{"id":1120,"date":"2026-08-24T14:19:53","date_gmt":"2026-08-24T12:19:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.g-lorenzen.de\/?p=1120"},"modified":"2026-08-24T14:23:40","modified_gmt":"2026-08-24T12:23:40","slug":"der-verifiziert-ansatz-zur-revision-ki-generierter-inhalte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.g-lorenzen.de\/index.php\/2026\/08\/24\/der-verifiziert-ansatz-zur-revision-ki-generierter-inhalte\/","title":{"rendered":"Der VERIFIZIERT-Ansatz zur Revision KI-generierter Inhalte"},"content":{"rendered":"<p>Der <strong>VERIFIZIERT-Ansatz<\/strong> ist ein von Prof. Dr. Nicole Jekel entwickeltes, kompaktes und praxistaugliches <strong>Pr\u00fcfschema f\u00fcr die Interne Revision<\/strong>, um KI-generierte Inhalte systematisch auf Fehler und sogenannte <strong>KI-Halluzinationen<\/strong> zu untersuchen. Da generative k\u00fcnstliche Intelligenz probabilistische Ergebnisse liefert und Halluzinationen oft sprachlich perfekt, inhaltlich jedoch frei erfunden sind, hilft dieser strukturierte Leitfaden Revisorinnen und Revisoren dabei, die Verl\u00e4sslichkeit und Qualit\u00e4t von KI-Antworten risikoorientiert zu bewerten.<\/p>\n<p>Das Akronym <strong>VERIFIZIERT<\/strong> steht dabei f\u00fcr elf konkrete Pr\u00fcfschritte:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>V \u2013 Valide Quellen:<\/strong> Antworten ohne konkrete Quellenangaben sind grunds\u00e4tzlich als unsicher einzustufen. Es sollten stets pr\u00e4zise Nachweise eingefordert werden, w\u00e4hrend vage Aussagen wie \u201eStudien zeigen\u201c als typisches Warnsignal dienen.<\/li>\n<li><strong>E \u2013 Existenz pr\u00fcfen:<\/strong> Da KIs auch Quellen frei erfinden k\u00f6nnen, muss aktiv in offiziellen Datenbanken oder Suchmaschinen abgeglichen werden, ob die genannten Studien, Gesetze oder Institutionen tats\u00e4chlich existieren und auffindbar sind.<\/li>\n<li><strong>R \u2013 Realit\u00e4tscheck durchf\u00fchren:<\/strong> KI-Inhalte m\u00fcssen mit dem eigenen Fachwissen, bekannten Fakten und Erfahrungswerten abgeglichen werden. Ein gesunder fachlicher Zweifel sch\u00fctzt vor plausibel klingenden Fehlern.<\/li>\n<li><strong>I \u2013 Interne Konsistenz pr\u00fcfen:<\/strong> Der logische Aufbau des Textes wird im Gesamtzusammenhang analysiert. Widerspr\u00fcchliche Zahlen, Zeitangaben oder Argumente innerhalb einer Antwort deuten oft darauf hin, dass die KI versucht hat, Wissensl\u00fccken kreativ zu f\u00fcllen.<\/li>\n<li><strong>F \u2013 Gegenargumente einfordern:<\/strong> Indem man die KI gezielt nach Gegenargumenten oder alternativen Sichtweisen fragt, l\u00e4sst sich pr\u00fcfen, ob eine Antwort ausgewogen ist oder einseitig konstruiert wurde. Eine belastbare Aussage h\u00e4lt auch kritischen R\u00fcckfragen stand.<\/li>\n<li><strong>I \u2013 In die Tiefe gehen:<\/strong> Mit gezielten Detailfragen zu Methodik, Annahmen und Herleitung k\u00f6nnen Schwachstellen aufgedeckt werden, da Halluzinationen bei tieferem Nachbohren meist ungenau oder ausweichend werden.<\/li>\n<li><strong>Z \u2013 Zahlen kritisch pr\u00fcfen:<\/strong> Weil Zahlen eine hohe Autorit\u00e4t ausstrahlen, aber ein h\u00e4ufiges Einfallstor f\u00fcr Halluzinationen sind, m\u00fcssen sie konsequent auf ihre Herkunft und Plausibilit\u00e4t hin validiert werden.<\/li>\n<li><strong>I \u2013 Independente Validierung:<\/strong> Wichtige Aussagen d\u00fcrfen nicht ungepr\u00fcft \u00fcbernommen, sondern m\u00fcssen mit unabh\u00e4ngigen, externen Quellen wie Fachliteratur oder offiziellen Registern abgeglichen werden.<\/li>\n<li><strong>E \u2013 Eloquenz nicht \u00fcbersch\u00e4tzen:<\/strong> KI-Systeme sind darauf optimiert, sprachlich fl\u00fcssig und \u00fcberzeugend zu formulieren. Stil, Struktur oder komplexe Fachsprache d\u00fcrfen daher nicht mit inhaltlicher Richtigkeit verwechselt werden.<\/li>\n<li><strong>R \u2013 Risikoorientiert pr\u00fcfen:<\/strong> Da nicht jede Aussage dieselbe Pr\u00fcftiefe erfordert, entscheidet die Relevanz der Information f\u00fcr die jeweilige Pr\u00fcfung oder Entscheidung \u00fcber die Intensit\u00e4t der Validierung. Dies erm\u00f6glicht einen effizienten Ressourceneinsatz.<\/li>\n<li><strong>T \u2013 Transparent pr\u00fcfen:<\/strong> Um die Revisionssicherheit zu gew\u00e4hrleisten, m\u00fcssen genutzte Quellen, durchgef\u00fchrte Pr\u00fcfschritte sowie verbleibende Unsicherheiten oder Interpretationsspielr\u00e4ume im Pr\u00fcfprozess offen dokumentiert und kommuniziert werden.<\/li>\n<\/ul>\n<p>In der Praxis l\u00e4sst sich dieser Ansatz direkt in den Pr\u00fcfungsalltag integrieren, um KI-Systeme als effiziente Werkzeuge zu nutzen, ohne dabei neue Pr\u00fcfungsrisiken durch ungepr\u00fcftes Vertrauen einzugehen.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.g-lorenzen.de\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/checklist_verifiziert-1.pdf\">checklist_verifiziert<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Der VERIFIZIERT-Ansatz ist ein von Prof. Dr. Nicole Jekel entwickeltes, kompaktes und praxistaugliches Pr\u00fcfschema f\u00fcr&hellip;<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":706,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[2,4],"tags":[],"class_list":["post-1120","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-datenschutz","category-it-audit"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.g-lorenzen.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1120","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.g-lorenzen.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.g-lorenzen.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.g-lorenzen.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.g-lorenzen.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1120"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/www.g-lorenzen.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1120\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1129,"href":"https:\/\/www.g-lorenzen.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1120\/revisions\/1129"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.g-lorenzen.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/706"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.g-lorenzen.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1120"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.g-lorenzen.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1120"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.g-lorenzen.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1120"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}