Die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) in betriebliche Prozesse sorgt für Schlagzeilen — auch im Bereich der internen Audits. In der Lebensmittelbranche, die von strikten regulatorischen Anforderungen geprägt ist, verspricht KI, Audits effizienter und effektiver zu gestalten. Aber wie genau können diese Technologien angewendet werden, und welche Grenzen gibt es?
Potenziale von KI in der internen Revision
KI-Technologien wie Maschinelles Lernen (ML) und Natural Language Processing (NLP) können interne Audits in mehreren Aspekten unterstützen:
- Automatisierung repetitiver Aufgaben: Zeitaufwendige Prozesse wie die Analyse von Dokumenten oder Transaktionen lassen sich durch KI-gestützte Tools automatisieren (Quelle: “The Rise of AI in Audit Tools”, 2024).
- Erweiterte Datenanalyse: Durch die Verarbeitung großer Datenmengen können Anomalien oder Trends erkannt werden, die auf Risiken oder Optimierungspotenziale hinweisen (Quelle: “Machine Learning in Auditing”, CPA Journal, 2019).
- Proaktives Risikomanagement: KI erlaubt es, potenzielle Risiken frühzeitig zu identifizieren und damit die Reaktionszeit deutlich zu verkürzen (Quelle: “Advanced AI Tools and Applications in Internal Auditing”, 2024).
Praxisbeispiele aus der Lebensmittelindustrie
Der Einsatz von KI ist bereits in der Praxis zu beobachten. Beispielsweise hat ein großer Lebensmittelhersteller wie Nestlé seine Audit-Prozesse durch KI optimiert:
- Die Anwendung von KI-gestützten Tools im Bereich Qualitätskontrolle sorgte für geringere Fehlerquoten und schnellere Ergebnisse (Quelle: “Case Study: Nestlé’s Adoption of Artificial Intelligence”, AIX, 2024).
- Automatisierte Analysen helfen, Produktionsprozesse effizienter zu gestalten (Quelle: “AI Inspiration: How Two Leading Internal Audit Functions Use AI”, AuditBoard, 2024).
Ein weiteres Beispiel aus Japan zeigt, wie eine cloudbasierte Audit-Lösung implementiert wurde, um eine flexiblere Planung und schnellere Reaktion auf regulatorische Anforderungen zu ermöglichen (Quelle: “Enhancing Internal Audit Capabilities: A Case Study on AutoAudit Cloud”, 2024).
Grenzen und Herausforderungen
Trotz aller Vorteile müssen Organisationen bei der Implementierung von KI die damit verbundenen Herausforderungen beachten:
- Datenqualität und Bias: KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, die sie nutzen. Verzerrte oder unvollständige Daten können zu ungenauen Ergebnissen führen, was die Entscheidungsfindung negativ beeinflussen kann (Quelle: “Navigating the Risks and Opportunities of AI in Internal Audit”, 2024).
- Technisches Know-how: Die Entwicklung und Pflege von KI-Systemen erfordert spezialisierte Fachkenntnisse. Ohne ein fundiertes Verständnis für die Funktionsweise von Algorithmen können Implementierungsfehler auftreten (Quelle: “The Internal Auditor’s AI Strategy Playbook”, BDO Insights, 2024).
- Akzeptanz im Team: Mitarbeitende können KI als Bedrohung empfinden, insbesondere wenn nicht klar vermittelt wird, dass diese Technologien zur Unterstützung und nicht zum Ersatz gedacht sind. Schulungen und eine klare Kommunikation sind essenziell, um Akzeptanz zu schaffen (Quelle: “Leveraging Automation for Enhanced Food Safety and Compliance”, Food Safety Tech, 2024).
Zudem ist es entscheidend, flexible KI-Tools zu wählen, die sich an verändernde Geschäftsanforderungen anpassen und nahtlos in bestehende Systeme integrieren lassen. Mitarbeitende sollten gezielt im Umgang mit KI und maschinellem Lernen geschult werden, da diese Technologien nur so effektiv sind wie die Menschen, die sie nutzen. Meiner Erfahrung nach können Fachwissen und praktische Erfahrung des menschlichen Teiles dieser Paarung die Ergebnisse der Zusammenarbeit mit KI erheblich verbessern.
Der Traum, Mitarbeitende durch KI zu ersetzen, ist zwar in manchen Chefetagen verbreitet, jedoch weder nachhaltig noch belastbar. Langfristig bietet die Kombination aus einem gut ausgebildeten Team und gezielt eingesetzten KI-Lösungen das größte Potenzial für Erfolg.
Darüber hinaus ist die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien wie der DSGVO unverzichtbar, insbesondere bei der Verarbeitung sensibler Daten. Unternehmen sollten frühzeitig eine Datenschutzfolgenabschätzung durchführen, um sicherzustellen, dass Daten sicher gespeichert und verarbeitet werden. Es ist ebenso wichtig, auf Vertraulichkeitseinstellungen und Sicherheitsoptionen der genutzten Modelle zu achten.
Ich gehe persönlich davon aus, dass eingegebene Daten, insbesondere bei kostenlos nutzbaren Optionen, nicht als vertraulich gelten können. Diese Tools finanzieren sich häufig durch die Nutzung von Trainingsdaten. Zudem sind Datensicherheitsvorfälle bei den verschiedenen Anbietern meiner Einschätzung nach keine Frage des “ob”, sondern des “wann”.
Ein vorsichtiger Blick nach vorn:
Die Integration von KI in interne Audits wird die Branche zweifellos verändern. Doch anstatt eine reine Effizienzsteigerung zu erwarten, sollte der Fokus darauf liegen, KI als Werkzeug zur Unterstützung von Auditoren zu betrachten. Menschliches Urteilsvermögen bleibt entscheidend, insbesondere bei der Bewertung von Ergebnissen und der Gestaltung von Strategien.
Der Weg zur erfolgreichen Nutzung von KI ist kein Sprint, sondern ein Marathon. Unternehmen, die sich die Zeit nehmen, die richtigen Anwendungsfälle zu identifizieren, ihr Team durch Schulungen zu befähigen und ein solides Fundament zu schaffen, können langfristig von den Vorteilen profitieren — ohne die Risiken zu unterschätzen. Geduld, Wissen und klare Kommunikation sind hier die Schlüssel zum Erfolg.
