Die CO2-Bilanzierung basiert auf hochwertigen Daten. Doch bevor Quelldaten für eine Treibhausgasinventur genutzt werden können, ist oft eine aufwendige Vorbereitung erforderlich.
Die benötigten Informationen sind über Versorgerabrechnungen, Beschaffungssysteme, Reisedaten, Lieferantendateien, Betriebssysteme und Tabellenkalkulationen verstreut, die ursprünglich für ganz andere Geschäftszwecke erstellt wurden. Sie liegen selten in einer Form vor, die direkt für die CO2-Bilanzierung geeignet ist.
Das bedeutet, dass Nachhaltigkeitsteams oft viel Zeit damit verbringen, Dateien zu standardisieren, Felder zuzuordnen, Datenqualitätsprobleme zu beheben und operative Daten in das für Emissionsberechnungen erforderliche Format zu bringen.
Heute stellen wir Persefoni Data Agentvor – eine neue agentenbasierte Funktion in der Persefoni-Plattform, die diesen Arbeitsablauf effizienter gestaltet.
Anstatt Daten vor dem Hochladen manuell umzustrukturieren, können Teams ihre Quelldaten direkt in Persefoni importieren. KI-gestützte Empfehlungen helfen dabei, die Dateien zu interpretieren, Felder zuzuordnen, potenzielle Probleme zu erkennen und die Daten für die Berechnung vorzubereiten.
Das Ziel ist es, den Weg von rohen Geschäftsdaten zu einem strukturierten, prüfbaren Datensatz für die CO2-Bilanzierung zu vereinfachen und den manuellen Aufwand dabei deutlich zu reduzieren.
Quelldaten liegen selten direkt in einer Vorlage für die CO2-Bilanzierung vor
Standardisierte Vorlagen sind nützlich, um Konsistenz zu schaffen. Doch die im Unternehmen generierten Daten folgen selten einer einheitlichen Struktur.
Ein Beschaffungsauszug kann Tausende von Transaktionen enthalten. Energiedaten können je nach Standort oder Region unterschiedlich organisiert sein. Lieferantennamen können in verschiedenen Systemen variieren. Einheiten, Datumsformate und Feldstrukturen können ebenfalls abweichen.
Bisher mussten Nachhaltigkeitsteams diese Unterschiede manuell bereinigen, bevor die Daten in den Bilanzierungsprozess einfließen konnten.
Persefoni Data Agent wurde entwickelt, um diese Arbeit direkt innerhalb von Persefoni zu unterstützen.
Beim Hochladen der Quelldaten schlägt die Plattform die passende Datenstruktur vor und empfiehlt, wie die Quellspalten den Feldern in der Persefoni-Plattform zugeordnet werden sollten. Nutzer können diese Empfehlungen prüfen, anpassen und vor der Übermittlung freigeben.
Der agentengestützte Workflow kann zudem potenzielle Datenqualitätsprobleme aufdecken, wie etwa inkonsistente Einheiten oder Datumsangaben, die nicht mit dem Berichtszeitraum übereinstimmen. So können diese behoben werden, bevor die Daten in die Inventur einfließen.
Dadurch verbringen Teams weniger Zeit mit der manuellen Umstrukturierung von Dateien und mehr Zeit mit der Überprüfung der Annahmen und Entscheidungen, die die Qualität der endgültigen Bilanz beeinflussen.
KI-gestützte Vorbereitung mit integrierter menschlicher Überprüfung und Revisionssicherheit
Die Datenaufbereitung für die CO2-Bilanzierung ist nicht nur eine technische oder mathematische Aufgabe. Sie erfordert oft menschliches Urteilsvermögen.
Die korrekte Behandlung eines Datenfeldes kann vom Berichtszeitraum, dem Quellsystem, der organisatorischen Abgrenzung oder der beabsichtigten Berechnungsmethode abhängen. Diese Entscheidungen müssen zudem transparent und nachvollziehbar bleiben.
Der Persefoni Data Agent wurde entwickelt, um bei diesen Entscheidungen zu unterstützen, während die Nutzer die volle Kontrolle über die endgültige Verarbeitung behalten. Nutzer können relevante Kontextinformationen zu den Quelldaten bereitstellen, KI-generierte Zuordnungsempfehlungen prüfen, vorgeschlagene Felder anpassen und die Lösung identifizierter Probleme vor der Datenübermittlung freigeben.
Ein herunterladbares Entscheidungsprotokoll zeichnet die KI-gestützten Empfehlungen während des Arbeitsablaufs auf und sorgt für eine klare Dokumentation darüber, wie die Quelldaten aufbereitet wurden. Für Unternehmen, die wiederkehrende Inventuren verwalten, kann diese Dokumentation zudem dazu beitragen, die Konsistenz von einem Berichtszyklus zum nächsten zu wahren.
Dies ist besonders nützlich bei komplexen Datensätzen, wie etwa bei eingekauften Waren und Dienstleistungen. Eine einzige Beschaffungsdatei kann Tausende von Transaktionen, inkonsistente Lieferantennamen, unterschiedliche Klassifizierungsstrukturen und Datensätze enthalten, die für die Emissionsbilanzierung unterschiedlich behandelt werden müssen. Der Persefoni Data Agent hilft Teams dabei, diese Datenprobleme direkt in der Plattform zu lösen, während der Kontext und die Entscheidungen hinter der Datenaufbereitung erhalten bleiben.
Einsatz von Agenten in Nachhaltigkeits-Workflows
Der Persefoni Data Agent ist Teil einer wachsenden Suite von Agenten, die darauf ausgelegt sind, mehr Aufgaben in Nachhaltigkeits- und CO2-Bilanzierungsprozessen zu übernehmen.
Er arbeitet mit dem Persefoni Sustainability Agent zusammen, ehemals Persefoni Copilot, einem GPT-basierten On-Demand-Assistenten, der Nutzern hilft, Antworten zur Persefoni-Plattform zu erhalten und auf Fachwissen zu Nachhaltigkeit und CO2-Bilanzierung zuzugreifen.
Und die Suite wächst weiter. Wir entwickeln neue Agenten zur Unterstützung einer umfassenden Nachhaltigkeitsberichterstattung und zur Erstellung von Produkt-CO2-Fußabdrücken (PCF), um agentenbasierte KI in immer mehr tägliche Aufgaben von Nachhaltigkeitsteams zu integrieren.
