Die internationale EY-Organisation besteht aus den Mitgliedsunternehmen von Ernst & Young Global Limited (EYG). Jedes EYG-Mitgliedsunternehmen ist rechtlich selbstständig und unabhängig und haftet nicht für das Handeln und Unterlassen der jeweils anderen Mitgliedsunternehmen. Ernst & Young Global Limited ist eine Gesellschaft mit beschränkter Haftung nach englischem Recht und erbringt keine Leistungen für Mandanten.
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KI in der Assurance: KI als Vorbereiter, Mensch als Entscheider
Künstliche Intelligenz verändert die Arbeit in der Assurance grundlegend. Automatisierte Prüfungsprozesse, KI-gestützte Analysen und neue Berufsbilder machen die Arbeit effizienter und strategischer. Kevin Künzelt, Senior Manager in Assurance Transformation und Nikola Bubalo, Director im Bereich Global Assurance AI Transformation, erklären, wie KI die Assurance verändert, welche Kompetenzen künftig entscheidend sind und wie sich Berufseinsteiger:innen auf die KI-gestützte Arbeitswelt vorbereiten können.
Welche neuen Berufsbilder entstehen durch KI in der Assurance?
Im Finanz- und Rechnungswesen entstehen durch KI völlig neue Rollen. Dazu gehört die Funktion des AI-Assurance Specialists, der KI-gestützte Prozesse und Modelle im Abschlussprozess prüft. Parallel dazu entwickeln sich Positionen im Bereich AI Policy und Governance. Durch den zunehmenden Einsatz von KI müssen die Nutzungsrichtlinien für den verantwortungsvollen Umgang mit KI beachtet, das Monitoring der Prompt-Nutzung sichergestellt und Aspekte wie Datenschutz und Urheberrecht berücksichtigt werden. Auch die Rolle des AI Product Owners gewinnt an Bedeutung. Diese Fachkräfte verantworten AI-Use-Cases, steuern die Entwicklung von KI-Produkten und sorgen dafür, dass Betrieb und Governance reibungslos funktionieren. Die Assurance wird damit interdisziplinärer, weil technisches Wissen und finanzfachliche Expertise zunehmend verschmelzen.
Kevin Künzelt
Nikola Bubalo
Welche KI-Tools werden aktuell eingesetzt und wie können Berufseinsteiger:innen sich vorbereiten?
Unternehmen nutzen bereits verschiedene KI-Tools, die die Arbeit im Rechnungswesen und Audit unterstützen. Sie helfen unter anderem dabei, relevante Informationen über Mandant:innen oder Märkte zu finden und Empfehlungen auszusprechen. Automatisierte Dokumentenverarbeitung unterstützt zudem bei der Verbuchung von Rechnungen, der Vertragsprüfung und der Erkennung von Manipulationsindikatoren. Für Berufseinsteiger:innen ist es entscheidend, ein grundlegendes Verständnis dafür zu entwickeln, wie diese KI-Tools funktionieren und welche Grenzen sie haben. Dazu gehört, die Stärken und Schwächen verschiedener KI-Modelle zu kennen und zu verstehen, wie Aufgaben für den Einsatz von KI vorbereitet werden müssen. Außerdem ist es wichtig, die Qualität der zugrundeliegenden Daten kritisch einzuschätzen. Es geht darum, KI als Portfolio an Werkzeugen zu begreifen, das je nach Situation unterschiedlich eingesetzt werden sollte, und nicht alles automatisieren zu wollen. Wer früh lernt, KI-Ausgaben kritisch zu hinterfragen und ihre Ergebnisse richtig einzuordnen, ist bestens für die Praxis vorbereitet.
Welche Kompetenzen sind künftig entscheidend?
Neben technischem Verständnis bleiben analytische Fähigkeiten, kritisches Denken und Urteilsvermögen zentral. Es ist wichtig, KI-Ergebnisse zu überprüfen, zu validieren und in den richtigen Kontext einzuordnen, statt sich blind auf sie zu verlassen. Ebenso gewinnen die Fähigkeit zur Prozessoptimierung, der Aufbau von Kontrollmechanismen und der sichere Umgang mit potenziell manipulierten oder KI-generierten Inhalten an Bedeutung. Die menschliche Expertise bleibt entscheidend für Entscheidungen, Bewertungen und Haftungsfragen. KI kann vorbereiten und erste Analysen liefern, aber die finale Verantwortung liegt weiterhin beim Menschen.
Welche Prüfungsprozesse kann KI übernehmen, und welche bleiben menschlicher Expertise vorbehalten?
Das kann ich so direkt gar nicht beantworten, gerade weil sich die Technik so schnell weiterentwickelt. Aktuell wird KI hauptsächlich für die Vorbereitung von Daten, die Analyse großer Mengen an Informationen und die Erstellung von ersten Entwürfen genutzt. Die finale Prüfung, die Bewertung von Risiken und die Entscheidung über Abschlussberichte bleiben gerade wegen der Frage der rechtlichen Haftung in der Verantwortung des Menschen. Man kann das mit dem autonomen Fahren vergleichen: Auch dort stellt sich die Frage, wer im Falle eines Fehlers haftet. Ist es der Fahrer, der Hersteller des Autos, die KI oder das Unternehmen, das die KI programmiert hat?