Wie ESG-Praktiken durch KI unterstützt werden können!

Prolog:

„Der Wandel zu einer klimaneutralen Welt wird jedes Unternehmen und jede Branche fundamental verändern.“
Laurence Douglas „Larry“ Fink (* 2. November 1952). Gründer, Aufsichtsratsvorsitzender und Vorstandsvorsitzender der weltgrößten Vermögensverwaltung BlackRock.

Was ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Technologie, die es Computern und digitalen Geräten ermöglicht, zu lernen, zu lesen, zu schreiben, zu sprechen, zu sehen, zu kreieren, zu spielen, zu analysieren, Empfehlungen abzugeben und andere Dinge zu tun, die Menschen tun.

Eine kurze Reise in der Zeit zurück
Die Idee und der Wunsch der Menschen, eine denkende Maschine zu erschaffen, ist keine neue Idee oder ein neuzeitlicher Wunsch. Die Idee oder das Konzept von denkenden, künstlichen Wesen beziehungsweise Robotern hat seinen Ursprung bereits in der Antike. In diesem Zusammenhang sind die griechischen Dichter Homer und Hesiod zu nennen. Hesiod erzählt von Talos, dem bronzenen Riesen, der vom Schmiedegott Hephaistos geschaffen wurde, um Europa, die Tochter des Zeus, auf der griechischen Insel Kreta vor einer Entführung zu beschützen. Die Geburt des denkenden „Maschinenmenschen“.

Timeline Künstliche Intelligent (KI)
Für die Neuzeit ergeben sich im Hinblick auf KI die nachfolgenden historischen Meilensteine, ohne die eine Entwicklung und Nutzung von künstlicher Intelligenz auf dem jetzigen Stand undenkbar wären.

1950:
Alan Turing veröffentlicht Computing Machinery and Intelligence. In diesem Aufsatz stellt Turing, der für das Deschiffrieren des deutschen ENIGMA-Codes während des Zweiten Weltkriegs berühmt wurde und oft als „Vater der Informatik“ bezeichnet wird, die folgende Frage: „Können Maschinen denken?“ Er entwickelt einen Test, der heute als „Turing-Test“ bekannt ist und bei dem ein Mensch versucht, zwischen einer Computer- und einer menschlichen Textantwort zu unterscheiden. Anmerkung: Gut 70 Jahre später wird genau dieser Test heute sowohl bei ChatGPT-3 als auch bei der Weiterentwicklung ChatGPT-4 immer noch eingesetzt.

1956:
John McCarthy prägt den Begriff „künstliche Intelligenz“ auf der allerersten KI-Konferenz am Dartmouth College. Im selben Jahr entwickeln Allen Newell, J.C. Shaw und Herbert Simon den Logic Theorist, das erste laufende KI-Softwareprogramm.

1967:
Frank Rosenblatt baut den Mark 1 Perceptron, den ersten Computer, der auf einem neuronalen Netzwerk basiert, das durch Versuch und Irrtum “ (Konzept Try and Error) lernt“.

1980er Jahre:
Neuronale Netze, die einen Backpropagation-Algorithmus verwenden, um sich selbst zu trainieren, werden in KI-Anwendungen weithin eingesetzt.

1995:
Stuart Russell und Peter Norvig veröffentlichen „Artificial Intelligence: A Modern Approach“, das zu einem der führenden Lehrbücher im Bereich der KI wird. Darin befassen sie sich mit vier möglichen Zielen oder Definitionen von KI, die Computersysteme auf der Grundlage von Rationalität und Denken bzw. Handeln unterscheiden.

  • Menschlicher Ansatz: Systeme, die wie Menschen denken und Systeme, die wie Menschen handeln
  • Idealer Ansatz: Systeme, die rational denken und rational handelnde Systeme

1997:
Der Computer Deep Blue besiegt den damaligen Schachweltmeister Garri Kasparow in zwei Schachspeilen gegeneinander.

2004:
John McCarthy schreibt einen Artikel mit dem Titel „What is Artificial Intelligence?“ und schlägt die oft zitierte Definition von KI vor. Sie lautet: Sie (.. die KI ..) ist die Wissenschaft und Technik der Entwicklung intelligenter Maschinen, insbesondere intelligenter Computerprogramme. Sie ist verwandt mit der ähnlichen Aufgabe, Computer zu nutzen, um die menschliche Intelligenz zu verstehen, aber KI muss sich nicht auf Methoden beschränken, die biologisch beobachtbar sind.

2011:
KI taucht zum ersten Mal für Testzwecke im Entertainment-Bereich auf: Die Maschine Watson besiegt die menschlichen Champions Ken Jennings und Brad Rutter bei Jeopardy! Das Spielprinzip von Jeopardy! besteht darin, dass es sich um ein sogenanntes Reverse-Quiz handelt. Es werden keine Antworten auf Fragen gesucht, sondern die Frage zu den vorgegebenen Antworten.

2016:
Das DeepMind-Programm AlphaGo, das von einem tiefen neuronalen Netzwerk angetrieben wird, besiegt Lee Sodol, den Go-Weltmeister, in einem Fünf-Spiele-Match. Der Sieg ist angesichts der riesigen Anzahl möglicher Züge im Verlauf des Spiels (über 14,5 Billionen nach nur vier Zügen!) von großer Bedeutung und ein Sieg der Maschine galt bis dahin gleichermaßen unter Wissenschaftlern wie Computerspezialisten für KI als unmöglich.

2023:
Ein Anstieg großer Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT führt zu einer enormen Veränderung in der Leistung von KI und ihrem Potenzial zur Steigerung des Unternehmenswertes. Mit diesen neuen generativen KI-Praktiken können Deep-Learning-Modelle auf riesigen Mengen von unbeschrifteten Rohdaten vortrainiert werden.

Arten von KI
Wo aber liegen nun nach diesen Definitionen und teils verschiedenen Anwendungen die Unterschiede von künstlicher Intelligenz und wie wird KI jetzt und in der Zukunft eingesetzt? KI kann in zwei Haupttypen eingeteilt werden:

  • Enge KI (Narrow / Weak AI)
  • Allgemeine KI (General / Strong AI).

Narrow KI: Enge KI ist darauf ausgelegt, bestimmte Aufgaben zu erfüllen und sich dabei auszuzeichnen. Beispiele hierfür sind Sprachassistenten wie Siri, Empfehlungssysteme und autonome Fahrzeuge. Diese Systeme sind hoch spezialisiert und verfügen nicht über die umfassenden kognitiven Fähigkeiten des Menschen.

General KI: Allgemeine KI bezieht sich auf Maschinen, die über menschenähnliche kognitive Fähigkeiten verfügen, einschließlich Verstehen, Lernen, Argumentieren und Problemlösung in verschiedenen Bereichen. Das Erreichen einer allgemeinen KI ist ein langfristiges Ziel und Gegenstand laufender Forschung.

Anwendungen von KI
KI findet in zahlreichen Bereichen Anwendung, verändert die Industrie und schafft neue Möglichkeiten. An erster Stelle sind dies die nachfolgenden Schwerpunkte:

  • Gesundheitswesen: KI hilft bei der Diagnose von Krankheiten, der Entdeckung von Medikamenten und der Erstellung personalisierter Behandlungspläne.
  • Finanzwesen: KI-Algorithmen werden für den Handel, die Betrugserkennung und die Kreditwürdigkeitsprüfung eingesetzt.
  • Bildung: KI-gesteuerte Bildungsplattformen bieten personalisierte Lernerfahrungen.
  • Fertigung: Roboter und KI-gesteuerte Maschinen verbessern Produktionsprozesse.
  • Unterhaltung: KI wird für die Erstellung von Videospielcharakteren, Spezialeffekten und personalisierten Inhaltsempfehlungen eingesetzt.
  • Transportwesen: Selbstfahrende Autos und vorausschauende Wartung in der Logistik sind KI-gesteuerte Fortschritte.

ESG und KI oder „Wie ESG jetzt und in der Zukunft von künstlicher Intelligenz profitieren kann“

Während die Geschäftswelt das Potenzial von ESG (Umwelt, Soziales und Unternehmensführung) zur Förderung positiver Veränderungen immer mehr erkennt, kann die Integration von KI-Technologie diese Bemühungen noch verstärken. Genau dies haben wir in unseren vorherigen Blogbeiträgen deutlich herausgearbeitet, zum Beispiel bei der Analyse einer aktuellen Studie aus dem Jahr 2023 zum Thema ESG und Compliance.

Datenerfassung
Eine der größten Potentiale und Stärken der KI liegt in ihrer Fähigkeit, die Erfassung von ESG-Daten zu automatisieren und zu rationalisieren. Herkömmliche Methoden zur Erfassung dieser Daten waren arbeitsintensiv und zeitaufwändig. Ein großes und wichtiges Thema für Unternehmen, wie auch in den Zahlen der oben bereits erwähnten Studie aus dem Jahr 2023 zu ersehen ist.

Mit KI können Unternehmen jedoch schnell und effizient sehr große Mengen an Informationen und Daten aus einer Vielzahl von Quellen sammeln und verarbeiten. Diese beschleunigte Datenaggregation spart nicht nur Zeit, sondern gewährleistet auch genauere und vollständigere Erkenntnisse. Hier kann nicht nur deutlich Zeit gespart werden, sondern es werden auch Risiken für das Unternehmen deutlich minimiert.

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Durch die Überwachung in Realtime kann KI-Unternehmen auf dem Laufenden halten, wenn es um die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften geht, und so das Risiko der Nichteinhaltung minimieren. Die Vorhersagefähigkeiten von KI helfen Unternehmen, sich proaktiv auf bekannte künftige gesetzliche Änderungen einzustellen. Eine schnelle Reaktionszeit ist somit deutlich gegeben.

KI kann auch dazu beitragen, die Genauigkeit und Gültigkeit von ESG-Daten sicherzustellen – ein wichtiger Aspekt der Compliance-Berichterstattung. Durch die Identifizierung von Unstimmigkeiten oder Anomalien minimiert KI das Risiko, den Aufsichtsbehörden ungenaue Informationen zu übermitteln. Hier sind alle Mitarbeiter der Compliance-Abteilung im Unternehmen gefragt und die Schulung bzw. ständige und aktuelle Weiterbildung ist unumgänglich für jedes Unternehmen. Ausdrücklich gilt die branchen- und größenübergreifend für alle Unternehmen, egal ob sie national oder international tätig sind.

Überwachung der Reputation
Die Vorteile von KI gehen über ihre Schnelligkeit und Präzision hinaus. Die Fähigkeit der KI, Text zu analysieren, ermöglicht es ihr, Einblicke in die öffentliche Wahrnehmung des Rufs eines Unternehmens zu gewinnen. Dieser Einblick bietet eine nuancierte Sichtweise, die strategische Entscheidungen beeinflussen kann. Weiterhin können schon diese ersten Einblicke deutlich risikominimierend für eine bestehende oder spätere Zusammenarbeit, zum Beispiel bei Partnern der internen Lieferketten, sein.

So kann KI beispielsweise in Echtzeit Nachrichten und Erwähnungen in sozialen Medien verfolgen, die sich auf die Umweltauswirkungen eines Unternehmens, Arbeitspraktiken und Fragen der Unternehmensführung beziehen. Besonders wichtig, dass die KI dies nicht nur national, sondern global überwachen kann. Sie kann diese Informationen verarbeiten, um aufkommende Trends oder Bedenken zu erkennen und proaktive Maßnahmen zu ESG-Themen zu ermöglichen.

Identifizierung von Trends
Mithilfe fortschrittlicher maschineller Lerntechniken können KI-Algorithmen komplexe Muster, Zusammenhänge und Korrelationen zwischen verschiedenen ESG-bezogenen Variablen erkennen, die für menschliche Beobachter möglicherweise nicht sofort ersichtlich sind. Diese Muster geben Aufschluss darüber, wie verschiedene ESG-Faktoren miteinander interagieren und sich gegenseitig beeinflussen, so dass Unternehmen das komplexe Geflecht oder Zusammenhänge von Nachhaltigkeitsthemen besser verstehen können.

Ein Bereich, in dem die KI-gestützte Trenderkennung einen erheblichen Einfluss hat, ist die Überwachung der Lieferkette. KI kann eine Vielzahl von Quellen durchforsten, z. B. Leistungsberichte von Lieferanten, Daten zur Einhaltung von Vorschriften und Nachrichtenartikel, um potenzielle Risiken und Verstöße in Lieferketten zu erkennen.

Herausforderungen beim Einsatz von KI für ESG
Obwohl die KI-Technologie erhebliche Vorteile bei der Neugestaltung von ESG-Praktiken bietet, gibt es einige bedeutende Herausforderungen, die berücksichtigt werden müssen.

Datenschutz
Datenschutzbedenken ergeben sich aus den großen Mengen an sensiblen Informationen, auf die KI-Algorithmen zugreifen können. ESG-Daten enthalten oft persönliche und vertrauliche Informationen über Mitarbeiter, Stakeholder und Organisationen oder Gemeinschaften. Es muss im Unternehmen sichergestellt werden, dass bei der Datenerfassung und -nutzung strenge Datenschutzbestimmungen eingehalten werden, um Verstöße im Hinblick auf Datenmissbrauch zu verhindern, die die Rechte des Einzelnen beeinträchtigen und das Vertrauen untergraben oder gefährden könnten.

Ökologische Herausforderungen
Obwohl die KI vielversprechend für die Optimierung zahlreicher Prozesse ist, hat ihr schnelles Wachstum Bedenken hinsichtlich ihrer negativen Auswirkungen auf die Umwelt aufgeworfen. Ein Hauptproblem ist der erhebliche Energieverbrauch, der mit dem Training und dem Betrieb komplexer KI-Modelle verbunden ist. Die für Deep-Learning-Algorithmen erforderlichen Berechnungen können erhebliche Mengen an Strom verbrauchen, was zu einem Anstieg der Kohlenstoffemissionen beiträgt und die durch den Energieverbrauch bedingten Umweltprobleme noch verschärft.

Der übermäßige Wasserverbrauch ist ein weiteres wichtiges Umweltproblem im Zusammenhang mit dem Wachstum der KI-Technologien. Die massiven Rechenanforderungen von KI-Systemen, insbesondere von Deep-Learning-Modellen, erfordern umfangreiche Kühlmechanismen, um eine Überhitzung der Hardware zu verhindern. Für die Kühlung von Rechenzentren und Hochleistungsrechenanlagen werden große Mengen an Wasser benötigt, was häufig zu einem erhöhten Wasserverbrauch in den Regionen führt, in denen sich diese Anlagen befinden.

Abwägen von Risiko und Vorteil bei KI und ESG
Es steht außer Frage, dass die künstliche Intelligenz jetzt und in den nächsten Jahren und Jahrzehnten den Bereich ESG im Hinblick auf Sustainability und Compliance deutlich beeinflussen und prägen wird. Ausdrücklich gilt dies größen- und branchenübergreifend im Hinblick auf alle Unternehmen.

Transparenz und ethische KI-Praktiken sind daher unerlässlich, um die mit KI verbundenen Risiken zu mindern. Transparente KI-Algorithmen ermöglichen es den Stakeholdern nachzuvollziehen, wie Entscheidungen getroffen werden, und gewährleisten die Rechenschaftspflicht. Die Umsetzung ethischer KI-Praktiken umfasst nicht nur den Datenschutz und die Vermeidung von Verzerrungen, sondern auch eine klare Kommunikation des Zwecks und der Auswirkungen von KI-gestützten ESG-Erkenntnissen.

Bei der Integration von KI in ESG-Praktiken muss ein Gleichgewicht zwischen der Nutzung des Potenzials von KI zur Verbesserung der Nachhaltigkeit und der Berücksichtigung von Bedenken im Zusammenhang mit den ökologischen, sozialen und Governance-Themen, die ESG verfolgt, gefunden werden, um den Nutzen zu maximieren.

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Quelle:
Was ist künstliche Intelligenz (AI)? / I B M 2024

ESG-Compliance: Warum eine Weiterbildung in diesem Bereich für Unternehmen und Karrierechancen wichtig ist

ESG-Compliance: Warum eine Weiterbildung in diesem Bereich für Unternehmen und Karrierechancen wichtig ist

ESG-Compliance – diese drei Buchstaben stehen für Environmental, Social und Governance. Sie beschreiben Faktoren, die für Unternehmen immer wichtiger werden. Denn sie signalisieren, wie ein Unternehmen mit Umwelt- und Sozialfragen umgeht und wie es sich in der Gesellschaft verhält. Gleichzeitig sind sie ein wichtiger Indikator für die Qualität der Unternehmensführung. Doch was bedeutet das konkret? Und warum ist eine Weiterbildung in diesem Bereich sowohl für Unternehmen als auch für Mitarbeiter sinnvoll?

 

Was ist ESG-Compliance?

ESG-Compliance umfasst eine Vielzahl von Themen, die für Unternehmen relevant sind. Umweltaspekte wie Klimawandel, Energie- und Ressourcenverbrauch, aber auch die Einhaltung von Umweltgesetzen und -verordnungen spielen eine Rolle. Auch soziale Aspekte wie Arbeitsbedingungen, Menschenrechte und die Einhaltung von Arbeitsschutzstandards sind Teil von ESG-Compliance. Derzeit ist hier insbesondere an das LkSG (Lieferkettensorfaltspflichtengesetz) zu denken. Schließlich geht es auch um Fragen der Unternehmensführung wie Transparenz, Korruptionsbekämpfung und Risikomanagement.

 

Warum ist ESG-Compliance wichtig für Unternehmen?

Es gibt mehrere Gründe, warum ESG-Compliance für Unternehmen immer wichtiger wird. Zum einen gibt es gesetzliche Vorgaben, die Unternehmen dazu verpflichten, sich mit diesen Themen auseinanderzusetzen. So müssen börsennotierte Unternehmen in vielen Ländern über ihre Nachhaltigkeitsleistungen berichten.

Bei uns in Deutschland sind diese Regelungen derzeit in § 289b HGB für große, kapitalmarktorientierte Kapitalgesellschaften mit mehr als 500 Arbeitnehmern geregelt.

Die EU verfolgt mit der CSRD-Richtlinie (Corporate Sustainability Reporting Directive) ein Stufenkonzept. Die Berichtsdaten sollen erweitert und vergleichbar werden. Hierzu werden derzeit ESRS (European Sustainability Reporting Standards) entwickelt. Immer mehr Unternehmen werden dann das neue Berichtsformat erfüllen müssen. Am 01.01.2024 werden die o. g. großen kapitalmarktorientierten Unternehmen erheblich erweiterte Berichtspflichten treffen.

Am 01.01.2025 werden große Unternehmen, die derzeit nicht der NFRD (Non-Financial-Reporting Directive) unterliegen, berichtspflichtig, wenn sie 2 der 3 Merkmale erfüllen:

  • Umsatz > 40 Mio. €
  • Bilanzsumme > 20 Mio. €
  • Mitarbeiteranzahl > 250

Am 01.01.2026 werden börsennotierte KMU sowie kleine und nicht komplexe Kreditinstitute und kleine Versicherungsunternehmen erfasst.

Am 01.01.2028 werden nicht-EU-Unternehmen erfasst, die folgende Merkmale erfüllen:

  • Umsatz in der EU > 150 Mio. €
  • Mind. 1 Tochtergesellschaft oder eine Zweigniederlassung in der EU

Es gibt auch immer mehr Investoren, die bei der Auswahl von Unternehmen neben finanziellen Kriterien ESG-Aspekte berücksichtigen. Unternehmen, die hier gut abschneiden, haben dadurch einen Wettbewerbsvorteil.

Aber auch abseits von gesetzlichen Vorgaben und Investoreninteressen gibt es gute Gründe, sich mit ESG-Compliance auseinanderzusetzen. Zum einen können Unternehmen durch eine verantwortungsvolle Unternehmensführung langfristig Kosten sparen und Risiken minimieren. So können beispielsweise effiziente Energie- und Ressourcenverbrauch zu Einsparungen führen. Auch kann ein gutes Arbeitsklima dazu beitragen, dass Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter motivierter und produktiver arbeiten. Schließlich kann ein verantwortungsvolles Risikomanagement dazu beitragen, dass Unternehmen besser auf unvorhergesehene Ereignisse wie Naturkatastrophen oder politische Krisen reagieren können.

 

Warum ist eine Weiterbildung in ESG-Compliance sinnvoll?

Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter spielen eine wichtige Rolle bei der Schaffung einer ESG-Kultur, die es Ihnen ermöglicht, Ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Sie sind auch dafür verantwortlich, dass die Richtlinien und Verfahren des Unternehmens korrekt befolgt werden, was bedeutet, dass sie darüber informiert werden müssen, wie diese Systeme zusammen mit anderen Aspekten der Unternehmensführung wie Risikomanagement oder Finanzberichterstattung funktionieren.

Eine Weiterbildung in ESG-Compliance kann daher sowohl für Unternehmen als auch für Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter von Vorteil sein. Zum einen können Unternehmen durch eine gezielte Weiterbildung sicherstellen, dass sie auf dem neuesten Stand sind und gesetzliche Vorgaben erfüllen. Auch können Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter so besser für die Herausforderungen sensibilisiert werden und lernen, wie sie diese im Arbeitsalltag umsetzen können.

Für Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter kann eine Weiterbildung in ESG-Compliance auch Karrierechancen eröffnen. Denn Unternehmen suchen zunehmend nach Mitarbeitern, die sich mit diesen Themen auskennen und sie im Unternehmen umsetzen können. Eine Weiterbildung kann also dazu beitragen, dass Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter sich für interessante Positionen qualifizieren.

Nach einer Studie der Horvath AG unter 80 CFOs aus Unternehmen mit i. d. R. über 1.000 Arbeitnehmern und 250 Mio. € Umsatz ist der Bedarf an ESG-Managern groß.

Jeder vierte CFO sieht die Nachhaltigkeitsziele für 2023 als unerfüllbar an. Nachhaltigkeitsziele zu erreichen wird mit 88 % als bedeutenste Herausforderung noch vor Fachkräftemangel und Cyber-Risiken genannt, doch aufgrund des Personalmangels und der hohen Arbeitsbelastung der Mitarbeiter sind die CFOs pessimistisch die Vorgaben im ESG Bereich zu erreichen:

  • 25 % der CFOs sehen sich außerstande Nachhaltigkeit in die Geschäftsstrategie zu integrieren.
  • 83 % gehen von einer Verschärfung des Problems und Belastung des Tagesgeschäfts aus.
  • 59 % gehen davon aus auch in den nächsten Monaten die Kapazitätsprobleme nicht lösen zu können.

 

Häufige Fehler bei der ESG-Compliance

ESG-Compliance ist keine Einheitslösung. Es erfordert ein Verständnis für die Ziele, Werte und Kultur Ihres Unternehmens, um effektiv implementiert zu werden. Es gibt viele häufige Fehler, die zu ineffektiven Schulungsprogrammen für Mitarbeiter führen können:

  • Unzureichende Schulung – Wenn Sie nicht genügend Schulungen oder Ressourcen für Mitarbeiter zu ESG-Themen bereitstellen, verstehen sie möglicherweise nicht, welche Verantwortlichkeiten sie haben oder wie sie zu den Nachhaltigkeitsbemühungen des Unternehmens beitragen können.
  • Schlechte Kommunikation – Wenn Sie nicht klar kommunizieren, was ESG für Ihre Organisation bedeutet und warum es wichtig ist, werden Mitarbeiter weniger wahrscheinlich Maßnahmen zu diesen Themen ergreifen, weil ihnen ihre Rolle in Nachhaltigkeitsbemühungen nicht bewusst ist.
  • Mangelnde Einbindung – Ohne Unterstützung von Top-Führungskräften (und manchmal auch von mittleren Managern) ist es schwierig, ein Mitarbeiterbildungsprogramm für ESG-Compliance-Initiativen wie Berichtspflichten nach dem LkSG oder Reduzierung von Kohlenstoffemissionen zu entwickeln.

 

Wie kann eine Weiterbildung in ESG-Compliance aussehen?

Eine Weiterbildung in ESG-Compliance kann auf verschiedene Weise stattfinden. Zum einen gibt es spezielle Weiterbildungen, die sich ausschließlich mit diesen Themen befassen. Hier können wir auf die Ausbildung zum Certified ESG Compliance Officer verweisen. Unternehmen können auch eigene Schulungen anbieten, um ihre Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter auf dem neuesten Stand zu halten.

 

Fazit

ESG-Compliance wird für Unternehmen immer wichtiger. Gesetzliche Vorgaben und Investoreninteressen erfordern, dass Unternehmen sich mit diesen Themen auseinandersetzen. Gleichzeitig ergeben sich aber auch Chancen, wie beispielsweise Einsparungen und ein besseres Risikomanagement. Eine gezielte Weiterbildung in ESG-Compliance kann Unternehmen und Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern gleichermaßen Vorteile bringen. Unternehmen können sicherstellen, dass sie auf dem neuesten Stand sind, und Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter können sich für interessante Positionen qualifizieren.

 

Quellen:

Chatsonic, Copy.ai

Horváth-Studie – CFO-Studie: Jeder vierte Finanzvorstand sieht Nachhaltigkeitsziele für 2023 als unerfüllbar an, www.horvath-partners.com