Qualitätsgewinn statt nur Zeitersparnis: Kann KI mehr als ein Effizienzwerkzeug sein?

Wenn über den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Wirtschaftsprüfung diskutiert wird, geht es meist um Geschwindigkeit. Berichte sollen schneller erstellt, Dokumente zügiger ausgewertet und Routinetätigkeiten automatisiert werden. Diese Effizienzgewinne sind real. Die Diskussion greift aber zu kurz und wird den Anforderungen von Unternehmen an das Prüfungsurteil nicht gerecht.

Die wichtigere Frage lautet dagegen: Macht KI die Prüfung auch besser? Ich bin überzeugt, dass wir genau an diesem Punkt stehen. Der eigentliche Wert von KI liegt nicht darin, dass dieselbe Arbeit in kürzerer Zeit erledigt wird. Vielmehr eröffnet die Technologie die Möglichkeit, erfahrene Prüfer*innen gezielter dort einzusetzen, wo ihr Fachwissen den größten Mehrwert schafft. Richtig eingesetzt kann KI deshalb nicht nur die Produktivität steigern, sondern auch die Qualität der Prüfung verbessern. Prüfungsqualität zeigt sich dabei nicht in der Menge automatisierter Arbeitsschritte, sondern darin, ob wesentliche Risiken früher erkannt, Auffälligkeiten konsequenter untersucht und fachliche Beurteilungen nachvollziehbarer getroffen werden.

Die eigentliche Ressource in der Prüfung ist nicht Zeit, sondern Expertise

In der öffentlichen Debatte entsteht häufig der Eindruck, KI ersetze menschliche Arbeit. In der Praxis erlebe ich etwas anderes. Ein großer Teil der Prüfungsarbeit besteht aus notwendigen, aber repetitiven Tätigkeiten: Berichte sind auf Konsistenz zu prüfen, Protokolle auszuwerten, Dokumente abzugleichen oder Besprechungen zu dokumentieren.

Diese Arbeiten sind unverzichtbar. Sie tragen zur Qualitätssicherung bei. Sie sind aber nicht die Aufgaben, bei denen sich die eigentliche Expertise von Wirtschaftsprüfer*innen entfaltet. Generative KI und Large Language Models (LLMs) helfen heute bereits dabei, viele dieser Tätigkeiten effizienter zu erledigen. Besprechungen werden automatisch transkribiert, Dokumente strukturiert analysiert oder Berichte auf formale Fehler und Inkonsistenzen überprüft. Dadurch entsteht Freiraum für das, was für Unternehmen wirklich zählt: Analyse, professionelle Skepsis und fachliche Beurteilung.

Für Mandanten bedeutet das vor allem eines: Erfahrene Prüfer*innen können sich früher und intensiver mit den Themen beschäftigen, die für das Ergebnis der Prüfung tatsächlich relevant sind. Die gewonnene Zeit lässt sich gezielter für die vertiefte Analyse wesentlicher Risiken, die Untersuchung von Auffälligkeiten und – wo erforderlich – zusätzliche Prüfungshandlungen einsetzen.

Der Qualitätsgewinn entsteht deshalb häufig indirekt. Nicht, weil die KI bessere Entscheidungen trifft, sondern weil erfahrene Prüfer*innen mehr Zeit haben, sich mit den relevanten Fragestellungen auseinanderzusetzen.

KI verändert auch die Arbeitsteilung in der Prüfung

Ein Aspekt wird in der Diskussion oft übersehen: KI verändert nicht nur Prozesse, sondern auch die Art und Weise, wie Expertise eingesetzt wird.

Viele Tätigkeiten, die früher über mehrere Arbeitsstufen liefen, lassen sich heute deutlich direkter bearbeiten. Dadurch rücken erfahrene Fach- und Führungskräfte näher an die eigentliche Analyse heran. Erkenntnisse gelangen schneller dorthin, wo fachliche Entscheidungen getroffen werden.

Der Effekt ist nicht nur ein beschleunigter Prozess. Vielmehr verkürzt sich der Weg zwischen einer Auffälligkeit in den Daten und ihrer fachlichen Bewertung. Auch das kann einen Beitrag zur Prüfungsqualität leisten.

Warum KI den Blick stärker auf die Risikobereiche lenkt

Ein weiterer Vorteil liegt in der KI-gestützten Analyse großer Datenmengen: Traditionell besteht eine der größten Herausforderungen der Wirtschaftsprüfung darin, aus umfangreichen Datenbeständen die relevanten Sachverhalte herauszufiltern. Wo liegen ungewöhnliche Buchungen? Welche Transaktionen weichen vom Muster ab? Welche Informationen verdienen eine genauere Betrachtung?

Genau hier spielt KI ihre Stärken aus. Sie ermöglicht, große Datenbestände auszuwerten, und KI-gestützte Verfahren können Auffälligkeiten, ungewöhnliche Muster sowie potenzielle Risikohinweise sichtbar machen. Deren Prüfungsrelevanz muss anschließend das Prüfungsteam beurteilen.

Ich vergleiche das gerne mit der medizinischen Diagnostik. Ein Arzt wird nicht durch KI ersetzt. KI kann aber auf einem Röntgenbild mögliche Auffälligkeiten markieren und damit helfen, den Blick auf die wirklich kritischen Stellen zu richten. Die Diagnose trifft weiterhin der Mensch. Dasselbe Prinzip sehen wir zunehmend auch in der Wirtschaftsprüfung.

Der Unterschied besteht darin, dass wir unsere Aufmerksamkeit gezielter einsetzen können. Statt viel Zeit auf unauffällige Bereiche zu verwenden, konzentrieren wir uns stärker auf die tatsächlichen Risikozonen.

Mehr Kontext führt zu besseren Ergebnissen

Ein weiterer oft unterschätzter Aspekt ist die Fähigkeit moderner KI-Systeme, große Mengen an Informationen gleichzeitig zu verarbeiten.

Gegenstand einer Abschlussprüfung sind oft unzählige Dokumente mit strukturierten und unstrukturierten Daten: darunter Verträge, Berichte, Protokolle, Richtlinien oder Korrespondenzen. Menschen können immer nur einen begrenzten Teil dieser Daten gleichzeitig in den Blick nehmen. KI-Systeme sind dagegen in der Lage, große Mengen an Informationen parallel zu analysieren und Zusammenhänge herzustellen.

Dadurch werden Inkonsistenzen zwischen Dokumenten leichter sichtbar. Gleichzeitig lassen sich Informationen aus unterschiedlichen Quellen einfacher zusammenführen und in die Analyse einbeziehen.

Auch hierin sehe ich einen qualitativen Fortschritt. Nicht, weil die Technologie unfehlbar wäre, sondern weil sie uns unterstützt, komplexe Informationsräume besser zu überblicken.

Prüfungsqualität bleibt eine menschliche Verantwortung

Trotz aller Fortschritte darf man die Grenzen der Technologie nicht ausblenden: Generative KI kann Fehler machen, sie kann falsche Zusammenhänge herstellen oder Informationen erfinden. Eine vollständig autonome Prüfung ist daher aus meiner Sicht weder realistisch noch wünschenswert.

Darüber hinaus braucht es für den Einsatz von KI klare Regeln, Kontrollen und Governance-Strukturen. In der Prüfungspraxis gehören dazu definierte Richtlinien, das Vier-Augen-Prinzip und Prozesse, bei denen menschliche Kontrolle gezielt an entscheidenden Stellen verankert ist. In der Fachwelt wird hierfür häufig der Begriff „Human in the Loop“ verwendet. Die Technologie unterstützt den Menschen, ersetzt ihn aber nicht. So bleibt die Verantwortung für das Prüfungsurteil unverändert bei den Wirtschaftsprüfer*innen. Daran ändert auch der technologische Fortschritt nichts.

Fazit: Das größere Potenzial von KI liegt nicht nur in höherer Geschwindigkeit, sondern in einer gezielteren und fundierteren Prüfung.

Die aktuelle Diskussion über KI wird häufig über Effizienz geführt. Langfristig ist aus meiner Sicht eine andere Entwicklung bedeutsamer: Wenn Routineaufgaben zunehmend automatisiert werden, können sich Prüfer*innen stärker auf professionelle Skepsis, fachliche Einschätzungen und die Analyse komplexer Risiken konzentrieren. Genau dort entsteht der größte Mehrwert einer Abschlussprüfung.

Deshalb halte ich die Frage nach der Zeitersparnis zwar für berechtigt. Die spannendere Frage ist jedoch, was wir mit der gewonnenen Zeit machen.

Wenn KI dazu beiträgt, Risiken früher zu erkennen, erfahrene Expert*innen näher an die relevanten Themen zu bringen und kritische Sachverhalte intensiver zu analysieren, dann ist sie mehr als ein Effizienzwerkzeug. Dann wird sie zu einem Instrument, das dazu beitragen kann, die Prüfungsqualität noch eine Stufe weiterzuentwickeln.

Die wichtigsten Fragen und Antworten zu KI in der Wirtschaftsprüfung