„Light hat meine Sicht auf den Einsatz von KI verändert. Das erwarte ich heute von einem Finanzsystem.“

Allein die Konsolidierung dauerte eine halbe Woche, manchmal eine ganze. Wechselkurse wurden manuell eingegeben. Der KI-Einsatz im Team beschränkte sich auf gelegentliche Fragen an ChatGPT.

Vor Light beschränkte sich Cédrics KI-Nutzung auf gelegentliche Fragen an ChatGPT. Heute nutzt er KI über Light täglich bei der Arbeit und entwickelt selbst darauf aufbauende Lösungen. Light scannt jede eingehende Rechnung und füllt die Daten vorab aus, sodass er sie prüft, statt sie einzutippen. In Slack hochgeladene Belege werden den zugehörigen Transaktionen zugeordnet. Agenten laufen nach Zeitplan im Hintergrund. Wenn er einen neuen braucht, beschreibt er den Ablauf in Alltagssprache im Light Command Interface.

Cédric musste früher herausfinden, welche Belege fehlten und zu wem sie gehörten, und dann jeder Person auf Slack schreiben. Und anschließend noch einmal. Das war seine unbeliebteste Aufgabe.

„Es war eine sehr repetitive Aufgabe, also habe ich sie bis zum Monatsende aufgeschoben, als es fast zu spät war und ich die Belege wirklich brauchte.“

Jetzt schickt ein Agent eine Erinnerung, sobald ein Beleg seit 3 Tagen fehlt. Mitarbeitende laden den Beleg in Slack hoch, und der Agent ordnet ihn der Transaktion zu. Belege kommen früher an, und Cédric muss nicht mehr hinterherlaufen.

Jeder Agent entstand ohne technischen Hintergrund: Cédric beschrieb den manuellen Ablauf im Light Command Interface, das daraus eine Arbeitsanweisung machte, die der Agent jeden Monat ausführt. Ergänzend zu den Agenten baute Oper in Lovable ein Finanzdashboard, das über die APIs und den Claude-Konnektor mit Light verbunden ist. Es umfasst Budget-Ist-Vergleiche, Cashflow-Prognosen sowie Berichte für Geschäftsführung und Investoren und wird jeden Morgen aktualisiert.

Das Vertrauen entstand durch Tests. Anfangs waren die Agenten so eingestellt, dass sie eine Minute später starteten. Ihre Ergebnisse wurden mit der Summen- und Saldenliste abgeglichen. Bei den ersten zwei oder drei Durchläufen verglich Cédric die automatisierten Ergebnisse mit dem manuellen Ablauf und verfeinerte die Prompts, bis die Ergebnisse zuverlässig übereinstimmten. Bei Entscheidungen, die fachliches Urteilsvermögen erfordern, behält er die Kontrolle: Bei Abgrenzungen fragt der Agent ihn, bevor er einen Buchungssatz erstellt.

Aus seiner früheren Arbeit in der Wirtschaftsprüfung wusste Cédric, wie zeitaufwendig es war, Stichprobenanfragen von Prüfern zu beantworten. Oft dauerte es Tage, die Belege einzeln herauszusuchen. Als das Light-Team Kunden einlud, App-Ideen vorzuschlagen, regte er deshalb einen Prüfungsassistenten an, der die Vorarbeit erledigt: eine Liste von Transaktions-IDs einfügen und eine ZIP-Datei mit allen zugehörigen Belegen erhalten.

„Ich fragte, ob sich das bauen ließe, und noch am selben Abend war es fertig. Am Morgen habe ich es getestet, und es funktionierte perfekt. Jetzt gehe ich in die Prüfungssaison mit dem Wissen, dass ich nicht alle Dokumente durchsuchen muss.“

Nach Cédrics Erfahrung bedeutete eine individuelle Integration früher einen kostenpflichtigen Auftrag für mehrere Tausend Euro. Die Personio-App von Light, die Ein- und Austritte synchronisiert, war in 5 Minuten eingerichtet.

Cédrics nächste Fragen betreffen das Geschäft: wo Oper Geld verdient, wo es sparen kann und was die Zahlen schon während des laufenden Monats aussagen. Als Nächstes steht die Prüfungssaison an. Die Dokumente lassen sich bereits mit einmal Einfügen und Herunterladen abrufen.