rudolf.ai
Wir wollen auch in Zukunft das Produkterlebnis nah an den Bedürfnissen unserer Kund:innen gestalten. Deshalb forscht, entwickelt und optimiert in der eigens gegründeten Haufe-Initiative rudolf.ai ein interdisziplinäres Team aus Software-Entwickler:innen, KI-Spezialist:innen und Fachwissen-Expert:innen aus der Redaktion in einer Werkstatt zu Generativer KI. In dieser Initiative hat Haufe einen Rahmen für seine Teams geschaffen, um mit Künstlicher Intelligenz zu arbeiten, Neues zu lernen und zu entwickeln: Erste KI-Features wurden bereits erfolgreich in unsere Produkte integriert, die Ihnen dabei helfen, spezifische Fragestellungen noch schneller und einfacher zu lösen.
Unser Ziel
Haufe macht Arbeit leichter. In unserem Portfolio intelligenter Softwarelösungen verarbeiten wir rechtssichere Fachinformationen, auf die sich unsere Kund:innen verlassen können. Dabei legen wir nicht nur Wert auf die Bereitstellung individualisierter und anwendungsbezogener Inhalte, sondern auch auf deren Nutzbarkeit. Dafür setzen wir in unserer Software Künstliche Intelligenz (KI) ein: Sie ermöglicht ein ganzheitliches Nutzungserlebnis, unterstützt nahtlose und automatisierte Prozesse, die unseren Kund:innen die Arbeit enorm erleichtern.
Frank Enders — CTO/CPO
Unsere Stärken
Die Fortschritte im Gebiet der Künstlichen Intelligenz bieten vielseitige neue Möglichkeiten, Wissen bestmöglich konsumier -und anwendbar zu machen. Unser Ziel ist es nicht nur, Arbeit für unsere Kund:innen einfacher zu machen, sondern auch menschlicher und wirkungsvoller. Dafür nutzen wir die Chancen neuer Technologien – vor allem von KI – für unser Portfolio und legen Wert auf Skalierbarkeit in der Breite.
Wir richten unser Portfolio darauf aus, dass Chatsysteme der zentrale Einstieg in ein ganzheitliches Produkterlebnis werden, indem sie automatisch auf verschiedene Inhalte und Tools zugreifen. So werden aus Fragen moderne intuitive Lösungen, die auf geprüften, rechtssicheren Fachinformationen basieren. Unsere Fachredaktion aus über 100 Expert:innen aktualisiert und optimiert dieses Wissen laufend.
Künstliche Intelligenz macht es deshalb noch wichtiger, unsere Fachexpert:innen nah an die Softwarelösungen zu bringen. Die unseren KI-Lösungen zugrunde liegenden Machine-Learning-Modelle sind nur so leistungsfähig wie die Daten, mit denen sie trainiert werden: Daher arbeiten Machine Learning Engineers und Legal Content Designer eng zusammen, um den größtmöglichen digitalen Nutzen aus unseren Inhalten zu erzielen.
Um diesen intensiven Austausch zu fördern, haben wir das interdisziplinäre Legal Tech Lab geschaffen. Zusätzlich unterstützen wir den übergreifenden Austausch, etwa durch Hackathons oder Communities of Practice:
KI gezielt eingesetzt
Computer wurden ursprünglich nicht dazu geschaffen, „menschliche Sprache“ zu verstehen. Gleichzeitig nimmt die Menge an Informationen, die unstrukturiert in natürlicher Sprache vorliegen, exponentiell zu: Dies hat zu einer unübersichtlichen Ansammlung von Wissen geführt, die Menschen nicht effizient erfassen oder verarbeiten können: Daraus ist die Disziplin der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) entstanden, die darauf abzielt, Computern das Lesen und Verstehen beizubringen.
Der jüngste technologische Fortschritt im Bereich großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLM, wie ChatGPT) hat diese Disziplin stark weiterentwickelt und für viele Nutzer:innen zugänglich gemacht, ohne dass spezielle Fachkenntnisse erforderlich sind.
Für sie eröffnen sich dadurch viele neue Chancen: Künstliche Intelligenz wird zunehmend besser darin, den Sinnzusammenhang von Texten zu erfassen und konkrete Fragen zu beantworten, statt nur Suchergebnisse zu liefern.
Das ermöglicht eine stärkere Individualisierung unserer Angebote: Fachwissen bleibt unverzichtbar, während KI Routineaufgaben übernimmt und automatisierte Prozesse unterstützt, so dass Sie sich auf das Wesentliche konzentrieren können.
Fachwissen wird passgenau anwendbar
KI unterstützt bei der Prüfung von Dokumenten, der Faktenüberprüfung oder der Informationssuche, beispielsweise bei der Nachhaltigkeitsberichterstattung. Es geht uns darum, Inhalte möglichst individualisiert, personalisiert und anwendungsbezogen bereitzustellen: Jeweils dort, wo unsere Kunden es brauchen:
Information hat nur dann einen Wert, wenn wir die Möglichkeit haben, deren Korrektheit zu verifizieren. Deshalb sind Transparenz und Evaluation für uns entscheidende Qualitätsfaktoren. Durch ihre Komplexität und fehlende Interpretierbarkeit für Menschen besitzt moderne KI einen undurchsichtigen Charakter: Beim Bedienen von KI befindet der Nutzer sich häufig in einem Spannungsfeld zwischen einer gewünschten Effizienzsteigerung bei der Arbeit und dem gleichzeitigen Bedürfnis nach Kontrolle und Vertrauen in technische Systeme.
Bei Haufe legen wir daher Wert auf Transparenz über den Einsatz von KI und die zugrunde liegenden Daten. Jede Aussage, die mit KI generiert wurde, wird mit einem genauen Verweis auf die Quelle versehen. Bei der Weiterentwicklung unserer Lösungen verwenden wir Evaluationskriterien, um die Ergebnisse zu bewerten: sowohl durch automatisierte quantitative Metriken als auch qualitative Bewertungen durch unsere Fachexpert:innen.
Wir haben nicht nur die Herausforderungen unserer Kundengruppen — von Personaler:innen über Steuerberater:innen bis zu Sustainability Managern fest im Blick, sondern auch deren spezifische Bedürfnisse. Wir nutzen die Chancen von KI, um unsere Kund:innen in dem Dschungel von Bürokratie und Regulatorik bestmöglich zu unterstützen und sie von Routinetätigkeiten zu entlasten.
Mit dem CoPilot Tax und dem CoPilot HR haben wir bereits zwei intuitiv und direkt nutzbare KI-Assistenten für Steuerberaterinnen und Steuerberater sowie HR-Beschäftigte auf Basis unserer Fachinhalte im Haufe Steuer Office und Haufe Personal Office geschaffen. Sowohl die hohe Nutzung als auch das Kundenfeedback, das wir in die Weiterentwicklung unserer Lösungen einfließen lassen, bestätigen uns darin, kontinuierlich weitere KI basierte Lösungen zu entwickeln. Weitere Lösungen werden schon bald folgen: