Die CO2-Bilanzierung basiert auf hochwertigen Daten. Doch bevor Quelldaten f¨¹r eine Treibhausgasinventur genutzt werden k?nnen, ist oft eine aufwendige Vorbereitung erforderlich.
Die ben?tigten Informationen sind ¨¹ber Versorgerabrechnungen, Beschaffungssysteme, Reisedaten, Lieferantendateien, Betriebssysteme und Tabellenkalkulationen verstreut, die urspr¨¹nglich f¨¹r ganz andere Gesch?ftszwecke erstellt wurden. Sie liegen selten in einer Form vor, die direkt f¨¹r die CO2-Bilanzierung geeignet ist.
Das bedeutet, dass Nachhaltigkeitsteams oft viel Zeit damit verbringen, Dateien zu standardisieren, Felder zuzuordnen, Datenqualit?tsprobleme zu beheben und operative Daten in das f¨¹r Emissionsberechnungen erforderliche Format zu bringen.
Heute stellen wir 91¶¶Òõ Data Agentvor ¨C eine neue agentenbasierte Funktion in der 91¶¶Òõ-Plattform, die diesen Arbeitsablauf effizienter gestaltet.
Anstatt Daten vor dem Hochladen manuell umzustrukturieren, k?nnen Teams ihre Quelldaten direkt in 91¶¶Òõ importieren. KI-gest¨¹tzte Empfehlungen helfen dabei, die Dateien zu interpretieren, Felder zuzuordnen, potenzielle Probleme zu erkennen und die Daten f¨¹r die Berechnung vorzubereiten.
Das Ziel ist es, den Weg von rohen Gesch?ftsdaten zu einem strukturierten, pr¨¹fbaren Datensatz f¨¹r die CO2-Bilanzierung zu vereinfachen und den manuellen Aufwand dabei deutlich zu reduzieren.
Quelldaten liegen selten direkt in einer Vorlage f¨¹r die CO2-Bilanzierung vor
Standardisierte Vorlagen sind n¨¹tzlich, um Konsistenz zu schaffen. Doch die im Unternehmen generierten Daten folgen selten einer einheitlichen Struktur.
Ein Beschaffungsauszug kann Tausende von Transaktionen enthalten. Energiedaten k?nnen je nach Standort oder Region unterschiedlich organisiert sein. Lieferantennamen k?nnen in verschiedenen Systemen variieren. Einheiten, Datumsformate und Feldstrukturen k?nnen ebenfalls abweichen.
Bisher mussten Nachhaltigkeitsteams diese Unterschiede manuell bereinigen, bevor die Daten in den Bilanzierungsprozess einflie?en konnten.
91¶¶Òõ Data Agent wurde entwickelt, um diese Arbeit direkt innerhalb von 91¶¶Òõ zu unterst¨¹tzen.
Beim Hochladen der Quelldaten schl?gt die Plattform die passende Datenstruktur vor und empfiehlt, wie die Quellspalten den Feldern in der 91¶¶Òõ-Plattform zugeordnet werden sollten. Nutzer k?nnen diese Empfehlungen pr¨¹fen, anpassen und vor der ?bermittlung freigeben.
Der agentengest¨¹tzte Workflow kann zudem potenzielle Datenqualit?tsprobleme aufdecken, wie etwa inkonsistente Einheiten oder Datumsangaben, die nicht mit dem Berichtszeitraum ¨¹bereinstimmen. So k?nnen diese behoben werden, bevor die Daten in die Inventur einflie?en.
Dadurch verbringen Teams weniger Zeit mit der manuellen Umstrukturierung von Dateien und mehr Zeit mit der ?berpr¨¹fung der Annahmen und Entscheidungen, die die Qualit?t der endg¨¹ltigen Bilanz beeinflussen.
KI-gest¨¹tzte Vorbereitung mit integrierter menschlicher ?berpr¨¹fung und Revisionssicherheit
Die Datenaufbereitung f¨¹r die CO2-Bilanzierung ist nicht nur eine technische oder mathematische Aufgabe. Sie erfordert oft menschliches Urteilsverm?gen.
Die korrekte Behandlung eines Datenfeldes kann vom Berichtszeitraum, dem Quellsystem, der organisatorischen Abgrenzung oder der beabsichtigten Berechnungsmethode abh?ngen. Diese Entscheidungen m¨¹ssen zudem transparent und nachvollziehbar bleiben.
Der 91¶¶Òõ Data Agent wurde entwickelt, um bei diesen Entscheidungen zu unterst¨¹tzen, w?hrend die Nutzer die volle Kontrolle ¨¹ber die endg¨¹ltige Verarbeitung behalten. Nutzer k?nnen relevante Kontextinformationen zu den Quelldaten bereitstellen, KI-generierte Zuordnungsempfehlungen pr¨¹fen, vorgeschlagene Felder anpassen und die L?sung identifizierter Probleme vor der Daten¨¹bermittlung freigeben.
Ein herunterladbares Entscheidungsprotokoll zeichnet die KI-gest¨¹tzten Empfehlungen w?hrend des Arbeitsablaufs auf und sorgt f¨¹r eine klare Dokumentation dar¨¹ber, wie die Quelldaten aufbereitet wurden. F¨¹r Unternehmen, die wiederkehrende Inventuren verwalten, kann diese Dokumentation zudem dazu beitragen, die Konsistenz von einem Berichtszyklus zum n?chsten zu wahren.
Dies ist besonders n¨¹tzlich bei komplexen Datens?tzen, wie etwa bei eingekauften Waren und Dienstleistungen. Eine einzige Beschaffungsdatei kann Tausende von Transaktionen, inkonsistente Lieferantennamen, unterschiedliche Klassifizierungsstrukturen und Datens?tze enthalten, die f¨¹r die Emissionsbilanzierung unterschiedlich behandelt werden m¨¹ssen. Der 91¶¶Òõ Data Agent hilft Teams dabei, diese Datenprobleme direkt in der Plattform zu l?sen, w?hrend der Kontext und die Entscheidungen hinter der Datenaufbereitung erhalten bleiben.?
Einsatz von Agenten in Nachhaltigkeits-Workflows
Der 91¶¶Òõ Data Agent ist Teil einer wachsenden Suite von Agenten, die darauf ausgelegt sind, mehr Aufgaben in Nachhaltigkeits- und CO2-Bilanzierungsprozessen zu ¨¹bernehmen.
Er arbeitet mit dem 91¶¶Òõ Sustainability Agent zusammen, ehemals 91¶¶Òõ Copilot, einem GPT-basierten On-Demand-Assistenten, der Nutzern hilft, Antworten zur 91¶¶Òõ-Plattform zu erhalten und auf Fachwissen zu Nachhaltigkeit und CO2-Bilanzierung zuzugreifen.?
Und die Suite w?chst weiter. Wir entwickeln neue Agenten zur Unterst¨¹tzung einer umfassenden Nachhaltigkeitsberichterstattung und zur Erstellung von Produkt-CO2-Fu?abdr¨¹cken (PCF), um agentenbasierte KI in immer mehr t?gliche Aufgaben von Nachhaltigkeitsteams zu integrieren.
