Die Landschaft der Nachhaltigkeitsberichterstattung hat sich in den letzten Jahren tiefgreifend gewandelt. Unternehmen und Finanzinstitute sehen sich mit mehreren sich überschneidenden Rahmenwerken konfrontiert, zu denen die Richtlinie über die Nachhaltigkeitsberichterstattung von Unternehmen (CSRD), die EU-Taxonomie, die Berechnung der Green Asset Ratio (GAR) sowie die Offenlegungspflichten gemäß Säule 3 gehören. Kontinuierliche regulatorische Änderungen erschweren den Berichtsprozess zusätzlich.
Trotz kürzlich unternommener Vereinfachungsbemühungen, wie etwa der Omnibus-Verordnung, bleibt die Nachhaltigkeitsberichterstattung für Compliance-Teams eine Herausforderung. Viele Unternehmen sind nach wie vor auf fragmentierte, manuelle Prozesse angewiesen, um ESG-Daten zu extrahieren, Informationen zu validieren und Compliance-Fragebögen auszufüllen.
Glücklicherweise gibt es jetzt Agentic AI, um diese Herausforderungen zu bewältigen.
Der Engpass bei der ESG-Berichterstattung: mehr Daten, mehr Compliance-Anforderungen, mehr Druck
ESG-Berichtsrahmen verlangen von Unternehmen die Integration großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen. Für ESG-Teams stellt dies eine erhebliche Herausforderung dar, da 60 bis 70 % ihrer Zeit oft durch arbeitsintensive Tätigkeiten wie Datenextraktion, Validierung und Berichterstellung in Anspruch genommen werden. Diese Aufgaben sind in der Regel repetitiv, anfällig für menschliche Fehler und bieten nur einen begrenzten strategischen Wert.
Das Sammeln von Daten aus unterschiedlichen Systemen, Tabellenkalkulationen und unstrukturierten Dokumenten, das manuelle Abgleichen dieser Daten mit regulatorischen Anforderungen und das Validieren anhand von Compliance-Kriterien kann Wochen dauern. Erschwerend kommt hinzu, dass sich bis zur Fertigstellung und Einreichung der Berichte die Marktbedingungen geändert haben können, neue Vorschriften in Kraft getreten sind und die Daten möglicherweise bereits veraltet sind.
Der manuelle Ansatz birgt dabei erhebliche Risiken. Verzögerungen bei der Gewinnung von Erkenntnissen erhöhen das Compliance-Risiko, während die Unfähigkeit, Portfoliobewertungen zu skalieren, ein umfassendes Risikomanagement einschränkt. Darüber hinaus werden ESG-Fachleute von strategischen Nachhaltigkeitsinitiativen abgezogen, um sich auf operative Datenaufgaben zu konzentrieren.
Regulatorisches Compliance-Management und die Notwendigkeit der Automatisierung
Das Omnibus-Paket der Europäischen Union wurde eingeführt, um die Richtlinie über die Nachhaltigkeitsberichterstattung von Unternehmen (CSRD) und damit verbundene Vorschriften zu vereinfachen, mit dem Ziel, den Verwaltungsaufwand zu reduzieren und die Nachhaltigkeitsberichterstattung zu straffen. Ende Oktober 2025 lehnte das Europäische Parlament jedoch die beschleunigten Trilog-Verhandlungen zu Omnibus I ab, wodurch sich die Verabschiedung dieser Vereinfachungen verzögerte. Eine endgültige Abstimmung im Parlament ist nun für den 12. bis 13. November 2025 geplant, wobei die Verhandlungen voraussichtlich Ende November wieder aufgenommen werden.
This delay prolongs legal uncertainty and underscores a critical reality. Companies cannot afford to wait for regulatory relief. They must proactively find ways to automate and scale their ESG compliance operations today to keep pace with changing regulations and gain a competitive advantage.
Agentische KI: autonome Intelligenz für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Herkömmliche KI und große Sprachmodelle (LLMs) haben die Arbeitsabläufe der ESG-Berichterstattung schrittweise verbessert. Diese erfordern jedoch in der Regel an mehreren Stellen menschliche Koordination und manuelle Validierung.
Agentische KI stellt einen weiteren bedeutenden Fortschritt dar. Anstatt isolierte Aufgaben auszuführen, arbeiten KI-Agenten autonom, planen komplexe Arbeitsabläufe, verwenden mehrere Tools nacheinander, durchdenken Abhängigkeiten und wiederholen den Vorgang so lange, bis die Aufgaben abgeschlossen sind.
In der ESG-Berichterstattung können agentenbasierte KI-Systeme ganze Datenpipelines orchestrieren, von der Identifizierung und Analyse von Dokumenten über die Datenextraktion, den Abgleich technischer Kriterien und die Validierung bis hin zur Erstellung des Abschlussberichts.
Im Folgenden wird der Prozess in der Praxis beschrieben:
Dokumentenintelligenz und -klassifizierung
Agentic AI erfasst alle relevanten Dokumente (Jahresberichte, Energieausweise, Nachhaltigkeitserklärungen, Finanzunterlagen, Grundsatzdokumente) und identifiziert automatisch Dokumenttyp und Quelle. Das System nutzt Kontextanalysen in Kombination mit Metadaten, um verschiedene Dokumenttypen zu unterscheiden, und leitet diese dann an die entsprechende Verarbeitungspipeline weiter.
Intelligente Textanalyse und ESG-Datenextraktion
Sobald die Dokumente klassifiziert sind, führt die agentenbasierte KI mithilfe von Natural Language Processing (NLP) eine semantische Segmentierung durch und unterteilt die Dokumente in kontextuell sinnvolle Abschnitte statt in willkürliche Blöcke. Das System extrahiert gleichzeitig strukturierte Daten (Tabellen, quantitative Kennzahlen) und unstrukturierte Erkenntnisse (narrative Angaben, qualitative Bewertungen). Entscheidend ist, dass dabei der Kontext und die Herkunft jedes Datenpunkts erhalten bleiben, sodass ein von den Aufsichtsbehörden geforderter Prüfpfad entsteht.
Abgleich und Validierung technischer Kriterien
Anstatt lediglich Daten zu extrahieren, wendet das System domänenspezifische Regeln und technische Screening-Kriterien an. Für die Berichterstattung gemäß der EU-Taxonomie überprüft der Agent, ob eine wirtschaftliche Tätigkeit die Zulassungsgrenzwerte erfüllt, wendet die DNSH-Kriterien (Do No Significant Harm) an und berechnet die Prozentsätze der abgestimmten Aktivitäten. Für die CSRD ordnet es die extrahierten Daten den ESRS-Anforderungen zu und kennzeichnet Lücken oder Inkonsistenzen.
Automatisches Vorausfüllen von Fragebögen
Eine der zeitaufwändigsten Aufgaben bei der Einhaltung von ESG-Vorschriften ist das Ausfüllen von Fragebögen und Offenlegungsvorlagen. Agentic AI füllt diese Formulare automatisch mit extrahierten und validierten Daten aus, generiert bei Bedarf narrative Antworten und markiert Felder, bei denen menschliches Urteilsvermögen unerlässlich ist.
Kontinuierliche Validierung und Evidenzverknüpfung
Im Gegensatz zu Batch-Prozessen, die erst nach Abschluss validieren, überprüfen agentenbasierte Systeme die Datenqualität kontinuierlich während des gesamten Workflows. Sie verknüpfen jeden extrahierten Datenpunkt über Lineage Tracking mit seinem Quelldokument und gewährleisten so Rückverfolgbarkeit und Audit-Bereitschaft. Wenn Diskrepanzen zwischen narrativen Angaben und quantitativen Kennzahlen festgestellt werden, markiert das System diese zur Überprüfung, anstatt Fehler weiterzugeben.
ESG-Daten und Unternehmens-Compliance: von Wochen zu Stunden
Das transformative Potenzial der agentenbasierten KI zeigt sich bereits in der Praxis, da Unternehmen, die sie für die ESG-Berichterstattung einsetzen, von einer erheblichen Verkürzung der Vorbereitungszeiten berichten.
Diese Zeitersparnis führt direkt zu Kostensenkungen und einer besseren Ressourcennutzung. Durch die automatische Extraktion, Validierung und Zuordnung von Daten über mehrere regulatorische Rahmenwerke hinweg gewährleistete das KI-System eine hohe Datenrückverfolgbarkeit, reduzierte das Audit-Risiko und ermöglichte eine schnellere Einreichung von Zulassungsanträgen.
Laut der Global Sustainability Reporting Survey von PwC legen Unternehmen zunehmend Wert auf Technologieinvestitionen, um der Komplexität der zunehmenden ESG-Offenlegungspflichten gerecht zu werden. Die Umfrage zeigt, dass Unternehmen Automatisierung als unverzichtbar für die Verwaltung der Menge und Komplexität von ESG-Daten ansehen, insbesondere angesichts der Konvergenz mehrerer Rahmenwerke.
Der Ansatz von Dydon AI: Automatisierung der ESG-Berichterstattung mit KI-Agenten
Die ESG-Datenerfassungslösung von Dydon AI nutzt Agenten- und Sprachmodelltechnologien, um Compliance-Workflows und das ESG-Datenmanagement zu transformieren. Die Plattform automatisiert die Erfassung verschiedener Dokumenttypen, darunter Finanzberichte, Energieausweise, Nachhaltigkeitsberichte und Richtliniendokumente.
Jedem Dokumenttyp wird ein spezialisierter KI-Agent zugewiesen, der den analytischen Rahmen entsprechend anpasst. Der Natural Language Processing (NLP)-Stack des Systems zerlegt Dokumente in kleine, analysierbare Elemente und extrahiert gleichzeitig strukturierte Daten aus Tabellen und unstrukturierte Erkenntnisse aus Texten und Bildern.
Jedes Datenelement wird präzise den relevanten regulatorischen Kategorien zugeordnet, wie z. B. CAPEX, OPEX oder Umsatz für die Einhaltung der EU-Taxonomie oder spezifischen Themen im Rahmen des ESRS für CSRD-Offenlegungen – geleitet von benutzerdefinierten KPIs.
Dydon AI automatisiert die Erstellung und Vorausfüllung von Fragebögen zu regulatorischen Anforderungen mithilfe fortschrittlicher Eingabeaufforderungsstrategien, die auf spezifische Vorschriften zugeschnitten sind. Jede Antwort wird anhand von Kontextbelegen validiert, die direkt auf die Quelldokumente zurückgeführt werden können, wodurch sowohl die Überprüfbarkeit als auch die Transparenz gewährleistet sind – eine wichtige Voraussetzung für die Einhaltung regulatorischer Vorschriften und die interne Governance.
Darüber hinaus wertet das System Datenelemente im Kontext mithilfe von Retrieval Augmented Generation (RAG) aus, einer KI-Methode, die die Abfrage externer Daten mit Sprachmodell-Argumentationen kombiniert, um den Kontext und die Genauigkeit zu verbessern, isolierte Datenpunkte zu vermeiden und die Robustheit der Offenlegungen zu stärken.
Das Endergebnis ist ein vollständig validierter, für die Aufsichtsbehörden geeigneter Bericht, der in verschiedenen Formaten (JSON, PDF und anderen) verfügbar ist. Dadurch werden die Fristen für die ESG-Berichterstattung verkürzt, manuelle Fehler reduziert und die Auditprozesse optimiert.
In Kombination mit den Funktionen „Private GPT“ und „Compliance Gap Monitoring“ von Dydon AI erhalten Unternehmen einen vollständig KI-gestützten Ansatz für ESG, der anpassbar, transparent und zukunftssicher für laufende regulatorische Änderungen ist.
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Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie agentenbasierte KI Ihren ESG-Berichtsprozess verändern kann, stehen Ihnen unsere Experten gerne zur Verfügung, um Ihnen die Leistungsfähigkeit der ESG-Berichts-Lösungen von Dydon AI in einer Live-Demo zu demonstrieren.
Entdecken Sie, wie KI-gestützte Automatisierung die Datenerfassung vereinfachen, die Compliance-Genauigkeit verbessern und Ihrem ESG-Team mehr Zeit für strategische Nachhaltigkeitsinitiativen verschaffen kann.
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