Im Zentrum der Tagung auf Einladung von von Prof. Dr. Reinald Koch, Inhaber des Lehrstuhls für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre und Steuerlehre, standen empirische und analytische Forschungsarbeiten zu drei großen Themenfeldern: den Auswirkungen der globalen Mindeststeuer, den Folgen einer CO2-Besteuerung sowie dem Einsatz von Large Language Models in der Steuerforschung.
KI verändert Praxis und Ausbildung
Als Keynote-Speaker diskutierten Stefan Groß von der Steuerberater- und Wirtschaftsprüferkanzlei PSP in München und Dr. Niels Weith vom Institut für Digitalisierung im Steuerrecht in Berlin mit den Teilnehmenden über die Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf die Besteuerungspraxis und die Steuerforschung. Als Beispiel zeigten die beiden Referenten die automatisierte steuerliche Einordnung umsatzsteuerlicher Reihengeschäfte, bei der KI-gestützte Lösungen gegenwärtig eine Zuverlässigkeit von rund 90 Prozent erreichen. Ersetzen könne die KI den Menschen dabei aber nicht, machten Groß und Weith in der Diskussion deutlich: Erst das Zusammenspiel aus menschlicher Expertise und KI-Unterstützung führe zu besseren Arbeitsergebnissen. Die Aufgaben der Mitarbeitenden verschieben sich dabei zunehmend – weg von der Vorbereitung von Lösungen, hin zu einem verstärkten und intensiveren Review der KI-Ergebnisse.
Diese Veränderungen im Berufsalltag wirken sich auch auf die universitäre steuerliche Ausbildung aus, betont der KU-Steuerexperte Reinald Koch: „Eine starke fachliche Ausbildung bleibt dabei allerdings unerlässlich. Studierende müssen in die Lage versetzt werden, die Ergebnisse der KI kritisch zu hinterfragen und diesen auch zu widersprechen – und das geht nicht ohne ein tiefes eigenes Fachwissen.“ Konkrete Anregungen für die Lehre lieferte Stefan Groß: Er hält einen Hackathon für sinnvoll, bei dem Studierende an praktischen Lösungen zu konkreten Problemen arbeiten und dabei gezielt unterstützt werden – ein Format, das er künftig auch selbst anbieten möchte.
