17.03.2021

Nachgefragt bei Anna Alex: Wie berechnet Planetly die CO2-Emissionen von Unternehmen?

Das Berliner Startup Planetly hilft Unternehmen, ihre Co2-Bilanz zu berechnen und in weiterer Folge zu reduzieren. Im Interview mit dem brutkasten spricht Co-Founderin Anna Alex darüber, wie dies genau funktioniert. Zudem gibt die Serienunternehmerin erste Einblicke über die bevorstehende Expansion nach Österreich.
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Anna Alex
Serienunternehmerin Anna Alex war zu Gast bei "One Change a Week" | (c) Anna Alex / planetly

Anna Alex ist Gründerin und CCO (Chief Customer Officer) vom Berliner ClimateTech Planetly. Von 2012 bis 2018 hat die Serienunternehmerin den Personal-Shopping-Service Outfittery aufgebaut und geführt. 2019 trat sie der Klimainitiative “Leaders for Climate Action” bei. Angetrieben von dem Wunsch, der Klimakrise aktiv und unternehmerisch zu begegnen, hat Anna Alex zusammen mit Benedikt Franke 2019 Planetly gegründet.

Wie misst Planetly die CO2-Emissionen von Unternehmen und wie unterstützt ihr sie im Rahmen der CO2-Reduktion?

Wir wollen es Unternehmen möglichst einfach machen, ihren CO2-Fußabdruck zu verstehen. Unternehmen sollen zudem am Ende des Tages wissen, wo ihre Hebel für die Reduktion sind, um schlussendlich klimaneutral zu werden. Als Unternehmen muss ich mir keine Vollzeitperson leisten können, um im Klimaschutz aktiv zu werden. Hier helfen wir mit unserer Software-Lösung, die wir entwickelt haben. Diese orientiert sich sehr stark an den Carbon-Accounting-Standards. Es ist nämlich wichtig, dass man nicht nur den Finger in die Luft hält und einfach schätzt, was könnten meine Emissionen sein. Ähnlich, wie in der Finanzbuchhaltung, sollten sich Unternehmen nämlich an die existierenden Carbon-Accounting-Standards halten.

Wie setzt sich der Carbon-Accounting-Standard zusammen?

Der wichtigste Standard, nach dem wir auch arbeiten, ist der Greenhouse-Gas-Protocol-Standard. Dieser Standard unterteilt die Emissionen in Scope 1, Scope 2 und Scope 3-Emissionen. Letztendlich handelt es sich dabei um eine Unterteilung in meine direkten oder indirekten Emissionen.

Scope 1 umfasst beispielsweise alle Emissionen, die ich als Unternehmen mit meinen eigenen Maschinen oder meiner eigenen Fahrzeugflotte direkt in die Luft blase. Scope 2 umfasst hingegen die gesamte Elektrizität, um den Betrieb am Laufen zu halten. Scope 3 sind sämtliche übrigen Emissionen, die durch die Unternehmenstätigkeit verursacht werden, aber nicht unter der Kontrolle des Unternehmens stehen. Dazu zählen unter anderem die Zulieferer in der Lieferkette.

Die meisten Emissionen – rund 60 bis 70 Prozent – entfallen in der Regel auf den Scope 3. Dabei handelt es sich allerdings um den komplexesten Scope. Wir können von keinem Unternehmen heutzutage erwarten, dass es alle CO2-Emmissionen bis in die letzte Lieferkette trackt und genau hier kommen wir ins Spiel.

Wie sieht es bei Scope 3 Emissionen aus, die der Lieferkette vorgelagert sind? Wie kommt ihr zu diesen Daten?

Aktuell arbeiten wir sehr viel mit Rohdaten. Dabei liegt unser Fokus insbesondere auf dem Thema Logistik. Die Daten stammen meist aus Enterprise Resource Planning-Systemen oder sie kommen direkt von den Logistikern.

Wenn es um die Produktion oder Lieferkette geht, analysieren wir zudem, welche Materialen verwendet wurden. In einem ersten Schritt verschaffen wir uns mit einer Materialkosten-Berechnung einen groben Überblick über die Lieferkette. Ab einem gewissen Punkt werden die Zulieferer mit ihren Aktivitätsdaten involviert.

Wie sieht der typische Kunde von Planetly aus?

Unsere typischen Kunden sind Unternehmen, die über 100 bis 5.000 Mitarbeiter verfügen. In Deutschland ist es nämlich verpflichtend, dass Unternehmen ab 250 Mitarbeitern ihren CO2-Fußabdruck in der nicht-finanziellen Berichterstattung veröffentlichen. Daher konzentrieren wir uns auf größere Unternehmen.

Aktuell haben wir zahlreiche Kunden aus dem Bereich Professional Services und der Finanzindustrie. Zudem liegt unser Fokus auf dem Logistik-Bereich, in dem wir einige neue Kunden gewonnen haben. Dazu zählt beispielsweise Kärcher.

Welchen konkreten Mehrwert liefert Planetly für Unternehmen?

Es gibt sehr viele Unternehmen, die im Klimaschutz aktiv werden wollen, sich aber keine eigene Nachhaltigkeitsabteilung leisten können. Traditionell arbeiten derartige Unternehmen mit externen Beratern zusammen, die mit Excel-Tabellen den CO2-Austoß berechnen.

Ich glaube, dass diese Vorgehensweise in den vergangen zehn Jahren okay war, in Zukunft aber nicht ausreichen wird, da Excel-basierte Bilanzen immer nur rückblickend funktionieren und über keine Realtime-Elemente verfügen. Für Unternehmen ist es wichtig, dass sie konkret wissen, wo sie im Benchmark zu vergleichbaren Unternehmen liegen.

Wie viel Mitarbeiter habt ihr aktuell und welche Wachstumsschritte habt ihr geplant?

Wir sind aktuell 40 Mitarbeiter. Die Hälfte davon setzt sich aus Software-Entwicklern und die andere Hälfte aus Nachhaltigkeitsexperten zusammen. Die Gründung erfolgte Anfang letzten Jahres. Im März haben wir mit einem österreichischen VC-Fonds Speedinvest eine Seed-Finanzierungsrunde abgeschlossen. Außerdem waren noch Cavalry Ventures und 468-Capital mit an Bord. Die Runde war für uns ein wichtiger Milestone, da wir so unser Team weiter ausbauen konnten.

Zudem haben wir im letzten Jahr sehr viel mit unseren Pilotkunden zusammengearbeitet. Wir glauben stark an das Thema Co-Creation. Wir wollten nämlich nicht etwas bauen, was Unternehmen vermutlich gar nicht brauchen.

Welche Pläne verfolgt ihr mit Planetly für 2021?

Für dieses Jahr steht definitiv noch einiges an. Wir wollen beispielsweise nach Österreich gehen. Zudem liegt es natürlich nahe, auch in die Schweiz zu expandieren. Der Vorteil an einem Software-Startup ist es, dass man schon von Tag Eins international unterwegs ist. Insofern sind wir hier für andere Länder auch offen.

Stichwort “Österreich”: Plant ihr in Österreich einen Standort zu eröffnen?

Die Frage ist, ob man in Zeiten wie diesen überhaupt einen Standort noch braucht? Aktuell stellen wir uns die Frage, wie wir nach der Pandemie mit dem Thema Remote-Work umgehen. Jedenfalls sind wir sehr interessiert daran, uns mit Spezialisten aus Österreich auszutauschen, die den Markt sehr gut kennen. Ob wir einen Standort eröffnen, kann ich nicht versprechen.


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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
27.01.2025

Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

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Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

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Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

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Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

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Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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