CSRD-Reporting mit KI: Effizient und prüfsicher berichten

Datenerhebung, Konsolidierung und Prüfsicherheit im Rahmen der CSRD binden erhebliche Ressourcen. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Belastbarkeit und Auditfähigkeit der Berichte. KI-gestützte Software gewinnt im ESG-Kontext daher zunehmend an Bedeutung und bietet Möglichkeiten, Reporting-Prozesse deutlich effizienter zu gestalten.

Doch KI ist nicht gleich KI. Ein generisches Sprachmodell kann beispielsweise dabei unterstützen, Textentwürfe zu formulieren. Für einen auditierbaren CSRD-Bericht braucht es jedoch mehr: nachvollziehbare Quellen, geprüfte Daten und einen sauber dokumentierten Freigabeprozess. Also KI, die in eine spezialisierte Software eingebettet ist. In diesem Artikel zeigen wir, wo KI-gestützte Software im CSRD-Prozess tatsächlich Zeit spart, warum Governance dabei eine entscheidende Rolle spielt und worauf es bei der Auswahl der richtigen Lösung ankommt.

Wo KI-gestützte Software im CSRD-Prozess wirklich Zeit spart

Vier konkrete Anwendungsfelder machen in der Praxis den größten Unterschied.

1. Automatische Dokumenten- und Belegauslese

Verbrauchsrechnungen für Strom oder Abfall, Richtlinien, Codes of Conduct – all diese Dokumente enthalten Datenpunkte, die für den CSRD-Bericht relevant sind. Eine KI-gestützte Software kann sie auslesen, die relevanten Kennzahlen extrahieren und automatisch den passenden ESRS-Datenpunkten und Emissionskategorien zuordnen. Damit entfällt der manuelle Abtippschritt, der bislang einen erheblichen Teil des Aufwands ausmacht.

Das Chemieunternehmen Alberdingk Boley nutzt die KI-Funktion von Tanso bereits für die Datenerfassung. Nachhaltigkeitsmanagerin Siema Lange beschreibt, wie die automatisierte Vorbefüllung die Arbeit im Reporting erleichtert: „Die neuen Kennzahlen haben unsere Datenerhebung spürbar vereinfacht. Statt Informationen für verschiedene Berichtsanforderungen mehrfach zu erfassen, arbeiten wir nun mit einer klaren, zentralen Struktur. Die automatische Vorbefüllung aus unseren Dokumenten durch die Tanso KI sorgt zusätzlich für erhebliche Effizienzgewinne in der Datenerfassung."

2. Intelligentes Emissionsfaktor-Mapping

Beim Corporate Carbon Footprint (CCF) ist die Zuordnung der passenden Emissionsfaktoren zu jeder Aktivität ein klassischer Zeitfresser, vor allem, weil sie methodisch fundiert sein muss. KI kann passende Faktoren vorschlagen. Nach menschlicher Bestätigung wird das Mapping gespeichert und im Folgejahr automatisiert wiederverwendet. Dadurch sinkt der Aufwand von Jahr zu Jahr deutlich.

„Für uns stand fest, dass eine CO₂-Bilanzierung nicht in Excel erfolgen soll. Mit Tanso profitieren wir von einer automatisierten Zuordnung der Emissionsfaktoren, reduzieren den Pflegeaufwand deutlich und gewinnen wertvolle Zeit. Gleichzeitig bietet uns der fachliche Support eine fundierte Begleitung im gesamten Prozess.”

Silke Conrad

Director Sustainability & Integrated Management bei W. Neudorff GmbH KG

3. Textgenerierung für narrative ESRS-Datenpunkte

Viele ESRS-Datenpunkte verlangen keine Zahl, sondern eine strukturierte Beschreibung, etwa zur doppelten Wesentlichkeitsanalyse, zu Governance-Prozessen oder zum Klima-Transitionsplan. Hier kann eine KI-gestützte Software aus den hinterlegten Quelldokumenten (Richtlinien, internen Berichten, Policies) belastbare Textvorschläge erzeugen. Entscheidend ist dabei, KI nicht als Generator fertiger Berichtstexte zu verstehen, sondern als Unterstützung bei der Aufbereitung vorhandener Informationen. Die erzeugten Inhalte dienen als geprüfte Arbeitsgrundlage, die anschließend redigiert und freigegeben wird.

4. Automatisiertes Fragebogen-Mapping

Kundenanfragen, EcoVadis-Fragebögen, Bank-Anfragen: sie folgen unterschiedlichen Templates, fragen aber im Kern oft dieselben Daten ab. Eine KI-gestützte Software kann eingehende Fragebögen gegen den bestehenden Datenpool mappen, sodass Antworten aus einer einzigen, geprüften Datenquelle bedient werden, ohne manuelles Übertragen.

Warum Governance den entscheidenden Unterschied macht

Genau hier zeigt sich der Unterschied zwischen generischer KI und einer KI-gestützten Nachhaltigkeitssoftware, die für den Einsatz im Nachhaltigkeits-Kontext gebaut ist. Wer beispielsweise einen ChatGPT-Prompt nutzt, um einen CSRD-Textbaustein zu erstellen, erhält möglicherweise ein plausibles Ergebnis. Es fehlt jedoch an Nachvollziehbarkeit, Quellenbindung und einem dokumentierten Prüfpfad. Für einen Bericht, der von einem Wirtschaftsprüfer auditiert werden muss, reicht das nicht aus.

Was eine ESG-taugliche KI-gestützte Software leisten muss:

• Kennzeichnung: Jeder von KI erzeugte Inhalt wird als „KI-generiert" markiert. Sichtbar für alle Beteiligten.
• Vier-Augen-Prinzip: Kein Bericht wird ohne menschliche Validierung veröffentlicht. Der Ablauf führt vom KI-Vorschlag über die menschliche Prüfung (Übernahme als geprüfter Datenpunkt, getrackt) bis zur Freigabe in einem zweiten Review-Schritt. Im finalen Fließtext landen ausschließlich bestätigte Datenpunkte.
• Herkunftsnachweise: Für jeden generierten Textbaustein ist nachvollziehbar, aus welchen Dokumenten und Quellenabschnitten er stammt und wer ihn freigegeben hat, lückenlos im Audit-Trail auf Datenpunktebene.
• Angereichertes Fachwissen: Die Vorschläge sind zusätzlich mit Praxiswissen aus bereits erstellten ESG-Berichten, öffentlich geprüften CSRD-Berichten und dem Austausch mit Wirtschaftsprüfern angereichert.

Was KI-gestützte Software konkret einspart: Zahlen aus der Praxis

Der tatsächliche Effizienzgewinn hängt stark von den individuellen Gegebenheiten ab, etwa von der Heterogenität der Daten, der Anzahl der Standorte und dem bisherigen manuellen Aufwand. Referenzwerte aus der Tanso-Kundenbasis zeigen die Bandbreite:

• Rund 60 % weniger Zeit in der Datenerhebung bei GOLDBECK (100+ Standorte, 21 Länder): von 5 Monaten manuell in Excel auf etwa 8 Wochen in Tanso.
• Von Wochen auf 2–3 Tage für die Beantwortung eines Folge-EcoVadis-Fragebogens durch Wiederverwendung der bestehenden Datenbasis (Automobilzulieferer).
• Rund 1.200 Stunden Ersparnis im ersten Jahr bei der Hörmann Gruppe – über Datenerfassung, Aggregation, Fehlersuche und Zusammenführung hinweg.

Hinzu kommt ein starker Skalierungseffekt vom ersten zum zweiten Jahr: Einmal menschlich bestätigte Mappings werden im Folgejahr vollautomatisiert zugewiesen. Der Aufwand für den zweiten Berichtszyklus liegt damit spürbar unter dem des ersten.

Was das für die Auswahl der richtigen Software bedeutet

Wer KI-gestützte Software für den CSRD-Bericht einsetzen möchte, sollte drei Fragen an die Lösung stellen:

1. Ist die KI in strukturierten, unternehmensspezifischen Daten verankert oder greift sie auf ein generisches Sprachmodell zurück?
   Nur eine KI, die auf dem eigenen Datenmodell aufsetzt, kann belastbare Vorschläge liefern und nachvollziehbare Quellenverweise erzeugen.
2. Ist der Freigabeprozess in die KI integriert?
   Ohne Vier-Augen-Prinzip, Kennzeichnung von KI-Inhalten und lückenlosem Audit-Trail ist kein CSRD-Bericht prüfsicher.
3. Wird die KI methodisch und regulatorisch begleitet?
   Neue Standards (ESRS-Updates, GHG-Protokoll-Anpassungen, VSME) müssen sauber in Filter, Vorlagen und Prompts eingearbeitet sein, sonst produziert die KI schnell veraltete Inhalte.

Fazit: KI als Hebel für skalierbares CSRD-Reporting

KI-gestützte Software ist im CSRD-Reporting einer der wirkungsvollsten Hebel, um Aufwand zu reduzieren, ohne die Prüfsicherheit zu gefährden. Entscheidend ist dabei nicht die KI selbst, sondern ihre Einbettung: in ein sauberes Datenmodell, klare Governance-Prozesse und einen lückenlosen Audit-Trail.

Richtig eingesetzt, kann KI-gestützte Software bereits im ersten Berichtsjahr Zeit sparen und schafft gleichzeitig die Grundlage für effizientere Folgezyklen. Einmal bestätigte Mappings, Datenstrukturen und Textbausteine lassen sich in den folgenden Berichtsjahren wieder verwenden und reduzieren so den manuellen Aufwand von Jahr zu Jahr.