LONDON (IT BOLTWISE) – Die Startup-Firma Cortea positioniert Künstliche Intelligenz als Qualitäts- und Nachweis-Tool für Audits, nicht als Ersatz für Auditoren. Gründer Valentin Neumann beschreibt, wie das System fertige Audit-Prozeduren entwirft, die anschließend von Menschen geprüft und freigegeben werden. Im Fokus steht dabei eine UX, die sich an bestehenden Arbeitsabläufen orientiert, plus ein Qualitätsmanagement, das Ergebnisse prüfbar macht. Gleichzeitig deutet Cortea darauf hin, dass KI den Wandel hin zu stärker beratungsorientierten Rollen im Prüfgeschäft beschleunigen kann.
Audits sind für Unternehmen oft ein harter Belastungstest: Daten müssen zusammengetragen, Prüfspuren dokumentiert und Bewertungen gegen Regeln abgesichert werden. Genau diese Doppelbelastung trifft laut den Aussagen von Valentin Neumann, CEO und Mitgründer von Cortea, nicht nur die geprüften Firmen, sondern auch die Auditoren selbst. Wenn Workloads wachsen und die Anforderungen an Nachvollziehbarkeit steigen, geraten Teams schnell an Kapazitätsgrenzen – und Künstliche Intelligenz wird deshalb als Entlastung diskutiert. Neumann bringt die Herausforderung deshalb auf eine einfache Formel: Es geht nicht nur um Automatisierung, sondern um Qualitätssicherung und um Vertrauen in die Ergebnisse, die am Ende in Berichte und Entscheidungen einfließen.
Technisch gesehen adressiert Cortea das Kernproblem regulierter Prozesse: Effizienz darf nicht auf Kosten von Genauigkeit und Prüf- bzw. Revisionsfähigkeit gehen. Neumann argumentiert, dass gerade allgemeine, „Black-Box“-Antworten aus Standardmodellen in der Buchhaltungs- und Finanzwelt zu wenig Transparenz liefern würden. „[In auditing] every AI result needs to be reviewable“, sagt Neumann in dem Gespräch und verweist darauf, dass dafür entweder die KI-Pipeline angepasst oder die Nutzererfahrung (UX) entsprechend gestaltet werden muss. Die Logik dahinter ist naheliegend: In einem Audit-Workflow reicht es nicht, dass ein Modell plausibel formuliert; es muss auch so eingebunden sein, dass ein Prüfer die Ableitung, die Zwischenschritte und die Begründungen kontrollieren kann.
Damit diese Kontrolle im Alltag tatsächlich funktioniert, legt Cortea laut Beschreibung besonderen Wert auf das User-Interface. Statt Auditoren mit einem radikal neuen Prozess umzuschulen, orientiert sich das System an Software-Umgebungen, die Prüfer bereits kennen. Neumann beschreibt das als bewusste Designentscheidung: „We orient ourselves towards the legacy tools they’re currently using and copy one of the design concepts because then there’s less change.“ Praktisch heißt das: Wenn sich ein Auditor in das System einloggt, soll er nicht zunächst Daten manuell durchforsten, sondern eine vollständig ausgearbeitete Audit-Prozedur vorfinden. Danach übernimmt die menschliche Instanz die zentrale Rolle – sie prüft den Entwurf, verifiziert die Befunde und dokumentiert die eigene Freigabe.
Als methodisches Prinzip nennt Cortea die „MAYA“-Logik: Most advanced, yet acceptable. Damit verbindet sich eine Schnittstelle zwischen KI-Leistung und akzeptierten Qualitäts- und Sicherheitsstandards, die in Audits traditionell mit Checklisten, Rollen und Freigabeprozessen verknüpft sind. Laut Darstellung wirkt das System so, dass unterschiedliche Kundengruppen nicht gegeneinander ausgespielt werden: Auf der einen Seite gibt es fortgeschrittene Auditoren, die bereits KI-Plattformen wie Claude für Teile oder sogar den gesamten Prozess einsetzen; auf der anderen Seite stehen konservative Prüfgesellschaften, die seit Jahren nach denselben Paradigmen arbeiten. Beide Gruppen sollen laut Neumann aus demselben zugrunde liegenden KI-Tool ähnliche Ergebnisse erhalten, während sich der entscheidende Hebel auf die UX verlagert – also auf die Frage, wie „Starten“, „Prüfen“ und „Dokumentieren“ im Alltag aussehen.
Der Trust-Ansatz wird damit weniger zu einer Frage abstrakter „KI-Güte“ und mehr zu einer Frage von Prozessdesign. Cortea setzt demnach auf konkrete, schrittweise Anweisungen für jedes Stadium des Audit-Prozesses, statt sich allein auf das vortrainierte Wissen eines großen Sprachmodells zu verlassen. Neumann beschreibt den Effekt so: Ein Standard-LLM könne „black box“-artige Ergebnisse liefern, die ein Auditor nicht verifizieren kann; Cortea hingegen umreißt den Erwartungsraum pro Schritt. Dadurch entsteht eine nachvollziehbare Grundlage, die auch gegenüber Dritten nützlich sein soll. „If a regulator comes in and they ask us to show them how our tools are reliable, we can show them the detailed instructions the AI used and the result it came to.“, heißt es weiter. Für Unternehmen ist genau das oft der Unterschied zwischen „hilfreichem Textgenerator“ und einem Werkzeug, das in Prüf- und Compliance-Kontexte eingebettet werden kann.
Damit stellt sich auch eine zweite, ebenso praktische Frage: Wie viel Arbeit übernimmt die KI automatisch – und wie viel bleibt bewusst beim Menschen? Neumann formuliert diese Spannung eindeutig als kein Entweder-oder: „It’s actually not an either/or situation“, sagt er. Die KI liefere zwar ein fertiges Audit-Ergebnis, aber das System gehe von der Möglichkeit eines Irrtums aus und baue den menschlichen Review-Schritt als Sicherheitsnetz ein. Genau hier liegt die operative Bedeutung: Ein Audit ist nicht nur Ergebnisorientierung, sondern auch ein nachvollziehbarer Prüfprozess. Cortea scheint deshalb ein Modell zu verfolgen, in dem KI die „Vorarbeit“ übernimmt, während die menschliche Instanz die letzte Verantwortung trägt – und zwar sichtbar über Freigaben, Dokumentation und Audit-Trails.
Für die Markt- und Branchenentwicklung ergibt sich daraus eine Folgefrage, die Neumann ebenfalls anspricht: Wenn KI Zeit freisetzt, verschiebt sich die Arbeit weg vom reinen Prüfen hin zu Beratung und strategischen Aufgaben. Er prognostiziert, dass Auditoren mehr Ressourcen für Consulting, für Fragestellungen zur Unternehmensentwicklung oder für die Verbesserung von Prozessen selbst einsetzen können. „When you have time to use this resource, you can use it for strategic topics, for consulting“, so Neumann. Für Cortea bedeutet diese Perspektive, dass das Produkt nicht nur gegen kurzfristige Engpässe positioniert sein muss, sondern langfristig frühe Anwender dabei unterstützen soll, mit KI skalieren zu können – auch über neue Regionen hinweg. Neumann nennt dabei als frühe Basis „first customers in the UK“ sowie die Zusammenarbeit mit einzelnen Auditoren in den USA und ergänzt die Gefahr, dass Teams zu langsam werden, wenn sie in alten Paradigmen verharren.
Aus Unternehmenssicht ist der spannendste Punkt weniger, dass KI Audits beschleunigen kann, sondern wie die Lösung in prüfbare, wiederholbare Abläufe übersetzt wird. Wenn ein System eine vorgefertigte Audit-Prozedur erstellt und zugleich die Nachweisfähigkeit durch konkrete Instruktionen pro Schritt stärkt, lässt sich KI eher als „Audit-Assistent mit Qualitätsregeln“ verstehen denn als generisches Modell. Gerade in der Buchhaltung und im Prüfgeschäft zählt am Ende die Kombination aus Bedienbarkeit, Transparenz und Freigabeprozess. Cortea versucht genau diese Kette zu schließen: KI-Entwurf, menschliche Verifikation, dokumentierte Zustimmung – und ein Qualitätsmanagement, das die Lücke zwischen schneller Erstellung und belastbarem Ergebnis schließen soll.
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