KI verändert Nachhaltigkeitsreporting
Beim Focus on the Future Summit in Hainburg zeigte Monika Kovarova-Simecek, wie KI Reporting, Governance und Informationsqualität verändert, und wie Studierende daran forschen.
KI, Reporting und Governance im Wandel
Künstliche Intelligenz verändert das gesamte Ökosystem der Unternehmens- und Nachhaltigkeitsberichterstattung. Sie beeinflusst nicht nur, wie Informationen erstellt werden, sondern zunehmend auch, wie Stakeholder auf Berichte zugreifen, sie interpretieren und für Entscheidungen nutzen.
Genau diese Entwicklung stand im Mittelpunkt des Beitrags „AI-Supported Sustainability Reporting – Responsible AI, Governance and Trust in Corporate Disclosure“, den Monika Kovarova-Simecek beim Focus on the Future Summit in Hainburg präsentierte. Eingereicht hat sie gemeinsam mit Viktoria Leitner, Sustainability Coordinator der USTP. Der Summit fand von 14. bis 17. September 2026 im Umfeld des entstehenden European Campus Hainburg statt.
Die zentrale Frage des Beitrags lautete: Was bedeutet qualitative Berichterstattung im KI-Zeitalter und wie muss sich Governance verändern, wenn KI Teil der gesamten Reporting Chain wird?
Wenn KI Berichte nicht nur erstellt, sondern auch liest
Bisher konzentriert sich Governance im Reporting vor allem auf die Produktionsseite: Daten müssen korrekt und verifiziert sein, Verantwortlichkeiten geklärt und fachliche Bewertungen nachvollziehbar bleiben.
Doch mit der zunehmenden Nutzung von Large Language Models kommt eine zweite Perspektive hinzu. Stakeholder greifen nicht mehr zwangsläufig direkt auf Geschäfts- und Nachhaltigkeitsberichte zu. Sie lassen sich Inhalte von KI-Systemen zusammenfassen, vergleichen oder erklären. Damit wird entscheidend, ob geprüfte Unternehmensinformationen von diesen Systemen überhaupt gefunden und korrekt verarbeitet werden können.
Maschinenlesbarkeit als Qualitätskriterium
Die Forschung an der USTP zeigt: Maschinenlesbarkeit und AI-Readiness werden zu zusätzlichen Qualitätskriterien im Reporting. Im Projekt AI-optimized Reporting wurden 20 börsennotierte Unternehmen aus neun Ländern und acht Branchen untersucht. Mehr als 2.500 standardisierte Prompts und über 24.000 von ChatGPT referenzierte Quellen bildeten die empirische Basis. Das Ergebnis: HTML-basierte Online-Berichte wurden rund dreimal häufiger zitiert als PDF-Berichte. Bei PDF-basierten Reporting-Setups griff ChatGPT deutlich stärker auf externe Quellen zurück. Bei ESG-bezogenen Abfragen verwies ChatGPT bei Unternehmen, die HTML-Berichte haben, in nur 7 % auf externe Quellen, bei Unternehmen mit PDF-Berichten hingegen in 24 %.
Dieses Ergebnis verstärkt sich zusätzlich dadurch, dass nur rund 14% von 160 börsennotierten Unternehmen in Deutschland einen Full-HTML-Bericht veröffentlichen (Stand: 2024 mit seit 10 Jahren sinkender Tendenz). Die überwiegende Mehrheit tritt also weiterhin nur mit einem nicht maschinenlesbaren PDF-Bericht auf.
Damit verändert sich auch die Frage nach Reporting-Qualität. Es reicht nicht mehr, dass Informationen geprüft, korrekt und veröffentlicht sind. Sie müssen auch so strukturiert und zugänglich sein, dass KI-Systeme sie finden, interpretieren und korrekt an Stakeholder weitergeben können. Kurz: sie müssen maschinenlesbar und von KI-Anwendungen auffindbar sein.
Denn letztlich ist es eine Frage des Vertrauens: Stakeholder verlieren ihr Vertrauen, wenn KI bei der Erstellung von Informationen Fehler produziert. Ihr Vertrauen geht aber auch dann verloren, wenn geprüfte Informationen auf dem Weg zu den Stakeholdern aus dem KI-basierten Informationssystem verschwinden.
Responsible AI entlang der gesamten Reporting Chain
Responsible AI muss deshalb entlang der gesamten Reporting Chain gedacht werden.
Auf der Produktionsseite geht es um verifizierte Daten, transparente Verantwortlichkeiten, fachliche Bewertung und Human Judgement. Auf der Rezeptionsseite geht es um Auffindbarkeit, Maschinenlesbarkeit und die Frage, wie verifizierter Corporate Content gegenüber ungeprüften externen Quellen sichtbar bleibt.
Auch das zweite Forschungsprojekt, das in den Summit-Beitrag eingeflossen ist, zeigt diese notwendige Verbindung von Technologie und Governance. Im Projekt zum KI-gestützten VSME-Reporting wurde untersucht, wo KI Nachhaltigkeitsberater*innen und Unternehmen unterstützen kann und wo menschliche Expertise unverzichtbar bleibt. Besonders geeignet sind strukturierte und wiederkehrende Tätigkeiten wie Datensammlung, Datenstrukturierung, KPI-Berechnung, Plausibilitätsprüfungen oder die Vorbereitung von Berichtstexten. Interpretation, strategische Bewertung und haftungsrelevante Entscheidungen bleiben dagegen klar im Verantwortungsbereich von Menschen.
Research-based Teaching in zwei Master-Studiengängen
Besonders an den Projekten ist neben den Forschungsergebnissen selbst ihre enge Verbindung von Forschung, Lehre und Praxis.
Die Projekte entstanden im Rahmen der Master-Studiengänge Digital Business Communications und Digital Management & Sustainability. Studierende arbeiteten mit Unternehmen, Reporting-Agenturen, Berater*innen sowie Sustainability- und AI-Expertinnen an Fragestellungen, für die es in der Praxis vielfach noch keine etablierten Antworten gibt.
Im Projekt AI-optimized Reporting waren 23 Masterstudierende aktiv am Forschungsprozess beteiligt. Auch im VSME-Projekt waren Studierende nicht bloß Empfänger*innen bestehenden Wissens, sondern aktive Mitwirkende an einem Forschungsprozess mit unmittelbarem Praxisbezug.
Das ist Research-based Teaching im eigentlichen Sinn: Forschung findet nicht neben der Lehre statt, sondern wird Teil der Lehre. Studierende lernen nicht nur gesichertes Wissen, sondern werden zu Co-Produzent*innen von Wissen in Themenfeldern, die sich gerade erst entwickeln.
Für Studierende von Digital Business Communications bedeutet das, aktuelle Entwicklungen in Corporate Communication, Investor Relations, Digital Reporting und Sustainability Communication unmittelbar an realen Unternehmensfragen zu untersuchen.
Im Master Digital Management & Sustainability stehen unter anderem Sustainability Management, ESG, digitale Transformation, Innovation und strategische Organisationsentwicklung im Mittelpunkt.
European Campus Hainburg: Lernen, Forschung und Innovation verbinden
Der Focus on the Future Summit bot dafür einen passenden Rahmen. Der entstehende European Campus Hainburg wird von USTP und TU Wien gemeinsam mit den European University Alliances E³UDRES² und EULiST entwickelt. Ziel ist ein grenzüberschreitender Ort, an dem Hochschulbildung, Forschung und Innovation enger miteinander verbunden werden.
Der Summit selbst war als Raum für den Austausch zwischen Hochschulen, Forschung, Wirtschaft und weiteren gesellschaftlichen Akteur*innen angelegt. Gerade bei Themen wie künstlicher Intelligenz, Nachhaltigkeit, Governance und digitaler Transformation sind solche interdisziplinären und europäischen Perspektiven entscheidend.
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