Feb 20, 2026
KI & Predictive Analytics stärken die Zertifizierungsqualität
Zertifizierungsstellen agieren innerhalb klar definierter Normen und Akkreditierungsanforderungen, in denen Auditqualität, Konsistenz und Unparteilichkeit von zentraler Bedeutung sind. Mit zunehmender Größe und Komplexität von Zertifizierungsdatensätzen unterstützen datenbasierte Werkzeuge Zertifizierungsstellen dabei, risikobasierte Prinzipien strukturierter und transparenter anzuwenden. Predictive Analytics ersetzt nicht das fachliche Urteil von Auditoren; sie verbessert die Informationsgrundlage, auf der dieses Urteil basiert.
Risikobasiertes Auditieren: vom Prinzip zur strukturierten Erkenntnis
Risikobasiertes Denken ist kein neues Konzept. ISO 19011, internationale Leitlinie für Audits von Managementsystemen, betont die Bedeutung der Berücksichtigung von Risiken bei der Festlegung von Methoden, Kompetenzanforderungen und Ressourceneinsatz (ISO 19011:2018).¹
Traditionell stützt sich diese Risikobewertung auf dokumentierte Kriterien, frühere Non-Konformitäten, Beschwerden, Änderungen oder Erweiterungen des Geltungsbereichs sowie auf die Erfahrung der Auditoren. Prädiktive Modelle bringen zusätzliche Struktur und Konsistenz in diesen Prozess.
Durch die Analyse von Mustern in Auditberichten, Non-Konformitäten Historien, Zertifikatsmerkmalen sowie Auditdauer-Daten können datenbasierte Werkzeuge Zertifizierungsstellen dabei unterstützen:
- Zertifikate oder Standorte mit erhöhten Risikoindikatoren schon vor der Auditplanung zu identifizieren
- Nachvollziehbare Entscheidungen zur Auditzeitplanung innerhalb normativer Vorgaben zu unterstützen
- Auditorenkompetenz und Ressourcen gezielt für risikoreichere Audits einzusetzen
Wichtig ist: Prädiktive Modelle verändern nicht den Audit-Geltungsbereich. Dieser bleibt durch die jeweilige Norm und die Akkreditierungsanforderungen festgelegt. Analytische Verfahren stärken vielmehr die Anwendung risikobasierter Prinzipien innerhalb dieser Rahmenbedingungen.
Muster in Zertifizierungsdatensätzen erkennen
Einzelne Audits liefern Feststellungen zu einem bestimmten Zeitpunkt. Aggregierte Datenanalysen ermöglichen es hingegen, Muster über vollständige Zertifizierungsdatensätze hinweg zu erkennen.
Im größeren Maßstab angewendet liefern analytische Verfahren wertvolle Qualitätserkenntnisse:
- Wiederkehrende Non-Konformitätskategorien über Normen oder Regionen hinweg identifizieren
- Statistische Ausreißer erkennen, die eine vertiefte Prüfung rechtfertigen
- Konsistenz bei der Identifikation von Risikosignalen im Auditprogramm verbessern
Diese Portfolio-Transparenz erhöht Vergleichbarkeit und Nachvollziehbarkeit über Auditprogramme hinweg — ein zunehmend wichtiger Faktor im Markt für Testing, Inspection und Certification (TIC).
Branchenanalysen zeigen, dass der TIC-Markt unter wachsendem Modernisierungsdruck steht und stärker auf Digitalisierung sowie verbesserte Datennutzung ausgerichtet wird.² Mit steigenden Anforderungen an Transparenz und Verlässlichkeit können strukturierte Analysen dazu beitragen, das Vertrauen in Auditmethodiken weiter zu stärken.
Intelligenz in Zertifizierungsprozesse integrieren
Damit prädiktive Erkenntnisse wirksam sind, dürfen sie nicht isoliert betrachtet werden. Sie müssen in operative Systeme eingebettet sein, die Auditprogramme ganzheitlich steuern.
Die Intact Platform unterstützt Zertifizierungsstellen, indem sie Auditplanung, Durchführung, Berichterstattung und Korrekturmaßnahmeprozesse in einer strukturierten Datenumgebung zusammenführt. Wenn Auditdaten konsistent erfasst und verknüpft werden, entsteht eine solide Grundlage für die transparente und konsistente Anwendung risikobasierter Prinzipien.
Dies ändert nichts an der Verantwortung der Auditoren, sondern es verbessert die Qualität der Informationen, die fundierte Entscheidungen ermöglichen.
Mit der Weiterentwicklung von Zertifizierungsökosystemen wird die Fähigkeit, strukturierte Daten über umfassende Zertifizierungsdatensätze hinweg zu interpretieren, zunehmend darüber entscheiden, welche Auditprogramme nicht nur regelkonform, sondern nachweislich konsistent, risikoorientiert und resilient sind.
Quellen
ISO. ISO 19011:2018 — Guidelines for auditing management systems. International Organization for Standardization.
Boston Consulting Group. Testing, Inspection, and Certification: A Call for Transformation. 2021.
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