KI & CHATGPT

Mit dem Tag KI & CHATGPT wird der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Steuerberatung beleuchtet. Die Inhalte reichen von Tipps und Tricks im Umgang mit generativer KI über den Einsatz von ChatGPT und anderen KI-Lösungen bis hin zu maschinellem Lernen. Die Beiträge zeigen, wie diese Technologien Prozesse automatisieren und die Entscheidungsfindung optimieren können. Ziel ist es, einen fundierten Einblick in die Möglichkeiten und Herausforderungen der KI zu geben und deren Einfluss auf die zukünftige Entwicklung der Steuerbranche aufzuzeigen.

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Pflichten prüfen, KI-Einsatz dokumentieren

EU AI Act: Das müssen Steuerkanzleien jetzt umsetzen

Der EU AI Act ist seit August 2026 in weiten Teilen anwendbar. Steuerkanzleien sollten ihre KI-Systeme erfassen, Rollen und Transparenzpflichten prüfen und Maßnahmen zur KI-Kompetenz organisieren. Der Beitrag zeigt in sieben Schritten, was beim KI-Einsatz jetzt zu beachten ist.

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Recherche mit Primärquellen

PSP München & TaxGraph entwickeln KI-Research Engine

PSP München und TaxGraph entwickeln eine Research Engine für das deutsche Steuerrecht. Sie soll Sprachmodelle mit einem Knowledge Graph verbinden, Primärquellen nachvollziehbar machen und unterschiedliche Rechtsstände bei der steuerrechtlichen Recherche berücksichtigen.

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KI-Buchhaltung vor der DATEV: Was Kanzleien automatisieren können

Wie KI-Buchhaltung als Vorsystem vor DATEV funktioniert: docunest zeigt, welche Buchhaltungsprozesse Kanzleien automatisieren können – und wo menschliche Prüfung notwendig bleibt.

Keiper Kanzleihandbuch Howto 1920X1080px
Wissensmanagement in der Kanzlei

Kanzleihandbuch erstellen: So wächst Prozesswissen im Tagesgeschäft

Wie Steuerkanzleien ihr Wissen im Tagesgeschäft sichern, daraus Schritt für Schritt ein Kanzleihandbuch aufbauen und so die Grundlage für klare Prozesse, Delegation und KI schaffen.

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Vom Tool zur Gewohnheit

IT-Kompetenz: Was Steuerberater:innen wissen müssen

Welche IT-Kompetenzen brauchen Steuerkanzleien künftig? StBin Elisa Lutz zeigt, warum KI-Praxis, Fachwissen und Schnittstellenverständnis wichtiger werden als tiefes technisches Spezialwissen.

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