AI Expert Team ondersteunt onderzoek naar de impact van de CSRD op het mkb

De Europese richtlijn ‘CSRD’ (Corporate Sustainability Reporting Directive) verplicht grote bedrijven om naast financiële prestaties ook te rapporteren over duurzaamheid. Hoewel mkb’ers zelf niet direct onder deze richtlijn vallen, krijgen zij er wel indirect mee te maken. Grote bedrijven die onder de CSRD vallen, dienen inzicht te geven in de duurzaamheid van hun hele waardeketen en vragen leveranciers (waaronder mkb’ers) om duurzaamheidsinformatie aan te leveren.

Wat betekent de CSRD voor het mkb?

Het lectoraat New Finance van De Haagse Hogeschool onderzocht in opdracht van het ministerie van Economische Zaken hoe de CSRD doorwerkt in het mkb. Uit dit onderzoek blijkt dat 24% van de Nederlandse mkb’ers duurzaamheidsinformatie dient aan te leveren aan afnemers en/of leveranciers. Bij bedrijven met meer dan 50 werknemers loopt dit zelfs op tot 65%.

Dat betekent dat mkb’ers steeds vaker vragen krijgen over de CO₂-uitstoot, energieverbruik en andere milieuaspecten. Echter, veel ondernemers worstelen met de juiste IT-tools om deze duurzaamheidsdata op een juiste manier te verzamelen, wat leidt tot een verhoogde werkdruk. Tegelijkertijd biedt de CSRD kansen; bedrijven die proactief inspelen op deze rapportage-eisen, kunnen de concurrentiepositie versterken.

AI als versneller van duurzaamheidsrapportages

Het AI Expert Team van De Haagse Hogeschool speelde een belangrijke rol in het onderzoek. Het team ondersteunde zowel de kwantitatieve als kwalitatieve analyses. Voor de kwantitatieve analyse zijn traditionele statistische methoden ingezet, daarnaast zijn Generatieve AI-tools ontwikkeld om de kwalitatieve analyse te ondersteunen.

Hoe AI werd ingezet

• AI-tools analyseerden geanonimiseerde interviewtranscripten en codeerden uitspraken volgens een vooraf vastgesteld codeboek. Het ging om 46 interview met mkb'ers, brancheorganisaties en andere stakeholders.
• De tools draaiden lokaal op werk-laptops en maakten gebruik van Generatieve AI-modellen binnen de Azure-omgeving van De Haagse Hogeschool waardoor de veiligheid en privacy gewaarborgd bleven.
• AI werd niet ingezet als vervanging van onderzoekers, maar als ondersteuning. Menselijke beoordeling en controle bleven te allen tijde noodzakelijk.

Belangrijke les uit dit project

Het is sterker om Generatieve AI-modellen stapsgewijs te laten werken, in plaats van in één keer een grote hoeveelheid taken te laten uitvoeren. Door taken op te splitsen, blijft de samenwerking tussen mens en AI transparanter en kwalitatief sterker.

Meer lezen? 

Lees hier het volledig rapport.

Contact

Dit project is uitgevoerd door leden van het AI Expert Team, waaronder Arie-Willem de Leeuw en Samuel Kernan Freire. Neem contact op via [email protected].