Warum Lieferketten zum strategischen Betriebssystem werden
2026 ist nicht das Jahr neuer Nachhaltigkeitsversprechen, sondern das Jahr der Umsetzung. Nach mehr als einem Jahrzehnt der Zieldefinitionen, Standards und regulatorischen Vorbereitung wird Nachhaltigkeit verstärkt operativ und damit zunehmend messbar, steuerbar und vergleichbar.
Pierre Francois Thaler, Ecovadis Pierre Francois Thaler, Ecovadis
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Mit den richtigen Maßnahmen kann die Lieferkette zum Betriebssystem des Unternehmens werden.A5 - stock.adobe.com
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Der Druck kommt aus mehreren Richtungen zugleich:
Regulierungen, volatile Märkte, geopolitische Risiken und die wachsende
Erwartung von Kunden und Investoren, dass Nachhaltigkeit messbare Wirkung
entfaltet. Verzögerungen verursachen inzwischen finanzielle, regulatorische und
operative Kosten. Für Führungskräfte geht es 2026 nicht mehr um die Diskussion
langfristiger Zielbilder, sondern um den Umgang mit den physischen und
finanziellen Realitäten von Risiken. In dieser Gemengelage wird der Einkauf zur
Schaltzentrale. Hier entscheiden sich Transparenz, Resilienz und
Dekarbonisierung – oder ihr Scheitern.
Damit rückt die entscheidende Frage in den Mittelpunkt: Welche Unternehmen sind
in der Lage, Nachhaltigkeit operativ zu steuern – und welche nicht? Aus dieser
Perspektive lassen sich drei zentrale Trends erkennen, die 2026 prägen werden
und die zeigen, wie sich nachhaltige Lieferketten verstärkt von Compliance hin
zu einem strategischen Betriebssystem entwickeln.
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1. Procurement 5.0: KI skaliert ESG – Verantwortung bleibt menschlich
2026 wird Künstliche Intelligenz (KI) zum festen Bestandteil nachhaltiger
Beschaffungsentscheidungen. Autonome KI-Agenten unterstützen ESG-Audits,
Risikoanalysen und das kontinuierliche Monitoring von Lieferketten, in einer
Geschwindigkeit und Tiefe, die ohne Automatisierung nicht mehr realisierbar
wäre.
KI wirkt als Beschleuniger: Bereits 81% der Führungskräfte nutzen KI für
Nachhaltigkeit; Datenautomatisierung wird zum strategischen Asset für
Performance-Tracking und Risikomanagement. Der entscheidende Punkt: KI ersetzt
keine Verantwortung, sie verschiebt sie: Je stärker Algorithmen Entscheidungen
vorbereiten, desto wichtiger werden Governance, Transparenz und menschliche
Urteilskraft. Nachhaltige Beschaffung ist kein Autopilot-System.
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Praxis-Tipp: Unternehmen sollten den Einsatz Künstlicher
Intelligenz explizit in ihre ESG-Governance integrieren. Dazu gehört, klare
Verantwortlichkeiten auf Management-Ebene festzulegen, erklärbare Modelle
einzusetzen und kritische ESG-Entscheidungen bewusst im Zusammenspiel von
Menschen und Maschine zu treffen. KI sollte Entscheidungen vorbereiten und
priorisieren, nicht autonom finalisieren. Human-in-the-Loop-Prozesse sind kein
Sicherheitsnetz, sondern ein Qualitätsmerkmal professioneller
Nachhaltigkeitssteuerung.
Die Grenzen von KI bedeuten nicht das Ende der Risiken: KI skaliert Risikoanalysen, erkennt Muster und priorisiert Lieferkettenrisiken.
Was sie jedoch nicht leisten kann, ist beispielsweise der direkte Einblick in
reale Arbeitsbedingungen. Mit der EU-Zwangsarbeitsverordnung (EUFLR) wird genau
dieser Unterschied entscheidend: Lieferfähigkeit setzt voraus, dass
Menschenrechtsrisiken nicht nur modelliert, sondern tatsächlich erkannt werden.
Worker-Voice-Mechanismen können KI deshalb um eine unverzichtbare Perspektive
ergänzen – mit anonymem Feedback direkt von Beschäftigten in der Lieferkette.
Das bedeutet: Erst das Zusammenspiel aus datenbasierter Analyse und
menschlicher Rückmeldung schafft die Transparenz, die 2026 für eine
verantwortungsvolle und resiliente Beschaffung erforderlich ist.
2. Dekarbonisierung: Von groben Schätzungen zu produktgenauer Steuerung
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Scope-3-Emissionen bleiben das größte Klimarisiko und zugleich der größte
ungenutzte Hebel. 2026 endet die Phase pauschaler Annahmen und
branchenspezifischer Durchschnittswerte. Produktbezogene Daten werden zum
Standard, und Unternehmen stehen mit ihrer Fähigkeit, prüfbare Konformität zu
skalieren. Der Wechsel zu Emissionsdaten auf Produktebene erlaubt
Einkäufern und Einkäuferinnen den Schritt von Durchschnittswerten zu präzisen Primärdaten,
und damit bessere Beschaffungsentscheidungen.
Unternehmen, die ihre Lieferanten aktiv einbinden, erreichen ihre Scope-3-Ziele
neunmal häufiger – dennoch tun dies zwei Drittel weiterhin nicht. 2026 ist
Untätigkeit hier keine Kapazitätsfrage mehr, sondern eine Führungsentscheidung.
Instrumente wie der EU-CO₂-Grenzausgleichsmechanismus ( CBAM ), der seit dem 1.
Januar 2026 vollständig greift, und die EU-Entwaldungsverordnung (EUDR)
standardisieren Datenanforderungen und belohnen transparente Lieferketten.
Parallel wird Berichterstattung weltweit verpflichtend – von Kaliforniens SB 253
(Scope-3-Berichtspflicht ab dem Geschäftsjahr 2026) bis hin zu neuen Standards
in Australien, Hongkong und Japan. Der globale Fokus richtet sich auf
verifizierbare Daten.
Praxis-Tipp: Wer Emissionen wirksam senken will, muss sie dort
messen, wo sie entstehen. CO₂-Daten auf Produktebene (Product Carbon Footprints
/PCF) rücken 2026 in den Fokus und sollten zur verbindlichen Anforderung für
strategische Lieferanten werden, auf Basis interoperabler und standardisierter
Methoden. Entscheidend ist jedoch nicht nur die Datenerhebung an sich, sondern
die Datenverlässlichkeit und letztlich ihre Nutzung: Erst wenn die CO₂-Daten
systematisch in Preislogiken, Vergabeentscheidungen und Vertragsbedingungen
einfließen, entwickeln sie auch eine Steuerungswirkung.
3. Von nachgelagerter Reaktion zu vorausschauender Handlungsfähigkeit
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Resilienz ist kein Zustand, sondern der Status in einem Reifeprozess. Viele
Unternehmen agieren derzeit noch reaktiv, einige sind robust aufgestellt, aber
nur wenige erreichen echte strategische Handlungsfähigkeit. Der Unterschied
entscheidet darüber, ob Nachhaltigkeit und Risikomanagement lediglich Schäden
begrenzen oder strategische Handlungsfähigkeit sichern. Diese Form der
strategischen Bereitschaft ist kein zusätzlicher Prozess, sondern eine
Führungs- und Entscheidungsdisziplin. Sie verbindet ESG-Daten,
Risikoinformationen und operative Steuerung zu einem vorausschauenden
Gesamtbild. Unternehmen, die Nachhaltigkeit so verstehen, verschieben den Fokus
von Schadensbegrenzung hin zu strategischer Handlungsfähigkeit, selbst unter
Unsicherheit.
Praxis-Tipp: Unternehmen sollten Bereitschaft in Bezug auf Nachhaltigkeit
gezielt als Führungsprinzip im Einkauf und im Risikomanagement verankern. Das
bedeutet, ESG-, Risiko- und Leistungsdaten nicht nur zu sammeln, sondern aktiv
für Szenarioanalysen und Entscheidungsvorbereitung zu nutzen. Frühindikatoren,
etwa zu geopolitischen Spannungen, klimabedingten Extremereignissen oder
sozialen Risiken in der Lieferkette, müssen systematisch ausgewertet und in
konkrete Handlungsoptionen übersetzt werden.
Wer strategische Bereitschaft
ernst nimmt, wartet nicht auf Störungen, sondern trifft Entscheidungen, bevor
der Ernstfall eintritt. Hierzu gehört auch ein robustes
Supplier-Relation-Management und kollaborative Praktiken zur Einbindung und
ggf. Weiterentwicklung von Lieferanten.
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Fazit
2026 wird Nachhaltigkeit zum strategischen Betriebssystem moderner
Lieferketten, wenn Unternehmen handeln – oder bleibt ansonsten wirkungsloses
Beiwerk. Unternehmen, die ESG in ihre Entscheidungsprozesse integrieren,
Risiken antizipieren und gemeinsam mit Lieferanten Wert schaffen, sichern sich
Resilienz und Wachstum in einem zunehmend volatilen Umfeld.
FAQ - KI in der Lieferkette
Wie verbessert KI die Bedarfsprognose in der Lieferkette?
KI analysiert große Mengen historischer Daten, Markttrends und externe Faktoren wie Wetter oder Feiertage, um präzisere Nachfrageprognosen zu erstellen. Dadurch können Unternehmen Überbestände vermeiden, Lagerkosten senken und gleichzeitig die Produktverfügbarkeit sicherstellen.
Welche Rolle spielt KI bei der Optimierung von Lieferrouten?
KI-Algorithmen berechnen in Echtzeit die effizientesten Lieferrouten unter Berücksichtigung von Verkehr, Wetter, Lieferfenstern und Fahrzeugkapazitäten. Dies reduziert Kraftstoffkosten, verkürzt Lieferzeiten und minimiert den CO2-Ausstoß der Logistikflotte.
Kann KI Lieferkettenunterbrechungen vorhersagen?
Ja, KI-Systeme überwachen kontinuierlich Risikofaktoren wie Wetterereignisse, geopolitische Entwicklungen, Lieferantenzuverlässigkeit und Marktvolatilität. Durch frühzeitige Warnsignale können Unternehmen proaktiv alternative Beschaffungsstrategien entwickeln und Störungen minimieren.
Welche Herausforderungen gibt es bei der Einführung von KI in der Lieferkette?
Die größten Herausforderungen sind die Datenqualität und -integration aus verschiedenen Systemen, hohe Implementierungskosten sowie der Mangel an Fachkräften mit KI-Expertise. Zudem müssen Unternehmen Datenschutz und ethische Aspekte beim Einsatz von KI-Systemen berücksichtigen.