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Daten validieren

Wie validiert man KI-Auswertungen von Projektdaten?

Indem jede Aussage der Auswertung auf eine Fundstelle in den Projektunterlagen verweist und vor der Weiterverwendung von einer Person mit Projektkenntnis gegengelesen wird. Besonders kritisch sind Zahlen, Termine und Zuordnungen zu Gewerken oder Arbeitspaketen, denn dort entstehen die Fehler, die plausibel aussehen und weitergegeben werden.

Wo KI-Auswertungen im Projekt eingesetzt werden

Typische Einsätze sind Zusammenfassungen langer Mailverläufe zu einem Arbeitspaket, Entwürfe für Statusberichte, Listen offener Punkte aus Besprechungsprotokollen oder Hinweise auf Termine, die in der Kommunikation wackeln. Solche Auswertungen sparen Lesearbeit, weil sie viele Quellen zusammenführen. Genau darin liegt aber auch das Risiko: Je mehr Quellen eine Auswertung verdichtet, desto schwerer ist für die Leserin oder den Leser erkennbar, welche Aussage woher stammt.

Typische Fehler in KI-Auswertungen von Projektdaten

Projekte erzeugen viele ähnliche Dokumente: mehrere Planstände, Angebote verschiedener Lieferanten, Protokolle wiederkehrender Besprechungen. Ein typischer Fehler ist die Vermischung, etwa ein Termin aus dem alten Planstand in einer Zusammenfassung des neuen. Ein weiterer ist die falsche Zuordnung, wenn eine Zusage dem falschen Gewerk zugeschrieben wird. Und schließlich Lücken, die geschlossen werden: Fehlt eine Angabe, ergänzt ein Sprachmodell unter Umständen eine passende, statt die Lücke zu melden.

Prüfen über Fundstellen, nicht über Gefühl

Eine KI-Auswertung lässt sich nur dann effizient prüfen, wenn jede Aussage auf ihre Quelle verweist: die konkrete Mail, die Zeile im Protokoll, den Planstand. Dann muss niemand den ganzen Bericht nachrecherchieren, sondern nur die kritischen Aussagen anklicken und vergleichen. Aussagen ohne Fundstelle werden behandelt wie eine unbelegte Zahl im Bericht: Sie sind ein Hinweis, keine Grundlage. Gute Systeme sagen ausdrücklich, wenn sie zu einer Frage keine Quelle gefunden haben.

Vor dem Einsatz an echten Projektfragen prüfen

Bevor eine KI-Auswertung im laufenden Projekt genutzt wird, sollte sie an Fragen getestet werden, deren Antwort das Team kennt: Wann wurde die letzte Planänderung freigegeben? Welche Mängel sind beim Gewerk Elektro noch offen? Die Antworten werden mit den bekannten verglichen. Erfindet die Auswertung eine Angabe, ist sie für diesen Zweck nicht reif, unabhängig davon, wie gut die übrigen Antworten sind. Wer konfiguriert, sollte dabei nicht derselbe sein, der bewertet.

Grenzen und Zuständigkeit

Eine KI-Auswertung kennt nur, was in den angebundenen Unterlagen steht. Was am Telefon oder auf der Baustelle vereinbart und nirgends festgehalten wurde, fehlt ihr. Deshalb bleibt das Gegenlesen durch eine Person mit Projektkenntnis unverzichtbar, und eine Auswertung geht erst nach ihrer Freigabe an Auftraggeber oder Partner. Verantwortlich für den Inhalt ist die Person, die freigibt, nicht das System.

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Häufig gestellte Fragen

Kontakt
Kann man KI-Zusammenfassungen von Besprechungen direkt ins Protokoll übernehmen?

Als Entwurf ja, als fertiges Protokoll nicht. Die Person, die das Protokoll verantwortet, sollte Entscheidungen, Zuständigkeiten und Termine gegen ihre eigenen Notizen oder die Unterlagen prüfen, bevor es verteilt wird.

Woran erkennt man eine gute KI-Auswertung für Projekte?

Daran, dass jede wesentliche Aussage eine überprüfbare Fundstelle hat, dass Widersprüche zwischen Quellen benannt statt geglättet werden und dass fehlende Informationen als fehlend gekennzeichnet sind.

Wer haftet für eine fehlerhafte KI-Auswertung?

Das ist eine rechtliche Frage, die wir nicht beantworten. Organisatorisch sollte klar sein, wer eine Auswertung freigibt und damit fachlich für ihren Inhalt einsteht.