Umweltauswirkungen können beispielsweise über den Energieverbrauch, die Treibhausgasemissionen, den Wasserverbrauch oder das Abfallaufkommen gemessen werden. Soziale Metriken dabei eher durch den Umgang mit Mitarbeitern, die Vielfalt und Inklusion am Arbeitsplatz, die Einbindung der Gemeinschaft oder die Sicherheit am Arbeitsplatz. Als drittes messen Governance-Metriken die Unternehmensführung, die Zusammensetzung des Vorstands, die Offenlegung von Informationen oder die Einhaltung ethischer Standards.
Um die Genauigkeit und Vergleichbarkeit von ESG-Daten zu verbessern, haben Institutionen wie die Global Reporting Initiative (GRI), das Sustainability Accounting Standards Board (SASB) und die Task Force on Climate-related Financial Disclosures (TCFD) Rahmenwerke und Standards entwickelt. Unternehmen erhalten dadurch Richtlinien und Hilfe in der Berichterstattung und einen einheitlichen Ansatz.
Künstliche Intelligenz als Treiber
Künstliche Intelligenz (KI) ist auch bei ESG nicht mehr fern: Durch den Einsatz von KI und Big Data-Analysen können Unternehmen grosse Mengen an ESG-Daten – zum Beispiel Umweltkennzahlen - analysieren und dabei Muster und Zusammenhänge identifizieren. Diese Einsichten sollen danach helfen, die Nachhaltigkeit weiter zu optimieren.
Die Messung von Nachhaltigkeit ist jedoch nur ein erster Schritt. Letzten Endes beginnt nachhaltiges Wirtschaftes erst da, wo Unternehmen die Einsichten in konkrete Handlungen umwandeln. Die ESG-Messung soll jedoch als Instrument der ersten Stunde dienen, um Handlungsfelder zu identifizieren, auf denen Unternehmen nachhaltigere Praktiken implementieren können.