CO2-Bilanzen werden komplexer – die Analyse muss einfacher werden
Für viele Unternehmen ist die Berechnung des Corporate Carbon Footprints inzwischen nur noch ein Teil der Herausforderung.
Mit jeder Bilanzperiode wächst die verfügbare Datenbasis: Energieverbräuche, Brennstoffe, Fuhrparkdaten, eingekaufte Materialien, Transporte, Geschäftsreisen, Lieferantendaten und Emissionsfaktoren müssen zusammengeführt und bewertet werden.
Hinzu kommen unterschiedliche Betrachtungsebenen:
- Corporate Carbon Footprint (CCF)
- Product Carbon Footprint (PCF)
- Scope 1, Scope 2 und Scope 3
- einzelne Standorte und Gesellschaften
- unterschiedliche Berichtszeiträume
- Kategorien und Emissionsquellen
- Maßnahmen und Reduktionspotenziale
Das Ergebnis sind häufig umfangreiche CO2-Bilanzen mit tausenden Datenpunkten.
Damit entsteht eine neue Frage:
Wie gelangen Nachhaltigkeits- und CO2-Verantwortliche möglichst schnell von den Daten zur eigentlichen Erkenntnis?
Genau hier eröffnet künstliche Intelligenz neue Möglichkeiten.
KI im CO2-Management: Fragen stellen statt Tabellen durchsuchen
Klassische CO2-Management-Software strukturiert Daten, berechnet Emissionen und stellt Ergebnisse über Dashboards und Berichte bereit.
Ein AI Assistent ergänzt diesen Ansatz um eine neue Form der Interaktion.
Anstatt zunächst den richtigen Bericht zu öffnen, Kategorien auszuwählen und mehrere Zeiträume miteinander zu vergleichen, können Anwender direkt formulieren, was sie wissen möchten.
Zum Beispiel:
„Welche drei Emissionsquellen haben den größten Anteil an unserem Corporate Carbon Footprint?“
Oder:
„Warum sind unsere Scope-3-Emissionen gegenüber dem Vorjahr gestiegen?“
Die KI kann die vorhandenen Daten analysieren, relevante Zusammenhänge identifizieren und die Ergebnisse verständlich zusammenfassen.
Damit verändert sich der Zugang zu komplexen CO2-Daten deutlich.
Was unterscheidet einen Emissions-AI-Assistenten von generischer KI?
Ein allgemeiner AI-Chatbot kennt zunächst weder die Verbraucher eines Produktionsstandorts noch dessen Messstruktur, Lastgänge oder Emissionsbilanz. Für industrielle Anwendungen ist dieser Kontext jedoch entscheidend.
Ein spezialisierter AI Assistent für CO2-Management sollte deshalb auf die tatsächlich vorhandenen Unternehmensdaten zugreifen und deren Struktur verstehen können.
Welche Fragen kann ein AI Assistent im CO2-Management beantworten?
Die möglichen Anwendungsfälle reichen von einfachen Auswertungen bis zu komplexeren Analysen.
CO2-Daten einfach fragen
CO2-Management entwickelt sich zunehmend von der reinen Bilanzierung hin zur kontinuierlichen Analyse und Steuerung von Emissionen.
KI kann dabei helfen, die immer größer werdenden Datenmengen einfacher zugänglich zu machen.
Der entscheidende Vorteil liegt nicht darin, noch mehr Daten zu erzeugen – sondern darin, die vorhandenen Daten schneller zu verstehen.
Mit dem Enit AI Assistenten wollen wir genau das ermöglichen: Fragen in natürlicher Sprache stellen, Energie- und CO2-Daten analysieren und schneller zu relevanten Erkenntnissen gelangen.
Mehr über den Enit AI Assistenten erfahren und Einblick in die Beta-Version erhalten.
