Erfolgsfaktoren von künstlicher Intelligenz zur Unterstützung in der Wirtschaftsprüfung
Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren, dank immer hochleistungsfähigeren Prozessoren, stark an Bedeutung gewonnen. Die Arbeitswelt steht dadurch vor Veränderungen. Gerade datenintensive Bereiche wie die Wirtschaftsprüfung sind davon betroffen. Die Arbeit befasst sich daher mit den Erfolgsfaktoren von KI zur Unterstützung in der Wirtschaftsprüfung. Das Ziel ist es, Erfolgsfaktoren zu identifizieren und daraus konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten.
Die zentrale Forschungsfrage lautet: Welche Erfolgsfaktoren braucht es, damit künstliche Intelligenz zur Unterstützung der Wirtschaftsprüfung eingesetzt werden kann?
Um die Forschungsfrage zu beantworten, wurde zuerst eine umfassende Literaturrecherche gemacht, um den theoretischen Rahmen festzulegen. Die Arbeit basiert auf dem soziotechnischen Systemansatz, der das Zusammenspiel von sozialen, technischen und organisatorischen Faktoren betrachtet. Weiter wurde der Fokus bei den KI-Funktionen auf das maschinelle Lernen sowie die natürliche Sprachverarbeitung gelegt. Rechtliche Rahmenbedingungen wie das Schweizerische Obligationenrecht oder das Handbuch für die Wirtschaftsprüfung (HWP) wurden betrachtet. Die Arbeit befasst sich mit der Wirtschaftsprüfung in der Schweiz.
Es wurde der Ansatz der explorativen Forschung gewählt, die auf qualitativen Interviews basiert. Es wurden insgesamt sechs Interviews mit Expert*innen durchgeführt. Die gewonnenen Daten wurden transkribiert und mittels einer qualitativen Inhaltsanalyse untersucht.
Die Untersuchung lieferte interessante Erkenntnisse. Die Forschungsfrage konnte beantwortet werden. Es wurde festgestellt, dass der Einsatz nur dann funktioniert, wenn technische, organisatorische und soziale Aspekte berücksichtigt werden. Als wichtigste technische Faktoren gelten die Datenqualität, eine leistungsfähige Infrastruktur und nachvollziehbare Tools. Organisatorisch braucht es vor allem die Unterstützung des Managements, eine strategische Einführung sowie eine offene Kommunikation. Bei den sozialen Aspekten sind Schulungen, die Kommunikation und das Fördern der kritischen Grundhaltung wichtig. Abschliessend wurden aus den Ergebnissen Handlungsempfehlungen abgeleitet. Diese sollen Unternehmen einen Anhaltspunkt geben für den Einsatz von KI.
Die Handlungsempfehlungen lauten wie folgt:
- Es sollen Schulungen durchgeführt werden, welche die Funktionsweise und Grenzen von KI aufzeigen. Es soll ein technisches Grundverständnis vorhanden sein.
- Bevor Unternehmen KI-Tools verwenden, sollten sie zuerst abklären, wo die grössten Problemfelder im Arbeitsalltag bestehen. Die Mitarbeiter*innen sollen aktiv in diesen Prozess einbezogen werden.
- Es sollen Tätigkeiten und Gebiete erkannt werden, bei welchen der Einsatz von KI keinen Vorteil bringt.
- Es sollen Tools entwickelt werden, die nachvollziehbar, ethisch und benutzerfreundlich sind.
- Es soll in die Verbesserung der Datenqualität sowie in den Ausbau der technischen Infrastruktur investiert werden. Kooperationen mit Technologieanbieter*innen können dabei helfen.
- Als Management soll man den Einsatz von KI mit Offenheit unterstützen und die Um- setzung vorleben. Investitionen in dieses Thema sind wichtig.
- Ein aktiver Austausch mit der Revisionsaufsichtsbehörde soll gesucht werden. Dies kann beispielsweise über die Interessensverbände erfolgen.
- Der Einsatz von KI soll den Mitarbeitenden als Chance und Möglichkeit zur Weiterentwicklung kommuniziert werden.
- Obschon KI Vorteile mit sich bringt, soll die kritische Grundhaltung der Prüfer*innen aufrecht gehalten werden. Das Verständnis der Tätigkeit soll weiterhin geschult wer- den.
- Bei der Einführung von KI-Tools sollen technische, organisatorische und soziale Faktoren berücksichtigt werden.
- Die Prüfgesellschaften sollen sich darauf einstellen, dass sich die Tätigkeit in den nächsten Jahren verändern wird.
- Der Austausch innerhalb der Branche soll gefördert werden. Synergien und Erkenntnisse sollen ausgetauscht werden.
- Der Einsatz von KI-Tools in der Praxis soll forciert werden.