23. März 2020

«Bei AI-Projekten braucht man einen langen Atem»

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RobecoSAM entwickelt seit 20 Jahren Nachhaltigkeitsindexe für grosse börsennotierte Unternehmen. Um den wachsenden Bergen an unstrukturierten Daten Herr zu werden, hat RobecoSAM gemeinsam mit ti&m eine AI-Lösung implementiert. Manjit Jus, Managing Director, Head of ESG Ratings bei RobecoSAM, spricht darüber, wie das Projekt lief und was die Unternehmen während dieses Prozesses über sich selbst gelernt haben.

ti&m: Was macht RobecoSAM?
Manjit Jus: Seit 1999 führt RobecoSAM einmal im Jahr eine wirtschaftliche Nachhaltigkeitsbewertung (Corporate Sustainability Assessment, kurz CSA) durch, in deren Rahmen Nachhaltigkeitsdaten von über 4’700 Unternehmen erfasst werden. Bis März 2020 wird die Anzahl der beteiligten Unternehmen auf 7’200 angewachsen sein, zu denen auch einige der weltgrössten Konzerne gehören. Die Erfassung der Daten erfolgt direkt über eine online-basierte Bewertungsplattform wie auch auf Grundlage von Informationen, die öffentlich auf Unternehmenswebseiten sowie in Jahres-, Finanz- und Nachhaltigkeitsberichten von Unternehmen zu finden sind. Die CSA ist weithin als der führende globale Beurteilungsrahmen für Bewertungen im Bereich Nachhaltigkeit anerkannt und unsere Daten bilden die Grundlage für die Erstellung der weltberühmten Dow-Jones-Nachhaltigkeits-Indizes seit deren Auflage im Jahr 1999. Zum 30. Juni 2019 verwaltete Robeco
SAM kundenseitige Anlagen im Wert von 24.3 Mrd. US-Dollar (einschliesslich Beratungs- und Lizenzvereinbarungen).

Welche Schwierigkeiten sind mit der Bewertung verbunden?
Infolge der gestiegenen weltweiten Nachfrage nach transparenten Nachhaltigkeitsinformationen durch Investoren und andere Interessengruppen ist die Menge der verfügbaren Nachhaltigkeitsdaten über die letzten Jahre enorm angestiegen. Obgleich es globale Standards zur Berichterstattung im Hinblick auf Nachhaltigkeit gibt, ändert sich die Art der eingereichten Informationen vor dem Hintergrund neu entstehender globaler Herausforderungen in diesem Bereich kontinuierlich. Infolge- dessen sind Analysten, die diese Informationen auswerten, mit steigenden Datenvolumen, -quellen und bisweilen auch unvergleichbaren Datensätzen konfrontiert. Die Analyse und Verarbeitung dieser Informationen wird daher zunehmend komplexer und arbeitsintensiver.


Wie und warum sind Sie auf die Idee gekommen, AI einzusetzen?
Die zunehmende Verfügbarkeit von grossen Datensätzen macht die Anwendung neuer Technologien möglich. Wir verfügen mittlerweile über eine 20-jährige Datenhistorie und damit über die perfekte Voraussetzung für die Anwendung von Technologien wie AI und NLP. Der Einsatz dieser Art von Technologien wurde auch durch die zunehmende Standardisierung im Bereich der Nachhaltigkeitsberichterstattung begünstigt. Darüber hinaus haben neue Anbieter aus Nischenmärkten dazu geführt, dass diese Technologien im Nachhaltigkeitsbereich vermehrt eingesetzt werden. Es handelt sich um eine dynamische, sich schnell verändernde Branche, von der die traditionelle Forschung insbesondere durch die Anwendung neuer und flexibler Tools profitiert.

Warum haben Sie sich für eine Zusammenarbeit mit 
ti&m ​​entschieden?

Wir haben uns unterschiedliche Partner angesehen. Überzeugt hat uns dann der flexible, innovative und unternehmerische Ansatz von ti&m, der gut mit der Unternehmenskultur bei RobecoSAM zusammenpasst. Bisher war die Zusammenarbeit ausgesprochen gut, denn die Mitarbeiter von ti&m, mit denen wir bisher zu tun haben, sind nicht nur an den Technologien interessiert, sondern auch an unseren Arbeitsinhalten. Sie sind von der Sache wirklich überzeugt und durch dieses Interesse und diese Motivation fühlt sich diese Zusammenarbeit eher wie eine Partnerschaft und weniger wie eine einseitige Geschäftsbeziehung an.

Wie haben Ihre Mitarbeiter auf das AI-Projekt reagiert?
Alle Mitarbeiter, mit denen man darüber spricht, sind begeistert, selbst wenn das Projekt deren Arbeitsbereiche nicht direkt beeinflusst. Das Projekt findet auch seitens der Geschäftsführung grosse Unterstützung, unterstreicht den innovativen Charakter des Unternehmens und zeigt, dass es führend in seinem Bereich ist. Kurzum, es sendet ein starkes Signal an unsere Kunden und Stakeholder, dass wir als Unternehmen zukunftsorientiert arbeiten. Nachhaltigkeit ist als Thema aktueller denn je und darauf vorbereitet zu sein, die Herausforderungen von morgen zu lösen, ist heute ausgesprochen wichtig. Die Menschen, die direkt am Projekt mitarbeiten, sind begeistert, denn sie lernen täglich Neues (egal ob sie in der IT oder im operativen Geschäft arbeiten).

Wie lautet Ihr bisheriges Fazit?
Wir haben eine Menge über uns selbst und die Art, wie wir bisher gearbeitet haben, gelernt. Einen Prozess wie diesen zu durchlaufen, erfordert eine Menge Vorbereitung und harte Arbeit, insbesondere im Hinblick auf die Bereinigung und Prüfung der Daten. Auf diese Weise haben wir viel Neues über unsere eigene Arbeit gelernt, Dinge, die optimiert oder verbessert werden können, Prozesse, die automatisiert oder ersetzt werden können. Der Lerneffekt umfasst weit mehr als nur die Tatsache, wie die Unternehmensleistung durch diese neuen Technologien positiv beeinflusst werden kann. Vielmehr sind wir gezwungen, Änderungen an internen Prozessen und Systemen vorzunehmen, um besser auf den Roll-out auf Produktionsebene vorbereitet zu sein. Auf Grundlage dieser Lerneffekte verändern wir einige wichtige interne Prozesse, um Daten effektiver verarbeiten und zukünftige Iterationen der Modelle, mit deren Erstellung wir begonnen haben, füttern zu können. Dies macht nicht nur den Prozess der AI-Implementierung einfacher, sondern wird auch generell die Qualität und Effektivität unserer Arbeit verbessern.

Welche Tipps können Sie jemandem geben, der AI nutzen möchte?
Er sollte eine klare Vorstellung davon haben, wo er hin möchte, nicht nur morgen, sondern in einem, zwei oder gar drei Jahren. Zudem sollte er einen Partner haben, der ihn im Roll-out seiner Vision realistisch unterstützen kann. Ich habe das Gefühl, dass viele Manager der Meinung sind, dass AI alle Probleme in kurzer Zeit lösen kann, solange man genug Geld in die Hand nimmt. Dies entspricht allerdings nicht der Wahrheit. Obgleich es grösstenteils um Technologien geht, geht es doch immer auch noch um den Menschen und die Unternehmenskultur und wie man diese optimal einsetzt. Es besteht kein Zweifel, dass Technologien die Grundlage bilden, doch in unserem Bereich wissen wir, dass Analysten im Hinblick auf die Auswertung der erfassten Daten weiterhin eine Schlüsselrolle spielen werden, um auf Grundlage dieser Daten sinnvolle Entscheidungen treffen zu können. Daher ist es wichtig, dass das Management von der Langfristigkeit des Projekts überzeugt ist. Bei Bedarf sollte das Projekt in kleinere Aufgaben zerlegt und Budgets über eine mehrjährige Laufzeit zugeteilt werden. Allerdings sollte auch sichergestellt werden, dass Motivation und Leistungsbereitschaft intern hoch gehalten werden. Es ist darauf zu achten, dass das Projektmanagement gut aufgestellt ist, sodass Fehler zu Lerneffekten und Verbesserungen führen.

Konnten Sie Ihre Ziele erreichen und wenn ja, in welchem Umfang?
Dies wird sich noch zeigen. Unser primäres Ziel ist es, den Umfang und die Vollständigkeit unserer Bewertung zu verbessern, indem wir sicherstellen, dass alle Daten effizient verarbeitet werden. Wir versuchen nicht sofort, Zeit und Geld zu sparen. Wir glauben vielmehr, dass sich dies zwangsläufig von selbst einstellen wird, da durch Verbesserungen Zeit und Ressourcen für andere wertschöpfende Arbeiten frei werden. 


Christoph Grau
Christoph Grau

Christoph Grau ist seit September 2018 bei ti&m tätig und verantwortet die Medienarbeit. Davor arbeitete er mehr als vier Jahre als Redaktor und später als stellvertretender Chefredaktor bei einem grossen Schweizer IT-Fachmagazin. Er studierte Chinawissenschaften und Geschichte an der Freien Universität Berlin.