KI unterstützt. Menschen entscheiden.
Eine automatisierte Analyse ist ein Beitrag zur Prüfung, kein eigenständiger Nachweis für Umweltwirkung.
Planedo trennt deshalb die Auswertung von Informationen, die Anwendung fachlicher Regeln und die abschließende Entscheidung. KI kann diese Arbeit unterstützen. Sie ersetzt weder geeignete Evidenz noch eine begründete Baseline oder die verantwortliche menschliche Fachentscheidung.
Ein plausibles Ergebnis wird erst dann zur bestätigten Wirkungsaussage, wenn es die fachlichen Anforderungen erfüllt und menschlich kontrolliert freigegeben wurde.
Analyse, Regelanwendung und Fachentscheidung bleiben getrennt.
Fachreview bedeutet die inhaltliche Prüfung des konkreten Wirkungsfalls durch eine dafür autorisierte Person. Es geht nicht nur darum, eine automatisch erzeugte Zusammenfassung zu bestätigen, sondern ihre fachliche Grundlage zu beurteilen.
Dokumente auswerten, Angaben strukturieren und möglichen Prüfbedarf kenntlich machen.
Festlegen, welche Nachweise, Referenzen, Berechnungen und Aussagen für den jeweiligen Fall zulässig sind.
Die Anwendung der Regeln prüfen, offene Fragen einordnen und die fachliche Entscheidung verantworten.
Der Begriff beschreibt die unterstützende Analyse. Das Ergebnis einer Vorvalidierung ist davon zu unterscheiden und bleibt an die fachliche Prüfung gebunden.
Was KI zur Prüfung beitragen kann.
Welche Unterstützung sinnvoll ist, hängt von den vorliegenden Unterlagen und der Prüfaufgabe ab. Die Public Edition nennt insbesondere die folgenden Einsatzbereiche.
Werte, Einheiten, Zeiträume und andere relevante Informationen aus eingereichten Unterlagen erschließen.
Nachweise und Angaben für die weitere fachliche Bearbeitung übersichtlich aufbereiten.
Auf voneinander abweichende Werte, unpassende Zeiträume oder ungewöhnliche Größenordnungen hinweisen.
Sichtbar machen, welche Informationen für die vorgesehene Prüfung noch nicht ausreichend vorliegen.
Fachliche Quellen und Referenzdaten für eine kontrollierte Einordnung identifizieren.
Informationen und Prüfhinweise für die Bewertung und Dokumentation zusammenstellen.
Eine KI-Auswertung ist kein neuer Originalnachweis.
Wenn eine KI einen Verbrauchswert aus einem Dokument ausliest, bleibt das Dokument die Quelle dieser Information. Die extrahierte Zahl ist eine abgeleitete Angabe und muss auf ihre Herkunft zurückführbar bleiben.
Ebenso wenig darf eine fehlende Information durch einen plausibel klingenden KI-Text ersetzt und anschließend wie ein tatsächlich vorliegender Nachweis behandelt werden. Methodisch zulässige Annahmen müssen als solche erkennbar bleiben.
Entscheidend ist nicht nur, welcher Wert ausgegeben wurde, sondern woher er stammt und was seine Quelle tatsächlich belegt.
Datenherkunft, Nachweisstärke und Zuordnung erläutert „Evidenz & Datenqualität“ .
Sicher gelesen heißt noch nicht fachlich bestätigt.
Ein Modell kann einen Wert mit hoher technischer Sicherheit erkennen. Damit ist noch nicht geklärt, ob dieser Wert den richtigen Zeitraum betrifft, repräsentativ ist oder die beantragte Wirkungsaussage trägt.
Auch ein Hinweis auf eine Auffälligkeit ist zunächst ein Prüfhinweis. Ob tatsächlich ein Fehler, ein Widerspruch oder ein erklärbarer Unterschied vorliegt, muss im konkreten Zusammenhang beurteilt werden.
Die Sicherheit der Dokumentenerkennung sagt nicht aus, wie belastbar die daraus abgeleitete Umweltwirkung ist. Ebenso ist ein KI-Hinweis nicht automatisch ein fachlicher Befund.
Die Regeln kommen nicht aus einer spontanen KI-Antwort.
Eine Methodik bestimmt, was bewertet werden darf, welche Nachweise erforderlich sind, welche Baseline geeignet ist und wie gerechnet wird. Ein Prompt — also eine Arbeitsanweisung an ein Sprachmodell — ersetzt diesen fachlichen Bewertungsrahmen nicht.
KI kann Berechnungen und mögliche Unstimmigkeiten zur Prüfung aufbereiten. Maßgebliche Faktoren, Mengen, Rundungen und Abschläge folgen jedoch den festgelegten Regeln. Eine KI-Empfehlung kann diese Regeln weder eigenständig ändern noch eine neue Berechnungsgrundlage freigeben.
Auch im Fachreview ist die Anwendung der zulässigen Regeln zu beurteilen. Ein frei gewählter Abschlag ersetzt keine begründete und freigegebene Unsicherheitsbehandlung.
Referenzwahl und Quantifizierung werden in „Baseline & Referenzszenario“ und „Berechnung & Unsicherheit“ behandelt.
Trägt die Grundlage die konkrete Wirkungsaussage?
Im Fachreview werden Nachweise, Methodik und Bewertung gemeinsam betrachtet. Eine formal vollständige Unterlage genügt nicht, wenn der fachliche Zusammenhang unklar bleibt.
Die Aussage muss hinsichtlich Gegenstand, Zeitraum und Wirkungsdimension ausreichend bestimmt sein.
Herkunft, Zuordnung und Aussagekraft der Nachweise müssen zum konkreten Fall passen.
Referenzzustand und Systemgrenzen müssen fachlich begründet und mit den Realwerten vergleichbar sein.
Eingangswerte, Einheiten und Faktoren müssen der verwendeten Methodik entsprechen.
Datenlücken und Annahmen müssen sichtbar bleiben und sachgerecht berücksichtigt werden.
Begünstigung und mögliche Überschneidungen mit anderen Wirkungsbeanspruchungen sind zu prüfen.
Die Rolle der KI ist unterstützend. Weder ihre Empfehlung noch eine besonders überzeugende Formulierung ersetzt die fachliche Entscheidungsgrundlage.
Unbekannte Informationen bleiben zunächst unbekannt.
Fehlen entscheidende Angaben oder widersprechen sich Nachweise, muss dieser Klärungsbedarf sichtbar bleiben. Er darf nicht stillschweigend durch eine Modellannahme geschlossen werden.
Rückfragen sollen sich auf tatsächlich benötigte Informationen beziehen. Vorhandene, gültig zugeordnete Nachweise können wiederverwendet werden. Ein interner Prüfschritt ist für sich kein Grund, dieselben Unterlagen erneut anzufordern.
Eine Datenlücke ist außerdem von einer methodischen Lücke zu unterscheiden. Gibt es keinen geeigneten Bewertungsrahmen, können zusätzliche Fachprüfung, Methodikentwicklung oder Forschung erforderlich sein. Ein weiterer Upload allein löst dieses Problem nicht.
Fehlende Evidenz oder eine ungeeignete Methodik werden nicht durch eine positive KI-Empfehlung ersetzt.
Vorprüfung und vollständige Validierung sind unterschiedliche Stufen.
Eine Vorprüfung kann die grundsätzliche Eignung eines Falls, vorhandene Grundlagen und weiteren Prüfbedarf einordnen. Sie bestätigt damit noch nicht die vollständig validierte Realwirkung.
In der Vollvalidierung ist zu entscheiden, welche konkrete Wirkungsaussage und welcher Umfang tatsächlich getragen werden. Eine Bestätigung kann begrenzt sein oder ausbleiben, wenn wesentliche Anforderungen nicht erfüllt sind.
Relevante Informationen oder eine geeignete methodische Einordnung fehlen noch.
Die fachliche Entscheidung bestätigt nur, was Nachweise und Methodik tatsächlich tragen.
Eine Einreichung oder positive Erwartung garantiert kein positives Validierungsergebnis.
Die weitere Verwendung bestätigter Wirkung folgt eigenen Voraussetzungen. Weder eine KI-Ausgabe noch eine Vorvalidierung erzeugt für sich Planedos oder einen Anspruch auf Reserveankauf.
Eine gefundene Quelle ist noch keine gültige Planedo-Regel.
KI kann wissenschaftliche Veröffentlichungen, Standards und Referenzdaten finden. Ob diese Quelle für den konkreten Fall maßgeblich sein darf, benötigt eine gesonderte Einordnung.
Dazu gehören Identität, Version, Status, Geltungsbereich und fachliche Rolle der Quelle. Eine neue Veröffentlichung ersetzt nicht automatisch die Grundlage einer bereits getroffenen Entscheidung.
Die öffentliche Wissensgrundlage und ihre Ausgaben stehen unter „Wissensbasis & Methodik“ .
Ein Verbrauchswert ist noch keine nachgewiesene Einsparung.
Ein Unternehmen reicht Unterlagen zum Energieverbrauch nach einer technischen Maßnahme ein. Das folgende Beispiel zeigt die unterschiedlichen Prüfaufgaben, nicht das Ergebnis eines bestimmten Kundenfalls.
KI kann Verbrauch, Einheit, Zeitraum und weitere Angaben aus den Unterlagen zur Prüfung aufbereiten.
Es muss feststehen, ob die Angaben zur betrachteten Anlage und zum relevanten Zeitraum gehören.
Ein niedrigerer Verbrauch genügt nicht allein. Baseline und gegebenenfalls veränderte Betriebsbedingungen müssen berücksichtigt werden.
Erst geeignete Daten, Faktoren und Regeln erlauben eine belastbare Berechnung einschließlich ihrer Unsicherheit.
Die autorisierte menschliche Entscheidung bestätigt den getragenen Umfang oder stellt fest, dass die Grundlage nicht ausreicht.
Genau diese Unterscheidung gehört zum Fachreview.
Quelle, Bewertung und Entscheidung müssen unterscheidbar bleiben.
Für eine nachvollziehbare Prüfung muss erkennbar bleiben, welche Angaben aus einem Nachweis stammen, welche Annahmen verwendet wurden und welche Aussage schließlich bestätigt wurde.
Eine KI-Zusammenfassung darf diese Ebenen nicht miteinander verschmelzen. Auch bei einer späteren Neubewertung soll nachvollziehbar bleiben, auf welchem Wissens- und Methodenstand die frühere Entscheidung beruhte.
Was aus KI-Unterstützung und Fachreview nicht folgt.
Ein erzeugter Text oder eine Schätzung darf nicht als tatsächlich vorhandener Originalbeleg ausgegeben werden.
Ein Modell darf fehlende Bewertungsgrundlagen nicht eigenständig erfinden oder freigeben.
Eine positive Vorprüfung garantiert weder den späteren Wirkungsumfang noch eine vollständige Bestätigung.
Eine Planedo-Prüfung und eine geordnet dokumentierte Nachweisgrundlage sind nicht mit einer tatsächlich durchgeführten unabhängigen Prüfung gleichzusetzen.
Die Beschreibung dieser Prüfprinzipien bedeutet nicht, dass jeder denkbare Umweltwirkungsfall bereits standardisiert oder automatisiert bearbeitet werden kann.
Die Prüfbausteine im Zusammenhang.
Die fachlichen Grundlagen.
Die Planedo Controlled Knowledge Public Edition 1.1 beschreibt die grundlegende Rollenverteilung zwischen KI, Methodik und menschlicher Fachkontrolle.
KI und menschliche Fachkontrolle: Extraktion, Modellkonfidenz, Prüfhinweise, Quellenrecherche und Grenzen autonomer Entscheidungen. Deutsche Ausgabe öffnen (neuer Tab) .
Controlled Knowledge, Originalnachweise, Wirkungsaussagen sowie Baseline und Methodik.
Voraussetzungen für Planedo-Kapazität, Quellenkontrolle und nachvollziehbare Versionierung.
Beide Sprachausgaben und weitere Grundlagen finden Sie unter „Wissensbasis & Methodik“ .