Künstliche Intelligenz (KI) Certified AI Carbon MRV & Audit-Ready Data

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 THG-Bilanzierung und der Übersetzung von Standards wie GHG Protocol und ISO 14064 in datengetriebene Signale
2. 2
   Verständnis von Scope 1, Scope 2 und Scope 3, Systemgrenzen sowie relevanten Outputs wie Carbon Footprint, Reduktionspfaden und Compliance-Berichten
3. 3
   Bedeutung von Auditierbarkeit, Daten-Lineage und strukturiertem Unsicherheitsmanagement für belastbare Carbon-Daten
4. 4
   Einführung in Emissionsberichterstattung, Aktivitätsdaten, Emissionsfaktoren und deren Hierarchien
5. 5
   Einordnung belastbarer und prüffähiger Daten als Grundlage für Strategie, Investitionen, Dekarbonisierung und regulatorische Anforderungen
6. 6

   Datenlandschaft, Integration und technologische Grundlagen

   Auswahl und Integration relevanter Datenquellen für Scope-1-, Scope-2- und Scope-3-Emissionen wie Aktivitätsdaten, Emissionsfaktoren, Lieferantendaten sowie Sensor- und IoT-Daten
   Aufbau kontrollierter und auditierbarer Datenmodelle für die Carbon-Bilanzierung
   Daten-Lineage, Evidenzspeicherung und automatisierte Schnittstellen zur Datenaufnahme, zum Beispiel aus ERP-Systemen
   Umgang mit heterogenen Datenquellen von Verbrauchsrechnungen über Flottenmanagement bis hin zu Lieferantenbefragungen
   Überblick über Carbon-Accounting-Plattformen, Datenpipelines, Berechnungs-Engines und MLOps für kontinuierliches Carbon Monitoring

7. 7

   Automatisierung von Carbon-MRV- und Reportingprozessen

   Einführung in automatisierte Workflows nach dem Prinzip "Measure - Report - Verify - Reduce - Forecast"
   Nutzung von KI, LLMs und Agentic Workflows zur Datenvalidierung, Qualitätssicherung und Erstellung von Audit-Dokumentationen
   Automatisierte Erstellung von THG-Inventarberichten, Nachhaltigkeitsberichten und Evidenz-Paketen
   Human-in-the-Loop-Konzepte zur Validierung kritischer Datenpunkte, Emissionsfaktoren und Audit-Feststellungen
   Entwicklung eines Operating Models für eine kontinuierliche und weitgehend echtzeitnahe Carbon-Accounting-Funktion

8. 8

   Anwendungsfelder, Governance und Compliance

   Anwendung auf auditfähige MRV-Systeme für Unternehmensbilanzen, Scope-3-Datenerfassung, Carbon Markets und Carbon-Dioxide-Removal-Projekte
   KI-gestützte Erkennung von Datenlücken, Inkonsistenzen und potenziellen Fehlern in der Emissionsberichterstattung
   Modellierung und Prognose von Dekarbonisierungspfaden und Reduktionsszenarien
   Audit-Ready-by-Design mit unveränderlichen Evidenz-Paketen, verifizierbaren Datenpfaden und rollenbasierten Zugriffskontrollen
   Vorbereitung auf Verifizierung und Assurance nach Standards wie GHG Protocol, ISO 14064 sowie regulatorischen Anforderungen wie CSRD und vergleichbaren Vorgaben

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.

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   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.

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   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