Die Zukunft des ESG-Softwaremarktes: Herausforderungen und Chancen
ESG-Markterfordernisse beleben das Business für AI
Umwelt-, Sozial- und Governance-Investitionen (ESG) haben für Anleger weltweit höchste Priorität. Unternehmen stehen zunehmend unter Druck, ihr Engagement für Nachhaltigkeit, korrektes Geschäftsgebaren und soziale Verantwortung unter Beweis zu stellen. Künstliche Intelligenz wird die Art und Weise, wie wir die ESG-Berichterstattung angehen, revolutionieren und Lösungen für die Herausforderungen bei der Datenerfassung, -analyse und -offenlegung bieten.
Der Markt für ESG-Softwarelösungen (Environmental, Social, and Governance) erlebt ein bemerkenswertes Wachstum. Mit der zunehmenden Bedeutung von Nachhaltigkeit und strikteren regulatorischen Anforderungen steigt die Nachfrage nach Tools, die Unternehmen bei der Erfassung, Analyse und Berichterstattung ihrer ESG-Leistungen unterstützen.
-
„Laut ESGNews steigt der globale Markt für ESG-Reporting-Software bis 2027 auf rund 5 Mrd. US-Dollar – eine jährliche Wachstumsrate von etwa 17 % bleibt bis 2025 bestehen, wobei Europa das dynamischste Marktsegment darstellt“.
-
„Der Nachhaltigkeitssoftwaremarkt wächst zwar weiter, verlangsamt sich aber leicht – laut Netzwoche betrug das Wachstum 2024 noch 11 %, 2025 liegen die Projektionen bei 6–8 % aufgrund Marktkonsolidierung und strenger Regulierung“.
In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die aktuellen Entwicklungen im ESG-Softwaremarkt, die Herausforderungen für Unternehmen und welche Strategien zum Erfolg führen können.
Der Artikel bietet einen tieferen Einblick in den überfüllten ESG-Softwaremarkt, analysiert die neuesten Entwicklungen und zeigt die wichtigsten Herausforderungen und Chancen auf. Expertenmeinungen und Prognosen runden die Analyse ab.
Der ESG-Softwaremarkt wächst stark und dynamisch
Der ESG-Softwaremarkt ist in den letzten Jahren stark gewachsen. Laut einem Bericht von MarketsandMarkets wird erwartet, dass der Markt von 2020 bis 2025 mit einer jährlichen Wachstumsrate von über 17 % expandiert. Getrieben wird dieses Wachstum durch striktere regulatorische Anforderungen, ein wachsendes Bewusstsein für Nachhaltigkeit und die zunehmende Bedeutung von ESG-Kriterien in der Finanzwelt.
Aktuelle Entwicklungen / Ereignisse im ESG-Softwaremarkt
Der Markt für Nachhaltigkeitssoftware ist mittlerweile überfüllt. Viele ESG- und Nachhaltigkeitsexperten sind überwältigt von der Vielzahl der Angebote. Ein CSO eines großen Unternehmens berichtete kürzlich, dass er täglich auf neue Lösungen für die Kohlenstoffbilanzierung aufmerksam gemacht wird. Gartner prognostiziert zudem, dass bis 2027 Unternehmen 80 % ihrer Ausgaben für Marketinginhalte auf GenAI-Services verlagern werden, obwohl die Effektivität aufgrund überforderter Verbraucher sinken könnte.
Auswirkungen durch eine Vielzahl von ESG-Anwendungen und komplexe Gesetzeslage
Seit Anfang 2025 zwingt die Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) Unternehmen mit mehr als 250 Mitarbeitenden zur umfassenden extern geprüften Nachhaltigkeitsberichterstattung. Parallel treten weitere Gesetze wie die EU-Lieferkettenrichtlinie (CSDDD), die EU-Verordnung zur Entwaldung (EUDR) und der Carbon Border Adjustment Mechanism (CBAM) in Kraft. Neue Softwarelösungen müssen deshalb vielseitige internationale Regulierung (und oft mehrere Frameworks gleichzeitig) abbilden und auditfähige Daten bereitstellen
Die Überfülle an ESG-Softwarelösungen stellt eine erhebliche Herausforderung dar. Entscheidungsträger haben Schwierigkeiten, zwischen echten und unechten Lösungen zu unterscheiden, was oft dazu führt, dass etablierte Anbieter bevorzugt werden, selbst wenn diese nicht die besten Lösungen bieten. Dies verzerrt den Wettbewerb und hindert innovative Start-ups daran, Fuß zu fassen.
Die Vielzahl der Angebote führt auch dazu, dass Entscheidungsträger heuristische Ansätze verwenden, um die Auswahl zu erleichtern. Dies kann jedoch dazu führen, dass suboptimale Entscheidungen getroffen werden und innovative Lösungen übersehen werden.
Obwohl der Markt insgesamt weiter wächst, verlangsamt sich das Wachstum leicht – und es kommt zu einer Konsolidierung: Während sich viele Anbieter für spezifische Nischen oder Branchen spezialisieren, steigt gleichzeitig der Anteil an Konzerngruppen und umfassenden Plattformen, die Datenmanagement, Reporting und Lieferkette in einer Lösung vereinen. Studien zeigen, dass die Nachfrage nach einheitlichen, revisionssicheren Plattformen rasant steigt.
Expertenaussagen für einen erfolgreichen Einsatz
Experten betonen die Notwendigkeit, klare ESG Strategien in Verbindung mit KI für die Markteinführung zu entwickeln. Ein weiterer Leitfaden zur Auswahl von ESG-Software, der von einem ESG-Unternehmen veröffentlicht wird, bietet wenig Mehrwert. Stattdessen sollten Unternehmen in die Entwicklung realistischer ESG-Konzepte durch eine methodische Vorgehensweis investieren und Marketing- und Kundenansprache-Strategien für den ESG-Bereich und ein ganzheitliches Stakeholder Management entwickeln und aufbauen.
Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) bietet zwar tiefere Einblicke und effizientere Analysen, stellt jedoch auch Herausforderungen dar, wie das Vertrauen in KI-Ergebnisse, Sicherheitsaspekte und ethische Fragen.
Die Rolle der KI in der ESG-Berichterstattung: Eine technische Perspektive
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert den ESG-Bereich (Environmental, Social, Governance) durch ihre Fähigkeit, große Datenmengen effizient zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu liefern. Mit fortschrittlichen Algorithmen und Machine Learning kann KI ESG-Daten in Echtzeit verarbeiten, Muster und Trends identifizieren und präzise Prognosen erstellen. Dies ermöglicht Unternehmen, ihre Nachhaltigkeitspraktiken zu optimieren, Risiken besser zu managen und die Einhaltung regulatorischer Anforderungen zu gewährleisten. Zudem unterstützt KI bei der Automatisierung von Berichtsprozessen und der Verbesserung der Transparenz, was zu fundierteren Entscheidungsprozessen und einer stärkeren ESG-Performance führt.
Die wichtigsten Möglichkeiten, wie KI die ESG-Berichterstattung verändert sind folgende:
Stimmungsanalyse: KI-Algorithmen können Texte analysieren, um den Tonfall und die Stimmung in der Unternehmenskommunikation zu ermitteln, z. B. in Gewinnmitteilungen, Pressemitteilungen und sozialen Medien. Dies kann das wahre Engagement eines Unternehmens in Bezug auf ESG-Themen aufzeigen, das über das hinausgeht, was explizit gesagt wird.
Datenautomatisierung und -Erweiterung: KI kann große Mengen an ESG-Daten aus strukturierten und unstrukturierten Quellen sammeln, bereinigen, verarbeiten und matchen. Dadurch wird der Umfang der zu berücksichtigenden ESG-Daten erweitert und der Zeit- und Arbeitsaufwand für Analysten verringert.
Identifizierung von Risiken und Chancen: KI-Modelle können Muster und Anomalien in ESG-Daten erkennen und so potenzielle Risiken oder ungenutzte nachhaltige Chancen aufdecken.
Berichterstellung und Einblicke: KI-Tools, insbesondere solche, die natürliche Sprachverarbeitung und -generierung (NLG) nutzen, können die Erstellung von ESG-Berichten automatisieren. Dies kann Zeit sparen und wertvolle Erkenntnisse liefern, die bei einer manuellen Berichterstattung möglicherweise übersehen werden.
2025 setzen sich innovative KI-gestützte Verfahren durch, etwa zur prädiktiven Risikoanalyse, KI-basierter Peer-Benchmarking von Reports, strukturiertem Audit-Reporting (z.B. XBRL) und automatischer Compliance-Monitoring von regulatorischen Änderungen. Unternehmen berichten von bis zu 40% schnelleren Prozessen und 30% mehr Datenqualität durch fortschrittliche Automatisierung, vor allem bei der Bearbeitung unstrukturierter Berichte.
Schlüsseltechnologien, auf die man sich konzentrieren sollte
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): NLP ermöglicht es Computern, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten, was sie für die Stimmungsanalyse und die Interpretation von ESG-Texten von unschätzbarem Wert macht.
LLMs (Large Language Models): LLMs sind leistungsstarke KI-Modelle, die auf umfangreichen Textdatensätzen trainiert wurden. Sie können Text generieren, übersetzen und Informationen zusammenfassen, die für die ESG-Bewertung relevant sind.
Maschinelles Lernen: Algorithmen des maschinellen Lernens decken Muster in ESG-Daten auf und ermöglichen so Vorhersagen, Risikomodelle und die Identifizierung von Chancen.
Wichtige Überlegungen und Herausforderungen
Datenqualität und Verzerrungen: Stellen Sie sicher, dass die Daten, die zum Trainieren von KI-Modellen verwendet werden, genau und frei von Verzerrungen sind, um irreführende Ergebnisse zu vermeiden.
Ethische KI: Unternehmen sind dafür verantwortlich, KI auf ethische und transparente Weise zu nutzen, die mit den ESG-Prinzipien in Einklang steht.
Energieverbrauch: Der hohe Energieverbrauch von KI-Modellen stellt selbst ein Umweltproblem dar. Überlegen Sie, wie Sie die Auswirkungen mildern können.
Datensicherheit: Eine kontinuierliche Datenüberwachung und Echzeitanalyse zum Schutz von sensiblen Daten im ESG-Bereich ausbauen und dadurch Bedrohungen frühzeitig erkennen und Sicherheitslücken schließen.
Das menschliche Element: Auch wenn KI leistungsstarke Funktionen bietet, bleibt das menschliche Urteilsvermögen für die Validierung der Ergebnisse und das Treffen fundierter ESG-Investitionsentscheidungen unerlässlich.
KI-gestützte ESG-Berichterstattung eröffnet Optimierungspotentiale
KI ist ein Wendepunkt für ESG. Erwarten Sie im Zuge der Weiterentwicklung dieser Technologien diese zusätzlichen Fortschritte:
Anpassung: KI-Modelle werden für bestimmte Branchen maßgeschneidert, um spezifische Risiken und Berichtsanforderungen zu berücksichtigen.
Verbessertes Reporting: KI wird die ESG-Berichterstattung rationalisieren und dabei die sich entwickelnden Standards und Erwartungen der Anleger berücksichtigen.
Prädiktive Analysen: KI wird die Analyse von historischen Daten auf proaktive Vorhersagen der ESG-Leistung und der Auswirkungen auf die Geschäftsstrategie verlagern.
Herausforderungen aber auch Chancen in den Blick nehmen
Der ESG-Softwaremarkt wächst rasant und bietet erhebliche Chancen, ist jedoch auch mit zahlreichen Herausforderungen konfrontiert. Die Überfülle an Angeboten und die Schwierigkeit, qualitativ hochwertige und verlässliche Daten zu erhalten, sind zentrale Probleme.
Mit wachsender Bedeutung regulierter Nachhaltigkeitsreports setzen Unternehmen zunehmend auf hybride IT-Infrastrukturmodelle, um Daten sowohl lokal als auch in der Cloud sicher und flexibel zu verarbeiten. Dies bietet Vorteile für Datenschutz, Integration in Fachprozesse und Performance gegenüber reinen Cloud-Lösungen.
Schlussfolgerungen oder Empfehlungen zu einer klaren KI-Strategie
Eine klare KI-Strategie im ESG-Bereich ist unerlässlich, um die Vorteile der Technologie voll auszuschöpfen. Unternehmen sollten sich deshalb bei der Entwicklung einer Strategie klar positionieren und fortschrittliche Technologien wie künstliche Intelligenz analytisch und normativ nutzen, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Ein Fokus auf unternehmensinterne Prozesse, Informationen und normative Ansätze sind unerlässlich, um die richtigen Datenquellen zu identifizieren, um sicherzustellen, dass ihre Daten qualitativ hochwertig und umfassend vorhanden sind. Investitionen in fortschrittliche KI-Tools und -Plattformen, die speziell auf ESG-Anforderungen zugeschnitten sind, sind entscheidend.
Zudem sollte ein interdisziplinäres Team aus Datenwissenschaftlern, ESG-Experten und IT-Sicherheitsfachleuten aufgebaut werden, um die Integration und den laufenden Betrieb der KI-Systeme zu gewährleisten. Regelmäßige Schulungen und eine klare Kommunikations-strategie sorgen dafür, dass alle Stakeholder die Bedeutung und Funktionsweise der KI-gestützten ESG-Initiativen verstehen. Schließlich sollten Unternehmen kontinuierlich die Leistung ihrer KI-Systeme überwachen und anpassen, um sicherzustellen, dass sie die sich wandelnden ESG-Ziele und regulatorischen Anforderungen erfüllen.
ESG ist spätestens ab 2025 keine freiwillige Übung mehr, sondern Pflicht – gerade in Europa. Viele Unternehmen kämpfen dabei weiter mit schlechter Datenqualität, mangelnder Transparenz und Datensilos. KI kann diese Schwächen ausgleichen, dennoch gilt: Die Etablierung von ganzheitlichen Datenstrategie und ethisch einwandfreien KI-Prozessen bleibt erfolgskritisch.
Zukünftig wird es auch entscheidend sein, dass sich der Markt konsolidiert und einheitliche Standards für ESG-Reporting und -Bewertung weiterentwickelt werden. Die Integration von ESG-Kriterien und Informationen in die Finanzbranche bietet weiterhin große Chancen, die es zu nutzen gilt.
Weiterführende Links und Quellen
- MarketsandMarkets Bericht
- Circular Law – Green Deal
- Gartner Prognose zu KI-Inhalten
Führende ESG-Softwareanbieter
-
Osapiens: Marktführer für ESG-Reporting, Lieferketten- und Nachhaltigkeitsmanagement via modularer Hub-Plattform.
https://osapiens.com/de/ -
Planted: CO₂-Bilanzierung, Dekarbonisierung und automatisiertes ESG-Reporting für Mittelständler.
https://www.planted.green/ -
Workiva: Reporting-Plattform für ESG-, Nachhaltigkeits- und Finanzdaten mit umfangreichen Integrationen.
https://www.workiva.com/ -
Microsoft Sustainability: Datentools für ESG/CSRD-Reporting und digitale Nachhaltigkeitsstrategien.
https://www.microsoft.com/sustainability/ -
Enablon: Komplettlösung für Umwelt-, Nachhaltigkeits- und HSE-Management, international etabliert.
https://www.enablon.com/ -
Arbor Eco (Laube): Plattform für ESG, Fördermittelmanagement, Scope- und CSRD-Reporting.
https://arbor.eco/ -
Diligent: Governance- und ESG-Management, starker Fokus auf Reporting und Verantwortungsmanagement.
https://www.diligent.com/ -
Plan A: Europaweite Lösung für CO₂-Tracking, ESG-Strategie und nachhaltige Geschäftsentwicklung.
https://plana.earth/ -
Greenly: Cloud-Tool für CO₂-Bilanz und ESG-Management, optimal für KMU.
https://greenly.earth/ -
Benchmark ESG: Operatives ESG- und Compliance-Management, international breit vertreten.
https://www.benchmarkdigitalesg.com/
Alle Anbieter unterstützen die wichtigsten ESG-Standards und bieten automatisiertes Reporting sowie Schnittstellenlösungen für bestehende Unternehmenssysteme.
