Der Artikel hebt die potenziellen Risiken und Herausforderungen hervor, die mit diesen fortschrittlichen Methoden einhergehen. Ein zentraler Aspekt ist die Notwendigkeit für Prüfer, über angemessene Kenntnisse und Fähigkeiten zu verfügen, um die durch KI-Systeme generierten Daten effektiv zu nutzen. Besonders bei sogenannten „Black-Box“ KI-Systemen, wie maschinelles Lernen und Deep Learning, können die Ergebnisse oft nicht ohne Weiteres nachvollzogen werden. Dies wirft Fragen bezüglich der Verlässlichkeit dieser Systeme als Prüfungsnachweis auf.
Des Weiteren thematisiert der Artikel das Phänomen der „Deskilling“-Effekte, bei denen Prüfer möglicherweise eine übermäßige Abhängigkeit von KI-Analysen entwickeln und dadurch kritische Prüfungsfähigkeiten verlieren könnten. Diese Herausforderung unterstreicht die Bedeutung einer ausgewogenen Herangehensweise, bei der Prüfer sowohl technologische Tools nutzen als auch ihr professionelles Urteilsvermögen einsetzen.
Abschließend betont der Artikel, dass trotz der unbestreitbaren Vorteile, die die Datenanalyse bietet, eine kritische Herangehensweise und fortlaufende Bildung für Wirtschaftsprüfer unerlässlich sind, um die Integrität und Effektivität des Prüfungsprozesses zu gewährleisten. Und letztlich ersetzt aktuell KI immer noch nicht das professionelle Know-How eines Abschlussprüfers.