BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Der aktuelle Report „State of Corporate Purpose 2026“ zeigt, dass Unternehmen weltweit deutlich mehr für gemeinnützige Zwecke ausgeben: 2, 7 Milliarden US-Dollar und knapp 24 Millionen Freiwilligenstunden. Gleichzeitig verschiebt sich der Fokus spürbar weg von Diversität, Gerechtigkeit und klassischer Entwicklungshilfe. Für CSR-Teams bedeutet das: Zweckstrategien müssen zügig neu justiert werden, während gleichzeitig KI helfen soll, Berichts- und Verwaltungsaufwand zu senken. Der Beitrag ordnet die Zahlen technisch ein, vergleicht branchenübliche Ansätze und skizziert, wie sich Purpose-Programme in den nächsten Jahren entwickeln könnten.
Deutsche Unternehmen bleiben bei ihrem „Corporate Purpose“ nicht nur zahlenmäßig aktiv, sondern verschieben auch messbar die Schwerpunkte ihrer Spenden. Wie aus dem „State of Corporate Purpose 2026“ von Benevity hervorgeht, stiegen die Unternehmensspenden im Berichtszeitraum um acht Prozentpunkte. Parallel kletterte das Engagement der Mitarbeitenden auf ein neues Hoch: 1, 87 Millionen Beschäftigte leisteten 2025 fast 24 Millionen Stunden Freiwilligenarbeit. Über das globale Netzwerk wurden dabei 2, 7 Milliarden US-Dollar an etwa 312.000 gemeinnützige Organisationen vergeben. Für Executives ist das eine gute Nachricht – aber sie kommt mit einem klaren Warnsignal.
Die eigentliche Veränderung betrifft weniger das „Wie viel“, sondern das „Wofür“. Der Report macht deutlich, dass Firmen Non-Profits deutlich häufiger ihre Prioritäten wechseln lassen: Fast zwei Drittel der Unternehmen gaben an, die von ihnen geförderten Organisationen gewechselt zu haben. Besonders auffällig ist der Rückgang bei Themen, die in vielen Purpose-Strategien der vergangenen Jahre im Zentrum standen. Der Anteil der Unternehmen, die Diversität und Gerechtigkeit fördern, sank von 62 Prozent im Jahr 2024 auf 36 Prozent. Auch internationale Hilfe schrumpfte: Entwicklungshilfe fiel von 56 auf 32 Prozent, Krisenhilfe von 58 auf 31 Prozent.
Damit verschiebt sich die Logik hinter Purpose-Programmen: Statt breit auf gesellschaftliche Ziele zu setzen, wächst der Fokus auf die Kommunikation eigener Aktivitäten. Im Bericht wird beschrieben, dass Budgets für Kommunikation und Storytelling deutlich anziehen – von Platz neun auf den zweitstärksten Wachstumsbereich. Das ist strategisch nachvollziehbar, aber riskant, wenn die operative Wirkung verwässert. Denn Purpose ist in der Praxis ein Zusammenspiel aus Geldflüssen, Ehrenamts-Mechaniken und messbaren Ergebnissen bei Empfängern. Wenn Diversitäts- und Entwicklungsfokus nachlässt, steigt für CSR- und Compliance-Funktionen der Druck, die Glaubwürdigkeit über Kennzahlen, Audits und transparente Dokumentation zu sichern.
Technisch zeigt der Report zugleich, dass Unternehmen den Aufwand entlang der Lieferkette ihrer Spenden reduzieren wollen. Dazu werden im Kontext von CSR-Prozessen vor allem drei Hebel genannt: KI-Integration, angepasste Förderziele und Bürokratieabbau. Für die Umsetzung bedeutet das typischerweise, dass Spenden- und Freiwilligendaten aus HR-, Finanz- und Social-Impact-Systemen zusammengeführt werden. Auf der „Operational Layer“ lassen sich Regeln für Förderberechtigung automatisieren, während KI beispielsweise bei der Vorauswahl relevanter Empfänger oder bei der Strukturierung von Antragsdokumenten helfen kann. Im Kern geht es um eine präzisere Pipeline: von der Auswahl über die Prüfung bis zur Berichterstattung.
Ein Vergleich lohnt auch auf der Plattform-Ebene. Benevity wird in der Praxis oft neben Alternativen wie Salesforce Social Studio, Microsoft-Ökosystemen für Mitarbeiter-Engagement oder Spendenplattformen gesehen, die Self-Service für Mitarbeitende bieten. Während die grundsätzliche Logik ähnlich ist – Kampagnen, Matching-Mechanismen, Nachweise – unterscheiden sich die Reifegrade in drei Punkten: Datenintegration, Governance und Skalierbarkeit. Genau hier setzt das im Bericht beschriebene „KI-gegen-Bürokratie“-Narrativ an. Wenn beispielsweise 70 Prozent der Unternehmen im Vorjahr noch geplant hatten, Berichtsanforderungen für Spendenempfänger zu reduzieren, aber aktuell nur noch zehn Prozent dies erwarten, folgt daraus: Der Wunsch nach weniger Bürokratie kollidiert mit regulatorischen und internen Kontrollanforderungen. KI kann helfen, aber sie ersetzt keine Prüfspur.
Damit verbunden ist eine zweite, entscheidende Dynamik: die Erwartungen an Künstliche Intelligenz. Laut Bericht gehen 87 Prozent der Befragten davon aus, dass KI die operative Last für Non-Profit-Organisationen verringern wird. Gleichzeitig sagt nur ein kleiner Teil, dass KI bereits Kernbestandteil der eigenen Strategie zur gesellschaftlichen Wirkung ist (16 Prozent). Diese Lücke ist für Unternehmen ein typischer Reifegrad-Indikator. In vielen Organisationen existieren zwar erste KI-Piloten – etwa zur Klassifikation von Anträgen oder zur automatisierten Unterstützung von Impact-Reporting -, aber es fehlen noch die End-to-End-Prozesse, um Ergebnisse konsistent zu messen. Genau das ist für eine belastbare Purpose-Berichterstattung relevant, insbesondere wenn Empfänger auditierbare Nachweise liefern müssen.
Auch die Marktlogik verändert sich. Wenn Diversität- und Entwicklungsthemen nachlassen, verschieben sich Budgets und damit die Nachfrage nach passenden Programmen und Datenmodellen. Für CSR-Manager entsteht ein Zielkonflikt: Einerseits steigt der Druck, Purpose „geschäftsnäher“ zu begründen – Reputation, Vertrauen und Mitarbeiterbindung. Der Report nennt als zentrale Triebfeder die Stärkung der Unternehmensreputation und den Aufbau von Vertrauen; in großen Unternehmen wird zudem das Mitarbeiterengagement als Hauptgrund für Investitionen in Freiwilligenprogramme herausgestellt. Andererseits müssen Unternehmen sicherstellen, dass Zweckkommunikation nicht als Ersatz für Wirkung wahrgenommen wird.
Aus historischer Sicht ist das kein völlig neues Muster. Seit Jahren bewegen sich Purpose-Programme zwischen ambitionierten gesellschaftlichen Zielen und der Realität von Budgetplanung, Messbarkeit und Governance. In der Frühphase konzentrierten sich viele Initiativen auf klassische Spendenaktionen; später kamen Matching-Modelle und automatisierte Matching-Regeln hinzu. Der nächste Schritt besteht nun darin, Datenflüsse stärker zu integrieren und durch KI zu entlasten. Gleichzeitig haben frühere Versuche gezeigt, dass „Automatisierung ohne Kontrolle“ schnell zu Problemen führt: fehlerhafte Zuordnung von Förderkriterien, unklare Verantwortlichkeiten oder lückenhafte Dokumentation. Deshalb werden Bürokratie- und Prüfprozesse meist nicht komplett reduziert, sondern intelligenter gestaltet.
Regulatorisch und datenschutzrechtlich liegt hier ein weiterer Drehpunkt. Sobald HR-, Freiwilligen- und Impact-Daten zusammenlaufen, steigt die Sensibilität für personenbezogene Informationen und Nachweise. Auch wenn ein Großteil der Spendenlogik technisch abstrakt wirkt, bleiben personenbezogene Elemente bestehen – etwa bei der Zuordnung von Stunden, Rollen oder Einwilligungen. In der EU muss die Verarbeitung entsprechend den Anforderungen an Rechtsgrundlagen, Transparenz und Zweckbindung gestaltet werden. Für Unternehmen bedeutet das: KI-gestützte Workflows brauchen klare Datenrichtlinien, Zugriffskonzepte und eine nachvollziehbare Auditierbarkeit. Sonst kippt der Effizienzgewinn in ein Compliance-Risiko.
Für die kommenden Quartale deutet der Report auf eine neue Prioritätenkette hin. Erstens werden Purpose-Teams ihre Förderziele stärker aus dem Blickwinkel umsetzbarer Wirkung und kommunizierbarer Ergebnisse ausrichten müssen, weil sich der Schwerpunkt bei Diversität und Entwicklung sichtbar verlagert. Zweitens dürfte KI zwar mehr Aufmerksamkeit bekommen, aber zunächst eher als „Enabler“ für Dokumentation, Antragsprüfung und Reporting wirken. Drittens werden Plattformanbieter und interne IT die Integration zwischen HR, Finance und Impact-Reporting härter optimieren müssen, um die steigende Komplexität zu stemmen. Wer heute die Datenmodelle und Governance-Strukturen aufsetzt, verbessert die Chancen, Purpose künftig konsistent, sicher und wirtschaftlich abbilden zu können.
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