Chancen, Risiken & Ausbildungspflicht

KI in der Steuerpraxis: Verschiedene Akteure, verschiedene Sichtweisen

Sitzende Roboterfigur vor Monitor in dunklem Raum, umgeben von blauen, holografischen Menschenfiguren; unten links Logo der nwb Datenbank. Bild: @XH4D, gettyImages via canva.com

Ein Beitrag von Stefan Schick

Am 9.4.2025 veranstaltete die Sektion Sachsen, Sachsen-Anhalt und Thüringen des Young IFA Network Deutschland e. V. in Leipzig eine Diskussionsveranstaltung zum Thema „Künstliche Intelligenz“ (KI) in der steuerlichen Praxis. Die International Fiscal Assocation (IFA) ist eine nichtstaatliche internationale Organisation, die sich mit Steuerfragen beschäftigt. Die Young IFA vereinigt alle Mitglieder unter 40 Jahren. Es wurden die verschiedenen Perspektiven der Akteure der steuerlichen Praxis auf Chancen und Herausforderungen des KI-Einsatzes in der steuerlichen Praxis diskutiert.

Stefan Schick

Stefan Schick

Rechtsanwalt, Associate @ Noerr
Gleichartige Nutzenpotenziale und Herausforderungen

KI – vor allem in Form generativer, chatbasierter Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT – hat bereits erhebliche Relevanz für die steuerliche Praxis, was sich insbesondere in Unternehmen und Kanzleien zeigt. In der Diskussion wurde deutlich, dass KI-Anwendungen insbesondere bei (Routine-)Aufgaben mit geringerer fachlicher Komplexität und ohne notwendige Verwendung persönlicher Drittdaten erfolgreich eingesetzt werden, etwa zur Textüberarbeitung, Erstrecherche oder Übersetzung. Diese kleinen Anwendungsfälle ermöglichen außerdem einen niedrigschwelligen Einstieg.

Bei komplexer gutachterlicher Tätigkeit, also der schriftlichen Beantwortung von Rechtsfragen, ist ein weitgehend autonomer Einsatz von KI-Anwendungen bislang wegen qualitativer Unsicherheiten und rechtlicher Anforderungen, vor allem in der KI-Regulierung und dem Datenschutzrecht sowie (für einzelne Akteure) dem Berufsrecht und auch Verfassungsrecht, nicht ohne Weiteres möglich.

Unterschiedliche Blicke auf Chancen und Risiken

Unterschiedliche Rollenerwartungen prägen den allgemeinen Blick auf KI. Unternehmen sehen beim Einsatz von KI-Anwendungen Potenziale und betrachten die Fähigkeit, mit KI-Anwendungen umzugehen, zunehmend als Einstellungskriterium für die interne Steuerfunktion. Diese Erwartungshaltung wird auch an die mandatierten Berater weitergereicht. Für Finanzverwaltung und -gerichtsbarkeit besteht ein Spannungsfeld aus Anforderungen an den rechtssicheren Einsatz von KI-Anwendungen und einer hinreichenden Technologieoffenheit, um zu verhindern, dass Finanzbeamte/Finanzrichter private KI-Anwendungen, die rechtlich noch problematischer sind, nutzen.

Aus- und Fortbildung als A und O der weiteren Entwicklung

Einigkeit herrscht darüber, dass die Aus- und Fortbildung im gesamten Bereich der steuerlichen Praxis zukünftig den kompetenten Umgang mit KI-Anwendungen vermitteln muss. Dies schließt das richtige Prompting ein, also die nutzbringende „Befragung“ von Tools. Inzwischen folgt aus der europäischen KI-Verordnung eine Rechtspflicht zur Schulung von Mitarbeitern.

Schließlich ist die Frage der Datenbasis zentral. Je nach Herkunft und Struktur (z. B. Trainingsdaten vs. Eingabedaten) der Daten, mit denen LLM-basierte KI-Modelle trainiert werden, bestehen erhebliche Auswirkungen auf die Qualität der Ergebnisse und es entstehen ungewollte Verzerrungen („Biases“).

FAZIT

Die Diskussion zum Thema „KI in der steuerlichen Praxis“ mit unterschiedlichen Akteuren der steuerlichen Praxis hat deutlich gemacht, dass bereits heute KI-Anwendungen, insbesondere LLMs, eine erhebliche Rolle in der steuerlichen Praxis spielen.

Dies gilt vor allem für den Bereich von Routine- und Standardtätigkeiten. Hier gibt es bereits vielfältige Nutzenpotenziale. Allerdings bestehen große Herausforderungen im Bereich der Aus- und Fortbildung, damit das vorhandene technische Potenzial auch tatsächlich dienlich sein kann. Zentraler Aspekt für alle Beteiligten ist zudem die Rechtskonformität des Einsatzes von KI. Hier gelten allerdings, je nach Akteur, unterschiedliche gesetzliche Bindungen. Gerade für die weitere Entwicklung werden Herausforderungen darin gesehen, eine möglichst objektive Datenbasis als Trainingsgrundlage zukünftiger KI-Modelle zu schaffen.

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Dies ist eine Kurzfassung des Beitrages aus der NWB Nr. 36 vom 05.09.2025 Seite 2486

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