Simple: Wiener KI-Startup erleichtert die Berechnung von Emissionen

Die Wiener Plattform Simple AI ermöglicht es, CO₂e-Emissionen in beinahe Echtzeit basierend auf Rechnungen oder Lieferscheinen zu ermitteln.

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✨ AI Kontextualisierung

Der Zugriff auf genaue, aktuelle und wissenschaftlich fundierte Daten stellt viele Unternehmen vor große finanzielle, technische und inhaltliche Herausforderungen. Besonders komplex, zeitaufwändig und kostenintensiv ist die Erhebung sogenannter Scope-3-Daten, den indirekten Treibhausgas-Emissionen, die entlang der Liefer- und Wertschöpfungskette eines Unternehmens entstehen. Diese Emissionen aus der Lieferkette machen aber bis zu 90 Prozent der Gesamtemissionen eines Unternehmens aus. Hier kommt die Wiener Plattform Simple ins Spiel, die vom schwedisch-österreichischen Technologieunternehmen gleichen Namens entwickelt und, nach einer Testphase, kürzlich gemeinsam mit Finanz- und Nachhaltigkeitsexperten öffentlich vorgestellt wurde.

Simple: Neue Berechnungsart

Bisher wurden mangels verfügbarer Daten wichtige Management-Entscheidungen, aber auch gesetzliche und politische Vorgaben rund um CO₂e-Emissionen (Anm.: Maß, das zur Standardisierung und zum Vergleich von Treibhausgasen verwendet wird) oft auf Basis theoretischer Werte und realitätsferner Annahmen getroffen oder erst gar nicht erfasst, so das Gründertrio Mattias Brodendal, Felix Miller und Andreas Wiesmüller.

Ihre neue KI-Software-Plattform Simple setzt daher erstmals auf eine aktivitätsbasierte Berechnung (activity based) von CO₂e-Emissionen, anstatt wie bisher üblich Treibhausgasemissionen basierend auf dem finanziellen Wert gekaufter Waren und Dienstleistungen zu schätzen.

Damit sollen insbesondere Scope-3-Emissionen erstmals präzise, effizient und kostengünstig messbar werden.

Daten aus Rechnungen, Angeboten und Lieferscheinen

Grundlage dafür bilden wissenschaftlich fundierte Life Cycle Assessment (LCA)-Daten, die von der KI automatisiert aus Rechnungen, Angeboten und Lieferscheinen ausgewertet werden. So würden nicht nur Daten für Berichte zur Verfügung stehen, sondern auch Daten, um die Nachhaltigkeit von Lieferanten zu vergleichen und in Echtzeit fundierte Beschaffungsentscheidungen zu treffen, heißt es per Aussendung.

Mit Simple soll nicht nur die Erfüllung von gesetzlichen Berichtspflichten erleichtert und beschleunigt werden. Unternehmen könnten mittels KI-Unterstützung erstmals schon vorab den CO₂e-Fußabdruck geplanter Bestellungen oder Investitionen automatisiert erheben oder Angebote in Bezug auf Nachhaltigkeit und Umweltauswirkungen vergleichen, so der Claim.

„Wer strategisch fundierte Entscheidungen treffen möchte, braucht rasch belastbare und präzise Daten. Wenn es um das Thema Treibhausgase geht, ist das die größte Herausforderung, an der heute viele Unternehmen, Institutionen, aber auch politische Entscheidungsträger scheitern. Die Berechnung von CO₂e-Emissionen beruht häufig auf ungenauen Schätzungen, die meist auf einem Branchendurchschnitt basieren und den Preis eines Produktes oder einer Dienstleistung als Grundlage heranziehen“, sagt Mattias Brodendal, Mitgründer von Simple.

Um konkreter zu werden: Wer im Einkauf besser verhandelt oder durch größere Abnahmemengen höhere Rabatte bekommt, reduziert heute auf dem Papier zumeist auch die CO₂e-Emissionen eines Produktes oder seines Unternehmens. Denn viele Branchen und auch Audit-Unternehmen wenden bislang die sogenannte „spend-based-Berechnungsmethode“ an, bei der Treibhausgasemissionen einfach aufgrund des finanziellen Wertes gekaufter Waren und Dienstleistungen geschätzt werden. Ein Ansatz, der jedoch weder genau noch klimapolitisch zielführend oder ressourceneffizient sei.

Simple: Nachhaltigkeit bereits in der Angebotsphase

Andreas Wiesmüller, Co-Founder von Simple, erklärt: „Um als Unternehmen CO₂e-Emissionen zu verringern, muss ich zuerst wissen, wo sie in welchem Ausmaß entstehen. Entscheidungsfähig bin ich, wenn ich das auch noch möglichst schnell, zu geringen Kosten und in ausreichender Datentiefe kann. Operativ bedeutend wird es, wenn ich schon in der Angebotsphase den nachhaltigsten Lieferanten auswählen kann. Unser Anspruch war es, diese Entscheidungsgrundlage einfach zu ermöglichen. Denn diese Datengrundlagen können wir jetzt schaffen.“

Für die sofortige Berechnung der CO₂e-Emissionen ihrer Unternehmen müssen Nutzer:innen Rechnungen, Angebote oder Lieferscheine einzeln, gesammelt oder automatisiert über Software-Schnittstellen auf die Simple-Plattform laden. Die KI liest die Daten aus und liefert die CO₂e-Emissionen auf Artikelebene in nahezu Echtzeit.

„Valide Daten erheben“

„Neben dem Anspruch, die genauesten Daten in Echtzeit zu liefern, ging es uns in der Entwicklung auch um eine einfache Nutzung“, sagt Felix Miller, Co-Founder von Simple. „Auch wenn Großkonzerne besonders großes Potenzial haben, CO₂e einzusparen, soll es für möglichst viele Akteure möglich sein, schnell valide Daten zu erheben. Egal ob wir von weltweit tätigen Industriekonzernen, Gemeinden und Städten oder KMU reden. Denn nur wer den eigenen CO₂e-Fußabdruck kennt, kann Maßnahmen setzen, um ihn zu verringern.“

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Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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