Künstliche Intelligenz, aus Sicht der Internen Revision.
Artificial intelligence, from an internal audit perspective.
TechDrivenAudit dokumentiert den Versuch, KI zu verstehen, einzuordnen und zu prüfen — mit Prüfansätzen, Analysen und Werkzeugen aus der Praxis. Manches ist erprobt, manches Hypothese; was was ist, steht dabei.
TechDrivenAudit documents the attempt to understand, assess and audit AI — with audit approaches, analyses and tools from practice. Some of it is proven, some hypothesis; we say which is which.
Läuft auf Prüfungserfahrung, Neugier und erstaunlich viel Kaffee.
Runs on audit experience, curiosity and a remarkable amount of coffee.
VON DIESEN MENSCHEN LERNE ICH — UNVOLLSTÄNDIG UND SUBJEKTIV
PEOPLE I LEARN FROM — INCOMPLETE AND SUBJECTIVE
KI-Governance & Audit Knowledge Hub
AI Governance & Audit Knowledge Hub
Kuratierte Sammlung von Research Papers, Regulierungen, Frameworks und Industry Reports
Curated collection of research papers, regulations, frameworks, and industry reports
Aktuelle Insights & Analysen
Current Insights & Analysis
Gedanken zur Zukunft der tech-driven Revision
Thoughts on the future of tech-driven auditing
Artikel
Articles
Ist das schon KI?
Is This Already AI?
Ein Sonderposten-Inserat, eine Kaffeemaschine und Artikel 3 des EU AI Act: Warum die KI-Definition darüber entscheidet, was in Ihr KI-Inventar gehört — und was der Revision durchrutscht.
A discount-store ad, a coffee machine and Article 3 of the EU AI Act: why the definition of AI decides what belongs in your AI inventory — and what slips past audit.
Artikel lesen → Read article →Prüfen, was nicht deterministisch ist: Ein Audit-Guide für LLMs
Auditing the Non-Deterministic: An Audit Guide for LLMs
Klassische IT-Prüfung basiert auf Input X ergibt Output Y. Bei LLMs funktioniert das nicht mehr. Warum «Exact Match» ausgedient hat und wie die Interne Revision mit Evals, semantischer Ähnlichkeit und den drei Säulen der LLM-Prüfung arbeiten kann.
Traditional IT auditing assumes Input X yields Output Y. With LLMs, that no longer works. Why "exact match" is obsolete and how Internal Audit can work with evals, semantic similarity, and the three pillars of LLM assessment.
Auf LinkedIn lesen → Read on LinkedIn →Protokoll eines neuen Verhältnisses: Ein Wochenende mit Claude und MCP
Protocol of a New Relationship: A Weekend with Claude and MCP
Drei Tage intensives Testing mit dem Model Context Protocol. Die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI wandelt sich von «Assistent» zu «Partner». Was bedeutet das für die Interne Revision?
Three days of intensive testing with the Model Context Protocol. Human-AI collaboration is evolving from "assistant" to "partner". What does this mean for Internal Audit?
Auf LinkedIn lesen → Read on LinkedIn →Die Hamas spielt immer Candy Crush: Takeaways vom 38C3
From Candy Crush to Killer Drones: Takeaways from 38C3
Der 38C3 hat gezeigt, wie nahtlos Daten von harmlosen Apps zu militärischen Targeting-Systemen wandern. Drei Vorträge über Dual-Use, Datenbroker und die Schizophrenie der Daten.
The 38C3 showed how seamlessly data flows from harmless apps to military targeting systems. Three talks on dual-use technology, data brokers, and the schizophrenia of data.
Auf LinkedIn lesen → Read on LinkedIn →Starlink als Connectivity-Backup
Starlink as Connectivity Backup
Kann Satelliteninternet den klassischen Richtfunk als Notfall-Backup ersetzen? Ein Praxistest bei einer Schweizer Versicherung mit überraschenden Ergebnissen zu Setup-Zeit, Durchsatz und Standortabhängigkeit.
Can satellite internet replace directional radio as emergency backup? A practical test at a Swiss insurance company with surprising results on setup time, throughput, and location dependency.
Auf LinkedIn lesen → Read on LinkedIn →#AuditingAI oder warum sank die Titanic?
#AuditingAI or Why Did the Titanic Sink?
Es gibt keine monokausalen Schadensereignisse. Die Lehren aus der Titanic zeigen, warum unabhängige Audits für KI-Systeme unverzichtbar sind — bevor die ersten Katastrophen zu beklagen sind.
There are no monocausal damage events. Lessons from the Titanic show why independent audits for AI systems are essential — before the first catastrophes occur.
Auf LinkedIn lesen → Read on LinkedIn →AI-Technologie und Kunst auf dem rC3
AI Technology and Art at rC3
Paolo Cirios Kunstprojekt zur Gesichtserkennung: Mit frei verfügbaren Tools identifizierte er 1000 französische PolizistInnen aus Pressefotos. Die Botschaft: Technologie lässt sich nicht verbieten, nur regulieren.
Paolo Cirio's facial recognition art project: Using freely available tools, he identified 1000 French police officers from press photos. The message: Technology cannot be banned, only regulated.
Auf LinkedIn lesen → Read on LinkedIn →Quick Takes
Quick Takes
Sei unhöflich zu deiner KI — sie dankt es dir
Be Rude to Your AI — It'll Thank You
Eine Penn-State-Studie zeigt: Direktheit schlägt Höflichkeit bei LLMs. «Very Rude» Prompts erreichten 84.8% Accuracy vs. 80.8% bei «Very Polite». Gilt nur für KI — bei Menschen bitte weiterhin nett sein.
A Penn State study shows: Directness beats politeness with LLMs. "Very Rude" prompts achieved 84.8% accuracy vs. 80.8% for "Very Polite". Only applies to AI — please continue being nice to humans.
Auf LinkedIn lesen → Read on LinkedIn →Trumps Executive Order vs. State AI-Regulierung
Trump's Executive Order vs. State AI Regulation
Eine AI Litigation Task Force, 42.5 Milliarden Dollar Drohkulisse und FCC-Verfahren — doch selbst republikanische Gouverneure sind dagegen. Warum diese Executive Order politisches Theater bleibt.
An AI Litigation Task Force, $42.5 billion funding threat, and FCC proceedings — yet even Republican governors oppose it. Why this executive order remains political theater.
Auf LinkedIn lesen → Read on LinkedIn →LAB — ANFASSEN ERLAUBT
LAB — HANDS-ON WELCOME
Interaktive Exponate: KI verstehen durch Anfassen.
Interactive exhibits: understand AI hands-on.
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