KI in internen Audits: Chancen, Risiken und prozessorientierter Einsatz25 | 02 | 26

Audits sind wie die Autobahnkontrolle der Unternehmensprozesse: Sie sichern den reibungslosen Ablauf, decken mögliche Gefahrenstellen auf und verhindern, dass es zu Staus oder Unfällen kommt. Klassische Audits stoßen jedoch an Grenzen, wenn Datenmengen wachsen, Prozesse komplexer werden und Auditor:innen unter Zeitdruck priorisieren müssen.

Hier kommt Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel – als Co-Pilot, nicht als Fahrer. KI kann Routinen übernehmen, Daten auswerten und Frühwarnsignale liefern. Die menschliche Urteilskraft bleibt unverzichtbar; gezielt unterstützt kann sie effizienter, präziser und stärker prozessorientiert wirken.

KI als Co-Pilot im Auditprozess

KI in Audits bedeutet Automatisierung, Mustererkennung und Trendanalysen – bei klarer Verantwortungszuordnung: Auditor:innen behalten jederzeit die Kontrolle.

• Routineaufgaben übernehmen: KI sichtet Dokumente, strukturiert Checklisten und unterstützt bei der Protokollierung.
• Frühwarnsystem aktivieren: Abweichungen, KPI-Trends oder wiederkehrende Probleme werden von der KI proaktiv erkannt.
• Analysen und Empfehlungen liefern: KI generiert datenbasierte Vorschläge für Auditfokus, Maßnahmen und Follow-ups.

Die Rolle der Auditor:innen: Hinweise validieren, Zusammenhänge interpretieren, Risiken priorisieren und Entscheidungen treffen. KI liefert die Datenbasis – menschliche Expertise sorgt dafür, dass Maßnahmen wirksam sind und Compliance gesichert bleibt.

Chancen: Warum KI den Auditfluss beschleunigt

Der gezielte Einsatz von KI im internen Audit schafft signifikanten Mehrwert:

• Effizienzsteigerung: Große Datenmengen analysieren, Berichte vorbereiten und KPIs überwachen – deutlich weniger manuelle Arbeit für die Auditor:innen.
• Objektivität und Konsistenz: Datenbasierte Bewertungen reduzieren subjektive Einflüsse und ermöglichen vergleichbare Ergebnisse über Standorte und Prozesse.
• Frühzeitige Abweichungserkennung: Muster, die auf Qualitäts-, Prozess- oder Compliance-Risiken hinweisen, werden schneller sichtbar.
• Skalierbarkeit: Audits lassen sich über mehrere Standorte oder Prozessketten hinweg auswerten, ohne dass die Tiefe der Analyse leidet.
• Kontinuierliches Lernen: Historische Daten verbessern Modelle und erhöhen die Trefferquote für zukünftige Prüfungen.

Praxisbeispiel: KI erkennt, dass in einer Produktionslinie die Nacharbeitsquote steigt, korreliert dies mit Schichtwechseln und schlägt gezielte Auditfragen zu Übergaben und Qualifizierungsstandards vor – bevor ein Qualitätsproblem eskaliert.

Risiken: Wo KI in die Leitplanke geraten kann

Damit KI wirklich unterstützt, müssen mögliche damit einhergehende Risiken aktiv von Auditor:innen gesteuert werden – technisch, organisatorisch und kulturell.

Mögliche Risiken könnten sein:

• Fehlinterpretationen: KI kann Muster falsch deuten oder Korrelationen mit Ursachen verwechseln.
• Black-Box-Effekte: Komplexe Modelle sind nicht immer intuitiv für Menschen nachvollziehbar; Transparenzanforderungen müssen definiert sein.
• Datenqualität und Bias: Unvollständige, fehlerhafte oder verzerrte Daten führen zu falschen Schlussfolgerungen.
• Überabhängigkeit: KI-Ergebnisse dürfen nicht ungeprüft übernommen werden; Fachurteil bleibt Pflicht.
• Cyber- und Sicherheitsrisiken: Auditdaten sind sensibel; Zugriff, Speicherung und Modellbetrieb müssen abgesichert sein.
• Ethik und Akzeptanz: Skepsis im Team oder im Management kann Nutzen verhindern – Change-Management ist Teil der Lösung.

Chancen lassen sich nur nutzen, wenn Rollen klar sind, ein Human-in-the-Loop-Ansatz etabliert ist und Governance (zum Beispiel Modellfreigaben, Dokumentation, Monitoring) den Rahmen setzt.

Human-in-the-Loop: Der entscheidende Spurwechsel

KI ist kein eigenständiger Auditor. Sie verstärkt die Arbeit – die Verantwortung bleibt beim Menschen.

1. KI analysiert Daten, erkennt Muster und erstellt Berichte sowie Vorschläge.
2. Auditor:innen prüfen, validieren und priorisieren die Ergebnisse.
3. Entscheidungen und Freigaben bleiben menschlich; KI liefert die datenbasierte Grundlage.

So bleiben Auditqualität, Nachvollziehbarkeit und Compliance erhalten – unabhängig davon, ob Layered Process Audits (LPA), Ad-hoc- oder Remote-Audits durchgeführt werden.

Wirksamkeitskontrolle: KI hält den Kurs

Nach dem Audit kann KI helfen zu prüfen, ob Maßnahmen wirken – und ob Risiken erneut auftreten – indem sie:

• KPI-Trends kontinuierlich überwacht.
• Wiederkehrende Abweichungen erkennt und priorisiert.
• Alerts und Follow-up-Audits datenbasiert vorschlägt.

So wird aus einer punktuellen Prüfung ein kontinuierlicher Steuerungsprozess, der Risiken früh identifiziert und Verbesserungen nachhaltig absichert.

Fazit: Überholspur mit Verantwortung

KI macht Audits schneller, datenbasierter, prozessorientierter und risikofokussierter. Sie übernimmt Routinen, erkennt Muster und liefert Analysen – ohne die fachliche Urteilskraft der Auditor:innen zu ersetzen.

Audits werden damit:

• effizienter durch große Datenmengen,
• sicherer in der Risikosteuerung,
• flexibler in unterschiedlichen Auditformen,
• und kontinuierlich auf der Spur der Prozessverbesserung.

KI räumt die Spur frei, setzt Frühwarnschilder und zeigt Abkürzungen – das Steuer, die Verantwortung und das finale Urteil bleiben aber in den Händen der Auditor:innen.

Neues DGQ-Impulspapier im Entstehen

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Über den Autor: DGQ-Fachkreis Audit und Assessment

Der DGQ-Fachkreis Audit und Assessment setzt sich dafür ein, dass Audits als wirksames Mittel zur Unterstützung der Unternehmensführung eingesetzt und wahrgenommen werden, und nicht nur als notwendige Prüfung zum Erwerb des Zertifikats. Es ist das Ziel der Fachkreisarbeit, dass Audits als akzeptierte und wirksame Treiber in Organisationen eingesetzt werden, um Risiken und Chancen zu erkennen und Mehrwert zu erzeugen. Wenn Sie Interesse haben, sich aktiv im Fachkreis einzubringen und sich mit Experten zu diesem Thema auszutauschen, dann sprechen Sie das Leitungsteam unter fk-a@dgqaktiv.de an.