KI in der internen Revision: Warum Technologie allein nicht reicht

Warum trotz hoher Technologieinvestitionen Ergebnisse hinter den Erwartungen zurückbleiben und worauf zu achten ist

Die interne Revision erlebt derzeit einen ihrer größten technologischen Umbrüche. Datenanalysen, Automatisierung und generative KI versprechen mehr Effizienz, tiefere Einblicke und eine schnellere Risikobewertung. Doch die Realität sieht oft anders aus. Drei strategische Prioritäten von Gartner zeigen, wo die größten Hürden liegen und wie man sie überwindet.

Die Gartner-Analyse zu den „Top Strategic Priorities for Chief Audit Executives 2026“ basiert auf internationalen Befragungen von Revisionsabteilungen sowie Experteninterviews aus Risiko , Compliance und Finanzbereichen. Ergänzt durch Benchmark-Daten und Praxisbeispiele zeigt die Studie, welche strategischen Faktoren erfolgreiche Abteilungen auszeichnen und welche Maßnahmen die digitale Transformation der Revision wirksam vorantreiben.

Drei Regulierungstrends, die die Prüfungspraxis 2026 verändern

Wenn KI Fakten liefern muss

Viele Tools – wenig Transformation

Zahlreiche Revisionsabteilungen haben ihre Prozesse in den letzten Jahren digitalisiert, die Nutzung von Analytics ausgeweitet und KI in Pilotprojekten getestet. Doch echte Wirkung bleibt selten.

Laut einer aktuellen Analyse sind 80 % der Leiter der internen Revision unzufrieden mit dem Output ihrer Analytics-Initiativen. Und obwohl KI in fast allen Abteilungen angekommen ist, fühlen sich gerade einmal 38 % der Führungskräfte wirklich bereit, GenAI skalierbar und methodisch in Arbeitsprozesse einzubetten. Der Grund: Mehr Technologie bedeutet nicht automatisch mehr Wirkung, oft sogar das Gegenteil.

Priorität 1: Analytics gezielt einsetzen, statt überall einbauen

Viele Führungskräfte setzen darauf, Analytics in möglichst vielen Prüfungen zu nutzen. Die Idee: Je breiter der Einsatz, desto höher der Nutzen. Doch die Zahlen sprechen dagegen: Sobald Analytics in über 75 % aller Prüfungen genutzt wird, sinkt der Impact deutlich.

Der entscheidende Fehler: Analytics wird als Standardwerkzeug statt als strategisches Investitionsgut betrachtet.

Wie gehen erfolgreiche Führungskräfte vor?

Sie priorisieren persönlich, wo Analytics wirklich Veränderung bewirken kann.
Sie setzen Ressourcen nur dort ein, wo transformative Effekte möglich sind.
Sie schaffen Strukturen, in denen weniger, aber qualitativ stärkere Analytics-Einsätze stattfinden.

Kurz: Nicht mehr Analytics – sondern die richtigen Analytics.

Priorität 2: Von AI Experimenten zu realer Performance

Zwischen der Nutzung von KI und messbaren Ergebnissen klafft eine große Lücke. Hauptprobleme sind fehlende Datenqualität und Datenstruktur, mangelnde technische Fähigkeiten im Team sowie fehlende spezifische KI Tools. Das Ergebnis: Viele Pilotprojekte bleiben Experimente ohne Transfer in die Praxis.

Der Weg zu echter Wirkung

Use Cases klar bewerten: Wo ist der Business Value? Wo ist technische Machbarkeit realistisch?
Pilotieren, dann skalieren – mit klaren KPIs.
Ergebnisse regelmäßig messen und nachjustieren, statt einmalig implementieren.

KI wirkt nicht durch Nutzung, sondern durch gezielte Skalierung.

Priorität 3: Stärkere Risiko-Reflexe im Management fördern

Organisationen stehen unter hohem Druck: geopolitische Unsicherheiten, volatile Märkte, Kostendisziplin. Doch viele Risikoverantwortliche wissen nicht genau, welche Verantwortung sie konkret tragen.

Leiter der internen Revision beschreiben, dass sie viel Energie darauf verwenden, den Wert der Revision zu erklären, doch das Verständnis allein verbessert die Risikosteuerung nicht.

Was wirklich hilft

Systeme schaffen, die risikobewusstes Verhalten einfach machen und Ausweichen erschweren.
Bessere, provokativere Fragen stellen, die Führungskräfte zum Nachdenken bringen.
Klare Erwartungstransparenz: Gute Risikoübernahme definieren, sichtbar machen, belohnen.

Fazit

2026 ist ein herausforderndes Jahr für die interne Revision. Viele interne Revisionsabteilungen stehen vor der Herausforderung, mit gleichen oder geringeren Ressourcen mehr Wirkung zu erzielen. Die Erfolgsformel lautet: Analytics gezielt, nicht flächendeckend einsetzen, GenAI strategisch skalieren statt experimentieren, Risikoverantwortliche mit klaren Strukturen befähigen.