In einer Zeit multipler Krisen – von Klimawandel über soziale Ungleichheit bis hin zu globalen Marktunsicherheiten – stehen Unternehmen vor der Herausforderung, ihren Unternehmenswert neu zu definieren. Traditionelle Wachstumsparadigmen stoßen an Grenzen; statt reinem Umsatzwachstum rücken Nachhaltigkeit, Resilienz und langfristige Wertschöpfung in den Fokus. Das Modell bzw. die Denkweisen im Kontext von Post-Growth (Seebacher & Zacharias, 2025) gewinnen zunehmend an Bedeutung. Predictive Sustainability Intelligence (PSI) – also vorausschauende nachhaltigkeitsorientierte Datenanalyse – verspricht, genau an dieser Schnittstelle anzusetzen. PSI nutzt künstliche Intelligenz und Big Data, um zukünftige Entwicklungen in den Bereichen Umwelt, Soziales und Wirtschaft frühzeitig zu erkennen und Handlungsoptionen abzuleiten. So können Unternehmen nicht nur Risiken proaktiv managen, sondern auch neue Chancen zur Steigerung des Unternehmenswerts erschließen (Davenport & Harris, 2017; Seebacher & Zacharias, 2026).

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Einleitung

  • Uwe Seebacher,
  • Jörg Forthmann

摘要

In einer Zeit multipler Krisen – von Klimawandel über soziale Ungleichheit bis hin zu globalen Marktunsicherheiten – stehen Unternehmen vor der Herausforderung, ihren Unternehmenswert neu zu definieren. Traditionelle Wachstumsparadigmen stoßen an Grenzen; statt reinem Umsatzwachstum rücken Nachhaltigkeit, Resilienz und langfristige Wertschöpfung in den Fokus. Das Modell bzw. die Denkweisen im Kontext von Post-Growth (Seebacher & Zacharias, 2025) gewinnen zunehmend an Bedeutung. Predictive Sustainability Intelligence (PSI) – also vorausschauende nachhaltigkeitsorientierte Datenanalyse – verspricht, genau an dieser Schnittstelle anzusetzen. PSI nutzt künstliche Intelligenz und Big Data, um zukünftige Entwicklungen in den Bereichen Umwelt, Soziales und Wirtschaft frühzeitig zu erkennen und Handlungsoptionen abzuleiten. So können Unternehmen nicht nur Risiken proaktiv managen, sondern auch neue Chancen zur Steigerung des Unternehmenswerts erschließen (Davenport & Harris, 2017; Seebacher & Zacharias, 2026).