IT-Einführungsprojekte gehören heute zum Standardrepertoire von Unternehmen, bringen jedoch erhebliche Risiken mit sich: Budgetüberschreitungen, Zielverfehlungen, Zeitverzögerungen und nicht realisierte Umsatzpotenziale sind typische Folgen unzureichender Planung, Steuerung oder Kontrolle. Neu hinzu kommt die Einführung von Künstlicher Intelligenz in den Unternehmen. Sie verändert die Situation völlig, da sie dazu zwingt, Teile der bisherigen Prüfprozesse der Internen Revision grundlegend zu überdenken. Der spezifische KI-Lebenszyklus beispielsweise, macht eine projektbegleitende Prüfung unerlässlich.
Entscheidende Weichenstellungen – von der Use-Case-Definition über das Modell-Design bis zur Evaluation – finden in frühen Phasen statt. Versäumnisse bei der Datenbasis, dem Governance-Rahmen oder der Risikoeinschätzung wirken sich später überproportional aus.
Während technische Mängel die Leistung mindern, können ethische Defizite wie Bias oder mangelnde Transparenz, insbesondere bezugnehmend auf die gesetzlichen Anforderungen, im Extremfall zum Abbruch oder zur Nichtzulassung des Systems führen.
Eine nachgelagerte Prüfung trägt dem Risiko keine Rechnung. Durch die frühzeitige Integration der Internen Revision werden Governance- und Kontrollaspekte direkt im Entwicklungsprozess adressiert und überwacht. Das Ergebnis: Höhere Projektqualität, reduzierte administrative Aufwände und rechtssichere Systeme.
Im Seminar erfahren Sie, wie eine projektbegleitende Prüfung systematisch konzipiert und geplant wird. Mit Blick auf KI-Systeme, lernen Sie welche methodischen und organisatorischen Unterschiede im Vergleich zu den klassischen, ex-post durchgeführten Prüfungen, zu beachten sind.
