen für Emissionsfaktoren
Wenn Sie schon einmal einen CO₂-Bericht erstellt haben, wissen Sie, dass es Hunderte von Emissionsfaktor-Datenbanken und Tausende von Emissionsfaktoren gibt. Durch die Verwendung von GPT und maschinellem Lernen kann eine fortschrittliche Software zur CO₂-Bilanzierung diesen Prozess viel reibungsloser gestalten und Ihnen Hunderte von Stunden an Arbeit ersparen!
Analyse der Lieferkette
KI kann Emissionen über komplexe Lieferketten hinweg verfolgen, Bereiche mit hohem CO₂-Ausstoß identifizieren und Lösungen zur Reduzierung anbieten. Dies ist äußerst wichtig, um die Scope 3-Emissionen Ihres Unternehmens zu senken und klimafreundlicher zu werden!
Opportunities for AI in Carbon Accounting
KI bietet viele Möglichkeiten, die in der CO₂-Bilanzierung genutzt werden können, und kann wirklich zu dem Game Changer werden, den wir uns erhoffen:
Vorausschauende Analysen: KI kann auf der Grundlage aktueller Daten zukünftige Emissionstrends vorhersagen und Unternehmen dabei helfen, Strategien zu entwickeln und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Personalisierte Empfehlungen: KI-Algorithmen können maßgeschneiderte Vorschläge zur Reduzierung des CO₂-Fußabdrucks liefern, indem sie die einzigartigen Abläufe und Bedürfnisse eines Unternehmens analysieren.
Echtzeit-Überwachung: Mit Sensoren und IoT-Geräten kann KI die Echtzeit-Verfolgung von Emissionen erleichtern und Unternehmen auf unvorhergesehene Spitzen oder Ineffizienzen aufmerksam machen.
Allerdings sind nicht alle gleich gut.
KI ist großartig und einigermaßen zuverlässig, wenn es darum geht, vorhandene Daten zu analysieren und Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Je weiter wir jedoch in die Zukunft blicken wollen, desto weniger zuverlässig wird sie.
Vorausschauende Analysen sind noch etwas begrenzt und sollten mit Vorsicht behandelt werden.
Personalisierte Empfehlungen, die über Metavorschläge („Reduzierung von Flugreisen“) hinausgehen und einzigartige Aktionspläne anbieten („Durch den Austausch von Komponente A durch B werden 12,981 % der Emissionen pro Jahr eingespart, bei einer Kostensteigerung von 0,2365 %“), sind noch in Arbeit.
Unsere maßgeschneiderten Aktionspläne sind noch ein experimentelles Feature, aber wir hoffen, sie bis zum 4. Quartal 2024 veröffentlichen zu können!
Risiken und Grenzen der KI
Obwohl künstliche Intelligenz das Potenzial hat, im Kampf gegen den Klimawandel eine echte Wende herbeizuführen, gibt es auch Risiken und Einschränkungen, die Sie kennen sollten:
Datenschutz: Der Umgang mit riesigen Datenmengen wirft Bedenken hinsichtlich Sicherheit und Vertraulichkeit auf.
Wenn Sie eine KI-Lösung kaufen, ergreifen Sie geeignete Maßnahmen, um die Datenintegrität zu gewährleisten, und überprüfen Sie den Standort der Server. Vor allem in Europa gelten strengere Datenschutzgesetze, was bedeutet, dass Ihre Daten sicherer sind!
Zuverlässigkeit der Ergebnisse: KI kann zwar Prozesse rationalisieren, aber man sollte ihr nie blind vertrauen! Denken Sie daran, was wir oben gesagt haben: KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird, und die Algorithmen, die sie verwendet.
Ähnlich wie bei ChatGPT, wo Sie die Ergebnisse immer auf ihre Richtigkeit überprüfen sollten, und beim autonomen Fahren, bei dem immer noch ein Fahrer anwesend sein muss, sollten Sie die Ergebnisse der CO₂-Bilanzierung immer doppelt überprüfen!
Technische und finanzielle Herausforderungen: Die Implementierung von KI-Lösungen kann eine Anfangsinvestition in Infrastruktur und Fähigkeiten erfordern, was für einige Organisationen ein Hindernis darstellen kann.
Wenn Sie in eine neue Lösung investieren, lassen Sie die gebotene Sorgfalt walten und stellen Sie sicher, dass Sie das Produkt gründlich verstehen!
KI allein reicht nicht aus: KI ist nur ein Werkzeug im Werkzeugkasten, um Emissionen zu reduzieren, den Klimawandel zu bekämpfen und Ihre CO₂-Bilanzierung und ESG-Berichterstattung zu automatisieren.
Letztendlich müssen Sie und Ihr Unternehmen die erforderlichen Schritte unternehmen, wie z. B. Änderungen an Ihrer Lieferkette vornehmen, energieeffizientere Maschinen kaufen oder eine wirksame Klimastrategie umsetzen.
Wie kann KI die CO2-Bilanzierung und die ESG-Berichterstattung grundlegend verändern?
Die einfache Antwort auf diese Frage lautet: Nutzen Sie sie!
Nach Angaben von IBM wird KI in den Vereinigten Staaten nur zu 25% angenommen. Capgemini schätzt diese Zahl für die EU auf etwa 52 %, aber wir brauchen noch eine viel höhere Adoptionsrate, wenn wir wesentliche Verbesserungen und Durchbrüche erreichen wollen.
Wenn Sie Fragen dazu haben, wie wir bei Reegy KI einsetzen, um Ihnen die CO₂-Bilanzierung zu erleichtern, buchen Sie jetzt eine unverbindliche Beratung! 💚
Fazit
Carbon Accounting und KI passen perfekt zusammen, wenn man weiß, wie man sie einsetzt und welche Ergebnisse man erwarten kann.
Sprechen Sie mit uns, damit wir Ihnen zeigen können, wie Reegy KI einsetzt, um die CO2-Bilanzierung und das ESG-Reporting zu optimieren und Sie bei jedem Schritt zur Automatisierung Ihres Nachhaltigkeitsmanagements unterstützt!
Reegy ist eine komplette Softwarelösung für ESG- und Carbon Footprint Management. Unser Reegy Eco Hub ermöglicht es Unternehmen, Finanzinstituten und staatlichen Organisationen, ihre Klimamaßnahmen an einem zentralen Ort entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu verwalten. Verfolgen, messen, reduzieren und kompensieren Sie Ihre CO2-Emissionen, legen Sie sie gegenüber Regulierungsbehörden, Stakeholdern und Kunden offen und führen Sie Ihr Unternehmen auf Autopilot zu Net Zero!