[{"type":"conference","year":"2026","title":"Agentic AI und Vibe Coding im Finanz- und Rechnungswesen: Anwendungsfälle, Chancen und Risiken für KMU und Familienunternehmen","project":[{"_id":"f432a2ee-bceb-11ed-a251-a83585c5074d","name":"Institute for Data Science Solutions"}],"quality_controlled":"1","keyword":["Digitalisierung","Künstliche Intelligenz","Automatisierung","Rechnungswesen","Finanzwesen"],"conference":{"end_date":"2026-09-11","location":"Luzern","name":"CARF Luzern 2026 - Controlling. Accounting. Risiko. Finanzen. ","start_date":"2026-09-10"},"abstract":[{"text":"Dieser Beitrag untersucht die Potenziale von Agentic AI und Vibe Coding im Finanz- und Rechnungswesen mittelständischer Unternehmen. Angesichts von Fachkräftemangel und Prozessineffizienzen rücken autonome KI-Systeme und neue Programmierparadigmen zunehmend in den Fokus. Da diese Technologien noch eine geringe Marktdurchdringung aufweisen, nutzt die Studie sieben Large Language Models (LLMs) als exploratives Forschungsinstrument zur systematischen Identifikation und Bewertung von Anwendungsfeldern, Chancen und Risiken. Die Ergebnisse zeigen, dass Agentic AI als Schlüsseltechnologie für die autonome Prozessautomatisierung fungiert, während Vibe Coding die agile Entwicklung individueller Lösungen demokratisiert. Im Vergleich zur Vorstudie 2024/2025 zeigt sich eine signifikante technologische Konkretisierung bei gleichzeitig gestiegenen Anforderungen an Governance und Qualitätssicherung. Die Untersuchung unterstreicht den Wandel hin zu agentischen Architekturen und betont die Notwendigkeit von Hybridwissen, um Effizienzgewinne mit Sicherheitsanforderungen in Einklang zu bringen.","lang":"ger"}],"language":[{"iso":"ger"}],"user_id":"222105","publication_status":"published","date_created":"2026-09-11T13:23:33Z","date_updated":"2026-09-23T12:37:33Z","publication":"CARF Luzern 2026 - Controlling. Accounting. Risiko. Finanzen. Luzern, 10.-11.09.","status":"public","author":[{"last_name":"Uphaus","first_name":"Andreas","full_name":"Uphaus, Andreas","id":"213333"},{"orcid_put_code_url":"https://api.orcid.org/v2.0/0000-0003-1217-1360/work/226428802","full_name":"Kampe, Tim","first_name":"Tim","last_name":"Kampe","orcid":"0000-0003-1217-1360","id":"222105"}],"_id":"7155","citation":{"chicago":"Uphaus, Andreas, and Tim Kampe. “Agentic AI und Vibe Coding im Finanz- und Rechnungswesen: Anwendungsfälle, Chancen und Risiken für KMU und Familienunternehmen.” In <i>CARF Luzern 2026 - Controlling. Accounting. Risiko. Finanzen. Luzern, 10.-11.09.</i>, 2026.","apa":"Uphaus, A., &#38; Kampe, T. (2026). Agentic AI und Vibe Coding im Finanz- und Rechnungswesen: Anwendungsfälle, Chancen und Risiken für KMU und Familienunternehmen. In <i>CARF Luzern 2026 - Controlling. Accounting. Risiko. Finanzen. Luzern, 10.-11.09.</i> Luzern.","ama":"Uphaus A, Kampe T. Agentic AI und Vibe Coding im Finanz- und Rechnungswesen: Anwendungsfälle, Chancen und Risiken für KMU und Familienunternehmen. In: <i>CARF Luzern 2026 - Controlling. Accounting. Risiko. Finanzen. Luzern, 10.-11.09.</i> ; 2026.","bibtex":"@inproceedings{Uphaus_Kampe_2026, title={Agentic AI und Vibe Coding im Finanz- und Rechnungswesen: Anwendungsfälle, Chancen und Risiken für KMU und Familienunternehmen}, booktitle={CARF Luzern 2026 - Controlling. Accounting. Risiko. Finanzen. Luzern, 10.-11.09.}, author={Uphaus, Andreas and Kampe, Tim}, year={2026} }","ieee":"A. Uphaus and T. Kampe, “Agentic AI und Vibe Coding im Finanz- und Rechnungswesen: Anwendungsfälle, Chancen und Risiken für KMU und Familienunternehmen,” in <i>CARF Luzern 2026 - Controlling. Accounting. Risiko. Finanzen. 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In der Prüfungspraxis verschiebt sich der Fokus von Routineaufgaben hin zu risikoorientierten Datenanalysen, IT-Systemprüfungen und der Nachhaltigkeitsberichterstattung, wobei das finale Urteil weiterhin beim Menschen verbleibt („Human-in-the-Loop“). \r\nFür die Hochschulausbildung bedeutet diese Transformation, dass neben den klassischen Basiskompetenzen vermehrt Spezialwissen in der Datenanalyse sowie übergreifende Meta-Kompetenzen wie „Data Literacy“ und grundlegendes KI-Verständnis vermittelt werden müssen. Hochschulen sind daher gefordert, diesen Wandel durch neue Lehrformate und Kooperationen mit der Praxis aktiv mitzugestalten, um den steigenden qualitativen Anforderungen an künftige Mitarbeitende gerecht zu werden."}],"status":"public","date_updated":"2026-05-17T16:51:56Z","publication":"46. Tagung des Arbeitskreises „Steuern und Wirtschaftsprüfung“ der Professorinnen und Professoren an Hochschulen für angewandte Wissenschaften, Bad Mergentheim, 11.-13.05.","date_created":"2026-05-13T13:40:41Z","publication_status":"published","author":[{"id":"222105","full_name":"Kampe, Tim","orcid_put_code_url":"https://api.orcid.org/v2.0/0000-0003-1217-1360/work/214648057","orcid":"0000-0003-1217-1360","last_name":"Kampe","first_name":"Tim"}],"_id":"6904","citation":{"apa":"Kampe, T. (2026). Digitalisierung und KI in der Abschlussprüfung: Änderungen in Rechnungslegung und Wirtschaftsprüfung und ihre Auswirkungen auf die Hochschulausbildung. In <i>46. 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(2023). <i>Fit für KI? – Genderspezifische Unterschiede in der Wahrnehmung, dem Verständnis und in den Weiterbildungswünschen bezüglich Künstlicher Intelligenz</i>. <a href=\"https://doi.org/10.57720/3734\">https://doi.org/10.57720/3734</a>","short":"S. Armutat, N. Mauritz, L. Prädikow, M. Schulte, M. Wattenberg, Fit für KI? – Genderspezifische Unterschiede in der Wahrnehmung, dem Verständnis und in den Weiterbildungswünschen bezüglich Künstlicher Intelligenz, 2023.","alphadin":"<span style=\"font-variant:small-caps;\">Armutat, Sascha</span> ; <span style=\"font-variant:small-caps;\">Mauritz, Nina</span> ; <span style=\"font-variant:small-caps;\">Prädikow, Lotte</span> ; <span style=\"font-variant:small-caps;\">Schulte, Maximilian</span> ; <span style=\"font-variant:small-caps;\">Wattenberg, Malte</span>: <i>Fit für KI? – Genderspezifische Unterschiede in der Wahrnehmung, dem Verständnis und in den Weiterbildungswünschen bezüglich Künstlicher Intelligenz</i>, 2023","mla":"Armutat, Sascha, et al. <i>Fit für KI? – Genderspezifische Unterschiede in der Wahrnehmung, dem Verständnis und in den Weiterbildungswünschen bezüglich Künstlicher Intelligenz</i>. 2023, doi:<a href=\"https://doi.org/10.57720/3734\">10.57720/3734</a>.","ieee":"S. Armutat, N. Mauritz, L. Prädikow, M. 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