Keyfacts: 69 Prozent der deutschen Unternehmen haben bereits eine klare KI-Strategie – doppelt so viele wie im Vorjahr. Unternehmen profitieren besonders von höherer Innovationskraft (71 Prozent) und beschleunigter Datenanalyse (71 Prozent). Aufzeichnungen des virtuellen KPMG Zukunftsgipfels „Von AI Agents bis Digital Twins: Innovation trifft Praxis“ jetzt anschauen. Die Reise der künstlichen Intelligenz ist ebenso rasant wie spannend – ob in der Kundenkommunikation, der Datenanalyse oder der Produktentwicklung: KI wird zum unverzichtbaren Partner. Unsere aktuelle Studie „Generative KI in der deutschen Wirtschaft“ zeigt, dass bereits 69 Prozent der Unternehmen eine klare KI-Strategie verfolgen – mehr als doppelt so viele wie im vergangenen Jahr. Damit ist KI nicht mehr Zukunftsvision, sondern längst gelebte Realität in deutschen Unternehmen.  KI kann uns nicht nur sehen und hören, sondern auch aktiv unterstützen. Mit dem Aufkommen von KI-Agenten erreichen wir nun den nächsten Meilenstein: Die Agenten übernehmen nicht nur klassische Wissensarbeit, sondern können konkrete Handlungen ausführen – beispielsweise im Kundenservice oder bei der Prozessautomatisierung.   Die Potenziale von KI-Agenten sind enorm: Laut unserer Studie profitieren Unternehmen besonders von wachsender Innovationskraft (71 Prozent), beschleunigter Datenanalyse (71 Prozent), Umsatzsteigerungen (49 Prozent), höherem Automatisierungsgrad (48 Prozent) und neuen Wachstumschancen (47 Prozent). Unternehmen, die heute bereits konsequent auf KI setzen, steigern nicht nur ihre Effizienz, sondern erschließen auch neue...

Die Stimme klingt vertraut, sogar entspannt. „Wir sollten eine Zahlung an unseren neuen Geschäftspartner veranlassen“, sagt der vermeintliche CEO in der Videokonferenz. Die Buchhalterin zögert nicht lange – warum auch? Schließlich scheint der Chef selbst zu sprechen. Erst Tage später wird klar: Der Chef war es nicht. Das Video war ein Deepfake, und das Unternehmen ist um mehrere hunderttausend Euro ärmer. Die Zahl solcher oder ähnlicher Fälle nimmt zu. Wie also können Sie derartige Szenarien verhindern? Empfehlenswert sind strenge Verifizierungsprozesse ebenso wie entsprechende Technologien, die bei unechten Videos, Fotos, Audiodaten oder Dokumenten Alarm schlagen. Sinnvoll ist auch die sogenannte Dual-Factor-Authentication. Hierfür können sich Gesprächspartner:innen in Videotelefonaten die „Echtheit“ des Gegenübers durch zusätzliche E-Mails oder SMS bestätigen lassen. Aber Sie und Ihre Mitarbeitenden könnten Deepfakes auch selbst erkennen, wenn Sie diese fünf Hinweise befolgen. So geht der Schnell-Check: Oft verraten sich Deepfake-Videos durch ruckartige Körperbewegungen, unpassende Mimik oder seltsame Proportionen. Verräterisch sind oft auch manipulierte Lippenbewegungen, die nicht flüssig wirken. Hier lohnt es sich, auf das erste Bauchgefühl zu achten, das Sie beim Anschauen eines Videos oder Bildes haben. Auch, wenn etwas im ersten Moment zu gut oder zu schlecht erscheint, um wahr zu sein: Nehmen Sie solche Gedanken ernst und behalten...

Keyfacts: Chief AI Officer sind insbesondere für Unternehmen empfehlenswert, die KI in geschäftskritischen Prozessen einsetzen. Das gilt vor allem in besonders regulierten Bereichen wie der Finanz-, Gesundheits- und Automobilbranche. Zu den Aufgaben des CAIO gehören regulatorische und ethische Anforderungen, aber auch unternehmensstrategische Entwicklungen. Künstliche Intelligenz ist in deutschen Unternehmen längst Standard, wie unsere Studie bestätigt. Unternehmen wollen die Technologie effizient nutzen, aber auch rechtskonform und ethisch verantwortungsvoll einsetzen – eine herausfordernde Aufgabe. Deshalb ist es sinnvoll und notwendig, entsprechende Verantwortlichkeiten auch in der Vorstandsetage abzubilden, und zwar mit der Position des Chief AI Officer, kurz CAIO. Wir zeigen, welche Aufgaben ein CAIO hat und liefern fünf gute Gründe, warum diese Position auch in Ihrem Unternehmen sinnvoll sein könnte.  1. Regulatorische Anforderungen und Compliance Die Vorgaben des EU AI Acts für KI-Anwendungen sind streng und erfordern einen risikobasierten Steuerungsansatz. Dazu gehören ein Risikomanagementsystem, das Einhalten von Transparenz- und Dokumentationspflichten sowie die menschliche Aufsicht und Sicherheitsstandards.  Hierfür bedarf es erhebliches komplexes Fachwissens, das über das klassische Compliance- oder Datenschutzmanagement hinausgeht. Fehlt es im Unternehmen an klaren Verantwortlichkeiten, drohen hohe Bußgelder und erhebliche Reputationsschäden.  Hier kommt der CAIO ins Spiel: Dessen Aufgabe ist es – unter anderem – sicherzustellen, dass sämtliche KI-Prozesse im...

Keyfacts: Unternehmen setzen AI Agents in zahlreichen Bereichen ein, von Chatbots im Kundenservice über Unterstützung in der Softwareentwicklung bis hin zur Risikoanalyse in der Logistik. Die erfolgreiche Implementierung von AI Agents erfordert klare Governance-Strukturen und das Beachten regulatorischer Anforderungen wie der EU-KI-Verordnung Praxiseinblicke zu AI Agents beim KPMG Zukunftsgipfel am 9. April. AI Agents spielen eine entscheidende Rolle in der Transformation von Unternehmen. Sie übernehmen sich wiederholende Tätigkeiten, optimieren Prozesse und erlauben es Mitarbeitenden, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren. Die Implementierung dieser digitalen Assistenten erfordert jedoch präzises Vorgehen und die richtigen Strategien. Im Interview gibt Dr. Rebecca Engelhardt, Expertin für digitale Plattformen bei KPMG, Einblicke in erfolgreiche Anwendungsbeispiele – von Chatbots im Kundenservice bis hin zur Risikoanalyse in der Logistik. Zudem erläutert sie, wie Unternehmen frühzeitig auf die Anforderungen der EU-KI-Verordnung und der DSGVO reagieren können. Rebecca, was versteht man unter AI Agents und warum ist das Thema gerade so aktuell? Dr. Rebecca Engelhardt: AI Agents, also künstliche Intelligenz-Agenten, agieren als autonome Programme, die Entscheidungen treffen und Aufgaben selbstständig erledigen. Diese Agenten interagieren aktiv mit ihrer Umgebung und nutzen dabei ihre Fähigkeit, komplexe Aufgaben zu bewältigen. Ihre Einsatzmöglichkeiten reichen von der Automatisierung einfacher Routinearbeiten bis hin zur Lösung anspruchsvoller...

  Keyfacts: Mehr als 3D-Modelle – Digital Twins nutzen Echtzeit-Daten und KI zur Prozessoptimierung. Für alle Unternehmen – Dank Cloud-Technologie sind sie auch für kleine Firmen nutzbar. Praxiseinblicke zu Digital Twins in großen Infrastruktur- und Industrieprojekten beim KPMG Zukunftsgipfel am 9. April. Digital Twins verändern die Industrie grundlegend. Sie sind weit mehr als nur digitale Abbilder physischer Modelle und spielen eine zentrale Rolle im „Digital First“-Ansatz. In diesem Beitrag möchte ich Missverständnisse aufklären und zeigen, wie Digital Twins Unternehmen dabei helfen, Prozesse zu optimieren und neue Potenziale zu erschließen. I. Mythos: Digital Twins sind einfach nur 3D-Modelle Realität: Viele sehen den Digital Twin nur als visuelle und digitale Nachbildung eines physischen Objekts wie ein Hochregal, eine Produktionsanlage oder ein Auto, doch er bietet weit mehr. Er steigert die Leistungsfähigkeit herkömmlicher Simulationen, indem er Echtzeit-Daten mit den physischen Eigenschaften von Objekten wie Gewicht, Größe und den Auswirkungen der physikalischen Gesetze wie Schwerkraft kombiniert. Mithilfe von KI ermöglicht er präzise Analysen, die das Verhalten vorhersagen und Prozesse optimieren. Die Einsparungen in Zeit und Kosten sowohl in der Entwicklung als auch später in Produktion sind dabei enorm. II. Mythos: Nur große Unternehmen können Digital Twins nutzen Realität: Auch kleinere Unternehmen können mittlerweile von...

Die Ergebnisse der Bundestagswahl vom Februar 2025 haben weitreichende Folgen für den Wirtschaftsstandort Deutschland. Die Entscheidungen der neuen Regierung nach den Koalitionsverhandlungen werden maßgeblich beeinflussen, wie attraktiv Deutschland für Investoren bleibt. Wir haben mit Expertinnen und Experten darüber gesprochen, wie der Abbau bürokratischer Hürden vorangetrieben werden kann und was sich Familienunternehmen von einer neuen Regierung erhoffen. Unser Experte für International Business, Andreas Glunz, analysiert in seinem Beitrag, welche Standortstärken Deutschland hat und wie geopolitische Konflikte, Protektionismus und Digitalisierung die Zukunft prägen. Außerdem beschreibt er, warum Deutschland seine Stärken selbstbewusster nach außen tragen sollte und welche Aufgaben jetzt angegangen werden sollten. Den Beitrag lesen Sie hier. Podcast-Spezial Entbürokratisierung In unserer Podcast-Serie diskutieren Expert:innen Maßnahmen zum Bürokratieabbau – von Steuern über Digitalisierung bis zur Blockchain. Bürokratieabbau in Deutschland Prof. Dr. Sabine Kuhlmann, stellvertretende Vorsitzende des Nationalen Normenkontrollrates, und Mathias Oberndörfer, Bereichsvorstand Öffentlicher Sektor bei KPMG, diskutieren über erfolgreiche Maßnahmen zum Bürokratieabbau, aktuelle Herausforderungen und innovative Lösungsansätze. Sie beleuchten, wie Deutschland Bürokratie reduzieren kann und wo es dabei hakt. Steuervereinfachung & Unternehmen Dr. Ulrike Schramm, Global Head of Tax & Customs bei Continental, und Stephan Ludwig, Partner und Head of Tax Transformation bei KPMG, sprechen über die Herausforderungen der Steuervereinfachung, die Arbeit der...

Keyfacts Ab dem 12. September 2025 müssen Unternehmen den Data Act der EU beachten. Gemäß dem Data Act gehören Daten, die bei der Nutzung smarter Produkte anfallen, nicht den Herstellern, sondern sollen auch für Anwender:innen zugänglich und nutzbar sein. Die EU möchte Anreize für die Weitergabe der Daten schaffen und auf diese Weise Innovation fördern. Betroffene Unternehmen machen sich Sorgen um ihre Geschäftsgeheimnisse und um den Urheberrechtsschutz ihrer Datenbanken. Mit dem Data Act möchte die EU Innovation ankurbeln. Doch das Gesetz, das Unternehmen ab dem 12. September 2025 beachten müssen, ist umstritten. Digitale Produkte wie Smart-Home-Geräte, Fitness-Tracker, vernetzte Fahrzeuge und Industrie 4.0-Maschinen generieren immer mehr Daten. Auch Plattformen, Cloud-Speicher und KI-Anwendungen sammeln Unmengen von Informationen. 80 Prozent dieser Daten werden laut Schätzung der EU-Kommission nicht genutzt. Das möchte die EU ändern. Die Daten könnten der Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistung dienen, wodurch bis 2028 ein zusätzliches BIP in Höhe von 270 Milliarden Euro entstehen könnte. Mit diesen Berechnungen hat die EU-Kommission ihren Vorschlag für den Data Act im Jahr 2022 begründet. Die Idee der neuen EU-Verordnung: Daten, die bei der Nutzung smarter Produkte anfallen, gehören nicht den Herstellern der Geräte oder Maschinen, sondern sollen auch für Nutzer:innen zugänglich und nutzbar...

Keyfacts: Das EU-US Data Privacy Framework ist bereits der dritte Versuch, den Datentransfer zwischen der EU und den USA rechtssicher zu regeln. Bestehende US-Überwachungsgesetze und eine mögliche Kehrtwende der US-Administration gefährden die Stabilität des Abkommens. Unternehmen sollten sich frühzeitig auf alternative Transfermechanismen und Schutzmaßnahmen vorbereiten, um mögliche Risiken zu minimieren. Das EU-US Data Privacy Framework soll endlich Rechtssicherheit für den transatlantischen Datentransfer schaffen – doch seine Stabilität wackelt. Bestehende US-Überwachungsgesetze, politische Unsicherheiten und drohende rechtliche Herausforderungen werfen eine entscheidende Frage auf: Können Unternehmen wirklich darauf vertrauen, dass das Abkommen Bestand hat? Wer sich nicht frühzeitig absichert, riskiert Rechtsunsicherheiten und hohe Bußgelder. Welche Risiken bestehen und welche Alternativen gibt es? Ein Überblick. Neue US-Administration: Wie lange hat das EU-US Data Privacy Framework noch Bestand? Mit Inkraftsetzung des EU-US Data Privacy Framework wurde 2023 der dritte Anlauf gestartet, den Transfer personenbezogener Daten zwischen der Europäischen Union und den Vereinigten Staaten zu regulieren und damit den datenverarbeitenden Unternehmen beiderseits des Atlantiks Handlungs- und Rechtssicherheit zu geben. Das EU-US Data Privacy Framework soll dabei die Lücke schließen, welche der Europäische Gerichtshof zuvor in seinen Schrems-Urteilen bei den Vorgängern, dem Safe-Harbor- und Privacy-Shield-Abkommen, jeweils angemahnt hatte. Nicht zuletzt aufgrund der neuen US-Administration drängt sich die...

Keyfacts: Künstliche Intelligenz automatisiert die Erstellung von Local und Master Files in Steuerabteilungen. Die Rolle der Mitarbeitenden verschiebt sich von der Erstellung hin zur Prüfung. Konsistenzprüfungen durch KI minimieren Fehler und erhöhen die Dokumentationsqualität. Verrechnungspreise gehören zu den komplexesten Themen in der Unternehmensbesteuerung. Ein Element sind die Verrechnungspreis-Compliance-Anforderungen: Multinationale Konzerne müssen Daten aus zahlreichen Ländern in Local und Master Files – standardisierte Dokumente, die lokale und globale Verrechnungspreisdaten zusammenfassen – einpflegen und jährlich aktualisieren. Gleichzeitig steigen für Steuerabteilungen die Anforderungen an Dokumentation und Berichterstattung. Künstliche Intelligenz (KI) verspricht Entlastung – aber wie genau kann sie helfen? Magdalena Bonna, Partnerin Global Transfer Pricing Services, und Robert Regendantz, Partner Tax Transformation, beide bei KPMG in Deutschland, zeigen, wie in Steuerabteilungen KI gewinnbringend eingesetzt werden kann, ohne dabei den Menschen aus den Augen zu verlieren. Generative KI, kurz GenAI, ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die gestützt auf ihren Trainingsdaten oder unternehmenseigenen Daten völlig neue Inhalte produzieren kann. Werden damit im Verrechnungspreisumfeld jetzt auch Local und Master Files vollautomatisch erstellt? Robert Regendantz : Die Erwartungen an generative KI sind hoch, da sie sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten sehr effizient verarbeiten kann. Aber für eine vollständige Automatisierung reicht das allein nicht aus. Hier braucht...

Während Abteilungen wie Controlling, Accounting und Treasury vielerorts bereits von datenbasierten Prognosen und Machine Learning profitieren, bilden Steuerabteilungen laut aktueller KPMG-Studie „KPMG global AI in Finance report“ oft das Schlusslicht . Nur ein Drittel der Unternehmen wagt hier Pilotprojekte – verglichen mit zwei Dritteln in anderen Finanzabteilungen. Die Ergebnisse zeigen klar: Wer jetzt nicht aufholt, setzt wertvolle Effizienzvorteile aufs Spiel. Gleichzeitig hat sich die technologische Ausgangslage stark verändert. Seit Ende 2022 ermöglicht generative KI den automatisierten Umgang mit unstrukturierten Daten wie BMF-Schreiben, Steuerbescheiden, Richtlinien oder Verträgen. Damit eröffnen sich völlig neue Chancen, die bislang jenseits klassischer Machine-Learning-Verfahren lagen. Steuerabteilungen können so ihre Prozesse beschleunigen und Ressourcen neu verteilen. In diesem Artikel erfahren Sie, wie sich der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in Steuerabteilungen konkret gestalten lässt, welche fünf Mythen über den Einsatz von KI veraltet sind und welche Maßnahmen jetzt für einen erfolgreichen Start notwendig sind. Mythos 1: „KI ist nicht so gut wie ich.“ Manche Mitarbeitenden glauben, KI müsse jeden komplexen Spezialfall des Steuerrechts vollkommen lösen, bevor sie in der Praxis eingesetzt werden kann. Realität: KI-Systeme müssen nicht jeden steuerlichen Sonderfall beherrschen. Entscheidender ist, dass sie bereits heute viele wiederkehrende Routineaufgaben übernehmen, und schnell erste Entwürfe liefern. Mit jedem Schritt...

Keyfacts: Generative KI als Investitionsfokus:Trotz Unsicherheiten bleibt generative KI für deutsche CEOs eine Top-Priorität, mit Agentic AI, Cloud und Sicherheitstechnologien im Zentrum. Technologietrends 2025: Autonome KI-Agenten, Sovereign Clouds und Zero-Trust-Modelle fördern Effizienz, Datenschutz und Sicherheit. Daten als Wettbewerbsvorteil: KI-gestützte Analysen ermöglichen bessere Entscheidungen und stärken Profitabilität sowie Kundenbindung. Während der anhaltenden wirtschaftlichen Unsicherheiten bleibt laut unserem CEO Outlook 2024, generative KI für deutsche Unternehmen eine der Top-Investitionsprioritäten. Die Mehrheit der Befragten, sowohl global (64 Prozent) als auch in Deutschland (58 Prozent), stimmt der Aussage zu, dass generative KI trotz wirtschaftlicher Unsicherheiten eine Top-Investitionspriorität für ihr Unternehmen ist: KI-Agenten, Cloud und fortschrittliche Sicherheitskonzepte werden aus Sicht der CEOs die wichtigsten Technologien im Jahr 2025 sein. Auf welche strategisch wichtigen Technologien Unternehmen nicht verzichten sollten, haben wir für Sie zusammengefasst: 1. Agentic AI: Der Aufstieg der intelligenten KI-Agenten  Künstliche Intelligenz ist schon seit Jahren ein entscheidender Erfolgsfaktor, doch 2025 wird eine neue Ära eingeläutet: die Ära der Agentic AI. KI-Agenten, die auf Agentic AI basieren, agieren autonom, treffen Entscheidungen nach definierten Regeln, lernen kontinuierlich aus neuen Daten und verbessern sich mit jedem Einsatz. Unternehmen können diese fortschrittlichen KI-Agenten einsetzen, um Abläufe effizienter zu gestalten, Personal bei repetitiven Aufgaben zu entlasten oder Kundenservice...

Keyfacts: Staat und Verwaltung benötigen digitale und innovative Lösungen, um ihre Leistungsfähigkeit aufrechtzuerhalten. Es gibt Bestrebungen, das Vergaberecht zu vereinfachen, um die Zusammenarbeit mit Start-ups zu fördern. Beispiele sind Baden-Württemberg und Hamburg, wo bereits bürokratische Hürden abgeschafft wurden, um die Auftragsvergabe an Start-ups zu erleichtern. Neben der Reform des Vergaberechts sind weitere Maßnahmen notwendig, um die Zusammenarbeit zwischen öffentlichen Einrichtungen und Start-ups zu verbessern. Die öffentliche Verwaltung benötigt einen Innovationsschub und sollte bei der Digitalisierung dringend schneller vorankommen. Staat und Verwaltung fehlen laut Beamtenbund bereits heute mehr als 500.000 Beschäftigte. Wenn in den kommenden Jahren Beschäftigte des öffentlichen Dienstes in größerer Zahl in den Ruhestand gehen werden, dürfte die Zahl noch weiter steigen. Um die Leistungsfähigkeit der Verwaltung aufrechtzuerhalten, sind jetzt digitale und automatisierte Lösungen notwendig. Gleichzeitig soll die Innovationskraft der Wirtschaft gestärkt werden. Deshalb sind Bestrebungen zu beobachten, dass Staat und Verwaltung ab jetzt häufiger auf die digitalen Lösungen von Start-ups zurückgreifen wollen. Das zeigt sich auf regulatorischer Ebene: So sieht auf Bundesebene der Referentenentwurf des Vergaberechtstransformationsgesetzes eine Stärkung der Teilnahmemöglichkeiten für junge und innovative Unternehmen an der öffentlichen Auftragsvergabe vor. Außerdem haben einzelne Bundesländer die vergaberechtlichen Anforderungen für die Beauftragung von Start-ups bereits gelockert. Doch löst eine Vereinfachung...

Keyfacts: Technologische Partnerschaften eröffnen deutschen Unternehmen Zugang zu neuen Technologien, Märkten und Ressourcen. Diese Kooperationen sollten als modulare und sich ständig weiterentwickelnde Ökosysteme verstanden werden. Klare Ziele, flexible Verträge und Vertrauen sind die Grundlage für erfolgreiche internationale technologische Zusammenarbeit. Deutsche Unternehmen stehen unter Druck. Gründe hierfür sind die drängende Digitalisierung, der ungelöste Fachkräftemangel und die insgesamt schwächelnde deutsche Wirtschaft. Was hiesigen Unternehmen jetzt helfen kann, sind internationale technologische Kooperationen mit Startups, Lieferanten oder Projektpartnern. Sie erleichtern den Zugang zu neuen Technologien, Märkten und Ressourcen auch außerhalb Deutschlands. Sie helfen, schneller zu handeln, Risiken und Kosten zu teilen und flexibel zu bleiben. Know-how und Innovationen nutzen Das betrifft zum Beispiel den Bereich Big Data: Das Aufkommen generativer künstlicher Intelligenz setzt Unternehmen unter Druck, Strukturen und Prozesse so anzupassen, dass sie Daten organisationssintern und zunehmend organisationsübergreifend effektiver nutzen und in ihre Entscheidungen miteinbeziehen können. Hier helfen digitale Partnerschaften, kurzfristig benötigtes Know-how und Technologien bereitzustellen. Und auch mit Blick auf KI lohnen sich internationale Kooperationen. Denn auf deutscher sowie europäischer Ebene gibt es nur wenige Anbieter, die meisten sind in den USA ansässig. Ein Multi-Provider- und Multi-Länder-Ansatz ist daher sinnvoll, um technologische Souveränität zu bewahren, Risiken zu diversifizieren und von der breiteren Palette...

Daten sind längst nicht mehr nur ein Nebenprodukt von Unternehmensprozessen. Sie stehen im Zentrum von Innovationen und strategischen Entscheidungen. Doch hochwertige Daten erfordern Pflege, Kontrolle und Management, was wiederum mit Kosten verbunden ist. Wie lässt sich dieser Aufwand rechtfertigen? Und warum ist es entscheidend, die Qualität der eigenen Daten immer im Blick zu behalten? Künstliche Intelligenz: Ohne gute Datenqualität keine KI KI-Systeme können nur so gut sein wie die Daten, auf denen sie basieren. Fehlende Daten oder Daten von minderwertiger Qualität können KI-Systeme komplett unbrauchbar machen. KI lebt von Daten – ohne sie verliert sie ihre Funktionalität. Ein Best-Practice-Beispiel ist die vorausschauende Wartung in der Industrie, bei der Maschinen durch Datenanalysen mögliche Ausfälle vorhersagen. Doch wenn die zugrunde liegenden Daten unvollständig oder fehlerhaft sind, kann das System keine genauen Vorhersagen treffen – und die potenziellen Vorteile der KI gehen verloren. Dasselbe gilt für personalisierte Marketingkampagnen oder Produktempfehlungen. Fehlerhafte Daten führen hier zu falschen Empfehlungen, die Kunden eher abschrecken als binden. Kurz gesagt: Ohne qualitativ hochwertige Daten gibt es keine zuverlässige KI. Dies macht die Pflege und Aktualisierung der Daten zu einem Muss für Unternehmen. Data-Driven Enterprise: Daten als strategisches Asset Traditionell basierten Unternehmen auf den drei Säulen Finanzen, Personal und...

Generative künstliche Intelligenz (KI) wird die Steuerfunktion durch die Einführung automatisierter Prozesse transformieren. Das sagt Steuerberater Christian Stender, Partner, CTO Tax bei KPMG in Deutschland sowie Global Head of AI for Tax & Legal, KPMG International. Er betont aber auch: In Unternehmen gibt es manch falsche Vorstellung vom Umbruch in der Praxis. Im Interview erklärt der Experte innovative Optimierungsmöglichkeiten anhand von besonderen Anwendungsbeispielen für Steuerabteilungen. Außerdem zeigt er die drei größten Baustellen beim Implementieren von KI-Lösungen auf. Herr Stender, generative KI ist da – heißt das, dass die Vollautomatisierung des gesamten Steuererklärungsprozesses nur noch eine Frage von Wochen ist? Diese gigantische Erwartungshaltung haben in der Tat nicht Wenige. Der Hype ist enorm. Die Realität ist aber: Der Weg zum vollautomatisierten Steuererklärungsprozess ist eine Reise, auf der etliche Etappenziele zu nehmen sind. Es gilt, einzelne Automatisierungselemente sukzessiv zu integrieren, nicht zuletzt, um auch zweckmäßiges Change Management zu ermöglichen. Wir nennen es das Prinzip der kleinen Schritte. Was bedeutet dieser strategische Ansatz in der Praxis? Unternehmen sollten damit beginnen, die Produktivität ihrer Mitarbeitenden zu erhöhen, indem man ihnen niedrigschwellig KI-Helfer zur Verfügung stellt, die beim Bewältigen täglicher Aufgaben unterstützen. Stück für Stück geht man dann tiefer in die Struktur- und Prozesslandschaft und...

Unternehmen stehen vor einer Vielzahl an Transformationsaufgaben, die sowohl an Komplexität als auch an Dringlichkeit stetig zunehmen. Technologische Fortschritte wie künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung treffen auf globale Krisen, zunehmenden Protektionismus, mehr Regulatorik sowie den gesellschaftlichen Wandel zu mehr Nachhaltigkeit. Trotz umfangreicher Investitionen in die Digitalisierung können viele Unternehmen die Vorteile der eingesetzten Technologien nicht voll ausschöpfen. Dies liegt vor allem daran, dass in vielen Unternehmen die Voraussetzungen für das adäquate Nutzen digitaler Technologien fehlen – sei es in Hinblick auf Organisationsstrukturen, funktionsübergreifende Zusammenarbeit, Datenstrukturen oder beim Einsatz von Dienstleistungspartnern. Gemeinsam mit Lünendonk haben wir untersucht, wie Unternehmen auf dem Weg der digitalen Transformation schneller vorankommen können. Ein wichtiger Punkt: durch die Unterstützung von Partnern. Das sind die wichtigsten Erkenntnisse der Befragung: Herausforderungen und Transformationsdruck 85 Prozent der Unternehmen planen die Neuausrichtung ihrer IT-Umgebung für die digitale Transformation 82 Prozent setzen auf Automatisierung durch End-to-End-Prozesse Fachkräftemangel bei IT-Skills Die größten Defizite gibt es in Bereichen wie: Data & AI, Softwareentwicklung, Cyber Security Externe Partner und Dienstleister 58 Prozent der Unternehmen sehen einen hohen Bedarf für Management- und IT-Beratungen bei der Umsetzung von Transformationen 73 Prozent erwarten von Partnern die Fähigkeit, End-to-End-Prozesse zu steuern und zu orchestrieren 70 Prozent wünschen sich...

Wie können wir herausfinden, inwieweit uns neue regulatorische Anforderungen betreffen? Und welche Folgen haben die gesetzlichen Änderungen tatsächlich für unsere Prozesse? Diese Fragen galt es jüngst in einem IT-Dienstleistungsunternehmen im öffentlichen Sektor zu klären. Es stellte sich intern heraus, dass künstliche Intelligenz (KI) nicht nur der Schlüssel zur Beantwortung der Frage war, sondern in der öffentlichen Verwaltung sogar zum besonderen Werthebel werden kann. Wir erläutern die Hintergründe und zeigen die Chancen und Hürden auf. Praxisbeispiel: KI-Anwendung löst Problem Klar war den Verantwortlichen im erwähnten IT-Dienstleistungsunternehmen von Anfang an: Das Prüfen der Gesetzesauswirkungen auf die eigenen IT-Lösungen kostet viel Zeit und Ressourcen. Gemeinsam mit ihnen haben wir unterschiedliche Ansätze für das erforderliche Prozedere bewertet. Eine von KPMG selbst entwickelte KI-Lösung für die Analyse sowie das Clustering von Gesetzestexten ermöglichte es letztlich, dass die Auswirkungen auf das Unternehmen und einzelne Fachverfahren automatisiert erhoben werden konnten. Durch die Präzision der digitalen Anwendung wurden Mitarbeitende erheblich entlastet. Ein weiterer positiver Effekt des erfolgreichen Projekts war, dass die Nutzenden die Vorteile von KI intern unmittelbar wahrnehmen konnten. Derartige Praxiserfahrungen zeigen Mitarbeitenden nicht nur die Leistungsfähigkeit von KI auf, sondern bauen durch den niedrigschwelligen Ansatz auch grundsätzliche Vorbehalte gegenüber der neuen Technologie ab. KI wurde persönlich...