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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Synfia.ai Gründer René Mähr und Simon Rutar sitzen auf einer Couch und lachen in die Kamera.
Synfia.ai Gründer-Duo René Mähr und Simon Rutar (c) Cecilia Capri

Daten und Wissen bilden in Unternehmen die Entscheidungsgrundlagen für Transformationen. Dabei scheitern eben diese Transformationen laut Synfia Labs gerade auf der menschlichen Ebene. Viel Wissen bleibe ungenutzt, weil es in den Erfahrungen, Beobachtungen und Einschätzungen der Mitarbeiter:innen stecke. Dem möchte das Wiener Technologieunternehmen mit seiner neu entwickelten „Transformation Intelligence“ entgegenwirken.

Wie brutkasten bereits berichtete, führt eine Künstliche Intelligenz von Synfia Labs Gespräche mit Mitarbeitenden und anderen beteiligten Personen, fragt individuell nach und analysiert. Dadurch soll authentisch sichtbar werden, wie Veränderungen erlebt werden, wo  Unsicherheiten oder Widerstände entstehen und welche Ursachen dahinterliegen. Laut Synfia Labs entscheide sich der Erfolg einer Transformation nicht allein im Projektplan, sondern darin, ob Menschen die Veränderung verstehen, mittragen und im Arbeitsalltag umsetzen.

Der Vorteil gegenüber einem Fragebogen

Fragebögen seien durch die vorgegebenen Fragen und Antwortmöglichkeiten begrenzt. Das Gegenteil sind persönliche Interviews, die jedoch in großen Organisationen nicht möglich sind. Laut Synfia Labs verbinde ihre KI beides, nämlich „die Tiefe eines Gesprächs mit der Skalierbarkeit digitaler Datenerhebung und KI-gestützter Analyse“.

„Viele Transformationen werden mit sehr guten Daten gesteuert und trotzdem mit unvollständigem Verständnis. Das Management weiß, ob ein Meilenstein erreicht wurde, aber oft nicht, warum eine Maßnahme in einem Bereich funktioniert und in einem anderen nicht. Genau dieses Wissen machen wir für Entscheidungen zugänglich“, sagt Gründer René Mähr.

Der Ablauf der Datenerhebung

Das Gespräch mit der KI läuft ähnlich ab wie bei einem persönlichen Interview. Sie stellt individuelle Folgefragen und geht auf relevante Themen ein. Anschließend werden u.a. die Gespräche analysiert, Muster identifiziert und die Ergebnisse aufbereitet.

Entscheidend ist, dass qualitative Gespräche heute in einer Größenordnung geführt und ausgewertet werden können, die bisher wirtschaftlich kaum möglich war. So wird das Wissen hunderter oder tausender Menschen zu einer nutzbaren Entscheidungsgrundlage“, erklärt Mitgründer Simon Rutar. Die Gespräche können mündlich oder schriftlich in über 70 Sprachen geführt werden. Dabei sei es möglich, neben Mitarbeiter:innen auch Kund:innen, Partner, Lieferanten etc. zu befragen.

Vom Lagebild bis zu Veränderungsprogrammen

Der Einsatzbereich von „Transformation Intelligence“ ist dabei breit gefächert. Die KI kann zu Beginn einer Transformation ein Lagebild erstellen oder Veränderungsprogramme über mehrere Monate begleiten. Dabei kann gezeigt werden, wie sich Wahrnehmungen verändern, ob Maßnahmen wirken und wo neue Herausforderungen entstehen. So werde z.B. sichtbar, dass ein System technisch erfolgreich eingeführt wurde, die Mitarbeitenden aber die neuen Prozesse nicht verstehen. Laut Synfia Labs soll ihre KI „nicht mehr Feedback erzeugen. Sie soll bessere Entscheidungen ermöglichen“.

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