Komplexe ESG-Daten in klare Berichte umwandeln mit ESG-X
Gap-Analyse – KI-Textvorschläge mit Begründung, Daten-Tagging zur ESRS-Taxonomie – Umweltdienstleistungen
Die Herausforderung: ESG-Daten in klare Berichte umwandeln
Johannes, Nachhaltigkeitsmanager bei einem Umweltdienstleistungsunternehmen, musste mit den sich entwickelnden ESRS-Anforderungen Schritt halten. Zuvor machten manuelle Prozesse und veraltete Software die Berichterstattung langsam und fehleranfällig. Die Aktualisierung von Offenlegungen umfasste die Interpretation komplexer Standards, das Umschreiben von Texten und das manuelle Tagging von Daten zurück zur ESRS-Taxonomie, was alles erhebliche Zeit und Ressourcen verbrauchte.
Die Lösung: KI-gestützte Gap-Analyse & Optimierung
Mit ESG-X automatisierte Johannes und sein Team den Prozess:
- KI-generierte Vorschläge füllten Offenlegungsfelder aus, unterstützt durch Begründungen für jeden Eintrag.
- Automatisches Tagging stellte sicher, dass jede Offenlegung korrekt zur ESRS-Taxonomie zugeordnet wurde.
- Fortschritts-Dashboards (z.B. beantwortete Fragen, abgeschlossene Umfragen, Schweregrad der IROs) gaben Einblick in den Berichtsstatus.
- Aktualisierungen der ESRS-Anforderungen wurden schnell implementiert.
Die Anwendung ist sehr stabil und funktioniert einwandfrei. Die einfache Integration des ESRS-Standards und die schnelle Umsetzung von Updates sind für uns ein großer Vorteil. Ich nutze die Software täglich gerne, weil sie mir viele Vorteile bietet.
— Johannes, Nachhaltigkeitsmanager, Umweltdienstleistungsunternehmen
Gelieferter Wert
Durch die Automatisierung der ESRS-Gap-Analyse und -Optimierung reduzierte das Team von Johannes die Vorbereitungszeit erheblich. Manuelle Entwürfe und Taxonomie-Tagging, die zuvor über eine Woche dauerten, konnten nun in nur wenigen Tagen abgeschlossen werden. Dies setzte Ressourcen für strategische Nachhaltigkeitsplanung frei, anstatt für sich wiederholende Compliance-Arbeit.
Warum ESG-X?
Für dieses Umweltdienstleistungsunternehmen zeichnete sich ESG-X dadurch aus, dass es einen manuellen, fehleranfälligen Prozess in einen geführten, automatisierten Workflow verwandelte. Anstatt mit komplexen Standards und sich wiederholendem Daten-Tagging in Excel zu kämpfen, profitierte das Team von KI-generierten Textvorschlägen und ESRS-Taxonomie-Mapping.