Dieser Beitrag stammt aus dem Empireon AI Fachreport 2026 „KI-Agenten in der Steuerkanzlei“.
Software hat Kanzleien in den letzten Jahrzehnten in vielen Bereichen unterstützt – von der Finanzbuchhaltung bis zur Dokumentenverwaltung. Klassische Unternehmenssoftware bildet Prozesse dabei überwiegend über vorab definierte Datenmodelle, Funktionen und Geschäftsregeln ab. Änderungen an Abläufen erfordern deshalb häufig Konfiguration, Regelanpassungen oder zusätzliche Entwicklung.
Was sich durch generative KI verändert
Generative KI reduziert die Notwendigkeit, jede Interaktion über feste Menüs und Eingabemasken abzubilden. Sprachmodelle verarbeiten natürliche Sprache, erkennen semantische Muster und erzeugen kontextbezogene Ausgaben. Natürliche Sprache wird damit zu einer zusätzlichen Benutzerschnittstelle, über die Menschen Anliegen formulieren und digitale Prozesse anstoßen können. Das gilt für Software ebenso wie für Telefonie.
KI-Agenten verbinden Sprachverarbeitung mit definierten Prozessschritten. Sie können nicht nur Fragen beantworten, sondern innerhalb festgelegter Grenzen auch Handlungen auslösen, beispielsweise einen Termin koordinieren, eine Anfrage weiterleiten oder einen Vorgang dokumentieren. Dabei ersetzen sie bestehende Fachsysteme nicht, sondern nutzen deren Daten und Funktionen über freigegebene Schnittstellen.
Einordnung Der wesentliche Fortschritt liegt nicht allein darin, dass KI eigene Texte erzeugen kann. Natürliche Sprache wird zu einer zusätzlichen Schnittstelle zwischen Menschen und Unternehmenssoftware. Fachsysteme, Regeln und Berechtigungen bleiben dabei unverzichtbar.
Klassische Unternehmenssoftware stellt stabile Funktionen, Datenstrukturen und feste Prozessregeln bereit. Generative KI ergänzt diese Systeme um eine flexiblere Verarbeitung natürlicher Sprache: Menschen können Anliegen formulieren, ohne jeden Prozessschritt über Menüs und Eingabemasken steuern zu müssen. Die Ausführung bleibt dennoch an definierte Prozesse, Daten, Berechtigungen und Kontrollmechanismen gebunden.
12 % → 20 % → 26 %: So hat sich der Anteil deutscher Unternehmen mit KI-Nutzung von 2023 über 2024 bis 2025 entwickelt – die Verbreitung hat sich in zwei Jahren mehr als verdoppelt. (Quelle: Destatis, IKT-Erhebung in Unternehmen, Unternehmen ab 10 tätigen Personen)
Für die Praxis
Für Steuerkanzleien bedeutet das: Sprachbasierte und wiederkehrende Aufgaben lassen sich zunehmend durch KI unterstützen oder innerhalb definierter Grenzen automatisieren. Bestehende Fachsysteme liefern dabei weiterhin die Daten, Funktionen und verbindliche Prozessregeln.
Vier Systemtypen – vier Rollen im Zusammenspiel
| Systemtyp | Prinzip | Rolle im Prozess | Typische Nutzung |
|---|---|---|---|
| Regelbasierte Systeme | Folgen vorab definierten Regeln („Wenn A, dann B“) | Stellen Daten, Funktionen und feste Abläufe bereit | Buchführung, Fristen, Berechtigungen |
| Generative KI | Verarbeitet Sprache und erzeugt Inhalte | Unterstützt Formulierung, Zusammenfassung und Wissenszugriff | Texte entwerfen, Dokumente zusammenfassen, Fragen beantworten |
| KI-Agent | Verfolgt ein definiertes Ziel | Koordiniert Schritte und nutzt freigegebene Werkzeuge | Termine koordinieren, Rückrufe erfassen, Vorgänge dokumentieren |
| Multi-Agent-System | Spezialisierte Komponenten arbeiten zusammen | Teilt Aufgaben auf und koordiniert Übergaben | Mandantenkommunikation, Dokumentensuche, Termine und Zuständigkeiten |
Im Produktivbetrieb greifen die verschiedenen Systemtypen ineinander. Nicht jede Aufgabe benötigt einen KI-Agenten.
Kurz erklärt
Generative KI, KI-Agenten und Multi-Agent-Systeme sind keine Ersatzprodukte für klassische Unternehmenssoftware. Sie übernehmen unterschiedliche Rollen: Sprachmodelle verarbeiten Sprache und erzeugen Inhalte, KI-Agenten koordinieren definierte Arbeitsschritte, und spezialisierte Komponenten können Aufgaben untereinander aufteilen. Im produktiven Betrieb entscheidet das kontrollierte Zusammenspiel mit Prozessen, Daten, Berechtigungen und Fachsystemen über den Nutzen.
- Generative KI: Sammelbegriff für KI-Systeme, die eigenständig neue Inhalte erzeugen können.
- Sprachmodell (Large Language Model, LLM): KI-Modell, das Sprachmuster aus großen Textmengen erlernt hat und Texte analysieren oder erzeugen kann – eine technische Komponente, aber noch keine fertige Unternehmensanwendung.
- KI-Agent: Softwarekomponente, die ein definiertes Ziel verfolgt, Informationen verarbeitet, Arbeitsschritte koordiniert und über freigegebene Schnittstellen Werkzeuge oder Systeme nutzt.
Wie sich ein KI-Agent von einem Chatbot unterscheidet, zeigt der nächste Beitrag: Vom Chatbot zum handlungsfähigen KI-Agenten.
Weitere Beiträge aus dem Fachreport 2026
- Einstieg in produktive KI: ein Projektkompass für Kanzleien
- Wie klassische Software und KI-Systeme zusammenspielen (dieser Beitrag)
- Vom Chatbot zum handlungsfähigen KI-Agenten
- Warum Voice AI ein geeigneter Einstieg sein kann
- Was Kanzleien vor dem Einsatz von KI-Agenten wissen sollten