Abgrenzung
„Was kann das, was ChatGPT nicht kann?“
Die Frage kommt in jedem zweiten Erstgespräch, und sie ist berechtigt. Die ehrliche Antwort ist unbequem: Bei einer einzelnen, bekannten Fachfrage kommt ein allgemeines Modell nah heran. Der Unterschied entsteht in vier Situationen, die im Erstversuch niemand ausprobiert.
Der Unterschied liegt nicht darin, wie die Antwort formuliert ist, sondern woher sie kommt. Ein allgemeines Sprachmodell erzeugt eine plausible Antwort aus Trainingswissen — bei bekannten Themen oft richtig, und man merkt ihr nicht an, wenn sie es nicht ist. CSRD-GPT ruft Textstellen aus einer gepflegten Sammlung ab, in der ESRS (2023) und ESRS (2026) getrennt vorliegen, und nennt die Fundstelle. Konkret unterscheiden sich die Systeme in vier Punkten: Fassungstrennung, Belegkette, Mandantentrennung und fachlichem Verhalten.
Punkt 1
Fassungstrennung: der Unterschied, der sich nicht wegtrainieren lässt.
Seit dem 3. Juli 2026 liegt mit dem delegierten Rechtsakt C(2026) 5010 final eine überarbeitete Fassung der ESRS vor, die die Delegierte Verordnung (EU) 2023/2772 ändert. Für Geschäftsjahre 2026 sind beide Fassungen nebeneinander anwendbar. Ab Geschäftsjahren, die am oder nach dem 1. Januar 2027 beginnen, gilt die neue Fassung verpflichtend.
Ein allgemeines Sprachmodell hat beide Textbestände im Training gesehen — als denselben Stoff, ohne Trennlinie. Es kann deshalb nicht zwischen ihnen unterscheiden, sondern mischt sie. Das ist kein Qualitätsmangel, den OpenAI oder Microsoft mit dem nächsten Modell beheben können; es folgt aus der Bauweise. Wer die Fassungen auseinanderhalten will, muss sie im Abruf getrennt halten, nicht im Modell.
Ein sichtbares Symptom: Der Standard zu Wasser heißt in den überarbeiteten ESRS nur noch „Water“. Die frühere Bezeichnung „Water and Marine Resources“ kommt im neuen Text nicht mehr vor. Ein Modell, das aus dem Gedächtnis ergänzt, gibt weiterhin den alten Titel aus — und wirkt dabei vollkommen souverän.ESRS E3, Fassung nach C(2026) 5010 final
Punkt 2
Belegkette: eine Quellenangabe ist noch kein Beleg.
Ein allgemeines Modell kann eine Quellenangabe formulieren, ohne sie gelesen zu haben — die Angabe ist Teil der erzeugten Sprache, nicht ihr Ursprung. Deshalb sehen falsche Antworten formal genauso aus wie richtige.
CSRD-GPT geht den umgekehrten Weg: Erst wird die Textstelle aus der Sammlung geholt, dann wird auf ihrer Grundlage formuliert. Die Angabe zeigt damit, worauf die Antwort tatsächlich beruht. Das ist die Voraussetzung dafür, dass Sie gegenlesen können — und Gegenlesen ist bei einem prüfungspflichtigen Bericht keine Kür.
Punkt 3
Mandantentrennung: der Punkt, an dem Copilot ausscheidet.
Microsoft Copilot ist der ernstere Wettbewerber, weil er im Konzern bereits vorhanden ist und Zugriff auf SharePoint hat. Die Abgrenzung liegt deshalb woanders als bei ChatGPT.
Copilot sitzt im Tenant des Arbeitgebers. Für eine Beraterin, die fünf Mandanten betreut, ist das kein tragfähiges Modell: Kundendokumente dürfen weder im Tenant eines anderen Mandanten liegen noch zwischen Projekten wandern. In vielen Beratungsverträgen ist das Hochladen von Mandantenunterlagen in eine allgemeine KI ein Kündigungsgrund. CSRD-GPT legt je Kunde oder Projekt einen getrennten Wissensraum an; Inhalte aus einem Raum werden in einem anderen nicht abgerufen.
Punkt 4
Fachliches Verhalten: was das System tut, wenn es etwas nicht weiß.
Ein allgemeines Modell füllt Lücken. Es ergänzt Standardlisten, erfindet Kennzahlen, wo im Bericht welche stehen müssten, und gibt nach, wenn man ihm widerspricht. In der Berichterstattung sind das genau die drei teuersten Fehler.
Platzhalter statt erfundener Zahlen
Wo eine Zahl aus dem Unternehmen fehlt, steht ein benannter Platzhalter mit einem Arbeitsauftrag — keine plausible Zahl, die im Entwurf später niemand mehr hinterfragt.
Ausschlüsse dokumentieren
Wird ein Thema als nicht wesentlich eingestuft, gehört die Begründung in den Bericht. Das System erinnert daran, statt die Lücke stillschweigend zu lassen.
Nach dem Berichtsjahr fragen
Weil die anzuwendende Fassung vom Geschäftsjahr abhängt, wird das Berichtsjahr erfragt oder aus den Unterlagen abgeleitet, bevor eine Anforderung benannt wird.
Gegenüberstellung
Die vier Punkte nebeneinander.
| Kriterium | ChatGPT (allgemein) | Microsoft Copilot | CSRD-GPT |
|---|---|---|---|
| Herkunft der Antwort | Trainingswissen, ergänzt um Websuche | Trainingswissen plus Dokumente im Microsoft-Tenant | Kuratierte Rechtsquellen-Sammlung |
| ESRS-Fassungen getrennt | nein — beide Fassungen im selben Training | nein | ja, als getrennte Bestände |
| Beleg im Rechtsakt | Angabe wird miterzeugt, nicht abgerufen | zitiert Tenant-Dokumente, nicht den Rechtsakt | Fundstelle aus der abgerufenen Textstelle |
| Mandantentrennung | keine | nur innerhalb des eigenen Tenants | getrennter Raum je Kunde oder Projekt |
| Verhalten bei fehlenden Daten | formuliert weiter, ergänzt plausibel | formuliert weiter | benannter Platzhalter mit Arbeitsauftrag |
| Pflege der Quellenlage | Trainingsstand, nicht steuerbar | abhängig vom Tenant-Inhalt | überholte Rechtsstände werden entfernt |
| Sinnvoll für | Einstiegsfragen, Formulierungshilfe, Zusammenfassungen | Arbeit an eigenen Dokumenten im Konzernkontext | belegpflichtige Facharbeit an CSRD und ESRS |
Die Einschätzung zu ChatGPT und Copilot bezieht sich auf den Stand vom 1. September 2026 und auf die jeweils allgemein verfügbaren Ausführungen ohne kundenspezifische Anbindung.
Ehrlichkeitshalber
Wofür ein allgemeines Modell die bessere Wahl bleibt.
Wenn Sie einen Text kürzen, eine Präsentation strukturieren, eine E-Mail formulieren oder sich in ein neues Thema einlesen wollen, brauchen Sie keine Rechtsquellen-Sammlung. Dafür ist ein allgemeines Modell schneller, breiter und billiger. CSRD-GPT lohnt sich dort, wo die Aussage belegbar sein muss — und wo es darauf ankommt, welche Fassung gemeint ist.
Häufige Fragen
Kann ich ESRS-Fragen nicht einfach in ChatGPT eingeben?
Für eine einzelne, bekannte Fachfrage kommt oft eine brauchbare Antwort heraus. Unzuverlässig wird es dort, wo es auf die Fassung ankommt, wo eine vollständige normative Aufzählung gebraucht wird oder wo die Aussage am Normtext belegt werden muss. Ein allgemeines Modell hat ESRS 2023 und ESRS 2026 im Training gesehen und kennt keine Trennlinie zwischen beiden.
Wir haben Microsoft Copilot bereits im Konzern. Reicht das nicht?
Copilot arbeitet auf den Dokumenten Ihres Tenants und auf Trainingswissen. Er hat keine gepflegte Rechtsquelle mit Fassungstrennung, keine Belegkette in den Rechtsakt hinein und keine Mandantentrennung über Organisationsgrenzen hinweg. Für eine Beraterin mit mehreren Mandanten ist der letzte Punkt ein Ausschlusskriterium.
Ist CSRD-GPT ein eigenes Modell?
Nein. Der Unterschied liegt nicht im Modell, sondern in dem, was das Modell zu sehen bekommt: eine kuratierte, nach Fassung getrennte Quellensammlung, ein fachlich gesetztes Verhalten und Wissensräume, die pro Mandat getrennt sind.