Assurance for AI

Prüfungsausschüsse sollten vor allem dort genauer hinschauen, wo KI in „High Impact“-Bereiche der Rechnungslegung vordringt. Wenn automatisierte Modelle Rückstellungen berechnen, Ertragsanalysen erstellen oder Bewertungen vornehmen, kann ein fehlerhaftes Modell schnell zu Reputationsschäden, finanziellen Verlusten oder regulatorischen Konsequenzen führen. Eine Einordnung gemäß Risikoklassen – wie sie etwa der EU AI Act vorsieht und erweitert um die Financial und OpRisk Perspektive – hilft bei der Priorisierung. Ziel muss sein, kritische KI-Anwendungen frühzeitig zu identifizieren und gezielt in die Kontrollmechanismen einzubinden.

Die Rolle des Prüfungsausschusses beschränkt sich nicht länger auf die retrospektive Prüfung. Im KI-Kontext wird er zum aktiven Mitgestalter einer unternehmensweiten Governance-Struktur. Das beginnt mit der Einforderung klarer Zuständigkeiten: Welche Funktionen im Unternehmen begleiten den KI-Einsatz – von IT und Recht über Compliance und Datenschutz bis zur Internen Revision? Wer verantwortet Modellrisiken? Und wie wird sichergestellt, dass Prinzipien wie Fairness, Transparenz und Erklärbarkeit nicht nur proklamiert, sondern auch umgesetzt werden? 
 
Assurance for AI lebt von dieser interdisziplinären Zusammenarbeit. Der Prüfungsausschuss kann – und sollte – eine koordinierende Rolle einnehmen, um die relevanten Akteure an einen Tisch zu bringen und ein kohärentes, resilient aufgestelltes Governance-Modell zu fördern. 

Viele KI-Anwendungen unterstützen das Interne Kontrollsystem (IKS): Sie erkennen Anomalien, dokumentieren automatisch oder geben Hinweise auf Unstimmigkeiten. Doch so wertvoll diese Tools sind – sie entbinden nicht von menschlicher Verantwortung. Die Letztentscheidung über die Ordnungsmäßigkeit der Berichterstattung muss beim Menschen liegen. Das betont auch der IDW Prüfungsstandard PS 861, der ausdrücklich auf die „kontrollierende Funktion menschlicher Urteilskraft“ verweist. 
 
Assurance for AI bedeutet daher immer auch: Technische Exzellenz mit menschlicher Integrität zu verbinden.

Auch die externe Prüfung verändert sich durch KI. Prüfungsausschüsse sollten darauf vorbereitet sein, gezielte Fragen zu stellen: Welche KI-basierten Verfahren nutzt der Abschlussprüfer? Wie werden diese Tools validiert? Welche Auswirkungen hat der KI-Einsatz auf die Prüfungsqualität und das Risikomanagement? 
 
Nur wenn diese Aspekte klar adressiert werden, kann sichergestellt werden, dass nicht nur geprüfte Unternehmen, sondern auch Prüfende selbst einer robusten Assurance for AI unterliegen.

KI kann nicht nur unterstützen, sondern auch missbraucht werden – etwa bei der Erzeugung synthetischer Identitäten oder Deepfakes. Gleichzeitig bietet sie Potenzial zur frühzeitigen Risikoerkennung. Der Ausschuss sollte gemeinsam mit CISO und Compliance-Verantwortlichen sowohl die Schutzmaßnahmen gegen externe Bedrohungen als auch potenzielle interne Risiken durch den Einsatz von generativer KI im Blick behalten. 
 
Assurance for AI bedeutet hier: Sicherheit von Anfang an mitzudenken – nicht nur als technische, sondern auch als ethische Verantwortung