Grundlagen KI-gestützter THG-Bilanzierung und der Übersetzung von Standards wie GHG Protocol und ISO 14064 in datengetriebene Signale
Verständnis von Scope 1, Scope 2 und Scope 3, Systemgrenzen sowie relevanten Outputs wie Carbon Footprint, Reduktionspfaden und Compliance-Berichten
Bedeutung von Auditierbarkeit, Daten-Lineage und strukturiertem Unsicherheitsmanagement für belastbare Carbon-Daten
Einführung in Emissionsberichterstattung, Aktivitätsdaten, Emissionsfaktoren und deren Hierarchien
Einordnung belastbarer und prüffähiger Daten als Grundlage für Strategie, Investitionen, Dekarbonisierung und regulatorische Anforderungen
Datenlandschaft, Integration und technologische Grundlagen:
Auswahl und Integration relevanter Datenquellen für Scope-1-, Scope-2- und Scope-3-Emissionen wie Aktivitätsdaten, Emissionsfaktoren, Lieferantendaten sowie Sensor- und IoT-Daten
Aufbau kontrollierter und auditierbarer Datenmodelle für die Carbon-Bilanzierung
Daten-Lineage, Evidenzspeicherung und automatisierte Schnittstellen zur Datenaufnahme, zum Beispiel aus ERP-Systemen
Umgang mit heterogenen Datenquellen von Verbrauchsrechnungen über Flottenmanagement bis hin zu Lieferantenbefragungen
Überblick über Carbon-Accounting-Plattformen, Datenpipelines, Berechnungs-Engines und MLOps für kontinuierliches Carbon Monitoring
Automatisierung von Carbon-MRV- und Reportingprozessen:
Einführung in automatisierte Workflows nach dem Prinzip "Measure - Report - Verify - Reduce - Forecast"
Nutzung von KI, LLMs und Agentic Workflows zur Datenvalidierung, Qualitätssicherung und Erstellung von Audit-Dokumentationen
Automatisierte Erstellung von THG-Inventarberichten, Nachhaltigkeitsberichten und Evidenz-Paketen
Human-in-the-Loop-Konzepte zur Validierung kritischer Datenpunkte, Emissionsfaktoren und Audit-Feststellungen
Entwicklung eines Operating Models für eine kontinuierliche und weitgehend echtzeitnahe Carbon-Accounting-Funktion
Anwendungsfelder, Governance und Compliance:
Anwendung auf auditfähige MRV-Systeme für Unternehmensbilanzen, Scope-3-Datenerfassung, Carbon Markets und Carbon-Dioxide-Removal-Projekte
KI-gestützte Erkennung von Datenlücken, Inkonsistenzen und potenziellen Fehlern in der Emissionsberichterstattung
Modellierung und Prognose von Dekarbonisierungspfaden und Reduktionsszenarien
Audit-Ready-by-Design mit unveränderlichen Evidenz-Paketen, verifizierbaren Datenpfaden und rollenbasierten Zugriffskontrollen
Vorbereitung auf Verifizierung und Assurance nach Standards wie GHG Protocol, ISO 14064 sowie regulatorischen Anforderungen wie CSRD und vergleichbaren Vorgaben