IV. Künstliche Intelligenz

Tz. 168

Stand: EL 42 – ET: 11/2020

Ein weiteres, fortwährend prominenter werdendes Thema in der Rechnungslegung ist mit dem Aspekt "künstliche Intelligenz" (KI) verbunden, bspw. die Bilanzierung von auf künstlicher Intelligenz basierender Software. Vereinfacht ausgedrückt soll mit künstlicher Intelligenz (intelligentes) Verhalten automatisiert werden, indem (EDV-)Systeme geschaffen werden, "die in der Lage sind, Daten zu sammeln und mithilfe von (lernenden) Algorithmen Entscheidungen zu treffen und (abgegrenzte) Probleme zu lösen" (Ziskovsky, DK 2019, S. 395 mwN). Hiermit verbundene Methoden sind bspw. das machine learning und das deep learning. Die Idee hierbei ist, dass die künstliche Intelligenz – zT durch menschliches Zutun/Kalibrierung – mithilfe von Datensätzen zu einem spezifischen Thema trainiert wird, Muster bzw. Regeln analysiert/erkennt und sich hierdurch fortwährend weiter verbessert. Bspw. könnte eine auf künstliche Intelligenz aufbauende Software darauf trainiert werden, Buchungsbelege eigenständig zu erfassen und zu verarbeiten, wodurch die Effizienz/Effektivität der Buchhaltung insgesamt erhöht wird.

Tz. 169

Stand: EL 42 – ET: 11/2020

Besondere Herausforderungen bei der Bilanzierung von selbst erstellter, auf künstlicher Intelligenz basierender Software bestehen bei der Abgrenzung zwischen der Forschungs- und der Entwicklungsphase, insbesondere mit Blick auf die Frage, ab welchem Zeitpunkt erstmals ein aktivierungspflichtiger immaterieller Vermögenswert vorliegt (zum Erwerb vgl. Ziskovsky, DK 2019, S. 396f.; Hanke, WPg 2020, S. 509f.). Das bereits allgemein auftretende Abgrenzungsproblem zwischen der Forschungs- und der Entwicklungsphase wird bei künstlicher Intelligenz noch dadurch verstärkt, dass diese Phasen sachverhaltsbedingt regelmäßig nicht sequenzie...