Warum CPOs beides zusammen denken müssen?
Nachhaltigkeit und Künstliche Intelligenz gehören derzeit zu den wichtigsten Transformationsfeldern der Industrie. Doch in vielen Unternehmen entsteht der Eindruck, ESG-Themen (Environmental, Social, Governance) verdrängten die Aufmerksamkeit für KI – oder umgekehrt. Eine aktuelle Deloitte-Studie zeigt, dass ESG-Initiativen in zahlreichen Organisationen aktuell Vorrang haben, da sie regulatorisch stärker gefordert werden und direkt in die Unternehmensbewertung einfließen.
Dabei ist dieses „Entweder-oder“-Denken ein Fehler. ESG und KI sind keine konkurrierenden, sondern komplementäre Agenden – und gerade im Einkauf lässt sich ihr Zusammenspiel strategisch nutzen. Wer beides verbindet, kann Nachhaltigkeitsziele messbar machen, Risiken proaktiv steuern und zugleich die Position des Einkaufs im Unternehmen deutlich stärken.
ESG als fester Teil der Unternehmenssteuerung
Ein Blick in die Geschäftsberichte großer Industrieunternehmen zeigt, wie eng Nachhaltigkeit mittlerweile mit der Unternehmensführung verknüpft ist. Bei Siemens etwa beeinflussen laut aktuellem Geschäftsbericht 20 bis 30 Prozent der langfristigen variablen Vergütung eines Vorstands direkt die ESG- und Nachhaltigkeitsindikatoren. ESG ist dort also kein Kommunikationsziel, sondern ein messbarer Erfolgsfaktor – gleichrangig mit finanziellen Kennzahlen.
Für den Einkauf ist das ein entscheidender Hebel. Wenn ESG-Ergebnisse Einfluss auf die Vergütung des Top-Managements haben, steigen Aufmerksamkeit und Erwartungshaltung. Beschaffungsentscheidungen, die messbar zu CO₂-Reduktion, Lieferantentransparenz oder sozialer Verantwortung beitragen, gewinnen strategische Bedeutung. Der Einkauf kann so zeigen, dass er direkt zur Erreichung der Unternehmensziele beiträgt – und gleichzeitig Investitionen in Technologien, Datenplattformen oder KI-Lösungen leichter begründen.
KI als Enabler nachhaltiger Transformation
Künstliche Intelligenz kann ESG-Ziele im Einkauf erheblich beschleunigen. Sie schafft Transparenz in komplexen Lieferketten, macht Emissionen quantifizierbar und Risiken frühzeitig sichtbar. KI-gestützte Systeme bewerten Lieferanten, analysieren CO₂-Ströme, verarbeiten ESG-Daten und unterstützen automatisiertes Reporting nach Standards wie ESRS oder GRI.
Damit entsteht ein datenbasierter Einkauf, der Nachhaltigkeit nicht als Pflicht, sondern als Werttreiber begreift. Wer ESG und KI klug kombiniert, steigert Effizienz, reduziert Risiken – und zeigt zugleich, dass Nachhaltigkeit und Wirtschaftlichkeit sich gegenseitig verstärken.
Der Einkauf als strategischer ESG-Treiber
CPOs stehen heute an einem Wendepunkt: Sie können ESG nicht nur erfüllen, sondern gestalten – als Brücke zwischen Technologie, Nachhaltigkeit und Unternehmensstrategie. Wenn der Einkauf ESG-Daten und KI gezielt einsetzt, wird er zum aktiven Partner des Vorstands.
Denn: Wenn ESG-Ziele in der Führungsebene vergütungsrelevant sind, lassen sich Investitionen in Technologie oder Dateninitiativen deutlich einfacher argumentieren. Jede Lösung, die Transparenz schafft oder ESG messbar macht, wird zu einem strategischen Projekt. So steigt nicht nur der Beitrag des Einkaufs zur Unternehmensstrategie, sondern auch seine Präsenz, Sichtbarkeit und Einflusskraft.
To-do für CPOs: Wie KI ESG-Ziele im Einkauf befeuern kann
Statt ESG zu verdrängen, kann Künstliche Intelligenz Nachhaltigkeit beschleunigen und skalierbar machen. Die Verbindung aus Datenintelligenz und Nachhaltigkeitsstrategie eröffnet konkrete Chancen:
- Lieferantentransparenz und Risikomanagement
KI-Modelle analysieren Daten, Auditberichte und Nachrichtenquellen, um ESG-Risiken frühzeitig zu erkennen – etwa Umweltverstöße oder Menschenrechtsverletzungen. Lieferanten können so nicht nur nach Preis, sondern auch nach Nachhaltigkeitsprofil bewertet werden. - CO₂-Datenanalyse und Emissionsmodellierung
KI erfasst und modelliert Scope-1- bis Scope-3-Emissionen automatisiert. Dadurch wird sichtbar, wo die größten Emissionsquellen liegen und welche Maßnahmen den größten Hebel haben. - Automatisierte ESG-Bewertungen und Reporting
KI-Systeme extrahieren Nachhaltigkeitsinformationen aus Dokumenten, bewerten sie nach Standards wie ESRS oder GRI und erstellen Berichtsgrundlagen. Das reduziert manuelle Aufwände und verbessert Datenqualität. - Optimierung von Logistik und Beschaffungsnetzwerken
Mit Predictive-Analysen lassen sich Transportwege, Mengen und Materialflüsse optimieren – bei gleichzeitiger Senkung des ökologischen Fußabdrucks. - Frühwarnsysteme für ESG-Risiken
Machine-Learning-Modelle erkennen Muster, die auf ESG-Risiken hindeuten – etwa Energieverbrauchsanomalien oder Compliance-Verstöße in der Lieferkette.
Fazit
Nachhaltigkeit und KI sind keine Gegensätze, sondern zwei Seiten derselben Transformation. Unternehmen wie Siemens zeigen, dass ESG längst in die Managementvergütung integriert ist – und damit zum echten Leistungsindikator geworden ist.
Der Einkauf hat hier eine einmalige Chance: Wer ESG-Ziele aktiv mitgestaltet, kann seine strategische Bedeutung im Unternehmen massiv erhöhen und gleichzeitig Investitionen in moderne Technologien leichter durchsetzen.
Kurz gesagt: KI macht ESG im Einkauf messbar, und ESG macht den Einkauf sichtbar. So wird der Einkauf zum Treiber für nachhaltigen, intelligenten Unternehmenserfolg.
Weiterführende Ressourcen
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Ein praxisorientierter Leitfaden, wie CPOs Nachhaltigkeit und wirtschaftlichen Erfolg im Einkauf vereinen können.
Zum Playbook (World Economic Forum)
Quellen: Siemens AG – Geschäftsbericht 2024 Kapitel: Compensation System for Managing Board Members Quelle der Grafik und der Information, dass 20–30 % der langfristigen variablen Vergütung des Siemens-Vorstands an ESG-/Sustainability-Indikatoren gekoppelt sind. Siemens Annual Report 2024 (PDF) Deloitte – C-suite Sustainability Report 2025 Studie, die zeigt, dass ESG-Themen aktuell in vielen Unternehmen mehr Managementaufmerksamkeit erhalten als KI-Initiativen. Deloitte Global C-suite Sustainability Report 2025 Deloitte – The Environmental Impact of AI (2024) Analyse zum Zusammenhang zwischen KI-Entwicklung und ESG, inklusive Hinweis auf Energie- und Ressourcenkosten großer KI-Systeme. Sustainability Briefing: Environmental Impact of AI
