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Warum Retrieval-Augmented Generation (RAG) die Zukunft spezialisierter KI-Lösungen prägt

Mai 2025

Mit der rasanten Entwicklung generativer Künstlicher Intelligenz (KI) verändern sich auch die Erwartungen an digitale Tools in der Steuerberatung. Der Hoffnung auf Automatisierung stehen jedoch hohe inhaltliche Anforderungen gegenüber: Steuerliche Inhalte müssen präzise, aktuell und rechtssicher sein. Genau hier liegt die Schwäche vieler KI-Systeme, denn klassische Sprachmodelle „halluzinieren“ häufig Sachverhalte und basieren oft auf veraltetem Wissen. Eine potenziell gefährliche Kombination in einer Branche, in der Beratungssicherheit von großer Bedeutung ist.

Die Lösung: Retrieval-Augmented Generation (RAG) - ein hybrider Ansatz, der generative KI mit vertrauenswürdigen externen Quellen kombiniert. Die Technologie schlägt eine Brücke zwischen der linguistischen Stärke moderner KI und der fachlichen Tiefe professioneller und kuratierter Datenquellen. Sie macht KI nicht nur aktueller, sondern auch kontrollierbarer und vertrauenswürdiger - genau das, was die Steuerberatung braucht.

Was ist Retrieval-Augmented Generation?

Retrieval-Augmented Generation ist ein Verfahren, bei dem Sprachmodelle bei der Beantwortung einer Benutzeranfrage auf externe, spezialisierte Datenbanken oder Wissensquellen zugreifen. Die Kernidee: Die generative KI wird durch ein vorgeschaltetes Recherchemodul ergänzt, das zu jeder Eingabe relevante Inhalte aus vertrauenswürdigen Quellen extrahiert. Diese Informationen werden dann als Kontext an das Sprachmodell übergeben, bevor es die endgültige Antwort erstellt. Der Text, den die KI ausgibt, basiert also nicht nur auf ihrem Trainingsdatensatz, sondern auf aktuellen, fundierten Inhalten, idealerweise mit Quellenangaben.

Im Gegensatz dazu basieren herkömmliche KI-Modelle wie ChatGPT, Claude oder Gemini ausschließlich auf ihrem erlernten “Weltwissen”, das beim Training des Modells statisch eingeprägt wurde. Dies führt unweigerlich zu einer zeitlichen Beschränkung und birgt die Gefahr von veralteten oder erfundenen Inhalten. RAG-Systeme umgehen dieses Problem, indem sie aktuelle und strukturierte Informationen z.B. aus Fachliteratur, Gesetzen, Kommentaren oder unternehmensinternen Dokumenten einbeziehen. Für die Nutzer:innen bedeutet das weniger Unsicherheit, mehr Transparenz und bessere Entscheidungsgrundlagen.

Warum RAG besonders relevant für die Steuerberatung ist

Im Steuerrecht ändern sich die gesetzlichen Grundlagen, Verwaltungsanweisungen und die Rechtsprechung sehr häufig und teilweise in rasantem Tempo. Ein starres KI-System, das mit einem statischen Wissensstand arbeitet, kann hier nicht mithalten, insbesondere wenn es um rechtsverbindliche Aussagen geht. Steuerberater:innen und Jurist:innen sind auf eine zuverlässige Datenbasis angewiesen, sei es bei der Beratung von Mandant:innen, bei der Erstellung von Gutachten oder bei internen Abstimmungen.

RAG bietet hier einen entscheidenden Vorteil: Die KI greift auf aktuelle Inhalte aus qualitätsgesicherten Quellen zurück und kann so auch zu neuen Rechtslagen valide Aussagen treffen. Dies entlastet die Fachkräfte in ihrer täglichen Arbeit, da wiederkehrende Rechercheaufgaben deutlich beschleunigt werden. Gleichzeitig bleibt die inhaltliche Kontrolle beim Menschen, denn auch wenn die KI die passenden Passagen liefert, werden diese immer noch von qualifizierten Mitarbeitenden bewertet und interpretiert. Gerade diese Kombination aus Effizienz und fachlicher Kontrolle macht den Einsatz von RAG in der Steuerberatung so wertvoll.

Typische Einsatzszenarien von RAG in der Steuerberatung

Die RAG-Technologie eröffnet Steuerkanzleien und Fachabteilungen eine Vielzahl von Möglichkeiten. Besonders praxisnah zeigt sich ihr Potenzial in folgenden Situationen:

• Rechtslage prüfen: Bei Fragen zur aktuellen Rechtslage kann eine RAG-basierte KI direkt passende Passagen aus Gesetzestexten oder Kommentaren liefern - inklusive Quellenangabe.

• Mandant:innenkommunikation: Komplexe steuerliche Sachverhalte können schneller aufbereitet und juristisch fundiert erläutert werden.

• Content-Erstellung: Newsletter, Merkblätter oder Social-Media-Inhalte können fachlich korrekt aufbereitet werden, etwa auf Basis aktueller Urteile oder Gesetzesänderungen.

• Interne Weiterbildung: Kanzleien können eine eigene Wissensdatenbank aufbauen, auf die Mitarbeitende per KI zugreifen können, z.B. für Schulungen oder neue Arbeitsschritte.

• Bearbeitung komplexer Fälle: Auch bei nicht alltäglichen Fragestellungen ermöglicht RAG eine schnelle Orientierung, etwa durch den Abgleich mit Kommentarliteratur oder Fachartikeln.

Herausforderungen und Stolpersteine

Trotz der Vorteile bringt die Einführung von RAG auch Herausforderungen mit sich. Eine der größten ist die Auswahl geeigneter Wissensquellen. Die Qualität der Ergebnisse hängt stark davon ab, welche Inhalte der KI zur Verfügung gestellt werden. Ungeprüfte oder veraltete Daten führen schnell zu den gleichen Problemen wie bei herkömmlichen Large Language Models (LLMs). Daher ist es entscheidend, auf vertrauenswürdige und gepflegte Quellen zurückzugreifen. Dies können beispielsweise juristische Fachverlage oder geprüfte interne Wissensdatenbanken sein.

Ein weiterer kritischer Punkt ist der Datenschutz. Gerade in der Steuerberatung wird mit sensiblen, personenbezogenen Daten gearbeitet. RAG-Lösungen müssen daher so konzipiert sein, dass vertrauliche Daten nicht an Dritte weitergegeben werden und die Abfragen datenschutzkonform erfolgen. Hier zeigt sich, wie wichtig es ist, auf spezialisierte Lösungen zu setzen, die auf die Bedürfnisse der Branche zugeschnitten sind.

Auch organisatorisch ist RAG kein Selbstläufer. Die Mitarbeitenden müssen lernen, KI effektiv einzusetzen, angefangen bei der Formulierung der Fragen („Prompting“) bis hin zur kritischen Bewertung der Ergebnisse. Es braucht Training, Zeit und eine gewisse Experimentierfreude, um die neue Technologie in den Alltag zu integrieren.

KI mit Substanz - warum RAG ein Gamechanger ist

Retrieval-Augmented Generation ist mehr als nur ein technischer Kniff - es ist ein entscheidender Fortschritt in der Anwendung von KI in hochspezialisierten Berufsfeldern. Die Kombination aus generativer Sprachkompetenz und kontrollierbarer Wissensbasis schafft ein Qualitätsniveau, das traditionelle KI-Lösungen kaum erreichen können. Für Steuerkanzleien bedeutet dies einen schnelleren Zugang zu Wissen, verlässliche Ergebnisse und eine neue Form der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine.

Wenn Sie sehen möchten, wie diese Technologie bereits heute funktioniert - tagesaktuell und datenschutzkonform - empfehlen wir Ihnen einen Blick in unseren KI Beta Club. Dort können Sie Otto Schmidt Answers, unsere RAG-basierte Lösung für das Steuerrecht, unverbindlich testen und erleben, wie intelligente Recherche Ihren Arbeitsalltag verändern kann.

Über Taxy.io

Taxy.io wurde 2018 als Spin-Off der RWTH Aachen gegründet und entwickelt innovative Software, mit der Steuerberater:innen und Angehörige rechtsberatender Berufe ihre Prozesse automatisieren können. Wir arbeiten mit einem 45-köpfigen Team aus talentierten und qualifizierten Experten daran, unseren Kund:innen innovative Anwendungen anzubieten, die ihnen durch den Steuer-Dschungel helfen.

Unser Ziel ist es, die führende Plattform für Automatisierungslösungen für die Steuerberatung zu entwickeln und dadurch die vollautomatische, proaktive Steuerberatung zu ermöglichen.

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