Audit Brain ist ein persönlicher Wissens-Layer für einzelne Wirtschaftsprüfer und WP-Seniors – kein kanzleiweiter oder mandatsübergreifender Wissenspool. Das Produkt befindet sich im Aufbau; Architektur und Arbeitsabläufe werden derzeit validiert.
Als WP-Senior verteilt sich Ihr Wissen auf Notizen am iPad, OneNote, handgeschriebene Seiten und ein Prüfungshandbuch mit 200–800 Seiten Methodik. Für KI-Systeme komplett unbrauchbar — weil Audit-Wissen in drei Formen existiert, die kein LLM direkt verarbeiten kann.
iPad, OneNote, Papier, E-Mail-Anhänge — Prüfungswissen eines WP-Seniors lebt überall, aber nie an einem durchsuchbaren Ort.
Prüfungshandbücher in statischen Dokumenten. Standards hinter Paywalls. Querverweise manuell pflegen.
Die Methodik lebt in den Köpfen der Senior-Manager. Wenn sie gehen, geht das Wissen mit.
Die Big 4 lösen das still und leise — mit Milliardenbudgets und proprietären Plattformen (KPMG Ignite, Deloitte Zora, EY Helix, PwC GL.ai). Der Mittelstand schaut zu. Bis jetzt.
20 Mrd. €
Prüfungs- & Steuerberatungsmarkt Deutschland
9,6 Mrd. €
Adressierbar jenseits der Big 4 (48,5%)
$2 Mrd.
KPMG AI-Investment über 5 Jahre
$4,5 Mrd.
PwC AI & Training Budget
Andrej Karpathy — ehemaliger AI-Chef bei Tesla — hat 2026 ein Pattern veröffentlicht, das Wissensmanagement revolutioniert. Wir übertragen dieses Zielbild derzeit auf die Wirtschaftsprüfung.
Bei jeder Frage wird Wissen neu zusammengesucht.
ChatGPT & Co. durchsuchen Ihre Dokumente bei jeder Anfrage. Kein Wissen akkumuliert. Querverweise existieren nicht. Widersprüche werden nicht erkannt.
Wissen verdichtet sich. Querverweise existieren bereits.
Im Zielbild können neue Standards und persönliche Arbeitserkenntnisse verknüpfte Wiki-Seiten zur fachlichen Prüfung vorschlagen. Ob und wie diese Verknüpfungen entstehen, wird in der Produktvalidierung erprobt.
Der Einsatz von LLMs in der Wirtschaftsprüfung ist wissenschaftlich untersucht — auch und gerade von deutschen Forschern. Hier die relevanten Arbeiten.
Deutsche RCT-Studie: Zugang zu firmenspezifischen LLMs verbessert Audit-Qualität signifikant und reduziert Task-Completion-Time. Prüfer erstellen formell korrektere Dokumentation — schneller.
SSRN · Feb 2026
Umfrage + qualitative Reviews: Auditoren sehen LLMs als wertvoll für Routinetasks und Arbeitspapiere. Benefits in Audit Planning, Zeitersparnis, IKS-Bewertung — bei klaren ethischen Anforderungen.
ScienceDirect · 2025
LLM-gestütztes Audit-System in realen Test-Szenarien: >24% Verbesserung in Effizienz, Konsistenz und Transparenz. Quantifiziert, was Praktiker längst erleben.
Apple Machine Learning · 2024
Das IDW hat mit PS 861 (03/2023) den weltweit ersten Prüfungsstandard für KI-Systeme veröffentlicht. Basierend auf ISAE 3000 (Revised), mit Mindestanforderungen für Governance, Algorithmus-Transparenz und Change Management. Die FAIT-Arbeitsgruppe arbeitet aktuell an der Verbindung zum EU AI Act. Im Rahmen der Produktvalidierung prüft Audit Brain, wie eine persönliche Wiki-Schicht relevante Standards mit fachlichem Review unterstützen kann. Eine automatische Übernahme von Updates wird nicht zugesagt.
Das Zielbild ist eine persönliche, isolierte Instanz für einzelne Wirtschaftsprüfer. Hosting- und Datenschutzarchitektur werden im Rahmen der Produktvalidierung konkretisiert und vor einer Produktfreigabe verbindlich festgelegt.
Im Zielbild können PDFs, Word, Excel und PowerPoint in strukturiertes Markdown überführt werden – etwa persönliche Notizen, Fachartikel, Sprachmemos, Standards und Arbeitserkenntnisse.
DOCX · PDF · XLSX · PPTX
Im Zielbild werden geeignete KI-Dienste für die strukturierte Arbeit mit persönlichen Wissensquellen evaluiert. Auswahl, Datenflüsse und Schutzmaßnahmen werden vor einer Produktfreigabe verbindlich festgelegt.
Zielarchitektur · Produktvalidierung
Strukturierte Wissensseiten, Querverweise und nachvollziehbare Versionierung bilden das Zielbild. Offene Formate und konkrete Exportwege werden vor einer Produktfreigabe festgelegt.
Wissensgraph · Versionierung · Zielbild
Die Pflege einer kuratierten Standardsbasis wird als Teil des Produktkonzepts validiert. Quellen, Aktualisierungsrhythmen und die konkrete Bereitstellung werden vor einer Produktfreigabe verbindlich festgelegt.
Die Vignette zeigt das Zielbild: Ein Sprachmemo, eine Notiz und ein Fachartikel-Clip können in einem persönlichen Container zu vernetzten Wiki-Artikeln verdichtet werden.
Beispielansicht eines persönlichen Wissens-Containers
Im AufbauEingänge
Besprechungsnotiz — Rückstellungsspiegel
Rückstellungen § 249 HGB — Abgrenzung
Rückstellungen — Ansatz und Auflösung
Wiki-Artikel
Rückstellungsspiegel — Vorgehen
Aufbau, Kategorisierung und Prüfungsschritte nach § 249 HGB. Ansatz und Bewertung von Rückstellungen nach HGB.
Beispielhafte Verknüpfung · 2 Quellen zusammengeführt
Persönlicher Wissens-Container — ein Prüfer, eine Instanz.
Audit Brain funktioniert am besten, wenn Ihre persönlichen Materialien zumindest teilweise digital vorliegen. Hier unsere ehrliche Einordnung — bevor Sie Zeit in einen Discovery Call investieren.
Relevanter Input für die laufende Produktvalidierung
Rückmeldungen zur Aufbereitung fließen in die Produktvalidierung ein.
Wir empfehlen zuerst einen Digitalisierungs-Workshop.
Wir sammeln Anforderungen für den persönlichen Arbeitsfluss.
Status: im Aufbau. Audit Brain ist derzeit kein buchbares Paket; Interessensbekundungen fließen in die weitere Produktvalidierung ein.
Wir schärfen die Anforderungen für einzelne Wirtschaftsprüfer und WP-Seniors. Ein produktiver Rollout wird nicht zugesagt.
Persönliche Wissensquellen, Arbeitsweisen und Schutzbedarfe erfassen.
Zielbild
Eine isolierte Single-User-Instanz und geeignete Eingänge konzipieren.
Architektur
Den geplanten Umgang mit Quellen, Verknüpfungen und fachlichem Review abstimmen.
Feedback
Prioritäten für die weitere Entwicklung transparent festlegen.
Im Aufbau
Eine mögliche spätere Ausbaustufe wäre eine persönliche Vorbereitungshilfe, die relevante Standards, offene Punkte und Risikobereiche für den eigenen Prüfungsalltag strukturiert. Sie wird derzeit nicht entwickelt.
Audit Brain funktioniert nur, wenn jemand sowohl KI als auch Wirtschaftsprüfung wirklich versteht. Das ist keine Marketing-Phrase — das ist die Realität.
ISA 315, IDW PS 330, DCGK, IT-Grundschutz. Aus echten Prüfungen, nicht aus Lehrbüchern.
Positionspapier "Vertrauensbildende KI" mitentwickelt. Ständiges Mitglied.
Karpathys Pattern, implementiert und täglich genutzt. Wir leben, was wir verkaufen.
KI-Dokumentationsplattform im täglichen produktiven Einsatz.
LMAT wird für Prüfungen nach IDW PS 850 entwickelt; eine vollständige Konformität wird nicht behauptet.
Hosting- und Datenschutzarchitektur werden vor einem produktiven Einsatz verbindlich festgelegt.
Audit Brain befindet sich im Aufbau. Die Hosting- und Datenschutzarchitektur wird vor einem produktiven Einsatz verbindlich festgelegt; eine konkrete Datenresidenz wird aktuell nicht zugesagt.
VisionDocs ist das Dokumentations-Tool (Audio → ISA-konformer Bericht). Audit Brain ist der persönliche Wissens-Layer für Prüfungslogik, Methodik, Standards und Arbeitserkenntnisse. Komplementär — nicht konkurrierend.
Das Zielbild ist ein persönlicher, isolierter Container. Die Infrastrukturentscheidung wird im Rahmen der Produktvalidierung getroffen.
Ein exportierbares, offenes Format ist Teil des Zielbilds. Konkrete Exportwege werden vor einer Produktfreigabe festgelegt.
Die Pflege von Standards und Aktualisierungsrhythmen wird derzeit als Teil des Produktkonzepts validiert.
Für die Produktvalidierung ist ein fachlicher Review von Standards-Seiten vorgesehen. Das Wiki ist kein Ersatz für professionelles Urteil — es ist ein Werkzeug.
Wir sammeln Anforderungen dazu, wie ein persönlicher Wissens-Layer den eigenen Arbeitsfluss unterstützen soll. Audit Brain ist noch nicht marktreif.
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