Wenn Künstliche Intelligenz in der Rechnungslegung scheitert, scheitert sie selten dort, wo wir hinschauen. Sie scheitert nicht am Modell, nicht am Anbieter und nicht am Prompt. Sie scheitert am Fundament, auf dem sie steht – und dieses Fundament ist in den meisten Unternehmen weder dokumentiert noch konsolidiert noch prüfungssicher beschrieben. Wer KI in IFRS-Prozesse einführt, ohne zuvor seine Datenarchitektur und seine Bilanzierungslogik in eine maschinenlesbare Form zu bringen, baut keine Effizienz, sondern eine Fehlerkette. Diese Fehlerkette schlägt nicht im Pilotprojekt durch, sondern im Bestätigungsvermerk. Sie ist deshalb nicht ein technisches, sondern ein Berichtsrisiko – und genau aus diesem Grund verdient sie eine andere Perspektive als die, mit der die meisten KI-Diskussionen geführt werden.
