Lucie Marchais, Leiterin der Abteilung CSR (Corporate Social Responsibility) bei Artefact, erzählt The Good, wie dieses vollständig digitale Unternehmen, das vor sieben Jahren gegründet wurde, grün wird. Willkommen bei GreenFact.
DAS GUTE: SIE GEHÖREN ZU DEN MENSCHEN, DIE NACH IHRER ARBEIT IN DER TRADITIONELLEN WERBUNG AUF DIE DIGITALE SEITE GEWECHSELT SIND...
Lucie Marchais: Ja, ich habe bei BETC in der strategischen Planung angefangen, bin aber ein Jahr später zu Artefact gegangen, um an der strategischen Planung und Beratung für data-Projekte zu arbeiten. Nach fünf Jahren, in denen ich mehrere Missionen im Zusammenhang mit Umweltfragen absolviert habe, wurde ich im vergangenen Juni Direktorin für CSR-Fragen bei Artefact Global.
TG.: WAS BRINGT EIN EXPERTE FÜR STRATEGISCHE PLANUNG EINEM DATENUNTERNEHMEN?
L.M.: Als strategischer Planer in einem Unternehmen, das data verwendet, ist es interessant, denn auch wenn wir Raum für Intuition und Kreativität lassen, haben wir die Möglichkeit, diese “Intuitionen” mit der data-Analyse zu hinterfragen. Die Verbindung von technischen und kreativen Profilen führt meiner Meinung nach zu den besten Ideen!
TG.: ERZÄHLEN SIE UNS VON GREENFACT... WIE HAT DAS ABENTEUER BEGONNEN?
L.M.: Der Startpunkt war intern. Viele Mitarbeiter von Artefact wollten die Führung übernehmen und Teil eines kollektiven Ansatzes zur Bewältigung der Umweltkrise sein. Wie andere Unterzeichner des Climate Act haben auch wir beschlossen, zunächst unsere eigene Kohlenstoffbilanz zu erstellen. Auf diese Weise wurden wir zu einer bewussteren und proaktiveren Agentur in diesen Fragen.
TG.: WAS BEDEUTET DAS KONKRET?
L.M.: Wir haben uns so organisiert, wie wir es auch bei der Arbeit mit unseren Kunden tun. Drei von uns leiteten das Projekt: Léonard Cahon, data-Berater, Aurélie Chevallier, Tracking-Beraterin, und ich. Etwa dreißig Personen aus allen Berufsgruppen wollten mitmachen: Buchhalter, data-Experten, Medienexperten, Kreative, Berater. Also bildeten wir ein multidisziplinäres Team, in dem die Freiwilligen in kleinen Gruppen einen kleinen Teil der Bilanzberechnung übernahmen. Wir haben viel gelernt, indem wir bei der Arbeit einen agilen und iterativen Ansatz gewählt haben.
TG.: SIE KÖNNEN NICHT EINFACH IMPROVISIEREN. HABEN SIE DREI DIESE AUFGABE ALLEINE DURCHGEFÜHRT? ODER WAREN SIE IN BEGLEITUNG?
L.M.: Tatsächlich haben wir durch den Einsatz einer speziellen SaaS-Lösung Zeit bei den Berechnungen gespart: Aktio. Es handelt sich um ein Dashboard, das die Emissionsfaktoren der ADEME-Kohlenstoffbasis integriert. Unser Studienumfang umfasste die Emissionen der Bereiche 1, 2 und 3 der Aktivitäten von Artefact in Frankreich im Jahr 2019 (vor der Pandemie).
Für Scope 1 haben wir erwartet, dass die Kohlenstoffemissionen, die direkt vor Ort durch unsere Aktivitäten entstehen, recht gering sein würden.
Scope 2, der sich auf indirekte Emissionen bezieht, macht uns logischerweise zu Zwischenemittenten, da wir Strom kaufen.
Scope 3 betrifft alle anderen indirekten Emissionen. Transport der Mitarbeiter, Einkauf, Anlagevermögen, unser digitaler Fußabdruck... Die Berechnung von Scope 3 ist die, an der wir am meisten gearbeitet haben!
TG.: DIE ÖFFENTLICHKEIT BEGINNT, DIE FOLGEN DIESER DIGITALEN AUSWIRKUNGEN ZU VERSTEHEN. WAS SIND IHRE SCHLUSSFOLGERUNGEN ZU DIESEM THEMA, SPEZIELL ALS DATENUNTERNEHMEN?
L.M.: In der Tat gibt es keinen Marktstandard, jeder verwendet seine eigene Methode... Es ist also sehr schwierig, einen digitalen ökologischen Fußabdruck genau zu messen. Wir haben zunächst unsere Nutzung von cloud Diensten und dann unsere Auswirkungen auf die Medien untersucht. Diese machen 85% unseres CO2-Fußabdrucks aus. Aber diese Messung ist unvollkommen, und sie ist weder “verallgemeinerbar” noch “vergleichbar”. Unsere Herausforderung besteht heute darin, uns unseren Technologiepartnern anzunähern, um mögliche Synergien zur Reduzierung unserer Emissionen zu finden.
TG.: WELCHE ZIELE HABEN SIE SICH GESETZT?
L.M.: Handeln, was unmittelbar möglich ist, in den drei Bereichen, über die wir gerade gesprochen haben.
Und um unsere Kunden in einen Green-Tech-Ansatz einzubinden. Heute befinden wir uns mitten in der Akkulturationsphase. Wir haben an einem Freitag im Monat ein internes Klimaporträt eingerichtet, einen dreistündigen Workshop, in dem die wissenschaftlichen Ursachen des Klimawandels klar erläutert werden. Es ist absolut notwendig, die Öffentlichkeit davon zu überzeugen, was auf dem Spiel steht, indem wir das Thema weniger abstrakt machen. Das ist ein Prozess, der bei uns selbst beginnt. Je besser wir über diese Themen informiert sind, desto besser können wir sie nach außen hin vertreten.
TG.: SIE ARBEITEN AUCH AN DER INKLUSION...
L.M.: Ja. Heute müssen Sie kein Ingenieur mehr sein, um data-Wissenschaftler zu werden. Data-Verarbeitungstools sind immer einfacher und zugänglicher. Es wird immer Mathematiker geben, die Modelle erstellen, aber was unsere Jobs angeht, müssen Menschen ausgebildet werden. Und nicht nur junge Leute, auch wenn manche das denken! Unsere Artefact School of Data ermöglicht es Menschen, in drei Monaten zu data Wissenschaftlern zu werden. Diese Ausbildung richtet sich an lernwillige Freiwillige, die einen Karrierewechsel zu data anstreben. Wir wollen nicht der x-te Ausbildungskurs sein, der seine Absolventen in die freie Wildbahn entlässt. Die Kurse werden von unseren Experten geleitet und unsere Studenten werden von HR- und Artefact-Mentoren auf einem Weg begleitet, der zu einer Beschäftigung führt, vorzugsweise bei uns!
TG.: WEN GENAU TRAINIEREN SIE?
L.M.: Ich persönlich arbeite mit Verbänden, die wahrscheinlich Teilnehmer unter ihren Mitgliedern haben. Social Builder zum Beispiel setzt sich für die Integration von women in den digitalen Sektor ein. Wir arbeiten auch am beruflichen Übergang. Der Öffentlichkeit fehlt es an Informationen zu diesem Thema. Es besteht eine Kluft zwischen den Möglichkeiten und den vorgefassten Meinungen. Nur wenige Menschen wissen, dass es Ausbildungen im Bereich “Zahlen”, im Bereich data, gibt, für die man kein Mathematiker sein muss. Unsere Mentoren arbeiten mit Menschen, die weit von der Technik entfernt sind, die z.B. keinen Schulabschluss haben, nie data studiert haben und die das Gefühl haben, dass sie automatisch aus dem Rennen sind. Die Aufgabe ist enorm und Informationen sind entscheidend.
