Sorgfaltspflichten als Bemühenspflichten


Das Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz - Umsetzung in der Praxis
Die Risikoanalyse bildet das Kernstück der Sorgfaltspflichten




Jan Bovermann, Sina Fiedler, Bettina Mertgen, Dorit Schroeren, Thomas Hawighorst

Die angemessene Umsetzung des Gesetzes über die unternehmerischen Sorgfaltspflichten in Lieferketten (Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz, LkSG) beschäftigt derzeit viele Unternehmen, die vom Anwendungsbereich erfasst sind oder dies in Zukunft sein werden. Hinter diesem sperrig anmutenden Namen verbirgt sich die Absicht des deutschen Gesetzgebers, in Lieferketten – ganz gleich ob global oder regional verlaufend – den Schutz von Menschenrechten und der Umwelt zu stärken.

Um nur ein Beispiel zu nennen: Weltweit leben und arbeiten Millionen Menschen unter ausbeuterischen Bedingungen. Sie nähen Kleidung im Akkord, leisten in Minen Schwerstarbeit und atmen beim Verbrennen von Elektroschrott giftige Dämpfe ein, um darin verbaute Rohstoffe zu extrahieren. Das LkSG soll derartige Praktiken von nun an mehr und mehr sichtbar machen, sie erschweren oder ihnen im besten Fall ein Ende bereiten. Bei der Umsetzung des LkSG sind Unternehmen mit vielen fachlichen, organisatorischen und operativen Fragen und Herausforderungen konfrontiert. Dieser Beitrag wird einige davon näher beleuchten, praxisnah beantworten sowie darstellen, wie eine angemessene, wirkungsvolle und zugleich ressourcenschonende Umsetzung der LkSG-Anforderungen aussehen kann.

Seit dem 1. Januar 2023 verpf lichtet das LkSG Unternehmen ab einer bestimmten Größe dazu, im eigenen Geschäftsbereich sowie in der Lieferkette menschenrechtlichen und umweltbezogenen Risiken vorzubeugen oder sie zumindest zu minimieren sowie Verletzungen von Menschenrechten und umweltbezogenen Pf lichten zu verhindern beziehungsweise zu beenden.


Dieser Beitrag aus der Zeitschrift Risk, Fraud & Compliance (ZRFC) (Ausgabe 2, 2023, Seite 69 bis 76) wurde von der Redaktion von Compliance-Magazin.de gekürzt.
In voller Länge können Sie ihn und weitere hier nicht veröffentliche Artikel im ZRFC lesen.


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Im Überblick: ZRFC

Zeitschrift Risk, Fraud & Compliance (ZRFC)

  • GPT-4: Stark in komplexen Finanzmodellen

    In meiner Serie "Machine Finance" werden in zwei Artikeln die transformativen Auswirkungen von KI-gesteuerten Large Language Models (LLMs) auf die Finanzanalyse untersucht und ChatGPT Plus und Gemini Advanced vergleichend bewertet. Die Studie nutzt die Aktienkursdaten von Apple Inc. von 1980 bis heute und umfasst eine kurze Literaturübersicht, um eine Grundlage für das Verständnis der Entwicklung und der Fähigkeiten von KI in der Finanzmodellierung zu schaffen.

  • Schlüsselfaktor Diversität

    Eine erfolgreich gelebte Compliance-Kultur setzt einen wertebasierten Ansatz unternehmerischer Verantwortungsübernahme von menschlichen, sozialen und ökologischen Aspekten unter Berücksichtigung der ESG-Kriterien (Environmental, Social, Governance) voraus. Zur Übernahme unternehmerischer Sozialverantwortung, Erreichung der Nachhaltigkeitsziele und der Erfüllung der Erwartungen der Stakeholder und Investoren gehört der Schlüsselfaktor Diversität.

  • IT- und Datenschutz-Compliance

    Der Bedarf an Diensten aus der Produktsuite von Microsoft 365 (MS 365) nimmt kontinuierlich zu. Die technische Komplexität wächst einhergehend mit den damit verbundenen (datenschutz-)rechtlichen Herausforderungen. Entscheidungsebenen und IT-Verantwortliche stehen damit vor hohen praktischen Hürden bei der Einführung.

  • Aus der Tabuzone zur Rechtssicherheit

    Demonstrationen für und wider bestimmte Parteien, Stellungnahmen von Unternehmen und Verbänden, Wahlergebnisse, die in der alten Bundesrepublik undenkbar waren. Alle und jene äußern sich zur politischen Entwicklung, Unternehmen sowohl über die offiziellen Kanäle als auch die Mitarbeitenden im beruflichen und privaten Umfeld. Und die Compliance?

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  • Umfassende Bilanzanalyse

    In meiner Serie "Maschine Finance" werden in zwei Artikeln die transformativen Auswirkungen von KI-gesteuerten Large Language Models (LLMs) auf die Finanzanalyse untersucht und ChatGPT Plus und Gemini Advanced vergleichend bewertet. Die Studie nutzt die Aktienkursdaten von Apple Inc. von 1980 bis heute und umfasst eine kurze Literaturübersicht, um eine Grundlage für das Verständnis der Entwicklung und der Fähigkeiten von KI in der Finanzmodellierung zu schaffen.

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