KI in der Steuerberatung: Warum die Disruption aus der Kanzlei kommt

Die Buchhaltung wird sich automatisieren, die Preise werden fallen, und die Kanzlei, wie wir sie kennen, wird verschwinden. So oder so ähnlich klingt die Standarderzählung, wenn über die Zukunft der Steuerberatung gesprochen wird. Sie lehnt sich an Clayton Christensens Theorie der disruptiven Innovation an und verweist gerne auf Uber, Airbnb oder Amazon als Beleg dafür, dass kein Berufsstand vor technologischer Disruption sicher ist.

Die Theorie ist überzeugend. Das Problem ist ihre Übertragbarkeit. Denn die Steuerberatung hat strukturelle Eigenheiten, die eine Disruption nach dem Lehrbuch erheblich erschweren. Und die Frage, die niemand befriedigend beantwortet, lautet: Über welche Plattform soll das konkret passieren?

Warum die Steuerberatung kein Taxigewerbe ist

Disruption nach Christensen funktioniert typischerweise so: Ein Neueinsteiger bietet eine einfachere, günstigere Lösung an, die zunächst nur für das untere Marktsegment attraktiv ist. Mit der Zeit verbessert sich das Produkt und verdrängt die etablierten Anbieter. Uber brauchte keine Taxilizenz. Airbnb brauchte kein Hotelgebäude. Beide nutzten Technologie, um einen bestehenden Markt von außen aufzurollen.

In der Steuerberatung ist das schwieriger, aus mehreren Gründen. Erstens: Die Leistung unterliegt dem Steuerberatungsgesetz. Vorbehaltsaufgaben wie die Erstellung von Steuererklärungen und Jahresabschlüssen dürfen nur von zugelassenen Steuerberatern erbracht werden. Ein reines Software-Unternehmen kann Buchhaltung anbieten, aber keine steuerliche Beratung im engeren Sinne. Zweitens: Die Mandantenbeziehung ist kein Transaktionsgeschäft. Ein Steuerberater betreut ein Unternehmen über Jahre, kennt die Gesellschafterstruktur, die Branchenbesonderheiten, die persönlichen Verhältnisse der Geschäftsführung. Diese Kontexttiefe lässt sich nicht in ein Software-Interface packen. Drittens: Der deutsche Markt ist durch DATEV als System of Record geprägt. Über 90 Prozent der Kanzleien arbeiten mit DATEV. Das schafft eine Infrastruktur, die sich nicht einfach umgehen lässt, sondern in die sich jede technologische Lösung einfügen muss.

Das heißt nicht, dass sich nichts verändert. Es heißt, dass die Veränderung anders aussieht als in den gängigen Disruptions-Narrativen.

Szenario 1: Full-Stack-Unternehmen, die DATEV umgehen

Die ambitionierteste Vision verfolgen Unternehmen, die sowohl die Software als auch die Dienstleistung aus einer Hand anbieten wollen. Sie bauen eigene Buchhaltungsplattformen, nehmen Mandanten auf und versprechen eine volldigitale Erfahrung ohne DATEV-Abhängigkeit.

Das Konzept hat Charme. Wenn man die gesamte Wertschöpfungskette kontrolliert, lässt sich die Effizienz theoretisch maximieren. In der Praxis zeigen sich allerdings harte Grenzen. Die meisten dieser Anbieter haben keine oder nur wenige zugelassene Steuerberater im Team. Das bedeutet: Für die reine Buchhaltung und vorbereitende Tätigkeiten reicht es, aber für alles, was unter die Vorbehaltsaufgaben fällt, Steuererklärungen, Einsprüche, Gestaltungsberatung, braucht der Mandant zusätzlich einen Steuerberater. Der Full-Stack-Anbieter wird zum Zwischenschritt, nicht zum Ersatz.

Hinzu kommt ein praktisches Problem: Wenn der Mandant irgendwann doch einen klassischen Steuerberater braucht oder will, muss er aus dem proprietären System migrieren. Das erzeugt Lock-in, den viele Unternehmer bewusst vermeiden.

Szenario 2: KI-Tools beim Mandanten mit DATEV-Anbindung

Ein pragmatischerer Ansatz sind Tools, die KI-gestützte Buchhaltung direkt beim Mandanten einführen, aber an DATEV angebunden bleiben. Anbieter wie Countful mit ihrem KI-Agenten Tess verfolgen genau diesen Weg: Belege werden erfasst, Buchungssätze automatisch erstellt, Rückfragen an den Mandanten KI-gesteuert versendet, und die fertigen Daten fließen in DATEV Kanzlei-Rechnungswesen.

Das ist technologisch beeindruckend und löst ein echtes Problem: die zeitaufwändige Belegvorbereitung, die in vielen Kanzleien noch manuell oder halbautomatisch läuft. Der Engpass liegt an einer anderen Stelle. Diese Tools führen ein neues Frontend beim Mandanten ein. Der Mandant arbeitet in einer neuen Oberfläche, lädt dort Belege hoch, interagiert mit der KI. Das funktioniert gut für Mandanten, die noch kein funktionierendes digitales System haben oder bereit sind zu wechseln.

Aber die hunderttausende Mandanten, die bereits über DATEV Unternehmen Online angebunden sind, deren Vorsysteme (Bankkonto, Rechnungssoftware, Kreditkartenmanagement) sauber per Schnittstelle liefern, haben wenig Grund, ein zusätzliches System dazwischenzuschalten. Für sie entsteht kein Mehrwert, sondern zusätzliche Komplexität.

Die Adoptionsfrage ist damit ähnlich wie beim Mandantenportal: Das Tool ist nur so stark wie die Bereitschaft des Mandanten, es zu nutzen. Und diese Bereitschaft sinkt, je besser das bestehende Setup bereits funktioniert.

Szenario 3: KI innerhalb der Kanzlei

Das dritte Szenario ist das am wenigsten sichtbare, aber möglicherweise das wirkungsvollste. Statt den Mandanten auf ein neues Frontend zu bringen, wird die KI dort eingesetzt, wo die Daten ohnehin zusammenlaufen: in der Kanzlei selbst.

DATEV hat mit dem Automatisierungsservice Rechnungen (ASR) und dem Automatisierungsservice Bank bereits eigene KI-Lösungen im Markt. Der ASR analysiert digitalisierte Belege und erzeugt Buchungsvorschläge auf Basis historischer Buchungsdaten. Über 5.500 Kanzleien nutzen den Service für mehr als 56.000 Mandantenbestände. Die Zahlen belegen: Der Ansatz funktioniert in der Breite.

Allerdings arbeitet der ASR mit klassischem Machine Learning auf Basis von Mustererkennung in historischen Daten. Was damit möglich ist, hat Grenzen. Komplexe Sachverhalte, die Kontextverständnis erfordern, etwa die Unterscheidung zwischen einer Anzahlungsrechnung und einer Schlussrechnung, die Interpretation eines ungewöhnlichen Verwendungszwecks auf dem Kontoauszug oder die Erkennung, dass eine Rechnung steuerlich anders zu behandeln ist als sie auf den ersten Blick wirkt, lassen sich mit Musterabgleich allein nicht lösen.

Genau hier liegt das Potenzial von Large Language Models. LLMs können Belege nicht nur klassifizieren, sondern semantisch verstehen. Sie können einen Verwendungszweck lesen und interpretieren, einen Beleg im Kontext früherer Geschäftsvorfälle einordnen und Rückfragen formulieren, die über ein einfaches "Beleg fehlt" hinausgehen. Tools wie Finmatics kombinieren bereits LLM-basierte Positionserkennung mit der DATEV-Anbindung und zeigen, was in dieser Schicht möglich ist.

Der entscheidende Vorteil dieses Ansatzes: Die bestehenden Vorsysteme der Mandanten bleiben unberührt. Das Bankkonto, die Rechnungssoftware, das Kreditkartenmanagement, alles liefert weiterhin über die eingerichteten DATEV-Schnittstellen. Die KI sitzt zwischen dem Eingang der Daten in der Kanzlei und der finalen Buchung in Kanzlei-Rechnungswesen. Der Mandant merkt davon wenig, profitiert aber von schnellerer Verarbeitung und proaktiveren Rückfragen.

Vollautomatische Buchungen sind erst der Anfang

In der Debatte um KI in der Buchhaltung wird oft so getan, als wäre die automatische Buchung das Endstadium der Automatisierung. Das ist ein Denkfehler. Eine Buchung ist eine deterministische Zuordnung: Beleg X gehört auf Konto Y mit Steuerschlüssel Z. Das lässt sich automatisieren, mit ML oder mit LLMs.

Aber nach der Buchung beginnen die nicht-deterministischen Entscheidungen. Ist die Kostenstruktur dieses Mandanten plausibel? Sollte eine Rückstellung gebildet werden? Gibt es steuerliche Optimierungspotenziale, die aus dem Buchungsmuster erkennbar sind? Hat sich die Umsatzsteuer-Behandlung eines bestimmten Geschäftsvorfall-Typs durch ein aktuelles BMF-Schreiben geändert?

Diese Fragen erfordern fachliches Urteilsvermögen, Mandantenkenntnis und steuerliches Wissen. KI kann hier zuarbeiten: auffällige Muster flaggen, Abweichungen zum Vorjahr aufzeigen, relevante Rechtsänderungen einblenden. Aber die Entscheidung trifft der Steuerberater. Genau das ist der Grund, warum der direkte Ansprechpartner für den Mandanten essentiell bleibt. Deutsches Steuerrecht ist zu komplex, zu situationsabhängig und zu folgenreich, als dass ein Mandant sich ausschließlich auf Software verlassen würde.

Der Mittelstand ist in der Kanzlei angebunden

Es gibt einen Grund, warum keine der drei Optionen den Markt bisher transformiert hat: Die bestehende Infrastruktur ist stärker als jedes einzelne Tool.

Die überwiegende Mehrheit der deutschen Mittelständler ist über eine Steuerkanzlei an DATEV angebunden. Die Vorsysteme liefern Daten, die Kanzlei verarbeitet sie, der Mandant bekommt seine BWA, seinen Jahresabschluss und seine Steuererklärung. Dieses System ist nicht elegant, aber es funktioniert. Und es hat eine Eigenschaft, die oft unterschätzt wird: Es ist extrem klebrig. Ein Mandant wechselt seinen Steuerberater selten und sein Buchhaltungssystem noch seltener.

Wer KI flächendeckend in der Steuerberatung einsetzen will, muss deshalb dort ansetzen, wo der Mittelstand bereits angebunden ist: in der Kanzlei. Nicht mit einem neuen Portal, das der Mandant nutzen soll. Nicht mit einem neuen Frontend, das bestehende Systeme ersetzt. Sondern mit Technologie, die innerhalb der Kanzlei den Verarbeitungsprozess beschleunigt und verbessert, ohne dass der Mandant sein Setup ändern muss.

Wo es tatsächlich hingeht

Die Zukunft wird vermutlich kein Entweder-oder sein. Für bestehende Mandanten mit funktionierenden Systemen wird die Veränderung innerhalb der Kanzlei stattfinden: bessere Automatisierung, KI-gestützte Prüfung, schnellere Verarbeitung, proaktivere Beratung. Der Mandant merkt den Unterschied nicht an einem neuen Login, sondern an kürzeren Durchlaufzeiten und substanzielleren Auswertungen.

Für neue Mandanten, die noch kein Setup haben oder bereit sind zu wechseln, werden die mandantenseitigen KI-Tools eine Rolle spielen. Ein Startup, das heute gründet und keinen Pendelordner hat, kann direkt auf einem modernen Frontend starten. Aber auch diese Mandanten brauchen am Ende einen Steuerberater, der die Daten prüft, den Jahresabschluss erstellt und die steuerliche Gestaltung übernimmt.

Die eigentliche Disruption in der Steuerberatung wird deshalb nicht durch ein einzelnes Technologieunternehmen kommen, das den Markt von außen aufrollt. Sie wird durch Kanzleien kommen, die KI so in ihre Prozesse integrieren, dass sie mit gleicher Teamgröße deutlich mehr Mandanten betreuen können, und zwar besser als zuvor. Das ist weniger spektakulär als die Uber-Analogie. Aber es ist realistisch. Und es hat bereits begonnen.