KI für die Wesentlichkeitsanalyse: Tools, Prompts und Automatisierung

KI verändert, wie Unternehmen die doppelte Wesentlichkeit analysieren – schneller, präziser und regelkonform. Mit KI-Tools lassen sich ESG-Daten effizient verarbeiten, Stakeholder-Feedback auswerten und Berichte erstellen. Besonders für deutsche Firmen, die bis 2028 CSRD-Standards erfüllen müssen, bietet KI enorme Vorteile. Automatisierung spart Zeit, verbessert die Datenqualität und erleichtert die Einhaltung regulatorischer Vorgaben.

Kurzüberblick:

• Doppelte Wesentlichkeit: Berücksichtigt finanzielle & gesellschaftliche ESG-Auswirkungen.
• KI-Tools: Nutzen NLP für die Analyse großer Datenmengen, z. B. Stakeholder-Feedback.
• Automatisierung: Reduziert Aufwand, minimiert Fehler und liefert prüfungsfähige Berichte.
• Prompts: Präzise Fragen für branchenspezifische ESG-Analysen.
• Vorteile: Zeitersparnis (bis zu 40 %), bessere Berichtsgenauigkeit (30 %) und weniger Compliance-Risiken.

Ihr sucht nach einer Lösung, um ESG-Analysen effizienter zu gestalten? KI könnte der Schlüssel sein.

KI-Tools für die Wesentlichkeitsanalyse

KI-Software für ESG-Berichterstattung

Für deutsche Unternehmen, die ihre Wesentlichkeitsanalyse effizient gestalten möchten, bieten moderne KI-gestützte ESG-Softwarelösungen eine ideale Unterstützung. Diese Plattformen kombinieren maschinelles Lernen mit fortschrittlicher Datenanalyse, um sowohl finanzielle als auch nachhaltigkeitsbezogene Themen systematisch zu bewerten.

Ein besonderes Highlight solcher Plattformen ist der Einsatz von Natural Language Processing (NLP). Damit können große Mengen unstrukturierter Daten aus Quellen wie Geschäftsberichten, Stakeholder-Feedback, Medienartikeln und regulatorischen Dokumenten verarbeitet werden. So lassen sich ESG-relevante Themen identifizieren und nach ihrer Priorität bewerten – ein Prozess, der früher oft mühsam und zeitaufwendig war. Die Automatisierung spart nicht nur Zeit, sondern liefert auch präzisere Ergebnisse.

Ein weiterer Vorteil: Die Analyse externer Meinungen erfolgt ohne zusätzlichen manuellen Aufwand. Diese umfassende Betrachtung externer Perspektiven bildet eine solide Basis für eine konsistente Datenintegration und transparente Prozesse.

Datenintegration und Transparenz

Damit die Analyse nicht nur präzise, sondern auch nachvollziehbar bleibt, spielt die Datenintegration eine zentrale Rolle. KI-gestützte Systeme sorgen dafür, dass Informationen aus verschiedenen Quellen harmonisiert und vereinheitlicht werden. Gleichzeitig prüfen sie die Datenqualität, decken Inkonsistenzen auf und identifizieren mögliche Lücken in der Datensammlung. Diese Funktionen sind entscheidend, um historische Trends zu analysieren und potenzielle ESG-Risiken frühzeitig zu erkennen – ein klarer Vorteil für die strategische Planung.

Ein weiterer Pluspunkt ist die Möglichkeit, transparente Dokumentationspfade zu erstellen. Diese zeigen genau, welche Datenquellen, Algorithmen und Annahmen in die Analyse eingeflossen sind. Das ist besonders wichtig, um den Anforderungen an revisionssichere Dokumentationen gerecht zu werden. Ergänzend dazu ermöglicht die Echtzeit-Überwachung von ESG-Indikatoren Unternehmen, flexibel auf Veränderungen zu reagieren und stets auf dem neuesten Stand zu bleiben.

Vorteile von KI-Tools für die Compliance

Die Einhaltung deutscher und europäischer Nachhaltigkeitsvorgaben wird durch KI-Tools erheblich erleichtert. Diese Systeme integrieren ESRS-Standards und gewährleisten, dass alle relevanten Wesentlichkeitsaspekte berücksichtigt werden. Besonders hilfreich ist die Fähigkeit, sich automatisch an regulatorische Änderungen anzupassen. So bleiben Analyseparameter immer aktuell.

Ein weiterer zentraler Punkt ist die KI-gestützte Risikobewertung. Sie kann komplexe Zusammenhänge zwischen verschiedenen ESG-Faktoren erkennen und unterstützt eine umfassende Bewertung der doppelten Wesentlichkeit. Zudem erleichtern diese Tools die Berichtserstellung, indem sie Berichte direkt in den geforderten Formaten generieren – ein klarer Vorteil, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen.

Die Automatisierung durch KI-gestützte Prozesse reduziert den Aufwand erheblich. Das macht diese Lösungen besonders attraktiv für kleinere und mittlere Unternehmen, die so ihre Wesentlichkeitsanalysen effizient und kostensparend umsetzen können.

Prompt Engineering für ESG-Insights

Wie Prompts die KI-Analyse steuern

Die Qualität der ESG-Analyse steht und fällt mit der präzisen Formulierung der KI-Prompts. Sie dienen als Wegweiser, um aus umfangreichen Datenmengen gezielt ESG-Schlüsselinformationen herauszufiltern. Dabei geht es nicht nur um das Sammeln von Daten, sondern darum, ESG-Themen im Kontext der doppelten Wesentlichkeit klar zu identifizieren.

Effektive Prompts decken sowohl die Impact Materiality als auch die Financial Materiality ab. Das bedeutet, dass die KI analysieren kann, wie Nachhaltigkeitsthemen die Unternehmensleistung beeinflussen und welchen Beitrag das Unternehmen selbst zu Umwelt und Gesellschaft leistet.

Der Erfolg liegt in der Detailgenauigkeit der Prompts. Statt allgemeiner Fragen sollten sie branchenspezifische Details, regulatorische Anforderungen und die Perspektiven verschiedener Stakeholder einbeziehen. So kann die KI gezielt Risiken identifizieren und diese im Hinblick auf ihre Bedeutung für das Geschäftsmodell bewerten. Im nächsten Abschnitt werfen wir einen Blick auf bewährte Ansätze zur Gestaltung solcher Prompts.

Best Practices für die Prompt-Gestaltung

Für deutsche Unternehmen ist es besonders wichtig, dass ESG-Prompts die relevanten Compliance-Vorgaben, lokale Besonderheiten und ESRS-Standards berücksichtigen. Eine mehrstufige Prompt-Architektur hat sich dabei als besonders effektiv erwiesen. Hierbei werden komplexe Analyseaufgaben in kleinere, spezifische Teilfragen zerlegt.

Prompts, die sich klar auf die European Sustainability Reporting Standards (ESRS) beziehen, sind besonders nützlich. Die European Financial Reporting Advisory Group (EFRAG) hat in diesen Standards über 1.100 Datenpunkte definiert. Unternehmen sollten ihre Prompts gezielt auf die für sie relevanten Bereiche ausrichten, da nicht alle Datenpunkte berichtspflichtig sind. Die Wesentlichkeitsanalyse hilft hier, die entscheidenden Themen zu priorisieren.

Ein weiterer zentraler Punkt ist die Integration der verschiedenen Stakeholder-Perspektiven. Erfolgreiche Prompts berücksichtigen sowohl interne Gruppen wie Mitarbeitende und Investoren als auch externe Akteure wie Kunden, Regulierungsbehörden und NGOs. Auch die zeitliche Dimension spielt eine Rolle: Prompts sollten zwischen kurzfristigen Risiken und langfristigen strategischen Herausforderungen unterscheiden. So kann die KI sowohl akute Compliance-Probleme als auch aufkommende ESG-Trends erkennen. Die folgenden Beispiele verdeutlichen diese Prinzipien.

ESG-spezifische Prompt-Beispiele

In der Praxis haben sich verschiedene Kategorien von Prompts als besonders hilfreich erwiesen. Zum Beispiel eignen sich Stakeholder-Analyse-Prompts hervorragend, um die Meinungen und Erwartungen unterschiedlicher Interessensgruppen systematisch zu erfassen:

"Analysiere alle verfügbaren Stakeholder-Kommunikationen der letzten 24 Monate und identifiziere die fünf häufigsten ESG-Themen, die von externen Investoren, Kunden und Regulierungsbehörden angesprochen werden. Bewerte dabei sowohl die Häufigkeit der Erwähnung als auch die Intensität der geäußerten Bedenken."

Szenario-Modellierungs-Prompts hingegen helfen Unternehmen, mögliche Zukunftsszenarien und deren ESG-Auswirkungen zu bewerten. Diese Prompts kombinieren historische Daten mit Trendanalysen und berücksichtigen regulatorische Entwicklungen.

Für die doppelte Wesentlichkeitsbewertung sind multidimensionale Prompts besonders effektiv. Sie erfassen sowohl finanzielle als auch wirkungsbezogene Aspekte und analysieren, wie ESG-Faktoren die Unternehmensperformance beeinflussen, während sie gleichzeitig den Einfluss des Unternehmens auf Nachhaltigkeitsthemen bewerten:

"Bewerte für unser Fertigungsunternehmen die zehn wichtigsten ESG-Themen nach dem Prinzip der doppelten Wesentlichkeit. Analysiere dabei die finanziellen Auswirkungen auf unser Geschäftsmodell sowie unseren Einfluss auf diese Nachhaltigkeitsaspekte. Berücksichtige dabei branchenspezifische Risiken, regulatorische Anforderungen nach ESRS E1-E5 und die Erwartungen unserer wichtigsten Stakeholder-Gruppen."

Automatisierung von ESG-Reporting-Workflows

Optimierung der Datenerfassung und -verarbeitung

Die Automatisierung von ESG-Workflows sorgt nicht nur für eine konsistente Datenqualität, sondern minimiert auch Fehlerquellen – ein entscheidender Vorteil für deutsche Unternehmen. Mit KI-gestützter Software lassen sich sämtliche ESG-Daten an einem zentralen Ort bündeln. Das erleichtert die Einhaltung von Vorschriften wie CSRD, VSME und EU-Taxonomie erheblich. Statt mühsam Daten aus verschiedenen Systemen zusammenzutragen, ermöglicht eine zentrale ESG-Datenbibliothek eine effizientere Verwaltung.

Diese moderne Automatisierung koordiniert die Datenflüsse zwischen ERP-Systemen, Lieferkettenmanagement-Plattformen und anderen Unternehmensanwendungen nahtlos. Aufgaben wie Datensammlung, Validierung und Kategorisierung, die oft zeitaufwendig und fehleranfällig sind, werden vollständig automatisiert. Besonders bei großen Datenmengen aus verschiedenen Abteilungen und Standorten zeigt sich hier der Nutzen.

Manuelle Prozesse stoßen schnell an ihre Grenzen, da sie anfällig für Inkonsistenzen und Versionskonflikte sind. Automatisierte Workflows hingegen gewährleisten eine einheitliche Datenqualität über alle Geschäftsbereiche hinweg. Für Unternehmen, die unter die CSRD-Berichtspflicht fallen, ist dies ein entscheidender Vorteil, um präzise und nachvollziehbare Daten für Wesentlichkeitsanalysen bereitzustellen.

Erstellung prüfungsfähiger Berichte

Eine nahtlose Datenintegration bildet die Grundlage für Berichte, die audit- und compliance-sicher sind. Durch Automatisierung wird die ESG-Berichterstellung von einer reaktiven zu einer proaktiven Aufgabe. KI-Systeme übernehmen kontinuierliche Compliance-Prüfungen und ordnen Offenlegungen automatisch den aktuellen regulatorischen Rahmenwerken wie CSRD, ISSB und TCFD zu. Das spart nicht nur Zeit, sondern stellt auch sicher, dass Berichte jederzeit prüfungsbereit sind.

Ein weiterer Vorteil automatisierter Systeme ist die Echtzeitüberwachung von ESG-Kennzahlen. Im Gegensatz zu manuellen Berichten, die oft nur Momentaufnahmen liefern, ermöglichen automatisierte Workflows sofortige Einblicke. So können Unternehmen potenzielle Probleme frühzeitig erkennen und lösen, bevor sie zu Compliance-Verstößen führen.

Betrachtet man die Entwicklung der ESG-Vorschriften, wird die Bedeutung dieser kontinuierlichen Überwachung deutlich: In den letzten zehn Jahren haben sich die Anforderungen um 155 % erhöht. Dennoch geben nur 22 % der Unternehmen weltweit an, über Systeme zu verfügen, die qualitativ hochwertige ESG-Daten erfassen und berichten können. Automatisierte Lösungen schließen diese Lücke, indem sie eine lückenlose Dokumentation und Nachverfolgbarkeit aller relevanten Datenpunkte ermöglichen.

Manuelle vs. automatisierte Workflows

Die Vorteile automatisierter Workflows im Vergleich zu manuellen Prozessen sind eindeutig. Automatisierte Systeme steigern sowohl Effizienz als auch Genauigkeit erheblich. So kann die KI-gestützte ESG-Datenverwaltung die Datenverarbeitungszeit um 40 % reduzieren und die Berichtsgenauigkeit um 30 % erhöhen. Prognosen zufolge könnten bis 2030 die regulatorischen Kosten durch KI-gestützte ESG-Compliance um 40 % gesenkt und die Berichtsgenauigkeit um 50 % verbessert werden.

Ein weiterer Vorteil der Automatisierung: Mitarbeiter können bis zu sechs Stunden pro Woche einsparen, da repetitive Aufgaben wegfallen. In der Fertigungsindustrie kann generative KI die Zeit für manuelle ESG-Berichte sogar um bis zu 60 % reduzieren. Diese gewonnene Zeit lässt sich für strategische Analysen nutzen.

Trotzdem setzen fast die Hälfte der Unternehmen immer noch auf Tabellenkalkulationen, um ESG-Daten zu verwalten. Diese Methode ist nicht nur ineffizient, sondern birgt auch Risiken für die Datenintegrität und Compliance. Automatisierte Workflows bieten hier klare Vorteile: Echtzeitvalidierung, Querverweise zwischen Datenpunkten und standardisierte Verarbeitung diverser Datenquellen – von ERP-Systemen über Sensordaten bis hin zu komplexen Lieferkettendaten.

Interessanterweise setzen bereits 63 % der Unternehmen KI-Technologien ein oder planen deren Einführung für ESG-Reporting. Damit wird deutlich: Automatisierung ist längst kein Luxus mehr, sondern eine unverzichtbare Grundlage für eine wettbewerbsfähige und regelkonforme ESG-Berichterstattung.

Nachdem die Automatisierung ESG-Reporting-Workflows grundlegend verändert hat, bietet Fiegenbaum Solutions gezielte Unterstützung, um KI erfolgreich in eure ESG-Strategie einzubinden.

Fiegenbaum Solutions: Euer Partner für die KI-Integration

Fachwissen in ESG und Nachhaltigkeit

Eine gelungene Integration von KI in Wesentlichkeitsanalysen erfordert umfassendes ESG-Wissen und fundierte Kenntnisse der regulatorischen Anforderungen. Johannes Fiegenbaum, unabhängiger Berater und Experte auf diesem Gebiet, kombiniert beides und stellt sicher, dass Fiegenbaum Solutions Unternehmen effektiv bei der Einhaltung von CSRD-, VSME- und EU-Taxonomie-Vorgaben unterstützt.

Die Boutique-Beratung Fiegenbaum Solutions hilft dabei, KI-gestützte Wesentlichkeitsanalysen reibungslos in bestehende ESG-Frameworks einzubetten. Diese regulatorische Expertise ist unverzichtbar, da sich die Anforderungen stetig verändern und Unternehmen auf präzise, audit-sichere Lösungen angewiesen sind.

Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf Lebenszyklusanalysen (LCA). Mithilfe KI-gestützter Ansätze kann der Bewertungsprozess von mehreren Wochen oder Monaten auf kontinuierliche, in Echtzeit aktualisierte Analysen verkürzt werden.

Individuelle KI- und Automatisierungslösungen

Jedes Unternehmen hat seine eigenen ESG-Herausforderungen. Fiegenbaum Solutions entwickelt maßgeschneiderte KI-Tools, die sowohl eure bestehende IT-Infrastruktur als auch spezifische Compliance-Anforderungen eurer Branche berücksichtigen.

Ein zentraler Bestandteil der Beratung ist die Entwicklung passgenauer Prompt-Strategien für verschiedene ESG-Anwendungsbereiche. Während Standard-Prompts oft nur oberflächliche Ergebnisse liefern, erstellt Fiegenbaum Solutions branchenspezifische und regulatorisch abgestimmte Templates. Diese berücksichtigen deutsche Besonderheiten wie die Vorgaben des Lieferkettensorgfaltspflichtengesetzes (LkSG) und branchenspezifische Nachhaltigkeitsstandards. Sie fügen sich nahtlos in die ESRS-Standards ein, die zuvor erläutert wurden.

Ein weiterer Fokus liegt auf der Einbindung bestehender Datenquellen. Viele Unternehmen verfügen bereits über ESG-relevante Daten in ERP-Systemen, Energiemanagementlösungen oder Lieferkettenplattformen. Die Herausforderung besteht darin, diese Datensilos zu öffnen und für KI-Analysen nutzbar zu machen. Hier unterstützt Fiegenbaum Solutions bei der Entwicklung DSGVO-konformer Strategien zur Datenintegration.

Klare und flexible Beratungsmodelle

Fiegenbaum Solutions legt großen Wert auf transparente Preisstrukturen. Nach einem ersten Gespräch erhaltet ihr einen klaren Vorschlag, der den Arbeitsumfang, den Zeitplan und die Kosten detailliert beschreibt. Diese Transparenz ist gerade bei dynamischen KI-Projekten essenziell.

Projektbasierte Beratung ist ideal, wenn ihr spezifische Herausforderungen angehen möchtet, wie die Einführung KI-gestützter Wesentlichkeitsanalysen oder die Automatisierung bestimmter ESG-Reporting-Prozesse. Die Kosten richten sich nach dem Umfang und der Komplexität des Projekts. Dabei wird besonders auf die Integration verschiedener Datenquellen und die Anpassung an branchenspezifische Anforderungen geachtet.

Für Unternehmen, die langfristige Unterstützung bei der Weiterentwicklung ihrer KI-gestützten ESG-Strategie suchen, bietet Fiegenbaum Solutions Retainer-Modelle an. Diese ermöglichen regelmäßige Beratung und strategische Sparring-Partnerschaften, die flexibel an eure Bedürfnisse angepasst werden. Gerade bei sich schnell ändernden regulatorischen Vorgaben ist eine kontinuierliche Begleitung wertvoll, um automatisierte Compliance-Prozesse optimal zu ergänzen.

Start-ups und impact-orientierte Unternehmen profitieren von speziellen Konditionen, die ihre Entwicklungsphase und Ziele berücksichtigen. Diese Flexibilität ermöglicht es jungen Unternehmen, von Anfang an effiziente, KI-gestützte ESG-Prozesse zu etablieren, auch wenn die Ressourcen im Vergleich zu etablierten Konzernen begrenzt sind. So können Start-ups ihre innovativen Ansätze für ESG-Herausforderungen direkt auf eine solide Basis stellen.

Materiality Master Übersicht | Produkt Video

Fazit: KI für eine zukunftsfähige ESG-Strategie

Der Einsatz von KI-gestützten Wesentlichkeitsanalysen wird für deutsche Unternehmen immer wichtiger. Mit intelligenten Tools, präzisen Prompts und automatisierten Workflows lassen sich die komplexen ESG-Anforderungen effizienter bewältigen und die Qualität der Berichterstattung deutlich verbessern.

Die jüngsten regulatorischen Entwicklungen wie CSRD, EU-Taxonomie und das Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz verdeutlichen den steigenden Bedarf an präzisen, audit-sicheren Analysen. Hier kann KI einen entscheidenden Unterschied machen, indem sie zeitaufwändige manuelle Prozesse in eine kontinuierliche, datenbasierte Überwachung verwandelt.

Ein weiterer Vorteil: Bestehende Datensilos können durch intelligente Automatisierung aufgelöst und in Echtzeit-Insights umgewandelt werden. Das bedeutet, dass Unternehmen ihre bereits vorhandenen ESG-relevanten Daten optimal für Wesentlichkeitsanalysen nutzen können – ein echter Gewinn für Effizienz und Aussagekraft.

Doch der Erfolg hängt von der richtigen Umsetzung ab. Standard-KI-Lösungen stoßen oft an ihre Grenzen, wenn es um branchenspezifische Anforderungen oder deutsche Compliance-Vorgaben geht. Deshalb sind maßgeschneiderte Implementierungen unverzichtbar. Eine kluge Prompt-Strategie und die nahtlose Integration in bestehende Workflows sind dabei der Schlüssel, um den praktischen Nutzen der Technologie voll auszuschöpfen.

Für deutsche Unternehmen, die jetzt in KI-gestützte ESG-Prozesse investieren, eröffnen sich klare Vorteile: Sie können regulatorische Anforderungen nicht nur effizienter erfüllen, sondern auch strategische Entscheidungen im Bereich Nachhaltigkeit auf einer fundierten Datenbasis treffen. Die Technologie ist vorhanden – was zählt, ist die fachkundige Umsetzung, um diese Potenziale voll auszuschöpfen.

FAQs

Wie können KI-Tools deutsche Unternehmen dabei unterstützen, die CSRD-Anforderungen bis 2028 zu erfüllen?

KI-Tools bieten deutschen Unternehmen eine praktische Möglichkeit, die Anforderungen der CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive) effizient und präzise umzusetzen. Mit ihrer Hilfe lassen sich automatisierte Prozesse für die Datensammlung, -analyse und Berichterstellung etablieren, was die Qualität der Daten sowie deren Nachvollziehbarkeit erheblich steigert.

Spezialisierte KI-Lösungen erlauben es, selbst komplexe ESG-Daten zu konsolidieren, wichtige Themenfelder herauszufiltern und Berichte schneller zu erstellen. Der Vorteil? Unternehmen sparen nicht nur wertvolle Zeit, sondern minimieren auch Fehlerquellen und stellen sicher, dass die EU-Vorgaben audit-sicher eingehalten werden. So wird es möglich, den steigenden Anforderungen an die Nachhaltigkeitsberichterstattung bis 2028 erfolgreich gerecht zu werden. Automatisierung und KI sind hier echte Gamechanger.

Wie trägt Natural Language Processing (NLP) dazu bei, ESG-Daten zu analysieren und die Wesentlichkeitsanalyse zu verbessern?

Natural Language Processing (NLP) und seine Rolle bei der ESG-Datenanalyse

Natural Language Processing (NLP) ist ein äußerst nützliches Werkzeug, wenn es darum geht, ESG-Daten effizient zu analysieren. Gerade bei großen Mengen unstrukturierter Informationen – wie Berichten, Artikeln oder Social-Media-Beiträgen – zeigt NLP seine Stärke. Es hilft dabei, relevante Themen zu erkennen, Trends zu analysieren und komplexe Inhalte so aufzubereiten, dass sie leichter verständlich werden.

Ein besonders spannender Einsatzbereich von NLP ist die Identifikation von Greenwashing-Tendenzen. Durch die Analyse der Sprache und des Tons in Nachhaltigkeitsberichten oder öffentlichen Aussagen können potenziell irreführende Darstellungen aufgedeckt werden. Gleichzeitig ermöglicht NLP eine gezielte Priorisierung von ESG-Themen, was die Qualität der Wesentlichkeitsanalyse erheblich steigert. So können Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen und ihre ESG-Strategien noch präziser ausrichten.

Wie kann die gezielte Gestaltung von Prompts die Qualität von ESG-Analysen steigern und welche bewährten Methoden gibt es dafür?

Eine kluge Gestaltung von Prompts kann einen entscheidenden Unterschied bei der Qualität von ESG-Analysen machen. Durch klare und präzise Vorgaben lassen sich relevante Daten effizient extrahieren und strukturiert darstellen. Dabei haben sich einige Best Practices bewährt:

• Klare und präzise Sprache: Unklare oder mehrdeutige Anweisungen führen oft zu ungenauen Ergebnissen – vermeidet sie daher konsequent.
• Relevanter Kontext: Verwendet branchenspezifische und thematische Details, um die Prompts besser auf die jeweilige Analyse abzustimmen.
• Kontinuierliche Anpassung: Testet und verfeinert die Prompts regelmäßig, um die Genauigkeit und Relevanz der Ergebnisse zu steigern.

Mit diesen Ansätzen lassen sich Inkonsistenzen reduzieren und die Ergebnisse gezielt auf die Anforderungen der ESG-Berichterstattung zuschneiden. Das Ergebnis? Ein effizienterer Analyseprozess, der nicht nur Zeit spart, sondern auch fundiertere Entscheidungen im Bereich Nachhaltigkeit ermöglicht.