Die Auswirkungen von AI: Nachhaltige Verbraucherentscheidungen gestalten

Angesichts des drohenden Klimawandels stellt das Fehlen zuverlässiger Daten eine Herausforderung für Verbraucher dar, die sich um nachhaltige Praktiken bemühen. Insbesondere der Zugang zu detaillierten Informationen über die Umweltauswirkungen von Produkten kann den Verbrauchern helfen, ihre Kaufentscheidungen besser auf ihre Nachhaltigkeitsziele abzustimmen.

Künstliche Intelligenz (KI) ist der Schlüssel zur Überwindung dieser Informationslücke. Dank ihrer Fähigkeit, große Datenmengen schnell und effizient zu analysieren, kann KI den Verbrauchern die Erkenntnisse liefern, die sie benötigen, um umweltbewusste Entscheidungen zu treffen.

Nicht nur die Verbraucher räumen der Nachhaltigkeit zunehmend Priorität ein (64 % der Generation Z sind bereit, für ökologisch nachhaltige Produkte mehr zu bezahlen¹), auch die Unternehmen haben erkannt, dass sie besser mit ihren Kunden kommunizieren müssen. Laut einer aktuellen Umfrage von Clarity AI ² sind mehr als die Hälfte (52 %) der bekanntesten Marken der Meinung, dass ihre Kunden bei Kaufentscheidungen Informationen zur Nachhaltigkeit als unverzichtbar ansehen.

Andererseits erkennen die Verbraucher die bahnbrechende Kraft der KI und des maschinellen Lernens (ML) weithin an und zeigen zunehmendes Vertrauen in ihre Nutzung. Tatsächlich sind 39 % der Verbraucher weltweit bereit, ihr Vertrauen in Systeme der künstlichen Intelligenz zu setzen³. Da KI zu einem integralen Bestandteil des Lebens der Menschen wird, wächst die Bereitschaft, Unternehmen zu vertrauen, die diese neue Technologie nutzen⁴.

Es gibt zwei Bereiche, in denen KI einen wichtigen Beitrag zur Stärkung der Verbraucher leisten kann:

1. Datenanalytik und Normalisierung: Es mangelt an Konvergenz in der Frage, wie Nachhaltigkeitsfortschritte branchenübergreifend gemessen werden sollten. Ohne den Einsatz von ML- und KI-Modellen wird es unmöglich, vergleichbare Erkenntnisse zu gewinnen. Durch die Implementierung ständiger Zuverlässigkeitsprüfungen und die Verringerung menschlicher Fehler können KI-Algorithmen heute eine beispiellose Präzision bei der Handhabung riesiger Datenmengen, Rahmenwerke und Standards gewährleisten. Ein Beispiel dafür ist die jüngste Zusammenarbeit zwischen Clarity AI und Klarnaeiner führenden globalen Verbraucherplattform, die mehr als 550.000 Händler bedient, von denen jeder verschiedene Rahmenwerke einhält und unterschiedliche Metriken und Standards verwendet.
2. Skalierbarkeit der Technologie: Die Nutzung von Technologien zur Skalierung von Lösungen ist nach wie vor ein ständiges Problem in der Nachhaltigkeitsdiskussion und stellt eine erhebliche Hürde für die breite Einführung und Umsetzung umweltfreundlicher Lösungen dar. So kann beispielsweise die Verfolgung und Bewertung der Nachhaltigkeit von Produkten von der Rohstoffbeschaffung bis zur Entsorgung am Ende ihrer Lebensdauer aufgrund der Komplexität und des globalen Charakters der Lieferketten eine Herausforderung darstellen. In diesem Zusammenhang sind Transparenz und Rückverfolgbarkeit Schlüsselkomponenten, um die Nachhaltigkeit voranzutreiben und die Glaubwürdigkeit von Nachhaltigkeitsaussagen zu sichern, wie sie von den Verbrauchern erwartet wird.

Kurz gesagt, es gibt Technologien und Werkzeuge zur Analyse, Bewertung und Gewinnung von Erkenntnissen zur Nachhaltigkeit. Die derzeitige Herausforderung besteht darin, dass diese Instrumente von den Unternehmen übernommen werden, um die Verbraucher in die Lage zu versetzen, in großem Maßstab nachhaltige Entscheidungen zu treffen.

Clarity AI nutzt künstliche Intelligenz, um die Händler, die über die Klarna-Plattform verkaufen, zu bewerten und diejenigen zu identifizieren, die sich in verschiedenen klimabezogenen Themen auszeichnen und den Kunden umsetzbare Erkenntnisse liefern. Dies ist nicht nur mit KI-Modellen möglich, sondern auch durch den Einsatz von ML, das die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der gemeldeten Daten gewährleistet. Dies ist besonders relevant, da derzeit 19,2 % der Händler aus einer Stichprobe von 15.000 Unternehmen direkte und indirekte Treibhausgasemissionen öffentlich bekannt geben. Darüber hinaus haben sich 9,6 % öffentlich verpflichtet, die Treibhausgasemissionen im Einklang mit dem Ziel der Begrenzung der globalen Erwärmung auf 1,5ºC⁵ zu reduzieren. Die transparente Messung der Emissionen ist ein wichtiger erster Schritt zur Verringerung der Emissionen und zur Rechenschaftspflicht der Unternehmen.

Darüber hinaus beziehen von den Händlern in der Datenbank von Clarity AInur 8,4 % 90 % oder mehr ihrer Energie aus erneuerbaren Quellen, was darauf hindeutet, dass bei der Erreichung der EU-Ziele für erneuerbare Energien noch erheblicher Spielraum für Verbesserungen besteht. Um die Unternehmen zu identifizieren, die erhebliche Anstrengungen in Richtung Nachhaltigkeit unternehmen, hebtClarity AI die Händler hervor, die zu den 10 % der Unternehmen mit den niedrigsten Kohlenstoffemissionen gehören.

Diese Informationen ermöglichen es den Verbrauchern, alltägliche Entscheidungen zu treffen. Dank KI sind wir in der Lage, diese Informationen zuverlässig und in großem Umfang bereitzustellen. Dies zeigt, dass KI eine transformative Kraft für einen grüneren, nachhaltigeren Planeten sein kann. Durch die Verbesserung der Datenanalyse und der Skalierbarkeit von Nachhaltigkeitslösungen kann KI den Verbrauchern transparente und verlässliche Erkenntnisse liefern, die eine fundiertere Entscheidungsfindung ermöglichen.

¹Die Deloitte Global 2022 GenZ & Millennial Survey. "Nach Gleichgewicht streben, für den Wandel eintreten".

² 2023 Clarity AI Virtuelle Umfrage zu prominenten Marken: Danone, Citi, Bridgestone, Procter & Gamble, Amazon, eBay, Target, Wayfair, Kimberly-Clark, Panasonic, Estee Lauder und AT&T.

KPMG Trust in Artificial Intelligence. 2023 Globale Studie über die sich verändernde öffentliche Wahrnehmung von KI. Universität von Queensland, Australien.

⁴KI-Anwendungen für personalisiertes Marketing und Kundenbindung im Privatkundengeschäft. Academy of Marketing Studies Journal.

⁵ 1,5 Grad Erwärmung Ausrichtungsdaten von CDP