Matthias und Daniel Eilenbrock erläutern praxisnah, wie aus Rohdaten mithilfe von KI-gestützter Datenanalyse verwertbare Erkenntnisse gewonnen werden. Im Fokus stehen der Einsatz von Low-Code-Ansätzen, die Rolle von Large Language Models und Agent-Systemen sowie typische Fehlerquellen bei der Dateninterpretation, etwa durch uneinheitliche Formate oder fehlende Strukturierung.
Anhand konkreter Beispiele wird gezeigt, warum eine sorgfältige Datenaufbereitung, kontrollierte Analyseschritte und der Einsatz von KI als Assistenz entscheidend sind. Ergänzend werden Datenschutzaspekte, die Grenzen US-basierter Systeme sowie Alternativen und Anwendungsfelder in der Steuerberatung und Betriebsprüfung behandelt.