Dynamische KI-Infrastruktur bei RÖDL: Grenzen überwinden

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Künstliche Intelligenz (KI) stellt für RÖDL einen echten Game Changer mit disruptivem Charakter in Bezug auf die Vorgehensweise zur Lösung komplexer Fragestellungen dar. Mit dem korrekten und zielgerichteten Einsatz von KI kann ein entscheidender Wettbewerbsvorteil für ganz RÖDL mit weitreichendem Potential und positiven Effekten für unsere Mandantschaft erzielt werden. Daher haben wir strategisch entscheidende KI-Initiativen ins Leben gerufen, um bei der Nutzung und Verwirklichung der KI-Funktionalitäten für Professional Services Firms, maßgeblich im Fahrersitz zu sein.

Die Bewältigung herausfordernde Problemstellungen und das Verständnis äußerst komplexer Prozessstrukturen bilden elementare Grundpfeiler unserer täglichen Arbeit. Durch das neu eingeleitete Zeitalter von Multi-Agenten Systemen unter Zuhilfenahme einzelner Agenten der Generativen KI, kommt insb. der Bearbeitung höchst komplexer Aufgabenstellungen durch KI eine besonders hohe Bedeutung zu. Bei einem Multi-Agenten System agieren mehrere KI-Agenten koordiniert miteinander innerhalb eines Workflows, um gezielt einzelne Aufgaben zu übernehmen. Die Aufteilung einer übergeordneten Problemstellung in kleinere weniger komplexe Aufgabenpakete in einem Workflow und die zielgerichtete Formalisierung zur Abhandlung eines jeden Aufgabenpakets innerhalb einer übergeordneten Problemstellung, ist dabei entscheidend. So kommt bspw. einem Agenten die Rolle des ausführenden Agenten zu, während der andere Agent die Rolle des Supervisors innehat, und die Ausgaben des ausführenden Agenten kontrolliert.

KI-Wissensgraphen und -Ontologien

Klare und strukturierte Knowledge Graphen basierend auf Daten, Kontext und Ontologien, in Bezug auf die Herangehensweise zur Bearbeitung einer Aufgabe bilden dabei den essenziellen Baustein. Ein Knowledge Graph ist eine strukturierte, semantisch angereicherte Repräsentation von Expertenwissen, die Entitäten (Knoten) und deren Relationen (Kanten) in einem Graphen Modell organisiert. Sie dienen als Grundlage für die Integration, Verknüpfung und Abfrage heterogener Datenquellen und ermöglichen dadurch eine kontextbewusste, erklärbare und konsistente Wissensnutzung in generativen KI-Systemen.

Im Gegensatz zu rein statistischen Modellen bietet ein Knowledge Graph explizite Semantik, die durch eine Ontologie definiert wird. Die Ontologie fungiert als formales Schema, welches Konzepte, Klassen, Eigenschaften und logische Restriktionen beschreibt. Knowledge Graphen werden insb. durch unser menschliches Expertenwissen von unseren Kolleginnen und Kollegen vorab modelliert, um dem KI-System die relevanten Kontextinformationen bereitzustellen. Durch diese Vorgehensweise ist die Erzielung reliabler und belastbarer Ergebnisse von KI-Systemen darstellbar und ein damit einhergehender wesentlicher Mehrwert umsetzbar.

Data Tales Forschungsprojekt

Um diese Entwicklung im Bereich der KI noch stärker voranzutreiben, agieren wir als RÖDL im Bereich der Wirtschaftsprüfung als Praxispartner bei dem vom Bayerischen Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie geförderten Forschungsprojekt namens „Data Tales“ zusammen mit den Kooperationspartnern dab: Daten – Analysen & Beratung GmbH und der Ostbayerischen Technischen Hochschule (OTH) Regensburg.

Ziel ist die Entwicklung eines hybriden KI-Ansatzes zur automatisierten Generierung interaktiver „Data Stories“ im Bereich der Wirtschaftsprüfung. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie Large Language Models (LLMs), domänenspezifisches Wissen, autonome Agenten und interaktives maschinelles Lernen kombiniert werden können, um narrative Datenanalysen zu erstellen, die sowohl fachlich valide als auch verständlich und interaktiv sind. Durch die innovative Verbindung von Mensch-KI-Interaktion und autonomer Story-Generierung werden intelligente Chatbots für explorative Datenanalysen genutzt, um die Effizienz und Qualität von Prüfprozessen zu steigern. Das Projekt setzt auf die Relevanz, den Kontext und die Wirkung von Ergebnissen und verbindet damit datenanalytische Präzision mit effektiver narrativer Kommunikation, um den Prozess einer Jahresabschlussprüfung umfassender zu unterstützen bzw. verbessern.

Quelle: Fakultät Informatik und Mathematik, OTH Regensburg

Hauseigene KI-Infrastruktur

Neben der Beteiligung an dem Forschungsprojekt Data Tales ist für RÖDL die Entwicklung einer datensouveränen KI besonders wichtig. Daher wird für das Geschäftsjahr 2026 in enger Zusammenarbeit mit unserer Tochtergesellschaft, der RÖDL IT Operation GmbH eine hauseigene On-Premise KI-Infrastruktur mit lokalen Graphikkarten und Serverstrukturen geschaffen. Dies ermöglicht uns als RÖDL maximale Souveränität über eine KI-basierte Datenverarbeitung und ein Höchstmaß an individuellem Customizing bei der Entwicklung hauseigener KI-Systeme. Zur Schaffung maximaler Transparenz wird RÖDL ebenso auf vielfältige Open Source Sprachmodelle der Generativen KI zurückgreifen. Diese ermöglichen ein zielgerichtetes und an individuelle Bedürfnisse angepasstes Fine-Tuning zur Lösung von verschiedensten Problemstellungen. Dadurch garantieren wir einerseits die vollständige Datenkontrolle und andererseits maximale Flexibilität bei der Lösung von Problemen für unsere Mandantschaft.

RÖDL AI Hub

Herzstück unserer On-Premise KI-Infrastruktur bildet dabei unser RÖDL AI Hub, welcher bereits seit einigen Monaten weltweit bei uns zum Einsatz kommt. Dabei ist der Flexibilität des RÖDL AI Hubs ein besonders hoher Mehrwert beizumessen, da hierüber die spezifischen Anforderungen aus den unterschiedlichen Geschäftsfeldern in unserem Hause berücksichtigt werden können. Darüber hinaus bietet der RÖDL AI Hub die Möglichkeit zur Anbindung verschiedenster IT-Systeme, was die Verknüpfung sämtlicher Datenquellen mit KI erleichtert. Diese Integration fördert eine umfassende Datenanalyse und -nutzung, die die Effizienz und Qualität fundierter Entscheidungsprozesse deutlich erhöhen können. Darüber hinaus ist die Integration von RPA & No-Code/Low-Code Lösungen für eine Ende-zu-Ende Automatisierung von Prozessen möglich, wobei der RÖDL AI Hub das intelligente Bindeglied darstellt. No Code/Low-Code Lösungen ermöglichen Anwendungen weitgehend ohne oder mit minimalem Programmieraufwand über visuelle Werkzeuge und vordefinierten Entwicklungskomponenten zu erstellen.

Fazit

Fokus unserer KI-Initiative liegt in der Entwicklung von KI-Systemen mit ausgewiesener Fachexpertise, daher legen wir starken Wert auf die Modellierung von Wissensgraphen und Ontologien, welche die Basis für unsere KI-Funktionalität bilden.

Wir als RÖDL bauen durch unsere hauseigene KI-Infrastruktur und dem zentralen RÖDL AI Hub unsere Kompetenz und Umsetzungsfähigkeit im Bereich von KI-Funktionalitäten sehr stark aus. Darüber hinaus wirken wir aktiv als Praxispartner bei einem staatlich geförderten Forschungsprojekt mit, um innovative Ansätze zur Qualitätsverbesserung von KI-Ergebnissen in der Wirtschaftsprüfung auf ein nächstes Level zu heben.

All unsere Initiativen im Bereich KI lassen uns als RÖDL optimistisch in die Zukunft blicken. Uns ist es möglich, die technologische Transformation in diesem Bereich aktiv mitzugestalten und damit einen wesentlichen Beitrag zur Wirtschaftsprüfung der Zukunft zu leisten.