Die IT-Branche unterscheidet sich von Branchen mit Fabriken, Fahrzeugflotten oder Gebäuden. Ein Softwareunternehmen hat keine Hochöfen und meist auch kein eigenes Firmengebäude von Bedeutung. Das lässt die Branche auf den ersten Blick emissionsarm wirken, doch die Nachhaltigkeitsdaten sind nicht verschwunden — sie haben sich verschoben. Sie liegen nicht in eigenen Assets, sondern in der Lieferkette, in Verträgen mit Cloud-Dienstleistern und in den Geräten, die Mitarbeiter nutzen. Wer in der IT nur auf das eigene Büro schaut, verpasst den größten Teil der Geschichte.
Für viele IT-Unternehmen hat sich der Schwerpunkt der Klimawirkung zur eingekauften Rechenkapazität verschoben. Wer AWS, Azure, Google Cloud oder einen lokalen Hosting-Anbieter nutzt, kauft im Grunde Energieverbrauch ein, der anderswo erzeugt und verantwortet wird. Die Daten hierüber liegen meist nicht in einem internen System, sondern in Rechnungen, Dienstleistungsverträgen und den Nachhaltigkeitsberichten, die Cloud-Anbieter selbst veröffentlichen. Manche Anbieter liefern Emissionswerte pro Kunde oder pro Workload, andere nur einen allgemeinen Durchschnitt. Der Unterschied zwischen beiden bestimmt, wie genau ein Unternehmen seine eigene cloudbezogene Emission belegen kann — und dieser Unterschied ist demjenigen, der den Bericht erstellt, oft nicht bekannt.
Der zweite Ort, an dem sich Nachhaltigkeitsdaten ansammeln, sind Geräte: Laptops, Server, Netzwerkgeräte, Telefone. Diese Daten entstehen an mehreren Punkten im Lebenszyklus. Beim Einkauf liegen Informationen zu Materialeinsatz und Fertigungsemissionen beim Lieferanten, oft in einem Produktpass oder einer Umwelterklärung, die nicht standardmäßig angefordert wird. Während der Nutzung erzeugt die IT-Verwaltung Daten zum Energieverbrauch von Rechenzentren und Serverräumen, mal in Facility-Systemen, mal in IT-Asset-Management-Tools, die nicht mit Finance kommunizieren. Bei der Entsorgung entstehen wieder neue Daten: Wiederverwendungsquoten, Recyclingzertifikate, Verträge mit Verwertern von Elektronikschrott. Drei Phasen, drei Arten von Quellen, und selten ein Ort, an dem sie zusammenkommen.
Unternehmen, die vorrangig Software oder digitale Dienstleistungen liefern, haben eine zusätzliche Komplikation: Ihr Produkt selbst hat keinen physischen Fußabdruck, läuft aber auf einer Infrastruktur, die das durchaus hat. Die Frage, welcher Teil der Cloud-Emissionen welchem Produkt oder welchem Kunden zuzurechnen ist, erfordert Allokationsmethoden, die häufig noch nicht festgelegt sind. Wer darüber berichtet, muss zunächst bestimmen, welcher Datenpunkt die Grundlage bildet — Rechenleistung, Speicher, Datenverkehr —, bevor überhaupt etwas zu messen ist. Das ist eine methodische Entscheidung, die unabhängig vom Bericht steht, ihm aber vorausgeht.
Weil die Branche arbeitsintensiv ist und relativ wenig physische Vermögenswerte besitzt, fallen personalbezogene Posten oft stärker ins Gewicht als in industriellen Branchen: Arbeitsweg, Homeoffice, Geschäftsreisen, die Energie von Bürogebäuden, die manchmal mit anderen Mietern geteilt werden. Diese Daten sind verteilt über HR-Systeme, Reisebuchungsplattformen, Facility-Dienstleister und manchmal in Tabellen, die von einem einzelnen Mitarbeiter gepflegt werden. Das Volumen pro Posten ist gering, aber die Anzahl der Quellen ist groß, und das macht die Konsolidierung zeitaufwendiger, als der Umfang vermuten lässt.
In Branchen wie dem Bauwesen oder der Immobilienbranche sind die Daten oft um eine begrenzte Anzahl physischer Standorte oder Projekte konzentriert. In der IT-Branche gilt das Gegenteil: Die Daten sind dünn über viele kleine, digitale und vertragliche Quellen verteilt. Das erfordert einen anderen Ansatz beim Aufbau eines Datenpunktregisters — nicht bei Gebäuden oder Maschinen anfangen, sondern bei Verträgen, Systemen und der Frage, wer innerhalb der Organisation welchen Teil der Kette verwaltet.
Auch innerhalb eines IT-Unternehmens mit mehreren Geschäftsbereichen — etwa einem separaten Cloud-, Beratungs- und Softwarezweig — stellt sich immer wieder dieselbe Frage: welche Datenpunkte Sie bei mehreren Geschäftsbereichen wirklich benötigen und wo in der Organisation dieser Datenpunkt bereits existiert. Bevor erneut nach Cloud-Verbrauch oder Hardware-Inventar gefragt wird, lohnt es sich zu prüfen, ob diese Angabe irgendwo bereits geführt wird, zum Beispiel über wo ein Datenpunkt bei mehreren Geschäftsbereichen bereits existiert. Das verhindert, dass jede Einheit ihre eigene, leicht abweichende Version derselben Zahl aufbaut.
Die Verlockung bei verstreuten Daten ist, zunächst ein Tool anzuschaffen, das alles übersichtlich macht. Ein Tool, das auf einen unorganisierten Prozess gesetzt wird, liefert jedoch vor allem einen ordentlicher wirkenden Bericht über Zahlen, die im Kern noch nicht stimmen. Zunächst klarzustellen, woher jeder Datenpunkt kommt, wer dafür verantwortlich ist und welche Qualitätsregeln dafür gelten, ist der Schritt, der Systementscheidungen vorausgeht, nicht auf sie folgt.
Sobald klar ist, welche Datenpunkte es gibt, woher sie kommen und wer sie verwaltet, entsteht auch ein Überblick darüber, wie viel manuelle Arbeit noch damit verbunden ist: Abschreiben, Kontrollieren, bei einem Kollegen Nachfragen. Das ist genau die Art von Arbeit, bei der FTE TO AI mit einem Arbeitsscan pro Aufgabe berechnet, welcher Teil von KI übernommen werden kann, als Ergänzung zu dem Einblick, den ein Datenpunktregister bereits liefert.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
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