00:00:00: Wir bei KPMG glauben sehr an die transformative Kraft von generative KI.

00:00:06: Es ist letztendlich ein Thema, das jeden zu Nutze kommen kann und auch jeder Prozesskhandel gestalten werden.

00:00:14: Deswegen haben wir als KPMG eine serviceübergreifende Initiative dazu errichtet.

00:00:20: Das heißt, egal ob für Ordet, Consulting, Dealadvisory, Tax,

00:00:25: ich leite diese Initiative, damit wir als KPMG einheitlich bei dem Thema nach vorne kommen.

00:00:31: Was macht man in einem bestimmten Job?

00:00:37: Wie wird man fit für die Arbeitswelt?

00:00:42: Herzlich willkommen zu "Career to go" dem Karriere-Podcast von StudyDrive.

00:00:50: Ich bin Konstanz Mariteschner.

00:00:52: Ich habe heute wieder einen Mitarbeiter von KPMG in der Sendung.

00:00:56: Allerdings wird es nicht um eine der Service-Lines bei KPMG gehen,

00:01:01: sondern um den Einsatz von generativer KI in der Steuerberatung.

00:01:07: Ein absoluter Pro auf dem Gebiet ist Robert.

00:01:10: Er ist generative AI-Lead und Senior Manager.

00:01:15: Und er ist auf einem sehr spannenden Weg dorthin gekommen.

00:01:18: Herzlich willkommen, Robert. Ich freue mich, dass du da bist.

00:01:21: Ganz liebendank, Konstanz. Vielen Dank für die Einladung.

00:01:24: Ich freue mich heute total über mein Lieblingsthema sprechen zu können.

00:01:28: Generative KI und wie es unsere Arbeitsweise in Zukunft verändern wird.

00:01:32: Ganz genau. Du bist ja in der IT beruflich zu Hause.

00:01:37: Fühlst du dich dennoch im Bereich der Steuern wohl?

00:01:40: Schon immer.

00:01:42: Ich hatte mich ursprünglich nicht im Steuerbereich beworben.

00:01:46: Ich komme aus dem IT-Projektmanagement.

00:01:48: Das ist mein Steckenpferd.

00:01:50: Damals hat die Steuerabteilung aber meine Bewerbung abgefangen.

00:01:54: Vor mehreren Jahren schon einfach erkannt wurde,

00:01:57: Steuerabteilungen sind Daten getrieben.

00:01:59: Wir müssen auch dort digitalisieren und automatisieren.

00:02:02: Deswegen weiß ich es eigentlich sehr zu schätzen,

00:02:04: in einer Steuerumgebung zu Hause zu sein,

00:02:07: weil einfach enormes Potenzial besteht,

00:02:09: wie wir mit Technologie unterstützen können.

00:02:12: Also gibt es dort durchaus einige Parallelen.

00:02:15: Bevor wir uns den widmen,

00:02:17: werden wir noch etwas persönlich kennenlernen

00:02:20: über unsere Rubrik "Die Fantastischen 4".

00:02:23: Good old memories. Was wolltest du als Kind werden?

00:02:27: Meine Oma erzählt es mir immer wieder.

00:02:29: Ich hatte kein bestimmtes Berufsprofil,

00:02:32: dass ich sagte, ich will Feuerwehrmann oder Polizist werden.

00:02:36: Meine stärkste Erinnerung,

00:02:38: dass meine Oma mich fragte, als ich sechs Jahre alt war,

00:02:41: was möchtest du werden?

00:02:43: Und meine Antwort war immer, ich möchte selbstständlich werden.

00:02:46: Das hält zu mir bis heute noch.

00:02:48: Sehr schön.

00:02:50: PowerMove. Was ist deine wertvollste Eigenschaft?

00:02:54: Am Ende des Tages bin ich ein Problemlöser.

00:02:56: Ich liebe es, Probleme zu lösen.

00:02:58: Deswegen auf allen Begriff runtergebrochen.

00:03:00: Problemlöser, schmeiß mir eine Herausforderung hin.

00:03:05: Und ich gehe darin auf, eine passende Lösung dafür zu finden.

00:03:08: Das ist in der Tat eine sehr wertvolle Eigenschaft.

00:03:11: Golden Rule.

00:03:13: Welchen universellen Karriere-Ratschlag hast du bereits durch deine Erfahrung gesammelt?

00:03:19: Ich komme aus einer Welt der Innovationen.

00:03:22: Deswegen Karriere-Ratschlag, vor allem in der heutigen dynamischen Welt,

00:03:28: in der wir uns bewegen, denke unternehmerisch und sei immer offen für Neues.

00:03:32: Wir sind einfach in konstanter Veränderung und sei bereit und der besten proaktiv,

00:03:36: dabei diese Veränderung mitzugestalten.

00:03:39: Game Show. Welches ist dein Lieblingsspiel?

00:03:42: Game Show.

00:03:44: Wenn ich das jetzt sage, gibt es viel über meinen Alter wieder.

00:03:48: Früher im Fernsehen, da gab es ein paar coole Game Shows, die ich geschaut habe.

00:03:54: Das waren so was wie "Japity" oder "Ruckzuck".

00:03:57: Der Preis ist heiß, bei dem man Preise raten musste.

00:04:01: So etwas fand ich immer spannend.

00:04:03: Heutzutage, womit spiele ich?

00:04:05: Proke, das war nichts beschäftiger.

00:04:08: Vielen Dank.

00:04:10: Das war sehr ausschlussreich.

00:04:13: Auch vielen Dank für den guten Ratschlag, schon mittendrin und schon am Anfang.

00:04:17: Ich habe es ja schon im Intro erwähnt, oder du hast es gerade auch schon gesagt,

00:04:21: du bist auf einem spannenden Weg in die Steuern und zur KPMG gekommen.

00:04:26: Gib mir mal einen Überblick über deine akademische Laufbahn.

00:04:30: Ursprünglich hatte ich vor, ich möchte sagen vor zwei Jahren,

00:04:33: aber es ist ein bisschen länger her, eine klassische Ausbildung noch gemacht,

00:04:36: Informatik-Kaufmann.

00:04:38: Das war die Schnittstelle zwischen Business und IT.

00:04:42: Ich wusste aber ehrlicherweise danach, was ich denn jetzt bin.

00:04:45: Bin ich Informatiker, bin ich Betriebswirtschaftler,

00:04:48: habe mich dann für ein Studium in der Betriebswirtschaft entschlossen,

00:04:51: aber nie meine Leidenschaft für IT-Themen aufgegeben.

00:04:54: Die konnte ich immer noch privat jederzeit nachgehen.

00:04:57: Letztendlich hatte ich mich eigentlich für IT-Projektmanagement

00:05:01: im Advisory-Bereich beworben.

00:05:04: Meine Bewerbung ist nie dort angekommen.

00:05:06: Ich habe mich den Anruf aus Recruiting bekommen.

00:05:09: Man sagte mir, man würde gerne mit mir sprechen,

00:05:12: aber es geht um eine andere Stelle, die so speziell ist,

00:05:14: dass sie auch nicht ausgeschrieben ist.

00:05:16: Auf meiner Nachfrage, wie kann ich mich vorbereiten?

00:05:18: Ich glaube, ich habe die Antwort, brauchen Sie nicht bestellen,

00:05:20: Ihnen auch keine Fragen.

00:05:22: Ich war nicht so dubios, dass ich mir das Gespräch anhören musste.

00:05:25: Und dann saß mir eben eine zukunftsorientierte Partnerin entgegen,

00:05:29: die mir ihre Vision erzählt hat, wie die Steuerabteilung

00:05:34: der Zukunft aussieht, mehr Daten getrieben

00:05:36: und dass dabei meine Kompetenzen sehr gefragt wären.

00:05:40: Deshalb habe ich mich entschlossen,

00:05:42: habe ich das Experiment ein, und das Experiment ist gut gegangen.

00:05:45: Also wurde auch durchaus schon sehr früh dein Potenzial bei KPMG erkannt?

00:05:50: Ja, es ist einfach heutzutage elementar,

00:05:54: tatsächlich IT-Skills auch in die Steuerabteilung reinzubringen.

00:06:00: Ich behaupte immer wieder, es gibt kein Berufsbild,

00:06:03: das so viele Daten benötigt wie der einer Steuerberaterin oder eines Steuerberater.

00:06:08: Das Excel ist immer noch das liebste Werkzeug in der Steuerabteilung.

00:06:13: Aber es gibt auch mehr, wo wir dann tatsächlich mit digitalen IT-Mitteln entlasten können,

00:06:20: Daten von System A nach B zu bewegen,

00:06:23: sodass die Steuerberaterinnen und Steuerberater dann wirklich mehr

00:06:26: auf die wertschöpfenden Tätigkeiten konzentrieren können.

00:06:29: Deine Position Lead Generative AI ist ja ein relativ neues Feld.

00:06:35: Deshalb beschreibe mir doch mal bitte deinen Job Profil.

00:06:38: Wir bei KPMG glauben sehr an die transformative Kraft von generative KI.

00:06:45: Es ist letztendlich ein Thema, das jeden zu Nutze kommen kann

00:06:50: und auch jeder Prozesskandol gestalten werden.

00:06:52: Deswegen haben wir als KPMG eine serviceübergreifende Initiative dazu errichtet.

00:06:59: Das heißt, egal ob forordet, consulting, Dealadvisory, Tax,

00:07:03: ich leite diese Initiative, damit wir als KPMG einheitlich bei dem Thema nach vorne kommen.

00:07:10: Was sind die Lösungen, die wir unseren Kunden anbieten können?

00:07:14: Also auch, wie können wir generative KI intern in unseren eigenen Prozessen sinnvoll gestalten?

00:07:20: Wir gehen das als ein Team serviceübergreifend als KPMG an

00:07:25: und ich habe die Ehre, dieses Thema zu leiten.

00:07:28: Also bist du eine Art Bindeglied zwischen der Entwicklung und den Steuerberaterinnen richtig?

00:07:36: Das ist mein klassisches Berufsbild, das ich in Tax habe.

00:07:43: Bindeglied ist richtig, ich stelle mich künftig ehrlicherweise einfach immer als Dollwirtschaft vor.

00:07:48: Das zahlt auf das Thema, ich bin Problemlöser ein,

00:07:51: lass uns über ein Prozess reden, den kann ich nachvollziehen

00:07:54: und dann kann ich auf meiner anderen Seite mit dem Entwickler-Team und unseren Spezialisten reden,

00:07:59: was ist die richtige Technologie, um diese Herausforderung zu lösen.

00:08:05: Deswegen, ja, ich bin Dollwirtschaft.

00:08:07: Ich übersetze Probleme in Lösungen.

00:08:09: Welchen Vorteil bringt denn der Einsatz von generativer KI zunächst mal ganz allgemein?

00:08:15: Ich glaube einfach an die transformative Kraft von generative KI

00:08:19: und wer das Unternehmen heute schon den Mut hat, die Reise von Künstlinien-Sigenz zu starten, hat ein Wettbewerbsvorteil.

00:08:28: Auf der anderen Seite glaube ich stark daran, wer in drei Jahren immer noch nicht KI in Prozesse integriert hat,

00:08:34: wird einen Wettbewerbsnachteil haben.

00:08:37: Es zahlt eine auf mehrere Faktoren.

00:08:39: Es führt zu Produktivitätssteigerungen, Entlastung von Mitarbeitenden,

00:08:45: also auf der anderen Seite, dass eben tatsächlich Geschäftsprozesse neu gedacht werden können,

00:08:51: mehr Automatisierung gerade, schneller und effektivere Prozesse, als es heute möglich ist.

00:08:57: Also es wird einen Einfluss haben auf unsere Arbeitsweise und die Gestaltung von Prozessen.

00:09:03: Okay. Und wie sieht es dann konkret bei euch aus?

00:09:08: Wie und warum wird generative KI in der Steuerberatung eingesetzt?

00:09:13: Tatsächlich war generative KI für uns in TAC schon sehr früh ein Thema, mit dem wir uns beschäftigt haben.

00:09:21: Damals, rein aus unternehmerischer Sicht, die klassische Fragestellung, welche Chancen wir also risikieren,

00:09:27: hat TACS durch generative KI.

00:09:30: Wir haben deswegen sehr früh das Potential erkannt, wie es uns letztendlich entlasten kann.

00:09:36: Wir haben bereits im Juni diesen Jahres KaiChat für alle eingeführt,

00:09:43: was durch ChatGPT bekannt ist.

00:09:45: Wir haben Chatboard, wir können Fragen stellen.

00:09:48: Und es gibt eine Antwort, wir haben eine eigene, sichere Version davon bei KPMG eingeführt.

00:09:53: Das heißt, sichere Version heißt, alle Fragen, die gestellt werden,

00:09:56: alle Antworten, die kommen, alle Anreicherungen von eigenen Daten verlassen nicht das KPMG-Haus.

00:10:03: Und das wurde für alle 13.000 Mitarbeitenden innerhalb von KPMG sehr früh für alle verfügbar gemacht.

00:10:13: Das Thema generative KI ist in aller Munde gewesen bei allen Steuerberaterinnen und Steuerberatern.

00:10:19: Deswegen war die Fragestellung, was machen wir jetzt damit?

00:10:23: Und wir haben tatsächlich als Erstes innerhalb von TACS

00:10:27: einen sogenannten Design-Thinking-Workshop gemacht, bei dem man sich systematisch zusammengesetzt hat.

00:10:32: Und ein Newscase ist ausgearbeitet.

00:10:34: Wie können wir generative KI für uns intern nutzen,

00:10:40: also auch wie können wir Lösungen für unsere Kunden bauen?

00:10:44: Die interne Nutzung ist breit gefächer.

00:10:46: Jeder hat einen anderen Schwerpunkt am Ende des Tages in der Steuerwelt, sodass jeder unterschiedliche Nutzen davon hat.

00:10:53: Wenn ich das aber abstrahiere, wie kann jemand KI-Chat als persönlichen Assistenten nehmen?

00:11:00: Es gibt klassische Themen.

00:11:02: Ich kann zu jedem Thema eine Erstrecherche starten, um mich sehr schnell in neuen Themen fortzubilden.

00:11:09: Also für Recherche, Zusammenfassungen von Gesetzen und Urteilen oder auch Textestücke,

00:11:16: die vielleicht manchmal, wie gesetzlich, sind in komplizierter Form geschrieben sind,

00:11:20: sehr einfach in einer einfachen Wortwahl zusammenfassen.

00:11:24: Ich kann im Bereich Projektmanagement, kann ich meine Projektpläne erstellen oder validieren lassen,

00:11:30: wenn es darum geht, Daten zu transformieren, ist das auch möglich,

00:11:33: sodass ich Daten harmonisieren kann, die aus verschiedenen Datenquellen kommen.

00:11:38: Das sind ganz einfache Probleme, wie ich bekomme Daten aus zwei verschiedenen Systemen

00:11:43: und ein Datumsformat ist anders. Normalerweise würde ich die in den Echsel bereinigen,

00:11:47: bevor ich dann tatsächlich loslegen kann.

00:11:50: Heutzutage mit generative KI kann ich einfach in natürlicher Sprache die Anweisung geben,

00:11:54: bereinige mir diese Daten und bringe sie quasi in eine Form, mit der ich arbeiten kann.

00:11:59: Und der Prozess wird einem abgenommen.

00:12:03: Wir haben ja verschiedene Bereiche bei uns in KPMG, verschiedene sogenannte Service Lines in Text,

00:12:10: sodass wir dann auch Service Lines spezifisch nochmal Use Cases ausgearbeitet haben,

00:12:16: wie jeder mit generative KI einen Nutzen für sich erzeugen kann.

00:12:21: Das könnte beispielsweise im Bereich Transfer Pricing darin liegen für sogenannte DOKOS,

00:12:29: also die sogenannte Transfer Pricing Locafice und Master Fice,

00:12:34: Bestandteile davon, sich mit generative KI generieren zu lassen.

00:12:39: Oder auch sogenannte Benchmarking, wo es Abgleiche zwischen verschiedenen Wettbewerbern gibt,

00:12:45: solche Schriftstücke damit initial zu erstellen.

00:12:49: Oder wenn wir Stellungnahmen und Gutachten schreiben, eine automatische Prüfung laufen zu lassen,

00:12:56: dann erfüllt das Schriftstück unsere formalen Vorgaben an diese Kommunikation,

00:13:02: sprich auch eine Unterstützung in der Qualität.

00:13:06: Okay, spannend. Kannst du mir dafür einen Praxisbeispiel nennen?

00:13:11: Eins oder viele.

00:13:14: Und so Zeit ist etwas begrenzt, deswegen würde ich bei einem erst mal bleiben.

00:13:19: Es lässt sich einfach letztendlich über die gesamte Wertschöpfungskörte von Unternehmen einsetzen.

00:13:23: Und im Einkaufsbereich dabei ist automatisiert Angebote auszuwerten.

00:13:28: Oder im HR-Bereich ein Q&A-Bot für die Mitarbeitenden zur Verfügung zu stellen.

00:13:33: Wie viele Urlaubsfrage habe ich? Wie ist der Prozester hinter?

00:13:36: Ob im Tax- und Legal-Bereich Referenzdokumente zu erhalten?

00:13:42: Vertrieb und Marketing ist auch ein klassischer Einsatzbereich.

00:13:46: Ich möchte noch einen Slogan für mein Unternehmen generieren.

00:13:50: Die Anwendungsbeispiele sind breit gefächert über ein gesamtes Unternehmen am Ende des Tages.

00:13:57: Ich könnte da noch stundenlang weitermachen.

00:14:01: es alles in Vorleihen setzen kann. Das Potenzial ist auch noch nicht ausgeschöpft. Also die Reise

00:14:06: wird noch weitergehen, die Technologie wird sich weiterentwickeln. Aber das sind ein paar der Themen,

00:14:11: wie wir intern generative KI für uns nutzbar machen können. Wie werden denn die Mitarbeiter

00:14:19: in Bikapmg bei der Verwendung der neuen Technologie unterstützt? Das ist ja wahrscheinlich auch ein

00:14:24: Thema, die Anwendung dann einfach. Ja, also es fängt aber tatsächlich damit an, was ich großartig

00:14:31: finde, dass das KPMG-Leadership hinter diesem Thema steht. Wir sehen das als Gesamtkampiong,

00:14:37: als wichtiges Thema für unsere Kunden, als auch für uns dem Mitarbeitenden und deswegen muss

00:14:44: doch gefördert werden, wie gehen wir damit um? Es fängt damit an, dass wir Schulungskonzepte haben,

00:14:51: es gibt Lernfahre, die durchlaufen werden können, einerseits in die Chancen zu verstehen, die

00:14:57: Risiken zu verstehen oder auch die konkrete Anwendung zu verstehen. Das sogenannte Prompt

00:15:02: Engineering, das ist die Ausdrucksweise für die Mensch-Computer-Interaktion. Also wie formuliere

00:15:09: ich meine Fragen an die Maschine auf eine Art und Weise, dass ich die qualitativ beste Antworten

00:15:14: bekomme? Das ist am Ende des Tages ein Thema wie Googling. Wir machen es alle, wir können es aber

00:15:19: alle in einer unterschiedlichen Art und Weise, wie gut die Treffer sind, die dabei rauskommen. Und

00:15:25: nichts anderes ist Prompt Engineering, meiner Meinung nach ein essentieller Skillset, der in Zukunft

00:15:30: immer wichtiger werden wird, mit dem sich jeder beschäftigen sollte. Das heißt, dafür bieten

00:15:35: wir konkrete Schulungen und Lernfahre an. Wir haben auch Champion-Konzepte bei uns umgesetzt,

00:15:42: so dass jeder bei sich in der Service Line konkrete Ansprechpartner hat, mit dem man auch mal

00:15:49: rüber ins Büro laufen kann, Anwendungsfälle zu diskutieren, Unterstützung zu bekommen,

00:15:55: zusätzlich zu den gezielten Schulungs- und Trainingskonzepten wollen wir tatsächlich einfach,

00:16:02: dass alle Mitarbeitende die Möglichkeit haben, selbst zu experimentieren. Es gibt keinen besseren

00:16:07: und schnelleren Weg nach vorne zu kommen, als tatsächlich die Technologie bereitzustellen,

00:16:13: mit dem man auch einfach testen und ausprobieren kann. Das heißt, wir haben eine sogenannte Gen AI

00:16:18: Playground, wird eingerichtet, wenn ich eine neue Idee habe. Das könnte ein cooler Prozess sein,

00:16:26: ein cooler Use Case und gehe eben der Fragestellung nach, ist das tatsächlich ein guter Use Case für

00:16:32: generative KI? Dann ist die Antwort darauf, find's raus, probier's. Okay, also werden eure

00:16:39: Mitarbeiter*innen so zum einen eben wirklich abgeholt geführt, aber ihnen wird auch die

00:16:44: Freiheit gelassen, sich selbst auszuprobieren. Sehr mutig und visionär, aber auch wie ich finde.

00:16:50: Und wie sieht's dann auf der anderen Seite aus? Wie nehmen eure Kund*innen den Einsatz von KI an?

00:16:55: Es gibt ein wahnsinnig hohes Interesse an dem Thema. Also das Thema ist ja so durch die Decke

00:17:02: gegangen, durch die Medien gegangen, verursacht, durch Chatchi Pity, so dass einfach die Fragestellung

00:17:08: in den Steuerabteilungen war. Was mache ich jetzt damit? Wie kann das mir helfen bei meinen

00:17:15: Prozessen? Es ist tatsächlich eine sehr individuelle Fragestellung, die unsere Kund*innen und

00:17:21: Kunden haben, auf sich und ihre eigenen Prozesse bezogen. Wie kann ich jetzt generative KI tatsächlich

00:17:28: sinnvoll einsetzen? Darauf haben wir Antworten in Form von standardisierten Use Cases, als auch die

00:17:34: Möglichkeit mit innovativen Methoden wie Design Thinking, sich mit unseren Kunden in Workshop

00:17:40: hinzusetzen und dann nochmal sehr individuell Use Cases auszuarbeiten. Die Steuerabteilungen sind

00:17:47: sich bewusst. Hier ist eine Technologie, die gekommen ist, um zu bleiben. Und jetzt geht's

00:17:52: tatsächlich darum herauszufinden, wie ich sie sinnvoll einsetzen kann. Klassischerweise stehen

00:17:59: Steuerabteilungen unter Kostendruck, haben eine begrenzte Anzahl von Mitarbeitenden in ihrer

00:18:06: Steuerabteilung und jetzt gilt es zu entlasten. Und das ist generative KI, kann es möglich machen,

00:18:12: eine bestehende Mannschaft zu befähigen, sich mit anderen Themen zu beschäftigen als heute.

00:18:18: Ich muss eben nicht mehr jede Routine-Tätigkeit wiederholen. Ich kann eine Maschine dazu einsetzen,

00:18:25: mich zu entlasten und kann mich dann mehr auf die wertschöpfenden Tätigkeiten konzentrieren.

00:18:30: Nichtsdestotrotz, es gibt enorme Chancen, trotzdem beschäftigen sich auch unsere Kunden damit,

00:18:37: wo sind die Risiken dahinter. Also alleine Themen wie Datenschutz und Datensicherheit,

00:18:43: hochsensible Themen, wie kann ich diese Technologie auf eine sichere Art und Weise verwenden? Oder

00:18:49: auch die Fragestellung, wie nehme ich denn tatsächlich meine Mitarbeitenden mit auf diese Reise? Es reicht

00:18:56: nicht einfach, nur eine Technologie bereitzustellen. Es muss das Enablement stattfinden, die

00:19:02: Technologie zu verstehen und zu beherrschen und gleichzeitig fragen sich unsere Kundinnen und

00:19:08: Kunden, welchen Einfluss hat denn generative KI auf den künftigen, ich sage mal, Skill Mix innerhalb

00:19:15: von einer Steuerabteilung. Es gab schon seit Jahren den Wandel, dass immer mehr Technologen

00:19:22: innerhalb der Steuerabteilung einziehen. Jetzt wird das aber in den nächsten Jahren noch mal

00:19:28: verschärft, indem ich die konkrete Aussage treffe. Jede Steuerberaterin und jeder Steuerberater

00:19:36: sollte sich technologische Kenntnisse aneignen, zumindest in Form von Prompt Engineering, um eben

00:19:43: diese Interaktion zwischen Mensch und Maschine zu beherrschen. Es geht auch schon los in den

00:19:49: Steuerabteilungen. Es ist kein theoretisches Konzept, dass wir nur in dieser Phase sind, wie

00:19:56: kann ich es sinnvoll einsetzen? Es wird schon eingesetzt. Wir haben konkrete Implementierungsprojekte

00:20:03: bei unseren Kunden, bei der wir auf der einen Seite klassische Chatbots implementieren. Wir machen

00:20:11: und wissen auf eine Art und Weise verfügbar, wie es noch nie zuvor war. Das kann Auswirkungen

00:20:16: haben beispielsweise. Es gibt eine Betriebsprüfung. Ein Unternehmen kann auf alle Stellungnahmen

00:20:21: und Gutachten innerhalb von Sekunden schneller zugreifen, die in den letzten Jahren beschrieben

00:20:26: wurde. Bis hin zu die andere Seite, die wirkliche Königstisziplin, wenn es um generative KI

00:20:33: geht, die Integration in Geschäftsprozessen, bei der wir beispielsweise bei einem Kunden

00:20:40: den ganzen Transfer-Prizing-Local-Fires-Prozess analysieren und mit generative KI anreichern,

00:20:47: um die Mitarbeitenden zu entlasten bei der jährlichen Aktualisierung von diesen Dokumentationsdateien.

00:20:54: Trotz deiner ganzen Argumente, die eigentlich unschlagbar sind für den Einsatz von KI, gibt

00:21:00: es Skeptiker*innen. Besonders die Befürchtung kann KI den Menschen ersetzen, schwebelt immer

00:21:08: mal so rum, wie entgegnest du der? Es ist eine absolut berechtigte Frage, mit der man sich

00:21:15: auch auseinandersetzen sollte, vor allem weil durch die Medien Zahlen rumgegangen sind,

00:21:22: inwiefern Jobprofile in Gefahr sind oder ersetzt werden können durch Künstlieintelligenz.

00:21:28: Ich sehe das ganz anders. Ich sehe Künstlieintelligenz als Assistenten. Es dient nicht dazu, uns

00:21:37: zu ersetzen. Es dient dazu, uns zu entlasten und uns zu unterstützen. Auch auf dem Steuerbereich

00:21:44: ganz konkret bezogen. Eine Lösung, die auf Basis von generative KI agiert, kann keine

00:21:54: 100-prozentige Qualität quer leisten. Wir als Menschen sind immer noch komplett dafür

00:21:59: verantwortlich, wie sieht das Ergebnis aus? Es gilt eben, die Prozesse zu identifizieren,

00:22:05: bei dem wir zu 40 Prozent entgegengekommen werden können. 60 Prozent, vielleicht auch

00:22:10: zu 80 Prozent. Aber die letzte Meile und vor allem die Qualitätsprüfung liegt komplett

00:22:15: bei uns. Und diese Qualitätsprüfung ist das inhaltlich richtig, auch ist das sprachlich

00:22:20: richtig. Kann nur passieren, wenn wir weiter Fachwissen aufbauen. Es ist nicht so, dass

00:22:25: die Maschine "Earth of the Box" auch bei künftigen Gesetzesänderungen 100 Prozent akurate Antworten

00:22:33: gewährleisten kann. Das wird so schnell überhaupt nicht passieren. Wir als Menschen sind immer

00:22:38: noch komplett in der Verantwortung, richtige Ergebnisse zu produzieren. Es geht nur um

00:22:43: Entlastung am Ende, das sage ich. Es hat schon als das Beispiel Google gegeben. Das ist

00:22:48: ja auch nur eine Entlastung, schneller Informationen zu kommen. Trotzdem muss ich die Fähigkeit

00:22:52: haben, zu validieren, auf welchen Link klicke ich. Und wie richtig ist das, was ich hier

00:22:58: einfach im Internet vorfinde, genauso als der Taschenrechner damals in Schulen eingeführt

00:23:03: wurde. Da gab es auch seitens den Lehrerinnen und Lehrer. Es kann ja jetzt nicht sein, dass

00:23:10: wir quasi nicht mehr unseren Schülerinnen und Schülern beibringen müssen, mathematisch

00:23:16: irgendwie der Addition oder der Subtration vorzunehmen. Heutzutage Taschenrechner hat

00:23:20: vollkommen eine Akzeptanz. Also niemand geht davon aus, dass wir jetzt ersetzt wurden mit

00:23:24: unseren Taschenrechner. Sind ähnliche Beispiele. Ich gehe einfach stark davon aus, generative

00:23:29: KI wird in unseren Alltag einziehen. Es ist berechtigt sich mit der Fragestellung auseinanderzusetzen,

00:23:35: wird es uns ersetzen. Ich bin definitiv der Meinung, nein, es wird uns sich ersetzen,

00:23:39: es wird uns entlasten und dann letztendlich so eine Mehrwert führen, indem wir uns inhaltlich

00:23:46: mit anderen Themen beschäftigen können und mehr Zeit haben für Beziehungen, mehr Zeit

00:23:52: haben für Kommunikation. Und das sind Themen, bei denen eine Künstliche Intelligenz uns

00:23:57: nicht ersetzen kann. Ja, auf jeden Fall. Hast du denn noch einen Ratschlag zum Schluss,

00:24:02: um eben Skeptiker*innen zu ermutigen, die KI zu nutzen? Probiert es auch. Also als ich

00:24:09: am Anfang mit generative KI mich angefangen habe zu beschäftigen, es ist ja erst mal

00:24:15: eine Blackbox. Man weiß ja nicht, was auf einen zukommt. Ich habe konkret damit angefangen,

00:24:20: bevor ich das so stark in mein Berufsleben zu integrieren, ich habe es privat genutzt.

00:24:26: Und da wollte ich eben verstehen, was macht diese KI und was macht sie nicht? Und nachdem

00:24:31: ich dann privat die Grenzen kennengelernt habe, als auch die Chancen ist mir also völlig

00:24:40: verständlich geworden, wie ich es auch in meinem Berufsleben einführen kann. Aber am

00:24:44: Ende des Tages ist wirklich mein Ratschlag probiert es aus. Und das auf eine einfache

00:24:50: Art und Weise. Also alleine mit Chatchi Pity, das ich heutzutage meinen Kühlschrank fotografieren

00:24:56: kann und dann schlägt er mir passende Gerichte vor. Oder ich kann Chatchi Pity dafür nutzen,

00:25:00: die, ja das ist schon, also selbst wenn Tupperware-Box dann im Kühlschrank steht, bei dem Chatchi

00:25:08: Pity ihr nicht weiß, was inhaltig drin sein könnte, dann fängt da an zu rätseln. Wenn

00:25:13: dies oder das drin wäre, könntest du mit den anderen Sachen, die ich mit deinem Kühlschrank

00:25:17: identifiziere, dieses Gericht kochen. Und wenn man dann noch eine Anleitung braucht, um

00:25:22: das Rezept zu kochen, dann stellt man eben die nächste Frage und einem wird auch da

00:25:26: geholfen. Die oder auch wo ich es verwendet habe, ist einfach alles, was das Thema Personalisierung

00:25:32: angeht. Beispielsweise für eine Urlaubsplane. Ich war dieses Jahr, ich hatte einen wunderschönen

00:25:38: Urlaub in der Türkei und hatte mich davor mit Chatchi Pity unterhalten. Da bin ich gesagt,

00:25:42: wie lange ich da bin, mit wem ich da bin, was meine Präferenzen da sind und er hat mir

00:25:46: eine Agenda für jeden Tag vorgeschlagen. Und das sind Interaktionen, wo ich einfach

00:25:52: den Umgang mit der Maschine gelernt habe, die dann auch wieder übertragbar waren auf

00:25:56: das Berufsleben, aus der Urlaubsplanung, könnte heutzutage dann eine Projektplanung

00:26:01: werden. Also dass die Skills, die man sich selber beibringt, eins zu eins auf das Berufsleben

00:26:07: adaptierbar sind, nichtsdestotrotz müssen wir uns bewusst sein, bei allen Chancen, die

00:26:14: die Technologie hat, dass wir uns da in den Kindern schon noch befinden. Und das ist ähnlich

00:26:21: wie, ich finde den Vergleich gut mit dem Auto. Als das Auto eingeführt wurde, gab es auch

00:26:27: Risiken. Es gab Unfälle. Trotzdem hat man sich nicht dafür entschieden, wir stellen jetzt

00:26:31: die Produktion von Autos ein und setzen wieder auf Pferde, sondern man hat nach und nach

00:26:35: mehr Leitplanken eingeführt. Dann gab es einen Sicherheitsgurt. Da gab es auch Akzeptanzprobleme

00:26:41: erstmal, als der Sicherheitsgurt eingefügt wurde, dass der nicht angelegt wurde. Später

00:26:45: kam dann Airbags und so weiter dazu. Und durch eine Evolution werden wir auch im KI-Bereich

00:26:51: sehen, dass immer mehr Leitplanken gesetzt werden, teils auch aus regulatorischer Sicht,

00:26:58: um einen sinnvollen und ethischen Einsatz von Künstliintelligenz gewährleisten zu können.

00:27:03: Robert, vielen Dank für deinen brennenden Disziplé de Oillet, für den Einsatz von KI,

00:27:10: für deine wirklich praktischen Beispiele und Ratschläge und auch dafür, dass du uns

00:27:13: gezeigt hast, wie visionär ihr bei KPMG mit dem Thema umgeht. Es hat mir sehr viel Spaß

00:27:19: gemacht, ich fand es sehr inspirierend und ich habe sehr viel gelernt. Vielen Dank.

00:27:23: Ich danke dir, Constanze, für diese Gelegenheit. Wie gesagt, ich liebe das Thema, ich liebe

00:27:27: es, darüber sprechen zu können. Lasst uns alle zusammen die Kraft der generative KI

00:27:34: nutzen. Ich freu mich.

00:27:36: Liebe Hörerinnen, wenn ihr jetzt auch so motiviert und inspiriert seid, wie ich es gerade bin,

00:27:41: wir packen euch natürlich alle Infos in die Show-Notes. Ihr könnt Teil davon werden,

00:27:45: wie KI bei KPMG gedacht wird. Empfehle diesen Podcast sehr gerne weiter, abonniert den

00:27:52: Kanal und bewertet den Podcast auch gern auf allen gängigen Podcast-Plattformen. Ich

00:27:57: bedanke mich für eure Aufmerksamkeit und auf Wiederhören.

00:28:00: [Musik]