„Wer KI-Lösungen baut, muss die Menschen und Prozesse dahinter immer im Blick behalten”
Wer nach seinem IT-Studium den Karriereeinstieg plant, denkt dabei vermutlich nicht direkt an eine Prüfungs- und Beratungsgesellschaft als Arbeitgeber. Niklas Denz, Data Scientist bei RSM Ebner Stolz, hat genau das getan – und erklärt, warum dies für ihn eine seiner besten Entscheidungen gewesen ist. Ein Gespräch über KI-Tools, die den Arbeitsalltag ganzer Fachabteilungen verändern und die neuen Chancen, die Berufseinsteiger heute haben.
Niklas, Du hast Wirtschaftsinformatik mit Schwerpunkt Data Science studiert und nebenbei jahrelang im familiären Elektrobetrieb mitgearbeitet, also neben der Theorie auch unternehmerische Sichtweisen kennengelernt. Wie haben diese beiden Welten auf Deinen Karriereweg eingewirkt?
Diese zwei Welten haben mich stark geprägt und tun es bis heute. Auf der einen Seite habe ich früh die theoretische Seite kennengelernt – zunächst durch mein Internat mit Wirtschaftsschwerpunkt und anschließend durch das duale Studium der Wirtschaftsinformatik mit Schwerpunkt Data Science. Dadurch bekam ich schon zeitig einen analytischen Blick auf Prozesse, Daten und digitale Systeme. Auf der anderen Seite unterstütze ich am Wochenende nach wie vor in unserem Elektrobetrieb. Mein Onkel, der Elektromeister ist, und ich haben aus dieser Arbeit eine Selbständigkeit entwickelt. Früher konnte ich zusätzlich neben Schule und dualem Studium Geld verdienen, handwerkliche Fähigkeiten aufbauen und gleichzeitig unternehmerisch denken lernen. In einem Betrieb spielen Zahlen, Daten und Prozesse ständig eine Rolle. So war ich von Anfang an, an echten Kunden, echten Problemen und an der Frage dran, wie man Dinge nicht nur plant, sondern am Ende auch sauber umsetzt. Diese Kombination hat mich Richtung Data Science geführt: Aus Daten entstehen nicht nur Berichte, sondern man erkennt Muster, bereitet Entscheidungen vor und schafft mit KI echten Mehrwert.
Du hättest nach dem Abschluss viele Wege nehmen können. Was hat Dich in das Feld von Audit, Advisory oder Tax gelockt?
Auf den ersten Blick ist eine Prüfungs- und Beratungsgesellschaft für jemanden aus der Data Science vielleicht nicht der offensichtlichste Weg. Viele denken sofort an trockene Finance-Themen und graue Aktenordner. Genau dieses Bild greift aber viel zu kurz. Ein Haus wie RSM Ebner Stolz ist breit aufgestellt. Neben der Wirtschaftsprüfung gibt es die Steuer-, Rechts- und Unternehmensberatung. Für jemanden aus der Data Science heißt das: enorm unterschiedliche Fachbereiche, Fragestellungen und Datenwelten. Es ist ein außergewöhnlich vielfältiges Spektrum an Anwendungsfällen, wie man es so kaum woanders findet. An dieser Vielfalt setzt meine Arbeit an. Ich unterstütze die Fachbereiche mit meiner Expertise in Data Science und KI und bin damit die zentrale Schnittstelle zwischen Fachbereichen, Daten und Technik. Mich interessiert dabei nicht die Technik um der Technik willen, sondern die Frage: Was bringt sie tatsächlich? Überall geht es darum, Arbeit zu erleichtern und Entscheidungen besser vorzubereiten. Gerade aus meiner unternehmerischen Perspektive reizt es mich, die verschiedenen Bereiche mit ihren unterschiedlichsten Problemstellungen, Datenlandschaften und regulatorischen Anforderungen kennenzulernen und wirklich zu durchdringen. Dieses Verständnis dafür, wie die einzelnen Fachgebiete funktionieren und zusammenwirken, ist für mich zugleich Motivation und Grundlage, um passgenaue und tragfähige Lösungen zu entwickeln.
Und warum wurde es RSM Ebner Stolz?
Aufmerksam geworden bin ich über die Empfehlung meines Studiendekans. Was mir besonders gut gefallen hat: Unsere Abteilung ist nicht so groß, dass man nur ein winziges Spezialthema bearbeitet und nie über den Tellerrand schaut. Gleichzeitig ist sie groß genug, um relevante Projekte zu stemmen. Ich beschreibe das manchmal scherzhaft als den Ansatz des „Allgemeinhelden“. Ein breiter Überblick hilft enorm, die Zahnräder zwischen Fachbereich, Daten, IT und Business ineinandergreifen zu lassen. Die Unternehmenskultur hat den Ausschlag für RSM Ebner Stolz gegeben: gegenseitige Unterstützung, eine offene Fehlerkultur und der Raum, sich weiterzuentwickeln und an neuen Herausforderungen zu wachsen.
Was ist heute Dein Aufgabengebiet?
Mein Job ist deutlich vielfältiger, als der Begriff „Data Science“ vermuten lässt. Ich berate und begleite unsere Fachabteilungen bei ihren Projekten, mache große Datenanalysen, identifiziere sinnvolle Use Cases, baue daraus Proofs of Concept und übernehme das Projektmanagement. Das Ziel ist immer dasselbe: dass am Ende etwas entsteht, das im Arbeitsalltag wirklich hilft – und nicht als nettes Spielzeug in der Ecke landet. Ein gutes Beispiel sind spezialisierte Chatbots, die wir für einzelne Abteilungen zuschneiden. So ein Assistent greift je nach Fachabteilung auf einen Dokumentenkorpus von einigen tausend bis hin zu mehreren hunderttausend Dokumenten zu. Die Kolleginnen und Kollegen können in natürlicher Sprache Fragen stellen, bekommen die passende Antwort, immer auch mit den Quellen, auf denen sie basiert. Statt sich durch zig Ordner zu wühlen, finden sie das relevante Wissen in Sekunden. Spannend wird die nächste Stufe: agentische Workflows, bei denen ein System noch stärker mitdenkt und beispielsweise selbstständig prüft, ob die herangezogenen Quellen noch aktuell und valide sind.
Eine KI ersetzt nicht das Urteil darüber, ob eine Aussage fachlich richtig ist
Was fordert Dich dabei am meisten heraus, und was treibt Dich gleichzeitig an?
Die größte Herausforderung ist selten die Technik an sich, sondern die Übersetzung zwischen Fachbereichen und technischer Lösung. Egal für welchen Fachbereich ich eine Lösung entwickle, ein Projekt begleite oder berate – ich muss zuerst verstehen, wie dort tatsächlich gearbeitet wird: die Prozesse, die Fachbegriffe, das spezifische Wording. Erst wenn ich den fachlichen Background verstanden habe, kann ich eine Lösung so zuschneiden, dass sie sich nativ in den Arbeitsalltag einfügt. Deshalb gehört zu meiner Arbeit auch viel, was man von außen gar nicht sieht: Qualitätssicherung mit eigens entwickelten Benchmarks und QS-Pipelines, Monitoring, das Schulen der Kolleginnen und Kollegen und das ehrliche Aufzeigen der Grenzen: zu verstehen, wann KI sinnvoll ist und wann eben nicht. Gerade in unserem Umfeld ist Vertrauen alles. Die Antwort muss nachvollziehbar sein, die Quellen sichtbar, und ganz wichtig: das fachliche Urteil bleibt beim Menschen.
Wir beobachten in Gesprächen mit KI-Forschenden derzeit zwei gegensätzliche Thesen in Hinblick auf den Jobmarkt. Die eine Seite geht davon aus, dass KI schnell so mächtig wird, dass viele Jobs wegfallen werden. Auf der anderen Seite glaubt man, dass im Gegenteil mehr Jobs entstehen werden. Wie schätzt Du die Zukunft in der WP-Branche ein?
Ich sehe KI vor allem als große Chance. Natürlich wird KI bestimmte Aufgaben verändern. Repetitive Tätigkeiten werden deutlich effizienter. Aber das heißt nicht, dass Domänenwissen unwichtiger wird, eher im Gegenteil. In unseren Fachbereichen ist fachliche Expertise das A und O. Eine KI kann unterstützen, vorbereiten, strukturieren. Aber sie ersetzt nicht das Urteil darüber, ob eine Aussage fachlich richtig ist. Die KI nimmt einem die mühsame Fleißarbeit ab. Die wertvolle Expertise und finale Entscheidung bleiben beim Menschen, sprich „Human in the Loop”. Was sich am deutlichsten verändert hat, ist die Geschwindigkeit. Früher hat es Wochen gedauert, eine Idee in einen Proof of Concept zu überführen. Heute schaffe ich das mithilfe von KI oft in wenigen Stunden bis Tagen. Für Berufseinsteigende steckt darin eine riesige Chance. Wer früh lernt, KI sinnvoll einzusetzen, wird sehr produktiv und kann schneller Verantwortung übernehmen. Aber es reicht nicht, sich blind auf die KI zu verlassen und einfach drauflos zu „vibe-coden”. Man muss verstehen, wie man Ergebnisse bewertet und wo die Grenzen der Systeme liegen. Bei RSM Ebner Stolz erlebe ich KI-Weiterbildung sehr praxisnah: über konkrete Projekte, Schulungen und Austausch im Team – direkt am echten Anwendungsfall.
Wie erlebst Du die Unternehmenskultur bei RSM Ebner Stolz – was macht den Spirit bei Euch aus?
Ich erlebe die Kultur als sehr offen und kollegial. Hierarchien gibt es natürlich, aber man kann trotzdem sehr direkt miteinander sprechen. Von Anfang an wurde mir viel Vertrauen entgegengebracht. Ich arbeite sehr eigenverantwortlich, bekomme aber Unterstützung, wenn ich sie brauche. Wer etwas bewegen will, dem werden keine Steine in den Weg gelegt – man bekommt einen echten Vertrauensvorschuss, darf sich ausprobieren und übernimmt im Gegenzug Verantwortung. Der Teamspirit macht die gegenseitige Unterstützung aus: Bei uns löst man Aufgaben gemeinsam, ohne Ellenbogenmentalität über die verschiedenen Fachbereiche.
In letzter Zeit ist eine Kontroverse um den Begriff „Work-Life-Balance“ entstanden, wie Arbeit und Leben darin sehr konträr verstanden werden. Fällt es Dir leicht, Dich in einer gesunden Balance zu halten?
Die perfekte Balance habe ich bis heute nicht zu hundert Prozent gefunden. Denn wenn mich ein Problem packt, packt mich auch der Ehrgeiz, es zu lösen. Das ist Stärke und Falle zugleich. Deshalb haben wir im Team eine goldene Regel: Wer länger als etwa eine Stunde an einem Problem hängt und nicht weiterkommt, spricht es an. Dann schauen wir gemeinsam drauf. Das hilft fachlich und nimmt einem den Druck, alles allein schaffen zu müssen. Wenn ich Abstand brauche, hilft mir meistens Bewegung. Ich gehe unter der Woche ins Gym und zum Fechten. An Wochenenden zieht es mich zum Wandern oder Golfen nach draußen. Gerade in der Natur zu sein, hilft mir enorm, den Kopf freizubekommen und richtig abzuschalten. Was mir beim Ausbalancieren von Arbeit und Privatleben außerdem sehr hilft, ist die Eigenverantwortung und Planungsfreiheit bei uns. Wenn private Termine anstehen, kann ich das im Team offen ansprechen. Dieses Modell ist deutlich sinnvoller, als künstlich lange am Schreibtisch zu sitzen.
Niklas, als letztes bitte noch Deinen allgemeinen Tipp für MINT-Studierende: Worauf sollte man besonders achten für einen glücklich-machenden Berufsweg?
Mein wichtigster Tipp: ausprobieren und sich nicht zu früh auf den einen perfekten Plan versteifen. Orientierung ist gut – aber ein zu starrer Plan führt oft dazu, dass man großartige Chancen übersieht. Ich vergleiche das gern mit dem Navi: Wenn plötzlich eine Straße gesperrt ist, nimmt man einfach die Umleitung – manchmal sogar über eine schönere Strecke. Wichtig ist nicht die eine vorgezeichnete Route, sondern dass man flexibel bleibt.
Das gilt aber nicht nur für MINT-Studierende.
Stimmt (lacht). Gerade MINT-Studierenden würde ich raten, verschiedene Bereiche wirklich kennenzulernen. Und ich möchte eine klare Lanze für das duale Studium brechen. Im dualen Studium habe ich rund sechs Praxiseinsätze von je mindestens drei Monaten durchlaufen – mitten im echten Arbeitsalltag, von Anfang an bezahlt. Das Studium ist komprimiert, mit kurzen, knackigen Theoriephasen und voller Prüfungslast. Man kann keine Klausuren schieben und muss durchziehen. So ist es im Beruf auch: klare Deadlines, abliefern, die eigene Zeit einteilen und wissen, wo man seine Prioritäten setzt. Das fordert Disziplin, zahlt sich aber aus. Aus meiner Sicht hat man damit die besten Chancen auf dem Arbeitsmarkt, weil man den Arbeitsalltag bereits kennt, eingearbeitet ist und früh Verantwortung übernehmen kann. Dieses Profil ist bei Unternehmen sehr gefragt.
Nehmt auch unscheinbare Aufgaben ernst und geht euren Weg mit einer gewissen Leichtigkeit
Du hast früh praktische Erfahrungen gesammelt. Haben sie Deinen Blick für Dinge geschärft, die dem Vollblut-Akademiker im Elfenbeinturm vielleicht verborgen bleiben?
Mein Onkel bestand nach einem langen Arbeitstag darauf, dass wir die ganze Baustelle aufräumen – obwohl wir am nächsten Tag ohnehin weitermachen würden und es auf dem Rohbau wieder schmutzig werden würde. Ich fand das damals wenig sinnvoll und hätte lieber am Ende der Woche einmal alles auf einmal sauber gemacht. Am nächsten Tag kam der Bauherr vorbei und lobte ausdrücklich, wie sauber wir arbeiten – das sei auf Baustellen keine Selbstverständlichkeit. Genau dieser Eindruck führte zu einer Weiterempfehlung und damit zu einem neuen Auftrag. Das hat mir die Augen geöffnet: Auch kleine Dinge werden gesehen und können am Ende den Unterschied machen. Deshalb mein Rat: Sammelt eigene Erfahrungen, bleibt offen und nehmt auch unscheinbare Aufgaben ernst – ihren eigentlichen Wert und ihre Tragweite erkennt man oft erst später.
Der Interviewpartner
Niklas Denz gründete gemeinsam mit seinem Onkel einen Elektrobetrieb und entdeckte dabei seine Leidenschaft für Daten, Prozesse und unternehmerisches Denken. Sein duales Studium der Wirtschaftsinformatik Data Science bei TRUMPF vertiefte diesen Blick, bevor er als Data Science Specialist zu RSM Ebner Stolz in Stuttgart wechselte. Dort entwickelt und betreut er KI-Lösungen für interne Fachabteilungen – von spezialisierten Chatbots bis hin zu agentischen Workflows.
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