Fit für morgen: Strategie, Kompetenzen und Governance in der KI-getriebenen Steuerfunktion

Beim KPMG Praxisforum Tax Tech 2026, das am 15.04.2026 in der Kölner Niederlassung stattfand, durfte ich ein Panel moderieren, das aus meiner Sicht einen Nerv der aktuellen Diskussion getroffen hat. Die Frage, ob KI in Steuerabteilungen ankommt, ist längst hinfällig. Sie ist bereits da. Spannender ist inzwischen die Frage, in welcher Form sie tatsächlich genutzt wird, wie sich aus ersten Experimenten belastbare Strukturen entwickeln und welche Rolle Strategie, Kompetenzen und Governance dabei spielen. 

Genau an dieser Stelle wollte ich mit Claus Bahn, Head of Tax Technology, SAP SE), Thomas Wenzke (Head of Tax Compliance & Digitalisation, Continental AG) und Holger Bachmann (Head of Tax, IKB Deutsche Industriebank AG) ansetzen.  

Ausgangspunkt war eine Beobachtung aus unserer aktuellen KI-Studie: Ein großer Teil der Steuerabteilungen in Deutschland nutzt bereits KI oder befindet sich in der Einführung. Gleichzeitig gibt es keinen einheitlichen Weg. Jede Steuerabteilung bewegt sich in ihrem eigenen Tempo, mit eigenen Prioritäten und unter sehr unterschiedlichen Rahmenbedingungen. Für mich ist das ein klares Zeichen für eine Zwischenphase. Der Hype ist vorüber. Jetzt beginnt die anstrengendere, aber entscheidendere Phase der Professionalisierung. 

Zwischen Hype und produktivem Einsatz 

In der Diskussion zeigte sich schnell: Viele Unternehmen starten mit dem, was ohnehin verfügbar ist. In der Praxis sind das meist Microsoft Copilot oder ähnliche allgemeine Systeme. Der Einstieg erfolgt also selten über eine perfekt ausgearbeitete Zielarchitektur, sondern eher über vorhandene Tools, erste Tests und den Versuch, konkrete Alltagserleichterungen sichtbar zu machen. 

Gerade Holger Bachmann beschrieb das aus Sicht der IKB sehr anschaulich. Dort war der Effizienzdruck ein wesentlicher Treiber. Die Steuerabteilung wird nicht größer, die Aufgaben aber auch nicht weniger. Gleichzeitig entsteht aus dem Management häufig eine hohe Erwartungshaltung: KI soll schnell Wirkung zeigen. In der Realität bedeutet das jedoch nicht, dass man sofort komplexe agentische Systeme produktiv einsetzt. Zunächst geht es darum, Daten aufzubereiten, Erfahrungswerte zu sammeln und im Team ein Verständnis dafür aufzubauen, was KI im eigenen Kontext überhaupt leisten kann. 

Auch bei SAP und Continental zeigte sich, dass der erste Schritt selten direkt zu einer hochspezialisierten Steuer-KI führt. Vielmehr werden zunächst allgemeine Werkzeuge genutzt, während parallel dazu auch schon spezifischere Anwendungen erprobt werden. Gerade bei Vertragsanalysen, Leistungsbeschreibungen oder Recherchen entstehen dabei erste konkrete Mehrwerte. Die eigentliche Herausforderung besteht dann darin, diese punktuellen Erfolge in belastbare Arbeitsweisen zu überführen. 

Teams mitnehmen statt nur Tools ausrollen 

Ein zentrales Thema des Panels war deshalb die Frage, wie Teams auf diese Reise mitgenommen werden können. Technologie allein schafft noch keine Nutzung. Entscheidend ist, ob die Menschen verstehen, was die Systeme leisten, wie sie damit arbeiten und welchen konkreten Nutzen sie daraus im eigenen Alltag ziehen können. 

Bei SAP wurde deutlich, wie stark das Thema „People Transformation” inzwischen mit KI verknüpft ist. Trainings, Lernangebote und interne Austauschformate bilden die Basis. Ergänzt wird das durch Circles oder Ambassador-Modelle, in denen technikaffinere Kolleginnen und Kollegen Best Practices teilen und ihre Erfahrungen in die Organisation einbringen. Continental verfolgt einen ähnlichen Ansatz, kombiniert diesen jedoch mit einer klaren Projektorganisation, regelmäßigen Sprechstunden und einer verbindlichen Zielsetzung für die Fachbereiche. 

Besonders eindrücklich fand ich die einfachen Beispiele, da sie zeigen, wie wichtig kleine, greifbare Anwendungsfälle sind. Es ist nicht der große strategische Wurf, der die Mannschaft überzeugt, sondern oft ein einzelner Prompt, der nach dem Urlaub die E-Mails priorisiert zusammenfasst und sofort spürbar Zeit spart. 

Genau darin steckt ein entscheidender Punkt. Wer Akzeptanz schaffen will, sollte nicht zuerst über Architektur, sondern über Erleichterung im Alltag sprechen. Erst wenn Kolleginnen und Kollegen diesen Aha-Effekt selbst erleben, sind sie wirklich bereit, das Angebot zu nutzen. 

Zwischen Early Adopters und den anderen 

Ein weiteres in der Diskussion bestätigtes Bild war die zunehmende Spreizung innerhalb von Organisationen. Einerseits gibt es diejenigen, die KI bereits selbstverständlich in ihren Alltag integriert haben. Und es gibt diejenigen, die sich bisher kaum damit beschäftigt haben oder bewusst Abstand halten. Diese Spreizung ist zwar nicht überraschend, aber relevant. 

Holger Bachmann ordnete das sehr pragmatisch ein. Für ihn ist das kein spezifisches KI-Problem, sondern ein typisches Muster bei neuen Themen. Manche steigen früh ein, andere folgen später. Entscheidend sei es, Multiplikatoren zu nutzen und über konkrete Vorteile nach und nach Breite aufzubauen. In seinem Team ist die Beschäftigung mit KI inzwischen sogar in den Zielvereinbarungen verankert – die Auseinandersetzung mit dem Thema wird damit nicht dem Zufall überlassen. Gleichzeitig wird deutlich, dass KI in der Steuerabteilung nicht nur als Effizienzthema, sondern auch als Teil der fachlichen Weiterentwicklung verstanden wird. Dies betrifft nicht nur neue Tools, sondern auch die Frage, wie Teams künftig zusammenarbeiten, wie Verantwortlichkeiten verteilt werden und wie sich steuerliche Qualität in einer stärker technologisierten Arbeitsumgebung absichern lässt. 

Für mich wurde einmal mehr deutlich, dass Enablement nicht nur Schulung bedeutet. Es geht auch um Verbindlichkeit, Priorisierung und das Signal, dass KI kein Randthema für Einzelne ist, sondern Teil der zukünftigen Arbeitslogik. Gerade für Steuerabteilungen ist das von großer Bedeutung, da neue technologische Möglichkeiten sonst leicht neben dem Tagesgeschäft laufen, ohne wirklich in die fachlichen Routinen einzusickern. 

Verstehen, anwenden oder selbst bauen? 

Spannend wurde es auch bei der Frage, welche Kompetenzen Steuerteams künftig benötigen. Reicht es, KI zu verstehen und anzuwenden? Oder müssen Fachbereiche selbst beginnen, Use Cases zu entwickeln? 

Die Diskussion zeigte sehr deutlich: Es gibt kein Entweder-oder. Vielmehr entsteht ein hybrides Bild. Bei SAP etwa wird mit Low-Code- und No-Code-Ansätzen gearbeitet, gleichzeitig gibt es jedoch auch Themen, die nur gemeinsam mit der Entwicklung sinnvoll umgesetzt werden können. Continental berichtete ebenfalls von einer bewussten Kombination aus Steuerfachleuten und Wirtschaftsinformatikern. Das ist besonders für Steuerabteilungen relevant, da sich typische Aufgaben nicht sauber in „fachlich“ oder „technisch“ trennen lassen. Wer sich mit KI den Themen Tax Compliance, Dokumentation, Datenanalysen oder steuerliche Kontrollen annimmt, benötigt beides zugleich: ein tiefes Steuerverständnis und die Fähigkeit, dieses Verständnis in Prozesse, Systeme und Automatisierungslogiken zu übersetzen. 

Thomas Wenzke hat diesen Punkt im Panel sehr klar formuliert:

Genau darin sehe ich einen der Kernpunkte für die Steuerfunktion der nächsten Jahre. Die Fachseite allein kann die technologischen Möglichkeiten oft nicht präzise genug erfassen. Die Technologieseite allein versteht dagegen die fachlichen Risiken, Ausnahmen und regulatorischen Feinheiten nicht tief genug. Erst im Zusammenspiel beider Seiten entsteht ein belastbarer Use Case. 

Holger Bachmann formulierte dabei einen Punkt, der in vielen Unternehmen spürbar ist: Alle sollen jetzt mit KI loslegen, aber niemand bekommt dafür automatisch zusätzliche Kapazitäten. Genau darin liegt eine reale Spannung. Wer heute Zeit in KI investiert, tut das oft parallel zum laufenden Tagesgeschäft. Das erschwert den Fortschritt, obwohl gerade diese Anfangsphase den größten Lernwert erzeugt. 

Zielbild: Prozesse neu denken statt nur anreichern 

Das Panel wurde besonders interessant, als es um das längerfristige Zielbild einer KI-getriebenen Steuerfunktion ging. Eine Frage aus dem Publikum brachte den entscheidenden Impuls: Wie könnte eine Steuerfunktion in drei oder fünf Jahren aussehen, wenn KI nicht nur als Zusatz, sondern als integraler Bestandteil von Prozessen verstanden wird? 

Die Antworten gingen in eine ähnliche Richtung. Claus Bahn beschrieb für SAP die Vision, regulatorische, also unstrukturierte Daten mit SAP-Daten zusammenzubringen und so KI direkt in Compliance-Prozesse einzubinden. Gerade für die Steuerabteilung ist das ein entscheidender Schritt, da viele Prozesse heute noch dadurch geprägt sind, dass Daten aus unterschiedlichen Quellen manuell zusammengeführt, interpretiert und dokumentiert werden müssen. Wenn KI künftig direkt in Compliance-Abläufe eingebunden wird, verschiebt sich der Schwerpunkt der Arbeit: weg von der bloßen technischen Verarbeitung, hin zu Prüfung, Einordnung und Entscheidungsunterstützung. 

Claus Bahn brachte diesen Anspruch im Panel auf den Punkt:  

Thomas Wenzke rückte zusätzlich die organisatorische Struktur der Steuerabteilung in den Mittelpunkt. Im Panel machte er deutlich, dass die eigentliche Zielsetzung aus seiner Sicht nicht im Stellenabbau, sondern in besserer Compliance und höherer fachlicher Sicherheit liegt. Während heute noch vielfach nach Steuerarten oder Regionen gearbeitet wird, eröffnet KI die Möglichkeit, stärker transaktionsbezogen zu denken. 

Holger Bachmann formulierte es noch grundsätzlicher: Es reicht nicht, bestehende Prozesse einfach „mit KI anzureichern“. Die Prozesse selbst müssen neu gedacht werden. 

Dieser Punkt ist aus meiner Sicht zentral. KI entfaltet ihren eigentlichen Wert nicht, wenn sie alte Abläufe lediglich etwas beschleunigt. Sie wird erst dann wirklich wirksam, wenn Arbeitslogiken neu zugeschnitten werden – auf andere Datenflüsse, andere Rollenprofile und andere Formen der Zusammenarbeit. 

Governance: Probabilistische KI & deterministische Steuerwelt 

Wie ernst das Thema Governance inzwischen genommen wird, zeigte die Diskussion mit dem Publikum. Eine der zentralen Fragen lautete: Wie passt probabilistische KI zu einer Finanzwelt, die an vielen Stellen deterministisch funktioniert? Eine Bilanz kann eben nicht „zu 99 Prozent“ richtig sein, ohne dass das fehlende eine Prozent Konsequenzen hätte. 

Genau deshalb war die Einordnung der Panelisten so wichtig. Niemand erweckte den Eindruck, als ließe sich bereits heute alles bedenkenlos automatisieren. Gleichzeitig war auch klar: Perfektion abzuwarten, ist keine praktikable Antwort. Gerade in der Steuerfunktion stellt sich diese Frage nicht abstrakt, sondern ganz konkret bei Compliance-Prozessen, Bilanzierungsfragen und standardisierten Prüfhandlungen. Benötigt werden keine unkontrollierten Automatisierungen, sondern verlässliche Leitplanken, dokumentierte Qualitätssicherung und ein klares fachliches Review. Holger Bachmann schilderte beispielsweise, wie weit Sprachmodelle bei bestimmten Aufgaben bereits fortgeschritten sind, etwa bei der Erstellung von Jahresabschlüssen aus SAP-Konten mit Rückfragenlogik und Fehlererkennung. Der entscheidende Punkt liegt also nicht im blinden Vertrauen, sondern im kontrollierten Ausprobieren, im Qualitätssichern und im schrittweisen Ausbau. 

Hinzu kommt eine zweite Governance-Ebene, die im Publikum ebenfalls angesprochen wurde: geopolitische und technologische Abhängigkeiten. Vendor-Lock-in, Cloud-Risiken und die starke Dominanz amerikanischer Plattformen sind keine theoretischen Fragen. Sie betreffen ganz konkret die Robustheit künftiger KI-Strategien. 

Wichtig ist aus dieser Perspektive vor allem eines: Strukturen müssen so angelegt sein, dass Modelle, Plattformen und technische Umgebungen im Zweifel auch wieder gewechselt werden können. Gerade für Steuerabteilungen, die sensible Prozesse und langfristige Compliance-Anforderungen absichern müssen, ist diese Flexibilität mehr als nur ein technischer Vorteil. Sie ist Teil einer belastbaren Governance.