Um Unternehmen, Organisationen (oder Forschungseinrichtungen) bei komplexen Entscheidungen zu Entwicklungsprozessen und strategischer Ausrichtung zu unterstützen, nutzt man die sogenannte PESTEL-Analyse. Mithilfe dieses Ansatzes stellen Expert*innen Informationen zur politischen (P), ökonomischen (E), sozio-kulturellen (S), technologischen (T), ökologischen (E) und rechtlichen (L) Situation zusammen. Dann leiten sie Potenziale und Hemmnisse für eine geplante Intervention ab und tragen so zur Politikberatung bzw. Technologiebewertung bei.
 
Algorithmen des Maschinelles Lernens können Expert*innen bei dieser umfangreichen Arbeit unterstützen. Am DBFZ wird zu diesem Zweck ein KI-Modell entwickelt, dass neue Texte automatisch den sechs Kategorien zuordnet und hemmende und förderliche Faktoren extrahiert. Die Nutzung von Methoden aus dem Bereich NLP reduziert den Zeitaufwand für die Erstellung der PESTEL-Analysen und ermöglicht die Erfassung einer deutlich höheren Zahl relevanter Texte.