Der 27. Februar ist Internationaler Tag des Eisbären. Das wohl bekannteste Säugetier der Arktis ist vom Aussterben bedroht und gilt längst als Symbol ökologischer Verwundbarkeit. Wie kann es sein, dass die größte Bärenart der Welt und zugleich das größte an Land lebende Raubtier in Gefahr ist?
Die Größe des Eisbären schützt ihn nicht vor schmelzendem Meereis, veränderten Nahrungsnetzen oder Schadstoffen, die über Kontinente hinweg transportiert werden. Sein Überleben hängt von Entwicklungen im gesamten Erdsystem ab. Umweltprobleme entstehen durch eng vernetzte Prozesse. Sie lassen sich nur mit Lösungen bewältigen, die global denken und ökologische Zusammenhänge systematisch berücksichtigen.
Der Internationale Eisbärentag lenkt daher nicht nur den Blick auf den Einfluss des Menschen, sondern auch auf die Notwendigkeit systemischer Ansätze. Größer heißt nicht sicherer. In der Nachhaltigkeit bedeutet das: Wenn Wirkungen global entstehen, muss auch ihre Bewertung in diesem Maßstab erfolgen. Die Skalierung von Life Cycle Assessments (LCA, dt. Ökobilanz) erfordert deshalb klare Methodik, Transparenz und Verantwortung.
Größer heißt nicht sicherer. In der Nachhaltigkeit bedeutet das: Wenn Wirkungen global entstehen, muss auch ihre Bewertung in diesem Maßstab erfolgen.
In ihren Anfängen war die Ökobilanz (Life Cycle Assessment, LCA), ein methodischer Durchbruch. Sie übersetzte wissenschaftliche Erkenntnisse in praxistaugliche Werkzeuge, mit denen Organisationen die Umweltwirkungen ihrer Produkte und Prozesse bewerten und steuern konnten. Umweltwissenschaft hielt Einzug in Vorstandsetagen und Produktentwicklung.
Heute ist die Methode weltweit anerkannt, in ISO Normen verankert und zunehmend Bestandteil regulatorischer Rahmenwerke. Das Bewusstsein für planetare Grenzen und Auswirkungen entlang der Wertschöpfungskette ist in der Mitte der Wirtschaft angekommen. Viele Organisationen haben Nachhaltigkeit in ihre Geschäftsstrategie integriert, wissenschaftsbasierte Klimaziele definiert und entsprechende Verpflichtungen formuliert.
Die zentrale Herausforderung liegt nun im Umfang der Messaufgabe. Umweltwirkungen müssen unternehmensweit und entlang der gesamten Lieferkette konsistent erfasst und bewertet werden.
Die Frage lautet nicht mehr, ob Auswirkungen gemessen werden sollen, sondern wie dies über Tausende Produkte, Lieferanten und Regionen hinweg konsistent, belastbar und schnell genug gelingen kann, um Entscheidungen zu unterstützen.
Einzelne LCAs oder manuelle Datenprozesse reichen dafür nicht mehr aus. Organisationen benötigen eine datenbasierte Umweltsteuerung, die der Größe ihrer Aktivitäten gerecht wird.
LCA at Scale, also eine skalierbare Ökobilanzierung, macht es mithilfe von KI möglich, die Umweltwirkungen Tausender Produkte oder komplexer Lieferketten automatisiert, standardisiert und effizient zu bewerten. Unterschiedliche Datenquellen werden auf einer gemeinsamen methodischen Grundlage zusammengeführt und mit regulatorischen sowie internationalen Standards wie ISO, PEFCR oder PAS 2090 abgestimmt. So lassen sich Millionen Datensätze in kurzer Zeit in belastbare Umweltindikatoren überführen.
LCA at Scale, also eine skalierbare Ökobilanzierung, macht es mithilfe von KI möglich, die Umweltwirkungen Tausender Produkte oder komplexer Lieferketten automatisiert, standardisiert und effizient zu bewerten.
Eine systematische Messung über ganze Portfolios und entlang der gesamten Lieferkette bedeutet nicht nur schnellere Datenverarbeitung. Sie stärkt vor allem die Qualität von Entscheidungen, die bestimmen, wie ein Unternehmen Wert schafft. Wirkung entsteht in der Breite nur dann, wenn Messung strategisch verankert ist und konsequent in Entscheidungsprozesse einfließt, etwa bei Investitionen, Produktgestaltung, Beschaffung oder Portfoliosteuerung. Eine gut implementierte LCA at Scale bildet das Rückgrat eines solchen Systems. Sie übersetzt ökologische Komplexität in handlungsrelevante Informationen und schafft Orientierung für strategische Weichenstellungen. Getragen von einer Kultur nachhaltigen Fortschritts und gemeinsamen Datengrundlagen können Organisationen fundierte Entscheidungen treffen, ihre Nachhaltigkeitsziele erreichen, wirksame Scope 3 Maßnahmen umsetzen, Risiken reduzieren und sich an veränderte Rahmenbedingungen anpassen.
Mit zunehmender Skalierung steigen jedoch auch die Anforderungen. Je breiter LCA Systeme eingesetzt werden, desto höher sind die Anforderungen an Konsistenz und Qualität. Mit wachsender Reichweite sinkt die Toleranz für methodische Unschärfen.
Mit zunehmender Skalierung steigen jedoch auch die Anforderungen.
Automatisierung verstärkt sowohl Stärken als auch Schwächen. Sind Systemgrenzen unklar definiert, Annahmen nicht transparent oder Primärdaten unzuverlässig, verbreiten sich Fehler ebenso schnell wie Erkenntnisse. Gleichzeitig entwickeln sich Methoden und regulatorische Anforderungen dynamisch weiter, von produktspezifischen Regeln bis hin zu CSRD Vorgaben und branchenspezifischen Standards. Skalierte LCA Systeme müssen daher anpassungsfähig, transparent und kompatibel bleiben, statt in statischen Modellen zu verharren.
Die Sicherstellung der Systemkompatibilität zwischen Datenbanken, die Harmonisierung unterschiedlicher Datenformate von Lieferanten, der Umgang mit sich weiterentwickelnden Methoden und dynamischen Datensätzen sowie die Integration zusätzlicher Umweltindikatoren neben dem Klima stellen Organisationen vor reale operative Herausforderungen.
In diesem Umfeld gewinnen eine robuste Data Governance, methodische Konsistenz und Qualitätssicherung weiter an Bedeutung. Sind diese Voraussetzungen erfüllt, können digitale Workflows ihr volles Potenzial entfalten und KI als echter Beschleuniger wirken, der menschliche Expertise unterstützt, nicht ersetzt.
KI kann die Datenerhebung automatisieren, Formate harmonisieren, Lücken schließen und Wirkungen über mehrere Arbeitsbereiche hinweg modellieren. Machine Learning, trainiert auf umfangreichen LCA Datensätzen, hilft Organisationen, von pauschalen Annahmen zu evidenzbasierten Entscheidungen überzugehen und ökologische Hotspots gezielt anzugehen. Es verbessert Rückverfolgbarkeit und Transparenz in komplexen Lieferketten, erhöht die Genauigkeit von Scope 3 Bewertungen und ermöglicht vorausschauende Szenarioanalysen. Digitalisierung, gestützt auf einen verantwortungsvollen KI Einsatz, verbindet Footprinting mit Lieferantenleistung und strategischen Prioritäten. Stärkere Daten schaffen die Grundlage, um von der Analyse ins Handeln zu kommen.
Ein häufiger Fehler bleibt jedoch bestehen: die Technologie mit der Strategie zu verwechseln. Digitale Plattformen sind zentrale Enabler, aber sie ersetzen keine klare Ausrichtung.
Bevor digitale Systeme ausgewählt werden, müssen Organisationen eine klare Nachhaltigkeitsvision definieren, konkrete Anwendungsfälle für Umweltinformationen festlegen, Governance Strukturen etablieren, Qualitätsstandards bestimmen und Veränderungsprozesse funktionsübergreifend gestalten. Ohne dieses Fundament wird selbst die fortschrittlichste Software zu einem teuren Reporting Instrument statt zu einem Treiber echter Transformation.
Ein häufiger Fehler bleibt jedoch bestehen: die Technologie mit der Strategie zu verwechseln.
Wirksame und skalierbare Lösungen beginnen mit einer klaren Vision. Technologie allein reicht nicht aus. Eine tragfähige Strategie stellt reale Anspruchsgruppen in den Mittelpunkt und stützt sich auf Expertise, die weit über Systeme und IT hinausgeht.
Ein skalierbares und zugleich wirksames LCA System integriert fundiertes Wissen zu Footprinting, Nachhaltigkeit und branchenspezifischen Rahmenbedingungen.
Ist Digitalisierung strategisch und fachlich verankert, ermöglicht sie einen umfassenden Blick auf operative Tätigkeiten und Wertschöpfungsketten, schafft präzise Echtzeit Einblicke, stärkt die Resilienz und sichert langfristigen Wert.
In einer Welt, in der Umweltprobleme global wirken, können nur skalierbare Lösungen das schützen, was groß, bedeutend und unverzichtbar ist.
Quellen:
https://quantis.com/reports/make-up-the-future-second-edition/
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