10.11.2025
NACHHALTIGKEIT

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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Simple
© Brodendal/Amina Stella Steiner/Miller/Canva - (v.l.) Mattias Brodendal, CEO, Andreas Wiesmüller, Co-Founder und Felix Miller, Co-Founder.

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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Junior Developer
(c) True Agency via Unsplash

„Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt“, warnt André Holhozinskyj, CEO der europäischen Cloudflight Group. Die Warnung des Branchenexperten stützt sich auf eine aktuelle Befragung, die das Unternehmen durchgeführt hat. Unter den 1.119 Teilnehmenden – mehrheitlich Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien – zeigt sich eine weite Verbreitung, aber auch eine spürbare Reglementierung von KI-Tools im Arbeitsalltag.

Während 99 Prozent der befragten Nachwuchskräfte angeben, KI-Werkzeuge regelmäßig zu nutzen, stoßen sie in der Praxis häufig an organisatorische Grenzen. Rund zwei Drittel der Befragten berichten von Einschränkungen bei der Nutzung, die überwiegend organisatorischer Natur sind. Als Haupthindernis nennen 46 Prozent regulatorische Vorgaben wie Richtlinien von Schulen, Universitäten oder Unternehmen. Weit dahinter folgen Kosten und Lizenzgebühren mit 24 Prozent sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken mit 23 Prozent. Mangelndes Interesse spielt mit nur zwei Prozent praktisch keine Rolle.

Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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