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:
- Retrieval (Abruf): Die KI durchsucht gezielt relevante Dokumente – von Richtlinien über ESG-Kennzahlen bis hin zu regulatorischen Vorgaben.
- 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?
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