Mit KI auch komplexe Wissensarbeit automatisieren

DATEV beteiligt sich an der Forschung für KI-basierte Multiagentensysteme

Komplexe, wissensbasierte Entscheidungen im Arbeitsalltag durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz automatisieren – dafür die Grundlagen zu schaffen, ist der Anspruch des Forschungsprojekts „Agentic Work Automation“ (AWA). Gemeinsam mit dem Fraunhofer FIT, der Ancud IT-Beratung GmbH, der soffico GmbH und Brauerei Gebr. Maisel GmbH & Co. KG ist die DATEV eG darin angetreten, Agentensysteme auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI) entsprechend auszugestalten und zu verknüpfen. Konkret arbeiten die Projektpartner für verschiedene Anwendungsszenarien an praxisorientierten Referenzmodellen, Entscheidungsmodellen, Softwarebibliotheken und Software-Demonstratoren. Damit soll das von der Bayerischen Transformations- und Forschungsstiftung mit insgesamt rund 940.000 Euro geförderte Forschungsvorhaben die Basis für so genannte Multiagentensysteme (MAS) schaffen. Ziel ist es, Unternehmen damit effektiv bei der Automatisierung kreativer und unstrukturierter Tätigkeiten komplexer Wissensarbeit zu unterstützen.

Mit der bisher verfügbaren KI-Technologie sind solche Multiagentensysteme noch nicht möglich. Um sie Wirklichkeit werden zu lassen, gilt es, die kollektive Intelligenz mehrerer KI-basierter Softwareagenten zu bündeln. Sie müssen effektiv zusammenarbeiten, um komplexe Probleme zu lösen. Dazu ist es nötig, Gruppen dieser Agenten so miteinander zu vernetzen, dass sie unstrukturierte Daten selbstständig auswerten, Entscheidungen vorbereiten und sowohl miteinander als auch mit den relevanten menschlichen Akteuren interagieren können. Jeder KI-basierte Agent soll dabei spezifische Aufgabenteile und Prozessschritte übernehmen, diese Aufgaben selbständig in kleinere Schritte zerlegen und auf externe Informationen sowie technische Werkzeuge zugreifen können. Solche Systeme bieten dann die nötige Flexibilität, um in dynamischen Arbeitsumgebungen effizient zu agieren.

Werkzeuge für Multiagentensysteme schaffen

Um dieses Ziel zu erreichen, ist das AWA-Projekt in vier zentrale Arbeitspakete gegliedert. Zunächst werden auf Basis von Vertriebsprozessen der beteiligten Unternehmen die Anforderungen abgeleitet, die Multiagentensysteme grundsätzlich erfüllen müssen, um in unterschiedlichen Anwendungsszenarien zu agieren. Im nächsten Schritt gilt es, Referenzarchitekturen zu konzipieren und zu entwickeln. Abgeleitete Entscheidungsmodelle dienen als Leitfaden für die jeweilige Auswahl und Anpassung der Referenzmodelle, um die MAS zu orchestrieren. Darauf aufsetzend werden dann in der dritten Phase modulare Softwarebibliotheken für die Konfiguration von MAS konzipiert und entwickelt. Im letzten Schritt folgt dann die konkrete Ausgestaltung von spezifischen Software-Demonstratoren, die auf bestimmte Aufgaben angesetzt werden, um die Praxistauglichkeit der Multiagentensysteme zu evaluieren.

Die dabei entwickelten Systeme sollen zeigen, wie die Automatisierung komplexer Wissensarbeit durch MAS funktionieren und implementiert werden kann. Ziel ist ein Baukasten mit Modulen, auf deren Basis Unternehmen dann eigene Multiagentensysteme für ihre individuellen Zwecke erstellen können. Auf diese Weise lässt sich die Qualität und Produktivität komplexer Wissensarbeit signifikant steigern. So werden die Ergebnisse des Forschungsvorhabens letztlich dabei unterstützen, Fachkräfte über die Automatisierung qualifizierter Tätigkeiten zu entlasten und dadurch dem Fachkräftemangel entgegenzuwirken. Über den Einbezug von Genossenschaftsmitgliedern sorgt DATEV von Anfang an dafür, dass die im Projekt entwickelten Lösungen auch bestmöglich auf die Bedürfnisse von Steuerberatungskanzleien abgestimmt sind.

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Artikel vom 09.10.2025

Schlagwörter: Steuerberatung, Künstliche Intelligenz