Autorin: Christina Gellerbrant Hagberg, Leiterin der Obersten Rechnungskontrollbeh\u00f6rde Schweden (Riksrevisionen)<\/p>\n\n\n\n
In Obersten Rechnungskontrollbeh\u00f6rden steht bei Gespr\u00e4chen \u00fcber k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) oft der technologische Aspekt im Mittelpunkt. In diesen Diskussionen stehen Modelle, Dateninfrastruktur, Governance-Rahmenwerke und k\u00fcnftiges Potenzial im Vordergrund. \u00dcber der Debatte um KI h\u00e4ngt bis zu einem gewissen Ma\u00df oft ein mysteri\u00f6ser Schleier; praktische Anwendungen geraten dabei leicht in einen Topf mit eher vision\u00e4ren Ideen wie autonomen Agenten oder sogar Quantencomputern. Vielen Pr\u00fcferinnen und Pr\u00fcfern kann KI dadurch komplex \u2013 manchmal sogar einsch\u00fcchternd \u2013 vorkommen.
Deshalb haben wir in der Obersten Rechnungskontrollbeh\u00f6rde Schweden (ORKB Schweden) letztes Jahr bewusst einen anderen Ansatz gew\u00e4hlt. Anstatt uns auf abstrakter Ebene mit KI zu befassen, wollten wir sie entmystifizieren \u2013 indem wir wieder in den Vordergrund gestellt haben, wie sie in der staatlichen Finanzkontrolle eingesetzt werden kann.<\/p>\n\n\n\n
Nachdem Copilot von Microsoft in der gesamten Organisation sechs Monate lang verwendet wurde \u2013 und zwar sowohl gro\u00dffl\u00e4chig als auch umfassender in der Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfung \u2013, haben wir begonnen, uns ein klareres Bild zu verschaffen. Unsere Erfahrung zeigt, dass der eigentliche Wandel in erster Linie nicht technologischer Natur ist, sondern vielmehr mit der Einstellung der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter zu tun hat.<\/p>\n\n\n\n
Zu Beginn der Einf\u00fchrung von Copilot hat die ORKB Schweden eine eindeutige organisatorische Entscheidung getroffen: Wir haben KI weder als gro\u00df angelegtes Transformationsprogramm noch als technisches Entwicklungsprojekt dargestellt. Stattdessen haben wir uns f\u00fcr einen Ansatz entschieden, der auf drei einfachen Prinzipien beruht:<\/p>\n\n\n\n
Dieser Ansatz verk\u00f6rpert eine grundlegende Erkenntnis \u00fcber berufliche Weiterbildung: Pr\u00fcferinnen und Pr\u00fcfer eignen sich professionelles Urteilsverm\u00f6gen nicht durch das Lesen von Richtlinien an, sondern in der Praxis.<\/p>\n\n\n\n
Es ist sinnvoll, eine Unterscheidung zu treffen zwischen der Pr\u00fcfung von KI-Modellen an sich und der Bewertung, wie Organisationen KI zur Verbesserung ihrer Abl\u00e4ufe einsetzen.<\/p>\n\n\n\n
In einigen seltenen F\u00e4llen kann das KI-Modell selbst Gegenstand der Pr\u00fcfung sein, beispielsweise wenn sich eine Beh\u00f6rde bei ihrer Entscheidungsfindung auf einen Algorithmus verl\u00e4sst. In solchen F\u00e4llen ist unter Umst\u00e4nden ein gewisses Ma\u00df an technischem Verst\u00e4ndnis erforderlich, um die Funktionsweise des Modells und die damit verbundenen Risiken zu beurteilen. Diese Art der Pr\u00fcfung kommt im Bereich der Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfung allerdings relativ selten vor.<\/p>\n\n\n\n
H\u00e4ufiger liegt der Schwerpunkt darauf, wie Organisationen KI im Rahmen umfassenderer Ma\u00dfnahmen zur Steigerung von Effizienz und Wirksamkeit einsetzen. In Bezug auf diese Pr\u00fcfungen unterscheidet sich KI nicht grundlegend von anderen Ausformungen der Digitalisierung. Relevante Pr\u00fcfungsfragen betreffen Governance, Risikomanagement, interne Kontrollen, diesbez\u00fcgliche Weiterbildung und Follow-up-Mechanismen: Testen und \u00fcberpr\u00fcfen Organisationen ihren KI-Einsatz, bewerten sie Risiken, bew\u00e4ltigen sie unbeabsichtigte Auswirkungen und stellen sie sicher, dass die Technologie zu den angestrebten Ergebnissen beitr\u00e4gt?<\/p>\n\n\n\n
Die Pr\u00fcfung von KI erfordert keine v\u00f6llig neuen Pr\u00fcfungsinstrumente \u2013 vielmehr m\u00fcssen etablierte Pr\u00fcfungsans\u00e4tze auf eine neue Art von Instrument angewendet werden. Wie auch in anderen Bereichen der Digitalisierung liegt der Schwerpunkt darauf, wie die Organisation arbeitet, und nicht auf den internen Funktionsweisen der Technologie selbst.<\/p>\n\n\n\n
Die wichtigste Schlussfolgerung daraus ist, dass die meisten Pr\u00fcferinnen und Pr\u00fcfer KI auf technischer Ebene nicht tiefgreifend verstehen m\u00fcssen. Was sie ben\u00f6tigen, ist die F\u00e4higkeit, zu beurteilen, wie Organisationen KI regulieren und wie sie diese in der Praxis einsetzen. Dabei sollten sie sich auf dieselben Grunds\u00e4tze st\u00fctzen, die Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfungen im Allgemeinen zugrunde liegen.<\/p>\n\n\n\n
Eine unserer wichtigsten Erkenntnisse war, dass es bei der Einf\u00fchrung von KI weniger um Technologie und vielmehr um F\u00fchrung geht. In der ORKB Schweden bedeutet dies, dass sich die F\u00fchrungsebene darauf konzentriert hat, Rahmenbedingungen f\u00fcr Weiterbildung zu schaffen, Hindernisse f\u00fcrs Ausprobieren abzubauen, Erwartungen und Zust\u00e4ndigkeiten zu kl\u00e4ren sowie unn\u00f6tige \u00c4ngste und Unsicherheiten zu verringern.<\/p>\n\n\n\n
Ausprobieren zu f\u00f6rdern bedeutet nicht, Kontrollen abzubauen. Unser Ansatz st\u00fctzt sich auf eine Kombination aus Freiheit und klaren Grenzen. Das Pr\u00fcfungspersonal wird dazu ermutigt, in seinem Arbeitsalltag zu experimentieren. Allerdings beh\u00e4lt menschliches Urteilsverm\u00f6gen weiterhin die volle Kontrolle \u00fcber alle Schlussfolgerungen. Au\u00dferdem d\u00fcrfen KI-Tools nicht zur Verarbeitung sensibler oder vertraulicher Daten verwendet werden.
Dieser Ansatz der \u201everantwortungsbewussten Freiheit\u201c hat sich als entscheidend erwiesen. Er erm\u00f6glicht es, zu lernen, und gew\u00e4hrleistet gleichzeitig Vertrauen, Rechenschaftspflicht sowie die Einhaltung von Vorschriften.<\/p>\n\n\n\n
In der Praxis hat sich KI am n\u00fctzlichsten erwiesen, wenn sie als Hilfsmittel eingesetzt wird. Unsere Wirtschaftlichkeitspr\u00fcferinnen und -pr\u00fcfer nutzen KI, um:<\/p>\n\n\n\n
Dies hat oft den Nebeneffekt h\u00f6herer Erwartungen hinsichtlich Klarheit und Argumentationslinie. Wenn Argumente schneller \u00fcberpr\u00fcft und alternative Erkl\u00e4rungen leichter erstellt werden k\u00f6nnen, erh\u00f6ht dies die analytischen Anforderungen. In unserem n\u00e4chsten Schritt wollen wir erforschen, wie Pr\u00fcfungen der Rechnungsf\u00fchrung durch KI unterst\u00fctzt werden k\u00f6nnen.
<\/p>\n\n\n\n
Eine h\u00e4ufig gestellte Frage ist, wie sich KI auf Verantwortung auswirkt. In der ORKB Schweden haben wir klar Stellung bezogen: KI \u00e4ndert nichts an den grundlegenden Prinzipien der Pr\u00fcfungsverantwortung.<\/p>\n\n\n\n
Die Pr\u00fcferin bzw. der Pr\u00fcfer tr\u00e4gt weiterhin die volle Verantwortung f\u00fcr alle Schlussfolgerungen. KI-Ergebnisse werden lediglich als Vorschl\u00e4ge eines sehr hilfreichen \u201ePraktikanten\u201c oder einer \u00e4u\u00dferst n\u00fctzlichen \u201eCo-Pilotin\u201c betrachtet. KI-Ergebnisse m\u00fcssen stets kritisch \u00fcberpr\u00fcft und validiert werden.<\/p>\n\n\n\n
Risiken wie Fehler oder Vorurteile bestehen. Sie sollten allerdings genauso gehandhabt werden wie alle anderen Risiken \u2013 mit professioneller Skepsis und durch \u00dcberpr\u00fcfung.<\/p>\n\n\n\n
Eine der gr\u00f6\u00dften praktischen Herausforderungen betrifft Daten. Viele der in der staatlichen Finanzkontrolle verwendeten Datens\u00e4tze sind vertraulich oder als geheim eingestuft und viele moderne KI-Tools werden in Cloud-Umgebungen betrieben. Dies f\u00fchrt zu Einschr\u00e4nkungen bei der Nutzung. Unser Ansatz ist pragmatisch: Anstatt auf perfekte L\u00f6sungen zu warten, konzentrieren wir uns auf das, was mit den derzeitigen Einschr\u00e4nkungen machbar ist.<\/p>\n\n\n\n
Nach sechs Monaten im operativen Einsatz zeichnen sich mehrere Muster ab. Pr\u00fcferinnen und Pr\u00fcfer finden zunehmend ihre eigenen relevanten Anwendungsf\u00e4lle. KI ist bei allt\u00e4glichen Aufgaben n\u00fctzlicher als bei isolierten Pilotprojekten. Das Erlernen erfolgt eher in der praktischen Anwendung und im Dialog als durch formelle Schulungen. Das vermeintlich Mysteri\u00f6se der KI l\u00f6st sich in Luft auf, sobald die Pr\u00fcferinnen und Pr\u00fcfer beginnen, sie zu nutzen.
Die wichtigste Erkenntnis der ORKB Schweden ist simpel: Beginnen Sie nicht mit einem technischen Ansatz, sondern mit einem praktischen. Damit KI n\u00fctzlich ist, muss ihre technische Funktionsweise nicht vollst\u00e4ndig verstanden werden. Entscheidend ist, wie sie in allt\u00e4gliche Aufgaben integriert wird, ob das Erlernen unterst\u00fctzt wird und dass die Pr\u00fcfungsverantwortung gewahrt bleibt.
KI bildet keinen Ersatz f\u00fcr fachliches Urteilsverm\u00f6gen. Sie ver\u00e4ndert die Art und Weise, wie dieses Urteilsverm\u00f6gen zustande kommt und angewendet wird \u2013 was in erster Linie ein Thema f\u00fcr die F\u00fchrungsebene ist.
<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
In Obersten Rechnungskontrollbeh\u00f6rden steht bei Gespr\u00e4chen \u00fcber k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) oft der technologische Aspekt im Mittelpunkt. In diesen Diskussionen stehen Modelle, Dateninfrastruktur, Governance-Rahmenwerke und k\u00fcnftiges Potenzial im Vordergrund. \u00dcber der Debatte um KI h\u00e4ngt bis zu einem gewissen Ma\u00df oft ein mysteri\u00f6ser Schleier; praktische Anwendungen geraten dabei leicht in einen Topf mit eher vision\u00e4ren Ideen wie autonomen Agenten oder sogar Quantencomputern. Vielen Pr\u00fcferinnen und Pr\u00fcfern kann KI dadurch komplex \u2013 manchmal sogar einsch\u00fcchternd \u2013 vorkommen.<\/p>\n","protected":false},"author":460,"featured_media":42751,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"journal-categories":[4562],"content-tags":[2240,2151,2268,2267],"country":[3869],"region":[2597],"section":[3036],"coauthors":[4528],"class_list":["post-43319","journal-entry","type-journal-entry","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","journal-categories-q3-2026","content-tags-audit-innovation-de","content-tags-innovation-de","content-tags-kunstliche-intelligenz","content-tags-wissenschaft-und-technik","country-schweden","region-eurosai-de","section-editorial-de"],"acf":[],"yoast_head":"\n