By: Abdulrahman Alebrahim

Wirtschaftlichkeitsprüfungen entwickeln sich derzeit weg von manuellen, rückblickenden Bewertungen und hin zu Analysen in Echtzeit sowie vorausschauenden Untersuchungen. Dies ist auf den Einzug von Technologien wie Big Data, künstlicher Intelligenz (KI) und prädiktiver Modellierung zurückzuführen, die sowohl Effizienz als auch Wirksamkeit des Prüfdiensts neugestalten. Da staatliche Einrichtungen bei der Entscheidungsfindung zunehmend auf datengesteuerte Systeme zurückgreifen, nimmt auch die Komplexität der Governance-Rahmenwerke zu, was die Notwendigkeit einer strengeren Überprüfung dieser Institutionen unterstreicht, um Transparenz, Rechenschaftspflicht und das Vertrauen der Öffentlichkeit zu stärken (Agostino, Lourenco & Jorje, 2025). Der digitale Wandel breitete sich sowohl im öffentlichen als auch im privaten Sektor stark aus. Dies führte zur Entstehung enormer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten, die mit herkömmlichen Prüfungsansätzen allein nicht erfolgreich analysiert werden können (Basuki, Atarwaman & Layn, 2025). Daher ist der Innovationsbedarf in der Wirtschaftlichkeitsprüfung dringender denn je und erfordert die Entwicklung neuer Instrumente sowie Techniken, um mit der Dynamik des modernen Informationsökosystems Schritt halten zu können.