Kommt die ESG-SaaSpocalypse?

Von Wilhelm Mirow, Senior Consultant ESG/Sustainability bei Kirchhoff Consult GmbH, in GREEN.WORKS

Wer heute in einem Unternehmen für ESG verantwortlich ist, kennt das Gefühl: Man jongliert gleichzeitig regulatorische Anforderungen (CSRD/ESRS, EU-Taxonomie), Ratingagenturen, Kapitalmarktkommunikation, Stakeholder-Erwartungen und den internen Druck, eine echte Nachhaltigkeitstransformation voranzutreiben – und das alles mit knappen Ressourcen, zunehmend skeptischen Vorständen und dem konstanten Gefühl, Kolleginnen und Kollegen aus den Fachabteilungen ständig mit bürokratischen Anliegen zu behelligen.

Kein Wunder also, dass der Markt für ESG-Software in den letzten Jahren geradezu explodiert ist. Das Versprechen: Automatisierung, KI-gestützte Workflows, nahtlose Datenerhebung – damit ESG-Verantwortliche sich endlich auf das Wesentliche konzentrieren können: die Transformation.

Doch so schnell wie die ESG-Tool-Landschaft im Zuge der CSRD gewachsen ist, wurde sie vom Omnibus erfasst, und dann auch noch von einem breiteren technologischen Erdbeben erschüttert.

Braucht man teure ESG-Spezialsoftware?

Anfang 2026 wurden innerhalb von 48 Stunden rund 285 Milliarden US-Dollar an Börsenwert von Softwareunternehmen vernichtet. Jefferies prägte den Begriff „SaaSpocalypse“. Die These dahinter ist so einfach wie beunruhigend für SaaS-Anbieter: Warum braucht man teure Spezialsoftware, wenn große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT, Claude oder Gemini dieselben Workflows für einen Bruchteil der Kosten abbilden können?

Die satirische Website deathbyclawd.com bringt die Stimmung auf den Punkt: Man gibt den Namen eines beliebigen SaaS-Tools ein – und die Seite prognostiziert ungerührt dessen Niedergang. Ernüchternd, aber nicht ohne Substanz: Laut einer Retool-Studie haben 35 Prozent der Unternehmen bereits mindestens ein SaaS-Tool durch eine KI-gestützte Eigenentwicklung ersetzt.

Trifft das auch ESG-Software? Die Antwort ist: Wahrscheinlich schon – aber nicht jede.

Option eins: Den Mittelsmann streichen

Der naheliegende Schluss lautet: Unternehmen nutzen einfach die LLMs, die sie ohnehin schon haben – etwa Microsoft Copilot – und bilden ihre ESG-Workflows selbst ab. Kein Anbieterwechsel, keine Lizenzkosten, kein langwieriges Onboarding.

Das hat seinen Reiz. Und für manche Anwendungsfälle funktioniert es tatsächlich: das Zusammenfassen von Berichten, das Überarbeiten von Formulierungen, die Recherche zu regulatorischen Anforderungen.

Aber die Praxis zeigt: Was auf den ersten Blick simpel wirkt, kann zur Sisyphusarbeit werden. Man entwickelt einen Prompt-Workflow für die Datenerhebung im Rahmen der ESRS-Berichterstattung, testet, optimiert – und stößt immer wieder auf neue Schleifen. Die KI schlägt Lösungen vor, die entweder alte Probleme reproduzieren oder neue erzeugen. Das kostet Zeit, Nerven und am Ende oft mehr Geld, als ein spezialisiertes Tool gekostet hätte.

Option zwei: Radikal vereinfachen

Eine ehrliche Alternative, die selten laut ausgesprochen wird: Weniger ist mehr. Excel-Tabellen für die quantitative Datenerhebung. Word-Formulare für qualitative Informationen. Texte, die Menschen schreiben – unterstützt, wo sinnvoll, durch gängige LLMs.

Das klingt anachronistisch. Ist es aber nicht. Denn je mehr ESG-Prozesse an Automatisierung und KI delegiert werden, desto größer wird eine Gefahr, die in der Euphorie leicht übersehen wird: Der Verlust von Reflexion und menschlicher Interaktion.

Dabei ist genau das der Kern des Ganzen. ESG-Berichterstattung ist kein reiner Compliance-Akt – sie ist ein reflexiver Prozess. Die Evidenzforschung zeigt dies seit den frühen 1970er-Jahren: Transparenz erzeugt internen Reformdruck. Als damals Unfallzahlen in Unternehmen veröffentlicht wurden, sanken die Unfallraten. Dasselbe Prinzip gilt heute für die ESG-Berichterstattung: Wer gezwungen ist, Zahlen zu Treibhausgasemissionen, Wasserverbrauch oder Diversität zu veröffentlichen, beginnt, diese Zahlen zu hinterfragen – und zu verändern.

Diesen Mechanismus kann man durch zu viel Automatisierung aushebeln. Wirkung von Transparenz auf Verhalten setzt Selbstreflexion voraus. Und Wirkung von Berichterstattung auf den Unternehmenswert setzt wiederum Verhaltensänderung voraus. Wer ESG-Reporting zur bloßen Datenlieferung degradiert, verliert beides.

Ein konkretes Beispiel: die doppelte Wesentlichkeitsanalyse. In der Praxis zeigt sich immer wieder, dass Stakeholder-Einbindung durch echte Gespräche – am besten in Präsenz – weit mehr bringt als das regulatorische Pflichtprogramm. Unternehmen, die im Rahmen der Wesentlichkeitsbestimmung das direkte Gespräch mit ihrer Hausbank oder mit Investoren gesucht haben, berichten von willkommenen Begleiterscheinungen: gemeinsamen Interessen werden entdeckt, neuen Finanzierungsmöglichkeiten erschließen sich, langfristigen Partnerschaften werden gefestigt. Das lässt sich nicht automatisieren.

Aber: Askese ist auch keine Antwort

Und dennoch wäre es naiv, so zu tun, als könnte man das ESG-Tool-Angebot einfach ignorieren.

Der Schmerz von ESG-Verantwortlichen ist real: das mühsame manuelle Zusammentragen von Daten aus zig Systemen und Abteilungen, die nervenaufreibenden Abstimmungsrunden mit Wirtschaftsprüfern, das ständige Gefühl, Kolleginnen und Kollegen für Reporting-Anliegen zu strapazieren – und das alles vor dem Hintergrund sinkender Ressourcenbereitschaft in Vorstandsetagen in Zeiten konjunktureller Unsicherheit. Und dann soll gleichzeitig noch eine Transformation vorangetrieben werden, die nichts Geringeres als die Abwendung ökologischer Krisen zum Ziel hat.

Da wäre es fahrlässig, spezialisierte ESG-Tools und KI-Anwendungen pauschal abzulehnen. Die Frage ist nicht ob, sondern wie.

Option drei: Gezielt in den Dschungel

Und damit kommen wir zur dritten Option – und zur eigentlichen Herausforderung: die gezielte Auswahl spezialisierter ESG-Tools.

Der Markt ist inzwischen ein schier undurchdringlicher Dschungel. Lina Kindermann von Greensysco hat den ehrenwerten Versuch unternommen, die Tool-Landschaft auf einem Schaubild abzubilden und dieses auf LinkedIn geteilt – und veranschaulicht damit eindrücklich: Die Auswahl ist gigantisch, Funktionalitäten und Preismodelle unterscheiden sich enorm, und Erfahrungsberichte gehen stark auseinander.

Das Horrorszenario, das viele ESG-Verantwortliche kennen oder fürchten: Ein teures Tool wird als Allheilmittel eingeführt. Nach einigen Monaten muss man feststellen – es funktioniert nicht wie versprochen. Kosten und Aufwand sind versunken, man fängt von vorne an, der Druck von oben wächst.

Was hilft? Zunächst eine ehrliche Bestandsaufnahme: Wo soll Automatisierung und KI tatsächlich Arbeit abnehmen – und wo ist menschliche Interaktion und Reflexion unverzichtbar? Diese Grenzziehung ist keine technische, sondern eine strategische Entscheidung.

Dann kann man mit der Machete in den Dschungel. Und dabei gibt es Anlass zur vorsichtigen Zuversicht: Der Markt reift. ESG-Tools rücken zunehmend ab von einem Omnipotenz-Anspruch und suchen ihre Stärke in der Spezialisierung – auf einzelne ESG-Funktionalitäten (Klimabilanzierung, ESRS-Reporting, EU-Taxonomie, Nachhaltigkeitskommunikation, Lebenszyklusanalysen) oder auf branchenspezifische Anforderungen. Das lässt auf weniger Horrorszenarien und mehr echten Mehrwert hoffen.

Ein guter Ausgangspunkt: vertrautes Terrain. Viele Unternehmen haben mit ERP-Systemen oder Disclosure-Management-Systemen langjährige, funktionierende Beziehungen. Viele dieser Anbieter haben inzwischen eigene ESG-Anwendungen entwickelt oder sich mit spezialisierten ESG-Tools zusammengetan. Hier kann man auf gewachsenes Vertrauen und bestehende Implementierungsexpertise zurückgreifen – und die Anbieter in die Pflicht nehmen.

Ein weiterer Ausgangspunkt: KI hilft bei der Auswahl von KI. Inzwischen haben sich mehrere Plattformen etabliert, die bei der Orientierung im Tool-Dschungel helfen – darunter kanataq.com, der ESG Softwarefinder von ESRS Services oder find-your-esg.com von Sectorlens. Ja, es ist eine gewisse Ironie, KI-gestützte Tools zur Auswahl KI-gestützter ESG-Tools zu nutzen. Aber die Ironie ist tragbar, wenn der Nutzen stimmt.

Und schließlich: Bei der Auswahl von ESG-Tools gilt dasselbe wie bei der doppelten Wesentlichkeitsanalyse: Die menschliche Interaktion, das gemeinsame Abwägen mit Peers, Branchenkolleginnen, und ja, auch mit erfahrenen Beraterinnen und Beratern, schützt vor teuren Fehlentscheidungen besser als jeder Algorithmus. Beratungshäuser nutzen verschiedene ESG-Tools im Auftrag der Kunden und können viele leid- wie freudvolle Erfahrungen teilen. Niemand muss allein in den Dschungel.

Fazit: Die SaaSpocalypse braucht strategische Kompetenz. Kommt also die ESG-SaaSpocalypse? Möglicherweise für einen Teil des Marktes – nämlich jene Tools, die keine echte Spezialkompetenz mitbringen und die ihre Versprechen in der Realität nicht einhalten konnten.

Für ESG-Verantwortliche ist die SaaSpocalypse-Debatte aber vor allem eines: ein Weckruf zur Besinnung. Die Frage ist nicht „Tool oder kein Tool“. Auch nicht „KI oder keine KI“. Sondern: Welche Prozesse profitieren von Automatisierung – und welche leben von menschlicher Reflexion und Interaktion?

Die Antwort auf diese Frage ist die eigentliche strategische Kompetenz, die ESG-Teams heute brauchen. Wer sie beherrscht, navigiert den Tool-Dschungel souveräner – und kommt am Ende dort an, wo es wirklich zählt: bei einer Transformation, die mehr ist als gut dokumentierte Compliance.