Birgit Aigner, Christoph Frohner (Specific Group Austria GmbH)

Birgit Aigner / Christoph Frohner, 19.02.2024
Daten, ESG und KI als Schlüssel zur
nachhaltigen Unternehmensentwicklung

Einleitung
Die Rolle der Daten
ESG Prinzipien
KI für Nachhaltigkeit
Nachhaltige Innovation
Agenda
Daten, ESG und KI als Schlüssel zur nachhaltigen Unternehmensentwicklung
Herausforderungen & Chancen
Zusammenfassung und Ausblick
Über Specific-Group

Maßnahmen gegen den Klimawandel sind günstiger als keine…
Nicht nur eine Umweltfrage, sondern eine umfassende Herausforderung, die jeden Aspekt der Gesellschaft betrifft!
Daten, ESG und KI als Schlüssel zur nachhaltigen Unternehmensentwicklung; 19.02.2024
Quelle: https://showyourstripes.info/
Die Bekämpfung des Klimawandels ist aus mehreren Gründen von
entscheidender Bedeutung, insbesondere in Europa und weltweit:
Umweltschutz: Der Klimawandel führt zu extremen Wetterereignissen, Verlust
der Artenvielfalt und Schäden an Ökosystemen. In Europa gibt es eine Vielzahl
gefährdeter Lebensräume und Arten.
Wirtschaftliche Auswirkungen: Die europäische Wirtschaft ist eng mit ihrer
Umwelt verknüpft. Land- und Forstwirtschaft, Fischerei und Tourismus sind
alle anfällig für den Klimawandel.
Soziale und politische Stabilität: Der Klimawandel kann soziale Ungleichheiten
verschärfen und zu Migration führen, da Menschen gezwungen sind, Gebiete zu
verlassen, die unbewohnbar werden. Dies kann zu politischen Spannungen und
Instabilität führen.
Innovation und Schaffung von Arbeitsplätzen: Investitionen in grüne
Technologien können Innovationen anregen und Arbeitsplätze in neuen
Branchen schaffen und so zum Wirtschaftswachstum und zur
Wettbewerbsfähigkeit beitragen.
Energiesicherheit: Die Verringerung der Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen
kann die Energiesicherheit Europas verbessern, indem die Energiequellen
diversifiziert und die mit der Öl- und Gasversorgung verbundenen
geopolitischen Risiken verringert werden.
Weitere Punkte, warum sich Maßnahmen gegen den Klimawandel lohnen, sind
unter anderem Gesundheitsbedenken, die globale Führungsrolle Europas in
der Klimapolitik, unsere rechtliche und moralische Verpflichtung zum
Klimaschutz und zur Gewährleistung einer nachhaltigen Zukunft und der
Erhalt unseres kulturellen Erbes.
3

Diejenigen, die das Privileg haben, zu wissen,
haben die Pflicht zu handeln.
Albert Einstein

• Umweltschutz: Unternehmen tragen zur Reduzierung ihres
ökologischen Fußabdrucks bei, indem sie nachhaltige Praktiken
einführen.
• Langfristige Existenzsicherung: Nachhaltigkeit fördert langfristiges
Unternehmenswachstum und Stabilität.
• Image und Reputation: Verbraucher:innen bevorzugen zunehmend
Produkte und Dienstleistungen von Unternehmen, die
umweltfreundlich und sozial verantwortlich handeln.
• Kosteneffizienz: Nachhaltigkeit kann langfristig zu Kosten-
einsparungen führen, indem Unternehmen beispielsweise Energie-
oder Materialverbrauch reduzieren.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Standards
• Attraktivität für Investoren: Investoren zeigen verstärkt Interesse an
Unternehmen, die langfristig tragfähige Geschäftsmodelle verfolgen.
Nachhaltige Unternehmensführung
Positive Auswirkungen auf die Umwelt, die Gesellschaft und
langfristig auch auf die Wirtschaftlichkeit eines Unternehmens durch
5 Daten, ESG und KI als Schlüssel zur nachhaltigen Unternehmensentwicklung; 19.02.2024

Daten in der nachhaltigen
Unternehmensführung

= mehr als 180 Zettabyte Daten jährlich produziert.
Dies entspricht 1 Mrd. Terabyte.
1 Terabyte Cloud Daten emittiert bis zu 210 kg CO². Pro Jahr!
181.000.000.000.000.000.000.000
Im Jahr 2025 werden lt. Statista
Wir sind von Daten umgeben, hungern aber nach Erkenntnissen.

Vielen Studien zufolge handelt es sich beim Großteil der Daten
(30 bis 80%) in Unternehmen um unbenutzte Daten (“sleeping”
oder “Dark Data”).
55% der Daten in Unternehmen sind “Dark Data” (unbenutzt,
unstrukturiert oder verborgen) lt. der “True Global Intelligence Study”
von SPLUNK 2019 (Sample 1.300 Unternehmen).
IBM Studie 2023 “The ESG Ultimatum: Profit or perish” (Sample 2.500)
• 41 % der Teilnehmer gaben an, dass unzureichende Daten das
größte Hindernis für Fortschritte bei ESG-Programmen seien.
• Drei von vier gaben an, dass sie Schwierigkeiten hätten, mit der Flut
an manuellen Daten umzugehen.
Wenn Daten, dann richtig!
Daten sind wie Öl – wertvoll, aber im Rohzustand nicht nutzbar.
8

Messbarkeit und Bewertung: Daten ermöglichen es
Unternehmen, den aktuellen Stand ihrer ökologischen und
sozialen Auswirkungen zu messen und zu bewerten. Sie bieten
die Grundlage, um Fortschritte zu verfolgen, Ziele zu setzen und
den Erfolg von Nachhaltigkeitsmaßnahmen zu beurteilen.
Informierte Entscheidungsfindung: Daten liefern Einblicke und
Informationen, die Unternehmen dabei helfen, fundierte
Entscheidungen über nachhaltige Praktiken zu treffen. Sie
ermöglichen eine Analyse von Trends, Muster und potenziellen
Bereichen, in denen Verbesserungen vorgenommen werden
können.
Transparenz und Berichterstattung: Daten dienen als
Grundlage für Nachhaltigkeitsberichte und ermöglichen es, den
Interessengruppen (Stakeholdern), wie Investoren, Kunden,
Mitarbeitern und der Öffentlichkeit, Einblick in die Leistungen
und den Fortschritt des Unternehmens zu gewähren.
Daten als Grundlage zur Umsetzung von Nachhaltigkeitszielen
Die Basis für einen systematischen und effektiven Ansatz zur Förderung der Nachhaltigkeit in Unternehmen und Organisationen.
Identifizierung von Risiken und Chancen: Daten können helfen,
potenzielle Risiken für die Nachhaltigkeit zu erkennen, sei es in
Bezug auf Umweltauswirkungen, Lieferketten oder
gesellschaftliche Aspekte. Gleichzeitig ermöglichen sie die
Identifizierung von Chancen für Innovationen und
Verbesserungen in Richtung Nachhaltigkeit.
Optimierung von Prozessen: Durch die Analyse von Daten
können Unternehmen ineffiziente Prozesse identifizieren und
optimieren, um Ressourcen zu schonen und nachhaltigere
Arbeitsweisen zu fördern.
Partnerschaften und Zusammenarbeit: Daten können auch als
Grundlage für Zusammenarbeit und Partnerschaften dienen,
sei es mit anderen Unternehmen, Regierungen, NGOs oder der
Wissenschaft. Gemeinsam genutzte Daten können dabei
helfen, branchenweite Standards für Nachhaltigkeit zu
entwickeln und zu verbessern.
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ESG als strategische Neuausrichtung – mehr als nur eine Berichtspflicht
Die ESG-Kriterien dienen als Maßstab für die Beurteilung der langfristigen Nachhaltigkeitsleistung eines Unternehmens.
11
Environmental
 Diese Kategorie bezieht sich auf die
Umweltauswirkungen eines
Unternehmens.
 Sie umfasst Aspekte wie den Umgang mit
Klimawandel, Energieeffizienz,
Ressourcenverbrauch,
Abfallmanagement,
Umweltverschmutzung und die
Auswirkungen auf die Biodiversität.
 Hier werden die sozialen Auswirkungen
und Beziehungen eines Unternehmens
bewertet.
 Das umfasst Themen wie die
Behandlung von Mitarbeitern, die Vielfalt
und Inklusion am Arbeitsplatz, die
Beziehung zu Lieferanten,
Menschenrechte, Arbeitsbedingungen
in der Lieferkette, aber auch das
Engagement in der Gemeinschaft und
soziale Initiativen.
 Diese Kategorie bezieht sich auf die Art
und Weise, wie Unternehmen geführt und
verwaltet werden.
 Sie umfasst die Unternehmensstruktur,
ethische Grundsätze, Transparenz in der
Berichterstattung, Vorstandsstrukturen,
Risikomanagement und die Einhaltung von
Rechtsvorschriften und ethischen
Standards.
Social Governance

Eine solide Grundlage für transparente Nachhaltigkeitsinformationen
Umsetzung der CSRD - Europäische Standards für die Nachhaltigkeitsberichterstattung (ESRS) vom 31.07.2023
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Querschnittsstandards
ESRS 1 Allgemeine Anforderungen
ESRS 2 Allgemeine Angaben* *Pflichtstandard
Umwelt (E) Soziales (S) Unternehmensführung (G)
ESRS E1 Klimawandel
ESRS E2 Umweltverschmutzung
ESRS E3 Wasser- und Meeresressourcen
ESRS E4 Biologische Vielfalt & Ökosysteme
ESRS E5 Ressourcennutzung und
Kreislaufwirtschaft
ESRS S2 Arbeitskräfte in der
Wertschöpfungskette
ESRS S1 Eigene Belegschaft
ESRS S3 Betroffene Gemeinschaften
ESRS S4 Verbraucher und Endnutzer
ESRS G1 Unternehmenspolitik
Die European Sustainability Reporting Standards beinhalten konkrete anzuwendende
Praktiken, Berechnungen und Reportinglayouts. Es ist wichtig, den Nachhaltigkeitsprozess
als Lernprozess zu verstehen und gemeinsam im Unternehmen in diesem Themenfeld zu
wachsen, um das eigene Unternehmen auf die Überholspur zu bringen.
Kriterien für die Anwendung (2 von 3)
Unternehmen mit
• mindestens 250 Mitarbeitern,
• 40 Millionen Euro Umsatz oder
• 20 Millionen Euro Bilanzsumme

Die ESRS erfordern eine detaillierte Betrachtung von Chancen & Risiken
Europäische Standards für die Nachhaltigkeitsberichterstattung (ESRS) vom 31.07.2023
13
Kern der ESRS ist die Durchführung einer Wesentlichkeitsanalyse, (auch Materialitätsanalyse genannt), bei der durch
die Einbeziehung und Beteiligung von Stakeholdern die Auswirkungen der Aktivitäten des Unternehmens auf Umwelt,
Gesellschaft und Wirtschaft, sowie die Einwirkungen der Umwelt und Gesellschaft auf das Unternehmen erhoben
werden. Die Umsetzung der Anforderungen der ESRS erfordert eine Einbettung der vielfältigen ESG-Themen in die
Kernprozesse der Unternehmenssteuerung.
Unsere Empfehlungen:
 Strategischer Dialog mit dem Management über relevante Risiken, aber auch Chancen
 Frühzeitige Einbindung der Funktionen Strategie, Risikomanagement und Finanzen in alle ESG Themen –
diese sind Pflicht und somit business-relevant!
 Herstellen der Infrastruktur (Prozesse, Systeme, Methoden), um effizient und über den gleichen Konsolidierungskreis,
der für Finanzdaten angewendet wird, Klima und Nachhaltigkeitsdaten systematisch zu erheben und auszuwerten
 Lieferketten mitzudenken, und zwar «upstream», d.h. den Beitrag Ihrer Lieferanten, als auch «downstream» d.h. die
Nutzung Ihrer Produkte oder Dienstleistungen durch Kunden.
 Kommunikation über die gesamte Organisation inkl. Ihrer Stakeholder hinweg, dass Sie alle Themen, die man
gemeinhin unter ESG subsumiert, ernst nehmen.

Künstliche Intelligenz (KI)
für Nachhaltigkeit

Branchenüberblick - KI-Potenzial
Die Mehrheit der Unternehmen erwartet, dass sich KI positiv auf ihr Geschäft auswirkt
15
„Eine große Anzahl der Befragten (64 Prozent)
geht davon aus, dass KI die Kundenbeziehungen
verbessern und die Produktivität steigern wird,
während 60 Prozent davon ausgehen, dass KI das
Umsatzwachstum vorantreiben wird.
KI wird als Vorteil für die Verbesserung der
Entscheidungsfindung (44 Prozent), die
Verkürzung der Reaktionszeiten (53 Prozent) und
die Vermeidung von Fehlern (48 Prozent)
wahrgenommen. Unternehmen erwarten auch,
dass KI ihnen hilft, Kosten zu sparen (59 Prozent)
und Arbeitsprozesse zu optimieren (42 Prozent).“
Quelle: Forbes: https://www.forbes.com/advisor/de/business/software/
ki-unternehmen/#:~:text=KI%20wird%20als%20Vorteil%20für,zu%20optimieren%20(42%20Prozent)

Branchenüberblick - KI-Potenzial
53%
der Unternehmen setzten KI ein, um ihre Produktionsprozesse
zu verbessern.
51%
der Unternehmen setzten KI für die Prozessautomatisierung
ein.
51%
der Unternehmen nutzen KI für Aufgaben der
Suchmaschinenoptimierung wie die Keyword-Recherche.
40%
der Unternehmen nutzen KI zur Datenaggregation.
38%
der Unternehmen nutzen KI zur Minimierung von
Sicherheitsrisiken.
46%
der Unternehmen nutzen KI um die interne Kommunikation,
Pläne, Präsentationen und Berichte zu optimieren.
31 %
der Unternehmen setzen KI auch zum Schreiben von Code und
Webseiten-Texten ein.
38%
der Unternehmen nutzen KI zur Ideenfindung.
Anwendungsfälle für KI: Laut Forbes Advisor Umfrage ist KI in unterschiedlichen Aspekten der Unternehmensführung zielführend
Quelle: Forbes: https://www.forbes.com/advisor/de/business/software/ki-unternehmen/#:~:text=KI%20wird%20als%20Vorteil%20für,zu%20optimieren%20(42%20Prozent)
16

Effizienzsteigerung: KI kann helfen, Prozesse zu optimieren
und effizienter zu gestalten. Durch die Analyse großer
Datenmengen kann KI Muster erkennen und Unternehmen
dabei unterstützen, Energie- und Ressourcenverbrauch zu
reduzieren, was wiederum Kosten senkt und die
Umweltbelastung verringert.
Vorausschauende Analyse und Planung: KI kann dabei helfen,
zukünftige Trends und Bedürfnisse vorherzusagen. Das
ermöglicht Unternehmen, Ressourcen besser zu planen,
Überproduktion zu vermeiden und somit Abfälle zu reduzieren.
Lieferkettenoptimierung: Durch den Einsatz von KI können
Lieferketten effizienter gestaltet werden. Das bedeutet eine
Reduzierung von Transportwegen, bessere
Lagerbestandsführung und eine verbesserte Planung, was
wiederum die CO2-Emissionen verringern kann.
Wie KI zur Nachhaltigkeitsleistung (E) des Unternehmens beitragen kann
Transparente und ethisch verantwortungsvolle Nutzung von KI ist entscheidend.
Nachhaltige Produktentwicklung: KI kann Unternehmen bei der
Entwicklung umweltfreundlicher Produkte unterstützen. Von der
Gestaltung über das Recycling bis hin zur Verwendung
nachhaltiger Materialien kann KI helfen, innovative Lösungen zu
finden.
Umweltüberwachung und -management: KI-basierte
Systeme können Umweltbelastungen überwachen und
frühzeitig auf potenzielle Probleme oder Risiken hinweisen. Das
ermöglicht Unternehmen, präventive Maßnahmen zu ergreifen,
um Umweltschäden zu verhindern oder zu minimieren.
Personalisierte Nachhaltigkeitslösungen: KI kann dazu
verwendet werden, individuelle Lösungen für Kunden zu
entwickeln, die dazu beitragen, den ökologischen Fußabdruck
zu reduzieren. Das reicht von personalisierten Empfehlungen für
umweltfreundliche Produkte bis hin zu energieeffizienten
Lösungen im Alltag.
17

Vielfalt und Inklusion: KI kann dabei helfen, Vorurteile und
Diskriminierung in verschiedenen Bereichen zu reduzieren.
Beispielsweise kann sie in Personalabteilungen bei der Auswahl
von Bewerbern helfen, indem sie auf objektive Kriterien setzt
und so die Vielfalt im Unternehmen fördert.
Arbeitsplatzsicherheit und Gesundheit: KI kann dazu beitragen,
Arbeitsplätze sicherer zu machen, indem sie bei der
Vorhersage und Prävention von Unfällen unterstützt. Auch im
Gesundheitswesen kann KI dabei helfen, die Gesundheit und
Sicherheit von Mitarbeitern zu verbessern, etwa durch die
Entwicklung smarter Arbeitsumgebungen.
Bildung und Zugang: KI kann Bildung zugänglicher machen,
indem sie personalisierte Lernmethoden und Lehrmaterialien
bereitstellt. Sie kann dazu beitragen, den Zugang zu Bildung
und Wissen zu verbessern, auch in Regionen mit begrenzten
Ressourcen.
Wie KI zur Nachhaltigkeitsleistung (S) des Unternehmens beitragen kann
Gesundheitswesen und soziale Dienste: KI kann im
Gesundheitswesen dabei helfen, den Zugang zu
Gesundheitsdiensten zu verbessern und die Effizienz von
Diagnosen und Behandlungen zu steigern.
Kundenerfahrung und soziale Interaktion: KI-basierte Systeme
können dabei helfen, die Kundenerfahrung zu personalisieren
und individuelle Bedürfnisse besser zu verstehen. Chatbots und
andere KI-Tools können auch bei sozialer Interaktion
unterstützen und Menschen mit spezifischen Bedürfnissen
helfen.
Ethik und Transparenz: KI kann auch dazu genutzt werden,
ethische Standards in Unternehmen zu fördern, indem sie
beispielsweise bei der Überwachung von ethischen Richtlinien
und der Identifizierung von potenziellen Fehlverhalten
unterstützt.
18

Risikomanagement und Compliance: KI kann Unternehmen
dabei unterstützen, Risiken zu identifizieren, zu bewerten und zu
managen. Durch die Analyse großer Datenmengen kann KI
potenzielle Risiken frühzeitig erkennen und Unternehmen dabei
helfen, ihre Compliance mit regulatorischen Anforderungen zu
verbessern.
Ethik und Integrität: KI kann bei der Förderung ethischer
Standards und Integrität in der Unternehmensführung helfen,
indem sie beispielsweise bei der Überwachung von
Verhaltenskodizes und der Identifizierung von potenziellen
ethischen Verstößen unterstützt.
Transparenz und Berichterstattung: KI-basierte Analysen
können die Transparenz von Unternehmensberichten und -
daten verbessern. Sie können helfen, Informationen zu
sammeln, zu strukturieren und zu präsentieren, was zu einer
verbesserten Berichterstattung führt.
Wie KI zur Nachhaltigkeitsleistung (G) des Unternehmens beitragen kann
Strategische Entscheidungsfindung: KI kann Führungskräften
dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem sie
komplexe Daten analysiert und mögliche Auswirkungen
verschiedener Entscheidungen vorhersagt. Das kann die
Governance-Entscheidungsprozesse unterstützen.
Sicherheit von Daten und Systemen: KI kann dazu beitragen,
die Sicherheit von Unternehmensdaten und -systemen zu
verbessern. Durch den Einsatz von KI-basierten
Sicherheitslösungen können potenzielle Bedrohungen frühzeitig
erkannt und Maßnahmen zur Prävention ergriffen werden.
Aufsicht und Kontrolle: KI kann bei der Überwachung von
Prozessen und Aktivitäten in Unternehmen unterstützen. Sie
kann dabei helfen, Unregelmäßigkeiten oder Abweichungen
von Standards zu erkennen und so eine effektive interne
Kontrolle zu gewährleisten.
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Die Entwicklung ressourcenschonender
Technologien, die Förderung sozialer
Gerechtigkeit, ethisch verantwortliches
Wirtschaften und die Einführung neuer Modelle
für nachhaltige Entwicklung.
Der Fokus liegt auf langfristigem Nutzen,
minimalem Impact auf die Umwelt und der
Schaffung eines integrativen und gerechten
Wohlstands für Gesellschaften und kommende
Generationen.
Nachhaltige Innovation
durch Nutzung der Synergien
zwischen Daten, ESG und KI
21

22
Einblicke, Effizienz und Skalierbarkeit
Die Kombination von Daten und künstlicher Intelligenz (KI) kann die Performance Ihres Unternehmens im ESG-Bereich entscheidend verbessern.
Optimierung
Implementieren Sie KI-gesteuerte Systeme, um den
Energieverbrauch zu optimieren und Abfall zu reduzieren.
Im Transportwesen kann KI genutzt werden, um Routen
effizienter zu planen, Fahrzeugwartung zu optimieren und den
Treibstoffverbrauch zu reduzieren.
Nutzen Sie vorausschauende Wartung, um den ökologischen
Fußabdruck von Maschinen und Anlagen zu minimieren.
Berichterstattung und Stakeholder Engagement
Automatisieren Sie die Erstellung von Umweltverträglichkeitsberichten.
Stellen Sie eine genaue und aktuelle ESG-Berichterstattung
für Stakeholder sicher. Nutzen Sie KI, um das Feedback von
Stakeholdern zu analysieren und ESG-Strategien entsprechend
anzupassen.
Datenerfassung und Überwachung
Sammeln Sie Echtzeitdaten zum Energieverbrauch, zur
Abfallproduktion und zur Ressourcennutzung.
Verwenden Sie IoT-Sensoren, um die Umweltauswirkungen
im gesamten Betrieb zu überwachen.
KI-Analyse
Verwenden Sie KI-Algorithmen, um die gesammelten Daten
auf Muster und Ineffizienzen zu analysieren.
Prognostizieren Sie zukünftige Trends bei der
Ressourcennutzung und den Auswirkungen auf die Umwelt.

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Integrierte Datenbasis zum Management von Risiken und Chancen
Unternehmen können sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem sie nachhaltiger, sozial verantwortlicher und wirtschaftlicher geführt werden.
Entscheidungsfindung
Nutzen Sie KI, um Entscheidungsträgern umsetzbare
Erkenntnisse auf der Grundlage von ESG-Daten zu liefern.
Implementieren Sie eine KI-gesteuerte Szenarioanalyse für die
strategische Planung.
Integrierte Datenplattformen
Erstellen Sie eine zentralisierte Datenplattform, die ESG-Daten
zu Umwelt-, Sozial- und Governance-Aspekten integriert.
Stellen Sie die Datenintegrität und -zugänglichkeit für KI-
Anwendungen sicher.
Personalisierung
Nutzen Sie KI, um Schulungs- und Entwicklungsprogramme für
Mitarbeiter zu personalisieren.
Verbessern Sie das Kundenerlebnis durch KI-gesteuerte
Empfehlungen und Support.
Risikomanagement
Setzen Sie KI für die prädiktive Risikoanalyse in Bezug auf ESG-
Faktoren ein.
Integrieren Sie die ESG-Risikobewertung in die allgemeinen
Risikomanagementstrategien Ihres Unternehmens.

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Herausforderungen
Künstliche Intelligenz wirkt sich immer stärker auf unser Leben aus.
Fachkenntnisse
Die erfolgreiche Implementierung erfordert Fachkenntnisse in
Datenwissenschaft, ESG-Prinzipien und KI. Unternehmen
könnten Schwierigkeiten haben, qualifiziertes Personal zu
finden.
Finanzielle Investitionen
Die Einführung von Technologien erfordert erhebliche
Investitionen. Kleinere Unternehmen könnten aufgrund
begrenzter Ressourcen Schwierigkeiten haben, diese
Technologien zu implementieren.
Datenschutzbedenken
Die Nutzung von Daten in Verbindung mit KI wirft
Datenschutzfragen auf. Unternehmen müssen sicherstellen,
dass sensible Informationen angemessen geschützt werden,
um das Vertrauen der Stakeholder zu wahren.
Ethik und Bias in KI-Algorithmen
Die Entwicklung ethischer KI-Modelle ist entscheidend.
Unbeabsichtigte Voreingenommenheit in den Algorithmen
können zu unfairen Entscheidungen führen und das Vertrauen
der Nutzer beeinträchtigen.

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Chancen
Künstliche Intelligenz kann in unserem Leben einen großen Unterschied machen.
Risikominderung
Die Integration von ESG-Faktoren in Entscheidungsprozesse
kann das Risikomanagement verbessern, indem potenzielle
Risiken identifiziert und proaktiv angegangen werden.
Zugang zu Kapital
Investoren bevorzugen zunehmend Unternehmen, die
nachhaltige Geschäftspraktiken umsetzen. Nachhaltige
Initiativen können den Zugang zu Kapital und
Finanzierungsmöglichkeiten verbessern.
Markenwert und Reputation
Unternehmen, die transparente und nachhaltige Praktiken
umsetzen, können ihren Markenwert steigern und das Vertrauen
der Verbraucher gewinnen, was langfristig zu einer positiven
Reputation führt.
Innovationspotenzial
Die Integration von Daten, ESG und KI eröffnet Unternehmen
innovative Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung,
Ressourcenoptimierung und Entwicklung neuer nachhaltiger
Produkte und Dienstleistungen.

Nachhaltig auf der Überholspur
Wertvolle Geschäftsmodelle durch Nutzung der richtigen Werkzeuge
28
• Durchführung einer Wesentlichkeitsanalyse
• Strategischer Dialog mit internen und externen Stakeholdern
• Analyse der vorhandenen und noch benötigten Daten
• Definition benötigter KPIs für das regulatorische Reporting und für die
zukünftige Unternehmenssteuerung
• Aufsetzen eines Programmes zur Herstellung der nötigen Infrastruktur
(Daten, Prozesse, Systeme, Methoden)
• Prüfung und Implementierung von KI-Anwendungen, die positiv
zur Nachhaltigkeitsleistung des Unternehmens beitragen können
• Reporting
Planen Sie mit uns gemeinsam Ihre Reise in eine nachhaltige Zukunft!

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KI-Projekte - Erste Schritte
Es gibt einige Hürden, welche Sie beim Start eines KI-Projekts beachten sollten. Wir helfen Ihnen gerne!
Mehrwert
Definieren Sie zu Beginn den
Mehrwert, welchen Sie generieren
möchten (z.B. Kostenersparnis, User-
experience,...) und legen Sie bereits
vor der Implementierungsphase
klare Akzeptanzkriterien.
Scope
Das erste KI-Projekt muss nicht die
wichtigste Funktionalität im
Unternehmen betreffen. Priorisieren
und Identifizieren Sie die zunächst
einfache Prozesse, welche sich zur
(Teil-)Automatisierung eignen.
Projektzeittraum
Initiale KI-Projekte sollten
optimalerweise innerhalb von 6-12
Monaten umsetzbar sein und eine
hohe Erfolgschance aufweisen.
Prozessverständnis
Schaffen Sie Klarheit über den
Prozess, welchen Sie KI-gesteuert
umsetzen möchten, indem Sie den
Prozess genauestens skizzieren und
beteiligte Stakeholder von Beginn an
miteinbeziehen.
Komplettlösungen
Machen Sie eine ausführliche
Marktanalyse hinsichtlich externen
Komplettlösungen, bevor Ihre
Entwicklungskosten & Zeit
exponentiell ansteigen. Oftmals
können auch vereinzelte Module
extern zugekauft werden.
Datenbasis
Sind die benötigten Daten
vorhanden und nutzbar? Überprüfen
Sie, ob die benötigten Daten
vorhanden, leicht zugänglich und
verwertbar sind, um darauf
aufbauend ein KI-System zu
entwickeln.
Controlling
Definieren Sie KPIs & Tracken Sie
aktiv den Fortschritt ihres KI-
Projektes, um die Wirtschaftlichkeit
Ihres Vorhabens im Blick zu haben .
Externe Partner
Beziehen Sie externe Spezialisten mit
ein, um die Projektanlaufphasen zu
verkürzen – besonders, wenn die
internen Kompetenzen sich noch in
der Aufbauphase befinden.
01 02 03
05 08
04
06 07

Unser Erfolg in Zahlen
450+
Mitarbeiter
€ 37 Mio.
konsolidierter Umsatz
(2023)
1998
Gründung
der Specific-Group
in Wien
115
Aktive
Kunden
86%
Anteil Techniker in
unserem Team
15 Niederlassungen in 9 Ländern:
AT: Wien, Graz, Salzburg
DE: München, Landshut, Langenfeld
BY: Minsk, Grodno
PL: Krakau
LT: Vilnius
ES: Valencia
SK: Bratislava
US: Miami, Seattle
HU: Budapest
Österreich & Deutschland
Unsere Fokusmärkte

Specific-Group Austria GmbH
Hoher Markt 5
1010 Wien
Tel: +43 1 489 25 28
https://www.specific-group.com
Birgit Aigner
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Christoph Frohner
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