4. Juli 2025

KI trifft Berichtspflichten

Wie RAG Berichtspflichten revolutioniert

Die Anforderungen an Nachhaltigkeitsberichte steigen – nicht nur durch die CSRD und ESRS, sondern auch durch zahlreiche gesetzliche Berichtspflichten wie z.B. die EU-Verordnung zur Entwaldungsfreiheit (EUDR), das ElektroG / EAR oder das Kreislaufwirtschaftsgesetz (KrWG). In der Konsequenz stehen Unternehmen zunehmend unter Druck, komplexe Daten aus unterschiedlichen Quellen konsistent, prüfbar und regelkonform aufzubereiten.

Genau hier kommt Künstliche Intelligenz ins Spiel – genauer gesagt: Retrieval-Augmented Generation (RAG).

RAG – KI-basierte Textgenerierung auf Basis verlässlicher Daten

RAG ist ein innovativer Ansatz der generativen KI, der zwei Technologien kombiniert:

1. Retrieval (Abruf): Die KI durchsucht gezielt relevante Dokumente – von Richtlinien über ESG-Kennzahlen bis hin zu regulatorischen Vorgaben.
2. Augmented Generation (verstärkte Textgenerierung): Auf Basis der gefundenen Inhalte generiert sie kontextbezogene, faktenbasierte Textbausteine – z. B. für ESG-Berichte, Lieferkettennachweise oder Umwelterklärungen.

Im Gegensatz zu klassischen Sprachmodellen „halluziniert“ RAG keine Inhalte, sondern nutzt ausschließlich unternehmensinterne oder offiziell vorgegebene Quellen. Das Ergebnis: nachvollziehbare, korrekte und KI-gestützte Texte.

Ein KI-System für viele Berichtspflichten

Ob ESG, Kreislaufwirtschaft oder Lieferkettenreporting – RAG kann vielfältig eingesetzt werden:

• CSRD-/ESRS-konforme Nachhaltigkeitsberichte
• Lieferkettengesetz-Reportings
• EUDR-Meldungen zu entwaldungsfreien Lieferketten
• EAR-Berichte im Rahmen des ElektroG
• Umwelterklärungen nach dem KrWG
• Produktverantwortungsnachweise
• Corporate Carbon Footprints / Scope-Emissionen

Durch den dokumentengestützten Ansatz lassen sich unternehmensspezifische Inhalte mit regulatorischen Anforderungen präzise verknüpfen – auch über Landesgrenzen und Sprachräume hinweg.

So funktioniert KI-gestützte Berichtserstellung mit RAG

Die Grundlage bildet ein zentraler ESG-Daten- und Dokumentenpool: Richtlinien, Energie- und HR-Berichte, Lieferantenerklärungen, Nachhaltigkeitsziele, regulatorische Anforderungen. Diese Inhalte werden KI-lesbar gemacht – etwa über Vektordatenbanken oder graphbasierte Strukturen wie GraphRAG.

Dann kommt die eigentliche Stärke von RAG zum Tragen:

Mit gezielten Prompts wie
„Fasse alle Maßnahmen zur Reduktion von Scope-3-Emissionen zusammen“
oder
„Welche Berichtspflichten betreffen unsere Produkte gemäß EAR und KrWG?“
liefert die KI vollständige, konsistente Textvorschläge – optional mit Quellverweisen und in verschiedenen Sprachen.

Die Vorteile im Überblick

• KI-basiert und faktengetrieben: Inhalte stammen aus realen Daten, keine Halluzinationen
• Transparent & nachvollziehbar: Quellenangaben möglich
• Effizient & skalierbar: Ideal für Unternehmensgruppen oder internationale Reportings
• Rechtskonform: Inhalte lassen sich entlang gesetzlicher Vorgaben strukturieren
• Mehrsprachig: Automatische Textgenerierung in DE, EN und weiteren Sprachen

Integration in bestehende ESG-Tools

RAG kann nahtlos an bestehende Plattformen wie Power Platform, Qlik, Nachhaltigkeitsdatenbanken oder Lieferantenportale angebunden werden. So fließen strukturierte ESG-Kennzahlen, gesetzliche Vorgaben und Richtliniendokumente direkt in die KI-gestützte Berichtserstellung ein – automatisiert und prüfbar.

Neugierig geworden?

Erlebe live, wie KI – und speziell RAG – die ESG- und Nachhaltigkeitsberichterstattung auf ein neues Level hebt: Beim #datatalk congress am 16. & 17. September zeigen wir in einem Praxisvortrag konkrete Use Cases, Technologie-Insights und Lessons Learned aus realen KI-Projekten.

#datatalk congress 2025 – Daten. Austausch. Inspiration.

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