Wofür generische KI-Tools entwickelt wurden

Generische KI-Tools sind darauf ausgelegt, Eingaben zu verarbeiten und auf Basis von allgemeinem, breit gefächertem Wissen Antworten zu generieren. Ihre Stärke liegt darin, schnell Texte zu erstellen, Informationen zusammenzufassen oder bei allgemeinen Aufgaben zu unterstützen. Sie sind jedoch nicht in zertifizierungsrelevante Umgebungen eingebettet und verfügen daher nicht über den Kontext, der notwendig ist, um Audits zu planen, durchzuführen oder zu reviewen. 

Wenn Auditoren sich auf ein Audit vorbereiten oder Non-Konformitäten bewerten, greifen sie auf spezifische Informationen wie Audit-Historie, Geltungsbereich und dokumentierte Findings zurück. Generische KI-Tools können zwar mit manuell bereitgestellten Informationen arbeiten, aber das allein macht ihre Ergebnisse nicht direkt für die Zertifizierungsarbeit nutzbar. Dadurch ist ihre Fähigkeit eingeschränkt, diese Aufgaben sinnvoll zu unterstützen. 

Wo generische KI in Zertifizierungs-Workflows an ihre Grenzen stößt

Diese Einschränkungen werden im praktischen Einsatz noch deutlicher. Die Ergebnisse wirken oft plausibel, sind jedoch nicht mit den zugrunde liegenden Auditdaten verknüpft. In Zertifizierungsprozessen, in denen Referenzierbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Konsistenz entscheidend sind, entstehen dadurch klare Grenzen: 

• Keine Anbindung an Zertifizierungssysteme: Generische KI arbeitet außerhalb der Plattformen, in denen Audits und Zertifizierungsaktivitäten stattfinden.  
• Eingeschränkter Zertifizierungskontext: Das manuelle Bereitstellen von Informationen bildet nicht den umfassenden Kontext ab, in dem Audit- und Zertifizierungsentscheidungen getroffen werden.  
• Fehlende Nachvollziehbarkeit und Referenzierbarkeit: Es ist oft nicht ersichtlich, auf welchen Quellen ein Ergebnis basiert oder wie es mit zugrunde liegenden Daten und Entscheidungen zusammenhängt.  
• Fehlende Einbindung in Arbeitsabläufe: Ergebnisse entstehen außerhalb der Schritte, Rollen und Review-Punkte, die Audit- und Zertifizierungsprozesse strukturieren, und müssen daher zusätzlich interpretiert werden.  
• Unklarer Umgang mit Daten: Wird KI außerhalb von Zertifizierungssystemen genutzt, ist oft schwer nachvollziehbar, wie auditrelevante Daten verarbeitet, gespeichert und voneinander getrennt werden.   

In der Folge sind KI-generierte Inhalte schwer zu überprüfen und nur eingeschränkt praktisch nutzbar. Statt sich nahtlos in den Workflow einzufügen, entsteht eine zusätzliche Ebene, die Auditoren separat validieren müssen. 

Warum das für Zertifizierungsstellen relevant ist

Für Zertifizierungsstellen beeinflusst das, wie gut sich KI in den Arbeitsalltag integrieren lässt. Wenn Ergebnisse nicht im Kontext von Audit- und Zertifizierungsprozessen stehen oder nicht mit bestehenden Workflows übereinstimmen, entsteht zusätzlicher Aufwand statt Entlastung. Auditoren müssen Ergebnisse überprüfen, Informationen erneut eingeben oder Ausgaben manuell in den Zertifizierungskontext einordnen. 

Langfristig begrenzt das den Nutzen generischer KI-Tools. Auch wenn sie einzelne Aufgaben unterstützen können, leisten sie keinen direkten Beitrag zu den Audit- und Zertifizierungsprozessen, auf die CBs angewiesen sind. Dadurch bleiben diese Tools eine Ergänzung am Rand, statt ein integrierter Bestandteil der Zertifizierungsarbeit zu werden.