Doch Einsatz und Nutzung von KI bringen neben Vorteilen auch Herausforderungen mit sich, erörtern Stefanie Bertele et al. in der Zeitschrift Interne Revision (ZIR) 2/23. Unabhängig von der eingesetzten Technologie seien die Erfüllung von regulatorischen Anforderungen in den Unternehmen sicherzustellen und ethische Bedenken zu berücksichtigen.
Ideal wäre aus Sicht der Autorinnen und Autoren ein einheitliches Verständnis über die entsprechenden Risiken. Dies erfordere das Messen, Prüfen und Vergleichen von bestimmten, ausschlaggebenden Attributen von KI-Systemen untereinander.
Ein derzeitiger Ansatz der Wissenschaft sei es, Systeme zu kategorisieren. Demnach lassen sich KI-Systeme folgenden Risikoklassen zuordnen:
Beim Auditieren liegt der Schwerpunkt auf der Erfüllung gesetzlicher Vorschriften und der Durchführung risikobasierter Prüfungen, führen die Autorinnen und Autoren aus. Zu den Herausforderungen zählten falsche Prüfungsplanung, Unwissenheit, sich ändernde Risiken, Vorurteile, Fehlausrichtung und verzerrte Datenstichproben.
Auditprozesse ließen sich so weiterentwickeln, dass KI-Systeme den Auditorinnen und Auditoren bei der Ermittlung von Mustern aus großen Datensätzen, bei der Risikobewertung, der Festlegung des Prüfumfangs und der frühzeitigen Erkennung potenzieller Cyberrisiken unterstützen.
Der vollständige ZIR-Beitrag ist hier abrufbar.
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Zeitschrift Interne RevisionZukunftsweisend in der Internen Revision |
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