OpenAI und Thrive bauen selbstlernenden Steuer-Agenten mit 97 Prozent Genauigkeit

Worum es geht

Ende Mai 2026 haben OpenAI und das Unternehmen Thrive Holdings einen selbstlernenden Steuer-Agenten vorgestellt, der mit OpenAIs Codex-Technologie gebaut wurde. Im Pilotbetrieb über die Crete Professional Alliance, ein Netzwerk von mehr als 30 Steuerkanzleien, verarbeitete das System 7.000 Steuererklärungen, überwiegend US-Formulare der Typen 1040 und 1041. OpenAI hatte im Dezember 2025 eine Beteiligung an Thrive Holdings übernommen.

Was das System tatsächlich macht

Das technisch Interessante ist weniger die Genauigkeit als der Rückkopplungs-Mechanismus. Das System protokolliert vollständige Abläufe: Quelldatei, ausgelesenes Feld, die Zuordnung durch die KI, die Korrektur durch den Steuerberater und das letztlich eingereichte Ergebnis. Tritt derselbe Fehler wiederholt auf, wird er in eine testbare Entwicklungsaufgabe gebündelt, die Codex anschließend automatisch behebt. Laut den Angaben erreichte das System 97 Prozent Genauigkeit, verkürzte die Bearbeitungszeit um rund ein Drittel und steigerte den Durchsatz um etwa 50 Prozent.

Warum das wichtig ist

So sieht selbstverbessernde KI in der Praxis aus: kein System, das sich selbst das Denken beibringt, sondern ein begrenztes System, das wiederkehrende Fehler erkennt, in lösbare Aufgaben umwandelt und die Korrektur ausliefert, ohne dass ein Mensch jedes Mal Code schreibt. Für wissensbasierte Dienstleistungen wie Steuerberatung, Buchhaltung oder Recht deutet das eine Bauweise an, bei der ein KI-Agent mit einer Korrekturschleife arbeitet. Die Steuerbearbeitung ist dabei nur das erste Anwendungsfeld.

Einfach erklärt

Stellen Sie sich einen Lehrling vor, der jeden gemachten Fehler in ein Heft schreibt. Passiert derselbe Fehler oft, wird daraus eine feste Regel, die der Lehrling ab dann automatisch befolgt. So muss der Meister nicht jedes Mal eingreifen, und die Arbeit wird mit der Zeit zuverlässiger.

Praktisches Beispiel

Eine Steuerkanzlei in Österreich mit 12 Mitarbeitenden bearbeitet in der Hochsaison hunderte Erklärungen. Mit einem Agenten nach diesem Muster könnten Routinefälle vorausgefüllt und von Mitarbeitenden nur noch geprüft werden. Wiederkehrende Zuordnungsfehler, etwa bei einer bestimmten Belegart, würden gesammelt und einmalig behoben statt jedes Mal manuell korrigiert. Vor einem Einsatz wären eine Prüfung nach EU AI Act und Datenschutz, ein Test an anonymisierten Altfällen und klare Freigaberegeln durch einen Menschen notwendig.

Einordnung und Grenzen

Erstens stammen die genannten Werte zu Genauigkeit, Zeit und Durchsatz aus der Darstellung der beteiligten Unternehmen und sind nicht unabhängig geprüft. Zweitens ist Steuerrecht länderspezifisch; ein auf US-Formulare trainiertes System ist nicht ohne Weiteres auf den DACH-Raum übertragbar. Drittens bedeutet 97 Prozent Genauigkeit, dass Fehler verbleiben, weshalb eine menschliche Endkontrolle und klare Haftungsregeln bei rechtlich bindenden Einreichungen unverzichtbar bleiben.

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