Basis füllt mit GPT‑6 Astra eine Steuermappe in halber Zeit aus
GPT‑6 Astra benötigte für komplexe Aufgaben 50 % weniger Zeit als GPT‑5.6 Sol und zeigte ein tieferes Verständnis der Absichten der Menschen, die es nutzen.
Arbeitsmappen-Test
50 %
Weniger Zeit als Sol zum Ausfüllen einer Steuerarbeitsmappe mit 50 Blättern im Test von Basis.
Interne Evaluationen
20 %
Ungefähre Verbesserung der Ergebnisse in den internen Evaluationen von Basis.
Basis(wird in einem neuen Fenster geöffnet) entwickelt KI-Agenten, die einen Großteil der täglichen manuellen Arbeit im Rechnungswesen automatisieren. So können Fachkräfte mehr Zeit für strategische Arbeit statt für Routineaufgaben aufwenden. Das Unternehmen erforscht Agenten, die langwierige Aufgaben zuverlässig erledigen können. Mit GPT‑6 Astra stellt Basis fest, dass die Agenten besser verstehen, was Fachkräfte im Rechnungswesen erreichen möchten.
„GPT-6 Astra versteht besser, was die Person erreichen möchte und worin das Problem besteht.“
Basis verglich GPT‑6 Astra und GPT‑5.6 Sol anhand einer komplexen Steuerarbeitsmappe mit 50 Tabellenblättern. Die Aufgabe bestand darin, die Arbeitsmappe korrekt und zuverlässig auszufüllen. GPT‑6 Astra war dabei deutlich schneller.
„GPT-6 Astra kann diese Arbeitsmappe in der Hälfte der Zeit ausfüllen, die GPT-5.6 Sol dafür benötigt.“
Basis stellte außerdem fest, dass GPT‑6 Astra zu Beginn einer Aufgabe bessere Entscheidungen trifft. Dadurch kommen die Agenten von Basis direkter ans Ziel und benötigen weniger Zeit, um Fehler zu korrigieren. Laut Troyanovsky nutzt das Modell dadurch auch Tokens effizienter.
Basis lässt GPT‑6 Astra zudem den Reasoning-Aufwand im Verlauf einer Aufgabe anpassen: Bei schwierigen Schritten setzt es mehr Rechenleistung ein, bei einfacheren weniger. Das Modell kann diese Anpassungen vornehmen, ohne seinen Cache zu verändern. Laut Troyanovsky hilft dies, Kosten und Antwortzeiten zu senken. Langwierige Aufgaben werden damit für Basis und die Unternehmen, die Basis nutzen, wirtschaftlicher.
Mit GPT‑6 Astra erzielte Basis in internen Evaluationen rund 20 % bessere Ergebnisse. Der Grund dafür war ein besseres Verständnis der Absichten der Menschen, die das Modell nutzen. Dazu gehört auch, wann es nachfragen, Annahmen kenntlich machen und Anweisungen befolgen sollte.
Basis bewertet sowohl die Arbeitsweise seiner Agenten als auch deren abschließende Antworten. Dabei wird unter anderem geprüft, ob sie Vorlagen einhalten, bei Steuerfragen Primärquellen heranziehen und ihre eigene Arbeit überprüfen. GPT‑6 Astra kann diese Erwartungen aus einem breiteren Kontext ableiten und benötigt dafür weniger ausdrückliche Anweisungen.
Dadurch muss Basis seltener Regeln für einzelne Situationen formulieren. Zugleich wächst das Vertrauen des Teams, dass seine Agenten auch Situationen bewältigen können, die nicht in internen Tests abgedeckt sind.
