IUCN ChatR&R: ein KI-Assistent, dessen Antworten stets auf ihre Quelle verweisen

Eine Union, deren Beschlüsse Dokumente sind

Die IUCN, 1948 gegründet, ist das weltweit grösste und vielfältigste Umweltnetzwerk mit mehr als 1'600 Mitgliedsorganisationen: Staaten und Regierungsbehörden sowie mehr als 1'400 NGOs. Ihre Resolutionen und Empfehlungen sind die Beschlüsse, auf die sich die Mitglieder beziehen: 1 466 Dokumente, davon 695 in Kraft, die einander über Jahrzehnte ändern, ersetzen und zitieren. S-PRO hat für die IUCN auch ein zweites Produkt gebaut, eine Plattform zur Verwaltung von Fördermitteln.

Lösung: Suche, Cluster und Chat über 1 466 Dokumente

Um einen klügeren Weg durch riesige Informationsmengen zu schaffen, haben wir ein Labyrinth aus Dokumenten in ein klares, benutzerfreundliches KI-System verwandelt.

S-PRO hat eine KI-Suche mit Chat über die Resolutionen und Empfehlungen der IUCN gebaut. Das Werkzeug tut vier Dinge:

• Es gruppiert Dokumente nach Themen. Beispiele auf der Seite sind Ozeane, Klimawandel und Governance.
• Es beantwortet Fragen im Chat. Jede Antwort enthält Links zu den Dokumenten, auf die sie sich stützt.
• Es fasst im Kontext zusammen. Die Zusammenfassungen tragen Zitate der Stellen, auf denen sie beruhen.
• Es verfolgt Änderungen von Richtlinien. Die Nutzerin oder der Nutzer kann nachvollziehen, wie sich eine Richtlinie verändert hat.

Die Oberfläche hebt die Quellenstelle hervor, sodass man genau sieht, welche Stelle im Dokument eine Antwort stützt.

Technologie-Stack: gebaut auf Azure

Der Technologie-Stack wurde auf die Infrastrukturanforderungen und Datensicherheitsstandards der IUCN ausgerichtet:

ChatR&R läuft auf Microsoft Azure, wo die Daten der IUCN gehostet sind. Azure OpenAI und Azure Cognitive Search indexieren, betten ein und rufen die Dokumente ab. Hugging Face Chat UI ist die Oberfläche für die Mitarbeitenden, Modelle des maschinellen Lernens übernehmen Clustering, Klassifikation und Extraktion von Richtlinien. Da sich die Modelllandschaft seit dem ersten Build weiterentwickelt hat, wurde die Reasoning-Schicht schrittweise um Claude von Anthropic für Zusammenfassung, thematisches Clustering und Abfragen in natürlicher Sprache erweitert.

S-PRO ist Certified Partner im Claude Partner Network.

Von der Frage zur geprüften Antwort

In vier Schritten:

1. Anfrage. Die Nutzerin oder der Nutzer stellt im Chat eine Frage.
2. Antwort mit Quellen. Der Assistent antwortet und verlinkt die verwendeten Dokumente.
3. Prüfung. Sie oder er öffnet die verlinkten Resolutionen und vergleicht.
4. Widerspruch gefunden. Wo Dokumente einander widersprechen, weist das System darauf hin.

Ergebnisse: von zwei Wochen auf zehn Sekunden

ChatR&R ist seit 2024 im Produktivbetrieb und wurde im Oktober 2025 am IUCN-Weltnaturschutzkongress vorgestellt. Es macht den gesamten Bestand von über 2'000 IUCN-Resolutionen und -Empfehlungen, die über sechs Jahrzehnte von Kongressen entstanden sind, in natürlicher Sprache durchsuchbar und verkürzt die Recherche zu einem Politikthema von typischerweise mehreren Stunden manueller Archivarbeit auf wenige Minuten.

Vor ChatR&R konnte die Analyse eines einzelnen IUCN-Antrags bis zu zwei Wochen dauern. Seit ChatR&R im Produktivbetrieb ist und am IUCN-Weltnaturschutzkongress im Oktober 2025 in Abu Dhabi vorgestellt wurde, dauert dieselbe Aufgabe weniger als 10 Sekunden. Das System unterstützt die Teams der IUCN über den gesamten Bestand von über 2'000 Resolutionen und Empfehlungen, die über aufeinanderfolgende Kongresse entstanden sind, für eine Organisation mit mehr als 1'400 NGO-Mitgliedern in 160 Ländern.

Die Analyse eines einzelnen Antrags (Motion) dauerte früher bis zu zwei Wochen. Laut Francois Jolles, CIO / Director, Global Information Systems, IUCN, dauert dieselbe Aufgabe heute weniger als 10 Sekunden. Nach dem Laden der Dokumentenbasis half ChatR&R, mehr als 50 Widersprüche in den bestehenden Dokumenten zu finden, vom Nutzer bestätigt. Richtlinien sind nach Themen gruppiert, Zusammenfassungen tragen präzise Zitate, und die Mitarbeitenden brauchen für den Chat kaum Schulung.

Im Oktober 2025 wurde ChatR&R am IUCN World Conservation Congress in Abu Dhabi (9. bis 15. Oktober) vorgestellt. Die Teilnehmenden zeigten sich beeindruckt davon, wie schnell das System Dokumente aus Jahrzehnten abruft und zusammenfasst.

Warum jede Antwort ihre Quelle mitbringt

Weil in einem Regelwerk eine Antwort ohne Quelle schlechter ist als keine Antwort. Wer das Dokument hinter einer Aussage nicht öffnen kann, kann sich nicht darauf verlassen, und ein selbstsicherer Satz ohne Beleg ist ein Risiko, keine Hilfe. Das gilt für jede Organisation, deren Entscheide auf Dokumenten beruhen: eine Union mit über 1'600 Mitgliedern, eine Bank mit einer regulatorischen Bibliothek, ein Versicherer mit Zeichnungsregeln. Von Hand herauszufinden, wie eine Resolution mit einer anderen zusammenhängt, ist langsame Arbeit. Die Worte von Francois Jolles, CIO / Director, Global Information Systems, IUCN, oben beschreiben den Ausgangspunkt: Die Analyse eines einzelnen Antrags (Motion) konnte bis zu zwei Wochen dauern.

Die KI liest, der Mensch entscheidet

Die KI liest, gruppiert und sucht. Der Mensch entscheidet und prüft. Jede Antwort verweist auf ihre Quelle, und die Nutzenden vergleichen sie mit der Resolution selbst; der Assistent verkürzt so den Weg zum richtigen Dokument und überlässt den Entscheid dem Leser. Nach dem Laden der Dokumentenbasis half ChatR&R, mehr als 50 Widersprüche in den bestehenden Dokumenten zu finden, vom Nutzer jeweils bestätigt. Wie S-PRO KI-Agenten baut, die innerhalb klarer Grenzen handeln, zeigt die Seite KI-Agenten-Entwicklung für Banken.

Drei Dinge, die wir wieder so bauen würden

Drei Lehren aus dem Design:

1. Ein Assistent sollte nicht ohne Quelle antworten. Über einem Regelwerk ist eine Antwort, die sich nicht auf ein Dokument zurückführen lässt, nicht brauchbar.
2. Der Mensch prüft. Das Werkzeug grenzt die Suche ein. Entscheid und Kontrolle bleiben beim Menschen.
3. Veränderung über die Zeit zählt. Ein Regelwerk ist keine flache Liste, deshalb muss das Werkzeug zeigen, wie Dokumente zusammenhängen und was sich geändert hat.

Eine Bank braucht dasselbe für Regulierungen, interne Richtlinien und Verfahren: ein Assistent, der über einer grossen Menge von Dokumenten antwortet und zeigt, woher jede Antwort stammt. Ein Beispiel aus dem Bankumfeld dafür, wie ein KI-Werkzeug vom Experiment in den Arbeitsalltag kommt, ist die Fallstudie zum Copilot einer Schweizer Privatbank.

Skalierung auf grössere Dokumentensammlungen

Das Design skaliert auf grössere Dokumentensammlungen und tiefere Richtlinienanalysen und kann als Basis für weitere KI-Arbeit im Naturschutz und in anderen globalen Organisationen dienen. Dasselbe Muster gilt überall, wo Mitarbeitende Regeln finden, vergleichen und prüfen müssen: Richtlinien, Regulierung und interne Verfahren.