Prompting kann im Alltag als Kunst der richtigen Eingabe in Bezug auf Anweisungen gegenüber KI-Systemen beschrieben werden. Im Rechtsbereich, vor allem im Steuerrecht, in der Bilanzierung oder auch in der Buchhaltung, geht es jedoch um mehr als um eine gute Formulierung. Ein Prompt legt fest, zu welchem Rechtsstand gearbeitet wird, welche Dokumente eingebunden sind, welche Perspektive das System einnehmen soll und wie mit Unsicherheiten umzugehen ist. Dadurch wird aus einer einzelnen Frage eine gesteuerte Arbeitsanweisung. Es zeigt sich, dass die Qualität der Ausgabe dann steigt, wenn Aufgabe, Format, Quellen und Verhaltenshinweise sauber miteinander verbunden werden.
Warum juristische Antworten Kontext, Quellen und Stichtage brauchen
Gerade im Rechtsbereich wie dem Steuerrecht zeigt sich dieser Zusammenhang sehr deutlich. Ein Sprachmodell erzeugt Antworten aus Mustern und Wahrscheinlichkeiten. Fachliche Literatur in diesem Umfeld orientiert sich hingegen an Normtexten, Richtlinien, Verwaltungspraxis und Judikatur mit eindeutigem Zeitbezug. Wird etwa nach der lohnsteuerlichen Behandlung zweier Dienstverhältnisse oder nach dem umsatzsteuerlichen Leistungsort einer Rechnung gefragt, genügt daher keine sprachlich statistisch ausgeklügelte Antwort (also eine Antwort, die plausibel und gut „klingt“). Sinnvoll wird die Ausgabe erst dann, wenn der Prompt den Rechtsraum, den Stichtag und die Dokumentenbasis kennt und beinhaltet oder wenn aktuelle Quellen direkt in den Chat ein gebunden werden. Genau hier liegt der Nutzen von Anhängen im Chat (oder auch sehr genauen Angaben in einem Prompt): Sie verschieben die Arbeit des Systems aus einem offenen Sprachraum in einen engeren fachlichen Rahmen.
Der Chatbot als Werkzeug für einzelne Denkschritte
Für einzelne spezielle und eindeutig abgrenzbare Abfragen eignet sich der klassische Chat, also die Verwendung eines Chatbots, sehr gut. Er kann Gesetzestexte oder Richtlinien zusammenfassen, Fachfragen verdichten, Formulierungen für interne Notizen liefern oder aus Literatur und Unterlagen einen ersten Entwurf erzeugen. Im Steuerrecht, in der Buchhaltung und der Bilanzierung ist das beispielsweise dann hilfreich, wenn eine neue Richtlinie verkürzt dargestellt werden soll, ein Fachbeitrag auf eine konkrete Fallfrage bezogen oder ein Belegtext in eine erste fachliche Struktur übersetzt werden soll. Ein Chat ist dabei dialogisch, schnell und gut für Nachfragen geeignet. Er liefert jedoch in vielen Fällen nur einen Abschnitt der Arbeit und kann in seiner Flexibilität eingeschränkt sein.
Wenn mehrere Schritte nötig sind: Der Einsatz von KI-Agentensystemen
Sobald mehrere Schritte nacheinander gewünscht oder vorteilhaft sind, tritt eine andere Systemlogik als eine reaktive Interaktion in den Vordergrund. Textantworten allein können zwar ein Anfang für eine Recherche sein oder auch eine gewisse Rahmenbedingung für ein fortlaufendes „Gespräch“ erzeugen (hier gibt es auch in einigen Systemen die Möglichkeit, tatsächlich mit Chats zu „sprechen“), aber dabei muss es nicht enden. Genau an dieser Stelle werden KI-Agentensysteme interessant. Ein Agentensystem (verbunden mit einem Workflowtool) nimmt eine Ausgangsaufgabe auf, erstellt dafür einen groben Plan, nutzt zugelassene Werkzeuge, liest Zwischenergebnisse und setzt die Bearbeitung in kleinen Schleifen fort. Für den Rechtsbereich heißt das: Ein System kann nicht nur eine Frage beantworten, sondern einen Ablauf strukturieren, etwa ein Dokument lesen, den Sachverhalt ordnen, passende Quellen oder Richtlinien heranziehen, eine Prüfung nach vorgegebenen Regeln vornehmen und das Resultat in eine nutzbare Form bringen, etwa als Notiz, Ablagevorschlag oder vorbereitete Prüfliste.
Für den Rechtsbereich eröffnet dies praktische Einsatzfelder. Bei einer Rechnung mit Auslandsbezug kann ein Agentensystem etwa zuerst die beteiligten Länder erkennen, danach prüfen, ob Leistungsort und Rechnungsadresse zusammenfallen, anschließend die passende steuerliche Einordnung vorbereiten und am Ende eine strukturierte Notiz für die weitere Bearbeitung ablegen. In der Buchhaltung kann ein solches System aus einer Rechnung oder einem Beleg wiederkehrende Informationen ziehen, die relevanten Angaben gegen Regeln oder Beispiele abgleichen und daraus einen ersten Buchungsvorschlag ableiten. In der Bilanzierung kann ein Agent eine Fachfrage aus Notizen, Richtlinien und Literaturstellen vorsortieren und offene Punkte sichtbar machen, bevor die fachliche Freigabe erfolgt. Ein fragen- und antwortbasierender Chat eignet sich in solchen Fällen gut für den einzelnen Denkschritt. Ein Agentensystem ist dann vorzuziehen, wenn mehrere Stationen miteinander verbunden werden sollen.
Vom Prompt zum Prozessdesign
Auch in agentischen Setups bleibt Prompting der Ausgangspunkt. Der Unterschied liegt darin, dass dort nicht nur der Inhalt, sondern auch der Ablauf beschrieben wird. Ein „juristischer Prompt“ für ein Chat-System sollte Informationen wie Persona, Perspektive, Quellenstand, Dokumentenbasis, Ausgabeform und Kennzeichnung offener Fragen beinhalten. Für ein Agentensystem kommt ein zweiter Layer hinzu: Welche Werkzeuge dürfen genutzt werden, in welcher Reihenfolge sollen Schritte abgearbeitet werden, wann soll das System nachfragen, wann soll es stoppen und in welcher Form soll das Ergebnis zurückgegeben oder abgelegt werden? Aus einem Prompt wird damit ein kleines Prozessdesign. Gerade im Rechtsbereich ist diese Trennung tendenziell nützlich, weil sie die fachliche Ebene von der prozessualen Ebene unterscheidet.
Rechtliche Rahmenbedingungen für den KI-Einsatz
Der Nutzen solcher Systeme hängt jedoch eng mit sauberer Quellenarbeit und geordneten Regeln zusammen. Der österreichische Leitfaden zu KI, Ethik und Recht in der Verwaltung spricht von Vertrauen, Transparenz, Grundrechtsschutz und nachvollziehbarer Gestaltung. Die Datenschutzbehörde erinnert daran, dass die DSGVO beim Einsatz von KI weiterläuft, sobald personenbezogene Daten verarbeitet werden. Seit dem 2. Februar 2025 gelten im Rahmen des AI Act zudem Pflichten zur KI-Kompetenz (geltend für alle Personen, die sich mit der Nutzung von KI-Systemen befassen). Für die Praxis folgt daraus eine neue Linie: Ob Chat oder Agentensystem, ohne aktuelle Quellen, datensparsamen Umgang mit Unterlagen, dokumentierte Arbeitsweise und fachliche Freigabe entsteht keine praktisch einsatzfähige Anwendung. Der Unterschied zwischen Chat und Agent liegt also nicht darin, dass eines „klüger“ wäre, sondern darin, wie viele Schritte abgebildet werden und wie eng das System in einen Ablauf eingebunden sein soll.
Martin Setnicka, BA MA MSc PhD
Er leitet den Masterstudiengang Informationstechnologie an der Ferdinand Porsche FERNFH. Er hat das Beratungsunternehmen S!MART thinking gegründet und unterstützt Unternehmen und Organisationen beim Technologie Transformationsprozess sowie zielgerichtete Implementierung von KI.
Johannes Miklós, BSc MSc MBA MPA
Er ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Informationstechnologie an der Ferdinand Porsche FERNFH und war mehrere Jahre in der Steuerberatung und (IT-)Wirtschaftsprüfung, sowie in einem führenden KI-Startup tätig.
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