{"id":18308,"date":"2024-06-12T10:00:00","date_gmt":"2024-06-12T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.imug-rating.de\/?p=18308"},"modified":"2024-06-11T14:52:25","modified_gmt":"2024-06-11T12:52:25","slug":"was-kuenstliche-intelligenz-fuer-die-esg-analyse-leisten-kann-und-wo-ihre-grenzen-sind","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.imug-rating.de\/news-parent\/blog\/was-kuenstliche-intelligenz-fuer-die-esg-analyse-leisten-kann-und-wo-ihre-grenzen-sind\/","title":{"rendered":"Perfect Match? Was K\u00fcnstliche Intelligenz f\u00fcr die ESG-Analyse leisten kann und wo ihre Grenzen sind"},"content":{"rendered":"\n<p><em>Das Potenzial von K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen wird derzeit in nahezu allen Wirtschafts- und Anwendungsbereichen diskutiert und getestet. Auch im Nachhaltigkeitsresearch bieten die Technologien neue M\u00f6glichkeiten, um die Erhebung von ESG-Daten (Environmental, Social und Governance) effizienter und schneller zu gestalten. Trotz des enormen Potenzials von KI-Tools bleibt die Expertise menschlicher Analyst*innen jedoch unersetzbar \u2013 wir erkl\u00e4ren, warum.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>imug rating, seit 2023 Teil der unabh\u00e4ngigen europ\u00e4ischen EthiFinance-Gruppe, testet umfangreich die Integration von KI in seine Datenerhebungsprozesse. Markus Gr\u00fcnewald, Head of Research bei imug rating, warnt jedoch, dass der Einsatz von KI kein Selbstl\u00e4ufer f\u00fcr validierte Ergebnisse ist. Insbesondere bei ma\u00dfgeschneidertem Research m\u00fcssen KI-Modelle individuell angepasst und wiederholt getestet werden, um den hohen Anforderungen an die Genauigkeit und Validit\u00e4t von ESG-Ratings gerecht zu werden.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:10px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">KI im Analyseprozess: Schnelle Informationen, aber wenig Tiefe<\/h4>\n\n\n\n<p>Eine wesentliche Herausforderung ist die Integration komplexer Kriterienkataloge in KI-Modelle. W\u00e4hrend einige KI-Anbieter sich auf die Erhebung einfacher Leistungs-\/Performanceindikatoren konzentrieren, ben\u00f6tigen Nachhaltigkeitsanalyst*innen tiefergehende Informationen. Die Bewertung der Umsetzung menschenrechtlicher Sorgfaltspflichten beispielsweise erfordert eine Vielzahl an qualitativen Informationen, die \u00fcber oberfl\u00e4chliche \u201eja\/nein\u201c oder \u201evorhanden\/nicht vorhanden\u201c Aussagen hinausgehen. KI-Tools k\u00f6nnen gro\u00dfe Datenmengen schnell durchsuchen und relevante Informationen extrahieren, aber f\u00fcr eine detaillierte Einsch\u00e4tzung qualitativer Sachverhalte sto\u00dfen sie an ihre Grenzen.<\/p>\n\n\n\n<p>Markus Gr\u00fcnewald betont: \u201eWir m\u00fcssen viel Zeit in das KI-Training investieren. Besonders, wenn Bewertungen auf unterschiedlichen Erf\u00fcllungsgraden einer Vielzahl qualitativer Indikatoren beruhen sollen. Unsere rechercheintensiveren Modelle m\u00fcssen in KI integriert werden.\u201c Dies zeigt, dass KI zwar bei der Informationssuche helfen, aber nicht die Expertise und das Urteilsverm\u00f6gen menschlicher Analyst*innen ersetzen kann.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:10px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Anwendung in der Praxis: St\u00e4rken und Schw\u00e4chen von KI in der ESG-Analyse<\/h4>\n\n\n\n<p>Erkl\u00e4ren l\u00e4sst sich dies am konkreten Anwendungsfall: der Identifizierung von Kontroversen, etwa Verst\u00f6\u00dfe gegen internationale Standards. Nach einer Testphase hat imug rating ein KI-gest\u00fctztes Tool eingef\u00fchrt, das bei der effizienten Recherche nach relevanten Artikeln und Kontroversen hilft. Durch die automatisierte Analyse k\u00f6nnen potenzielle Risiken schneller identifiziert werden. Die St\u00e4rken der KI liegen klar im Auffinden von Datenpunkten und in der Effizienz: KI-Tools k\u00f6nnen hervorragend gro\u00dfe Mengen an Daten durchsuchen und relevante Informationen schnell herausfiltern, was den Rechercheprozess erheblich beschleunigt. Dennoch bleibt die menschliche Expertise unverzichtbar, um die gefundenen Kontroversen im Anschluss zu bewerten und nach Schweregraden zu klassifizieren. Das ist wiederum wichtig, um vorhandene Kontroversen aus der Unternehmens- und Stakeholder-Perspektive gerecht in die ESG-Bewertungen einzuordnen.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Schw\u00e4chen der KI zeigen sich insbesondere in der Interpretation und Einordnung der Daten: Die Bewertung komplexer, qualitativ unterschiedlicher Erf\u00fcllungsgrade erfordert menschliches Urteilsverm\u00f6gen, das KI-Modelle derzeit noch nicht leisten k\u00f6nnen. Zudem erfordert die ESG-Analyse ein tiefes Verst\u00e4ndnis und eine kontextuelle Urteilsf\u00e4higkeit, die \u00fcber reine Datenanalyse hinausgeht. KI-Modelle sto\u00dfen bei der qualitativen und kontextreichen Interpretation von Informationen an ihre Grenzen. In vielen anderen Anwendungsbereichen, in denen klar definierte und strukturierte Daten genutzt werden, funktionieren KI-Modelle besser, wie zum Beispiel bei der Analyse rein quantitativer Finanzdaten.<\/p>\n\n\n\n<p>Was rein KI-basierte ESG-Bewertungen dementsprechend nicht leisten k\u00f6nnen, zeigt sich vor allem in der Tiefe der Analyse: W\u00e4hrend KI-Modelle effizient grundlegende Daten und oberfl\u00e4chliche Indikatoren identifizieren k\u00f6nnen, fehlt ihnen die F\u00e4higkeit zur tiefgehenden Interpretation und kontextuellen Bewertung. Hier spielen Analyst*innen eine entscheidende Rolle, da sie die Daten in den richtigen Zusammenhang setzen, qualitative Unterschiede und Nuancen erkennen und somit die Auswirkungen auf die ESG-Bewertungen pr\u00e4zise einsch\u00e4tzen k\u00f6nnen. Diese menschliche Expertise ist besonders wichtig, wenn es um ethische Fragen und komplexe soziale oder \u00f6kologische Zusammenh\u00e4nge geht, die nicht durch einfache Algorithmen erfasst werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:10px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Ethik und Transparenz: Schl\u00fcsselprinzipien f\u00fcr die Integration von KI im Nachhaltigkeitsresearch<\/h4>\n\n\n\n<p>Die zunehmende Integration von KI neben menschlicher Expertise im Nachhaltigkeitsresearch erfordert nicht nur technisches Know-how, sondern auch die Entwicklung neuer Kompetenzen und die Auseinandersetzung mit ethischen Fragen. Analyst*innen m\u00fcssen lernen, mit KI-Algorithmen zu arbeiten und deren Ergebnisse zu interpretieren. Dabei geht es nicht nur um die Beherrschung der Technologie, sondern auch um das Verst\u00e4ndnis ihrer Grenzen und Implikationen.<\/p>\n\n\n\n<p>Unternehmen und Organisationen tragen die Verantwortung daf\u00fcr, dass der Einsatz von KI fair, transparent und ethisch verantwortungsvoll erfolgt. KI-Systeme sollten darauf abzielen, die Rechte von Gemeinschaften und die Umwelt zu respektieren und positive Ver\u00e4nderungen in Richtung einer nachhaltigeren Zukunft voranzutreiben. Dies erfordert klare Richtlinien und Standards f\u00fcr den Einsatz von KI.<\/p>\n\n\n\n<p>Ein bedeutender Schritt in diese Richtung ist das <a href=\"https:\/\/artificialintelligenceact.eu\/de\/\">k\u00fcrzlich beschlossene KI-Gesetz (AI Act) der EU<\/a>. Dieses Gesetz zielt darauf ab, die Entwicklung und den Einsatz von KI in Europa sicherer und transparenter zu gestalten. Der AI Act beinhaltet strenge Regelungen zur Risikobewertung, zur Transparenz der Algorithmen und zur Verantwortung der Entwickler und Nutzer von KI-Systemen. Mit diesem Rechtsrahmen soll sichergestellt werden, dass KI-Technologien im Einklang mit europ\u00e4ischen Werten und Grundrechten entwickelt und eingesetzt werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Der AI Act unterscheidet dabei zwischen verschiedenen Risikoklassen von KI-Systemen, wobei besonders strenge Vorschriften f\u00fcr sogenannte \u201ehochriskante\u201c Anwendungen gelten. Diese umfassen Bereiche wie Gesundheit, Sicherheit, Grundrechte und Umwelt. Unternehmen, die solche KI-Systeme entwickeln oder einsetzen, m\u00fcssen umfassende Risikobewertungen durchf\u00fchren, die Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Algorithmen gew\u00e4hrleisten und regelm\u00e4\u00dfige Audits durchf\u00fchren. Zudem fordert der AI Act die Einrichtung von Mechanismen zur menschlichen \u00dcberwachung von KI-Systemen, um sicherzustellen, dass diese verantwortungsvoll und ethisch korrekt agieren.<\/p>\n\n\n\n<p>Insbesondere im Nachhaltigkeitsbereich k\u00f6nnte der AI Act dazu beitragen, ethische Standards zu setzen und Vertrauen in die Nutzung von KI durch Transparenz zu st\u00e4rken. Der AI Act stellt somit einen wichtigen Rahmen dar, um die positiven Potenziale von KI im Sinne einer nachhaltigen und gerechten Zukunft voll auszusch\u00f6pfen und betont ebenfalls die Wichtigkeit der menschlichen Ethik und Expertise.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:10px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Ausblick: Einsatz von KI nur auf konsequenter Grundlage menschlicher Prinzipien<\/h4>\n\n\n\n<p>Die Zukunft des Nachhaltigkeitsresearchs liegt somit in der harmonischen Zusammenf\u00fchrung von KI-Technologie und menschlicher Intelligenz. W\u00e4hrend KI-Tools an Bedeutung gewinnen, bleibt die Rolle des menschlichen Analysten unersetzlich. Ersan Aydin, Nachhaltigkeitsanalyst bei imug rating, betont: \u201eEine vollst\u00e4ndige Nachhaltigkeitsanalyse allein durch KI ist nicht m\u00f6glich, da menschliches Urteilsverm\u00f6gen und Fachwissen fehlen. Analyst*innen spielen eine entscheidende Rolle bei der Interpretation der Ergebnisse und der Ber\u00fccksichtigung ethischer Aspekte.\u201c<\/p>\n\n\n\n<p>Die Kombination von KI und menschlicher Expertise verspricht, das Nachhaltigkeitsresearch effizienter zu machen. In einer zunehmend durch Daten gesteuerten Welt wird die ineinandergreifende Performance von KI-Tools und menschlichen Analysten entscheidend sein. Mit dem verantwortungsvollen Einsatz von KI k\u00f6nnen wir eine nachhaltigere Zukunft entscheidend mitgestalten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Das Potenzial von K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen wird derzeit in nahezu allen Wirtschafts- und Anwendungsbereichen diskutiert und getestet. Auch im Nachhaltigkeitsresearch bieten die Technologien neue M\u00f6glichkeiten, um die Erhebung von ESG-Daten (Environmental, Social und Governance) effizienter und schneller zu gestalten. 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