19.10.2023

Transparenz statt Opportunismus – so kann eine grüne Zukunft gelingen

Daniel Vetterkind ist Gründer des Hamburger ClimateTech-Startups recarb. In einem Gastbeitrag beschäftig sich Vetterkind mit der Frage, wie Transparenz beim Handel mit sogenannten Carbon Credits gewährleistet werden kann.
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Internationale Klimaabkommen, der European Green Deal, Verpflichtungen durch ESG und Co. – nie hatte nachhaltiges Wirtschaften mehr Antrieb als in der Gegenwart. Auch auf der Verbraucherseite wird umgedacht, sodass grüne Überlegungen für Konsumfragen und sogar bei der Jobsuche immer wichtiger werden. Entsprechend bemüht sind Unternehmen deshalb dabei, wo es geht, Emissionen durch Sanieren und Umdenken zu vermeiden und wo es nicht geht, sie auszugleichen. Eigentlich ein idealer Nährboden für den Handel mit grünen Zertifikaten – doch die Realität sieht anders aus. 

Es gibt kein “klimaneutral” 

Denn neben tatsächlich wirksamen und nachhaltigen Initiativen hat der besagte Nährboden auch einiges an Opportunismus hervorgerufen. Gefühlt über Nacht wurde eine Fülle an Produkten im Einzelhandel “klimaneutral”. Doch dauerte es nicht lang bis Verbraucherschützer und Gerichte die reale Wirksamkeit hinter solchen Claims unter die Lupe nahmen und feststellten: Fast kein Produkt kann so bezeichnet werden und die Maßnahmen hinter den Emissionsausgleichen sind oft völlig unklar. Nachvollziehbar, dass das Vertrauen von vielen Verbrauchern und Investoren damit verspielt wurde. 

Kein Weg vorbei am Klimaschutz 

Nur ist Nicht-Investieren in Klimaschutz auch keine Lösung und aufgrund der zugespitzten Lage ist die Entfernung von CO2 aus der Atmosphäre genau so wichtig geworden wie die Vermeidung von Emissionen. Um unsere Klimaziele noch erreichen zu können, müssen laut IPCC bis 2050 jährlich sechs Gigatonnen CO2 aus der Atmosphäre entfernt werden. Das kann gelingen, etwa über naturbasierte Methoden wie Aufforstung oder maschinelles Einsaugen von CO2, doch braucht es dafür viel Zeit und Geld. 

Transparenz über allem 

Geld, das nicht allein von Staaten oder NGOs kommen wird. Es braucht große Investitionen aus der Wirtschaft. Dafür ist es essentiell, dass das Vertrauen der Unternehmen zurückgewonnen wird. Transparenz und Nachvollziehbarkeit müssen zum höchsten Gebot aller grünen Investitionsmöglichkeiten werden. Das betrifft auch die etablierte Praxis des Handels mit Carbon Credits. Ein solcher Credit steht immer für eine zertifizierte Tonne CO2, die durch ein Projekt vermieden oder aus der Atmosphäre entfernt wurde. Dabei kam es in der Vergangenheit häufig zu Intransparenz und Greenwashing und auch heute ist der tatsächliche Zusatznutzen der Projekte nur schwer messbar. Außerdem stehen hinter den Credits oft zertifiziertes Vermeiden von CO2, statt Entfernung aus der Atmosphäre. Ein solcher Credit trägt also nur dazu bei, die Situation nicht weiter zu verschlechtern.

Klimaschutz im Liveticker 

Um Greenwashing zu vermeiden und die Situation tatsächlich zu verbessern, gilt es nur noch in Projekte zu investieren, die nachweisbar und messbar einen Mehrwert für unser Klima bringen. Etwa indem sie belegen können, wie viel CO2 entzogen, wie viel Fläche renaturiert und welcher Beitrag für die Wiederherstellung der Biodiversität geleistet wird. Recarb leistet genau das, indem jedes Projekt einer detaillierten Due Diligence unterzogen wird, um noch vor Start des Projektes den Mehrwert für unser Klima zu berechnen, Risiken einschätzen und transparent machen zu können.

Unternehmen und Investoren können so fundierte Investitionsentscheidungen auf Basis von dynamischen Daten treffen. Für Projektentwickler bedeutet das einen schnelleren Zugang zu Kapital, zum Beispiel indem sie auf Basis des Due Diligence Prozesses Nutzungsrechte an einer CO2-Speicherleistung verkaufen. Recarb nennt diese Nutzungsrechte Carbon Shares. Zu jedem Zeitpunkt ist einsehbar, ob und wie viel CO2 das Projekt tatsächlich aus der Atmosphäre entfernt. Ebenfalls wird bei den Carbon Shares nur auf naturbasierte Entfernung gesetzt, die neben CO2-Entfernung auch noch den Erhalt bzw. Wiederaufbau von Ökosystemen und der Biodiversität unterstützt. 

Nährboden schaffen für die grüne Zukunft 

Diese Maßnahmen für den Vertrauens-Wiederaufbau können allerdings nur der erste Schritt in Richtung gelungener Klimafinanzierung sein. Denn um langfristig wirksam die Erderwärmung zu stoppen, müssen Unternehmen Investitionen in den Klimaschutz als sinnvollen Selbstzweck wahrnehmen, um den Planeten, seine Ökosysteme und damit letztendlich die Möglichkeit überhaupt zu Wirtschaften bewahren. Gelingt es uns also heute mit Transparenz zu überzeugen, können wir schon morgen das für die Zukunft unvermeidliche Umdenken vorantreiben und so das notwendige Kapital für den Erhalt unseres Planeten aufbringen. 


Über den Autor

Daniel Vetterkind ist Gründer und Unternehmer. Gemeinsam mit Anton Güthe gründete er 2022 das Startup recarb. recarb entwickelt einen wissenschaftlichen und dynamischen Due-Diligence-Prozess, der die Qualität von naturbasierter CO2-Entfernung und die Wiederherstellung von Tropenwäldern sicherstellt. Damit schafft das Startup die Grundlage, um Projekte zur naturbasierten CO2-Entfernung unter anderem über den Kapitalmarkt investierbar zu machen.

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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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