Künstliche Intelligenz (KI) Certified AI Carbon Accounting

Passt der Kurs zu dir?

1. 1
   Motivation und Lernbereitschaft
2. 2
   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
3. 3
   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

1. 1
   Grundlagen KI-gestützter Automatisierung in der THG-Bilanzierung und der Übersetzung von Accounting-Kontrollen in datengetriebene Signale
2. 2
   Verständnis des internen Kontrollsystems für die Carbon-Berichterstattung sowie dessen Automatisierung
3. 3
   Bedeutung automatisierter Daten-Reconciliation, Quality Gates und skalierbarer Berechnungssysteme
4. 4
   Definition des Scopes für Automatisierung mit Blick auf Prozesse, Datenquellen, Kontrollpunkte und Eskalationspfade
5. 5
   Einordnung belastbarer und auditierbarer Ergebnisse durch prozessintegrierte und automatisierte Kontrollen
6. 6

   Datenlandschaft, Integration und technologische Grundlagen

   Design automatisierter Datenpipelines für Aktivitätsdaten, Emissionsfaktoren und Lieferantendaten
   Aufbau eines Single Source of Truth mit automatisierten Reconciliation-Prozessen zwischen verschiedenen Systemen wie ERP, HR und Flottenmanagement
   Automatisierte Schnittstellen und Konnektoren zu internen und externen Datenquellen
   Implementierung automatisierter Quality Gates zur Validierung von Daten bei der Aufnahme
   Überblick über skalierbare Carbon-Berechnungs-Engines, KI-gestützte Klassifizierung, RPA, BPM und automatisierte Testfälle für Berechnungslogiken und Kontrollen

7. 7

   Automatisierung von Carbon-Accounting- und Control-Prozessen

   Einführung in End-to-End-Workflows nach dem Prinzip "Ingest - Validate - Reconcile - Calculate - Report - Audit"
   Nutzung von KI, LLMs und Agentic Workflows zur automatisierten Durchführung von Plausibilitätsprüfungen und zur Kennzeichnung von Abweichungen
   Automatisierte Erstellung von Management-Dashboards, Periodenabschluss-Berichten und Audit-Logs
   Human-in-the-Loop-Konzepte für Exception Handling und die Freigabe von Berichten
   Entwicklung eines Operating Models für eine hochautomatisierte Carbon-Accounting-Funktion in Anlehnung an moderne Finanzbuchhaltungsprozesse

8. 8

   Anwendungsfelder, Governance und Compliance

   Anwendung auf automatisierte Record-to-Report-Prozesse, Reconciliation von Verbrauchs- und Finanzdaten sowie Emissionsallokation auf Geschäftseinheiten, Produkte oder Standorte
   Aufbau präventiver und detektivischer Kontrollen zur Sicherung der Datenqualität und Konsistenz
   Kontinuierliches Monitoring von Daten-Drifts und automatische Neukalibrierung von Schätzungsmodellen
   Controls-by-Design mit integrierten Audit-Trails, Benutzer- und Rechteverwaltung sowie nachvollziehbarer Dokumentation
   Sicherstellung der Compliance mit regulatorischen und internen Anforderungen durch automatisierte Kontrollen und Evidenzbereitstellung für Audits und Verifizierungen

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

1. 1

   KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

   Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

2. 2

   Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

   Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

3. 3

   Verantwortung schrittweise aufbauen

   Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen