18.10.2023

SORA-Chef: „Einstellung von Unternehmen zur Klimakrise erreicht 2023 einen neuen Tipping-Point“

Rund neun von zehn Betrieben erachten Nachhaltigkeit als wichtigen Faktor für die langfristige Wettbewerbsfähigkeit, wie aus dem jüngsten Deloitte Sustainability Check hervorgeht. Allerdings gibt es bei Investitionen in Klimatechnologien noch eine große Lücke.
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Christoph Hofinger | (c) Lukas Ilgner

Das Problembewusstsein gegenüber der Klimakrise hat sich unter heimischen Unternehmen erhöht. Zu diesem Schluss kommt eine neue Studie von Deloitte. Gemeinsam mit dem Sozialforschungsinstitut SORA hat die Unternehmensberatung über 400 österreichische Unternehmen befragt. Das Ergebnis: Der Anteil jener Betriebe, die ihr Geschäftsmodell von der Klimakrise beeinflusst sehen, hat sich im vergangenen Jahr mit einem Sprung von 24 Prozent auf 55 Prozent mehr als verdoppelt. „2023 ist ein Jahr, wo wir nicht nur Tipping-Points beim Klima an sich, sondern auch bei den Einstellung der Unternehmen dazu erleben“, so SORA-Chef Christoph Hofinger im Zuge der Präsentation.

Klimakrise hat Einfluss auf das eigene Geschäftsmodell

Die Mehrheit der Befragten schreibt laut den Experten von Deloitte dem Thema Nachhaltigkeit einen hohen Stellenwert für den Unternehmenserfolg zu. Rund neun von zehn Betrieben (88 Prozent) erachten Nachhaltigkeit als wichtigen Faktor für die langfristige Wettbewerbsfähigkeit. Gleichzeitig sehen auch ganze 82 Prozent eine wesentliche Mitschuld an der Klimakrise bei sich. Dennoch mangelt es vielerorts an einer entsprechenden strategischen Ausrichtung: 52 Prozent haben laut der Unternehmensberatung keine Strategie zur Reduktion der eigenen CO2-Emmissionen. „Angesichts des schleppenden Tempos bekommt man fast den Eindruck, als hätte sich Österreich davon bereits verabschiedet“, so Alfred Ripka, Partner und ESG-Experte bei Deloitte Österreich.

Druck durch Geschäftspartner & CSRD

Nichtsdestotrotz steigt der Druck auf die Unternehmen. “ Vor allem von Geschäftskundenseite (31 Prozent), aber auch von Privatkund:innen sowie von Endverbraucher:innen (21 Prozent) werden nachhaltigere Geschäftspraktiken eingefordert. Und neue Regularien, wie die Corporate Sustainability Reporting Directive – kurz CSRD, üben Druck aus.

Die EU-weite Richtlinie verpflichtet die Unternehmen zur Offenlegung ihrer Nachhaltigkeitsdaten. Die Richtlinie muss nun von den Mitgliedstaaten bis zum 30. Juni 2024 umgesetzt werden. In Österreich erfolgt dies über das Nachhaltigkeitsberichtsgesetz. Laut Ripka wird das Gesetz weitreichende Folge auch für das Unternehmensgesetzbuch, das Aktiengesetzbuch bis hin zum Strafgesetzbuch haben.

„Wenn ich wissentlich oder fahrlässig in einem Bericht falsche Angaben zu Nachhaltigkeitsbelangen mache, begehe ich damit künftig eine strafbare Handlung“, so Ripka. In Österreich wird die CSRD rund 2.000 Unternehmen betreffen, davon sind 135 kapitalmarktorientierte Unternehmen mit mehr als 500 Mitarbeiter:innen.

„62 Prozent der Unternehmen in Österreich befinden sich aktuell schon im Planungsprozess für die Umsetzung der CSRD“, so Ripka. Überraschen würde den Experten, dass rund 56 Prozent der Unternehmen in Österreich der CSRD positiv gegenüber stehen würden. Ripka erklärt dies mit dem Wunsch der Unternehmen nach einheitlichen Spielregeln.

Lücke von drei Milliarden Euro

Auch in Hinblick auf die geplanten Kosten müssten laut Deloitte die Unternehmen aufschließen. Ein Großteil der Betriebe hat in den kommenden fünf Jahren nicht mehr als 500.000 Euro für die Reduktion ihrer CO2-Emmissionen vorgesehen. Glaubt man den Schätzungen der Europäischen Kommission, ergibt sich für Österreich ein jährlicher Investitionsbedarf von etwa 5,5 Milliarden Euro bis 2030.

„Wenn man die geplanten Investitionen der österreichischen Wirtschaft hochrechnet, kommt man allerdings nur auf eine Summe von 2,3 Milliarden Euro jährlich – das entspricht nicht einmal der Hälfte der EU-Schätzungen. Diese Lücke von drei Milliarden kann vermutlich nur geschlossen werden, wenn die Unternehmen ihre Pläne deutlich ausweiten und darüber hinaus die öffentliche Hand selbst massiv investiert“, erklärt SORA-Geschäftsführer Hofinger abschließend.


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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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