Modul 1: Von Automatisierung zu Agentic AI im Steuer- und Rechnungswesen: Einsatzmöglichkeiten, Auswahlkriterien und Grenzen
Abgrenzung: Automatisierung, KI, CoWorking AI und Agentic AI
Unter welchen Voraussetzungen eignen sich die jeweiligen Ansätze?
- Automatisierung
- Prozessoptimierung durch Automatisierung: Wo der klassische Ansatz im Zeitalter der KI weiterhin zum Einsatz kommt
- Praxisnahe Beispiele im Bereich Steuer- und Rechnungswesen
- Künstliche Intelligenz (AI)
- Abgrenzung zu Automatisierung und regelbasierten Verfahren
- LLMs (Large Language Models): Sprachmodelle als Baustein moderner KI-Anwendungen
- CoWorking AI (Human-in-the-Loop/Copiloten)
- KI als Assistenzsystem bei Analyse, Erstellung und Entwürfen
- Interaktive Zusammenarbeit erfordert eine veränderte Arbeitsweise: iterativ, nachvollziehbar, transparent, Trial-and-Error sowie bewusste Verantwortungsübernahme
- Agentic AI (autonome KI-Agenten)
- Von der einzelnen KI-Antwort zur eigenständigen Bearbeitung mehrstufiger Aufgaben
- KI-Agenten: Wie viel Autonomie ist sinnvoll?
Einsatzmöglichkeiten und Grenzen
- Typische Anwendungsfelder im Steuer- und Rechnungswesen
- Potenziale KI-gestützter Prozessautomatisierung
- Grenzen und Risiken, insb. Datenschutz, DSGVO, Compliance
Praxisbeispiele
- Muster-Use-Cases: Copilot-Ansätze vs. teil- und vollautonome Agenten
2. Modul: KI-Agenten im Praxiseinsatz: Use Cases für Steuer- und Rechnungswesenprozesse
Agentic AI
- Geeignete Prozessmerkmale für den Einsatz von Agentic AI: mehrstufige Abläufe, wiederkehrenden Entscheidungen, Datenabgleiche oder dokumentationsintensive Tätigkeiten
- Diskussion typischer Voraussetzungen für den Praxiseinsatz: klare Zieldefinition, strukturierte Datenbasis, definierte Verantwortlichkeiten, menschliche Freigabe und angemessene Kontrollmechanismen
Use Case aus der Praxis
- Vorstellung eines Kundenprojekts aus dem Steuer- oder Rechnungswesen
- Ausgangssituation und bestehender Prozess
- Identifikation geeigneter Einsatzmöglichkeiten für Agentic AI und Ableitung eines möglichen Zielbilds/Use Case
- Nutzenpotenziale und Grenzen, insb. Effizienzsteigerung, Qualitätsverbesserung, Transparenz, Governance, Datenschutz und fachliche Verantwortung
- Lessons Learned: Was braucht es für einen erfolgreichen Einsatz in der Praxis?