21.12.2016

Gewinnermittlung: Kostenrechnung bis Registrierkassa – worauf es zu achten gilt

Powered by Ihre Steuerberater "Was müssen wir eigentlich aufschreiben und was nicht?" oder "Wie lange müssen wir unsere Aufzeichnungen aufbewahren?" - Fragen, die beim Thema Gewinnermittlung immer wieder auftauchen. Wir haben uns angesehen, was es zu beachten gilt.
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Die Gewinnermittlung ist essentiell für die Kontrolle eines jeden Betriebs. (c) Wolfilser
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Für die Planung und Steuerung eines Betriebes ist die Gewinnermittlung essentiell! Darüber hinaus dient sie gegenüber den Behörden der Abgabenberechnung und im Fall des Falles auch dem Gläubigerschutz. Unternehmer müssen alle Belege sammeln, die mit dem Betrieb zusammenhängen. Belege, Geschäftspapiere, Einnahmen und Ausgaben. Für steuerliche Zwecke müssen die laufenden Aufzeichnungen und die Originale zumindest sieben Jahre aufbehalten werden.

Für die Planung und Steuerung eines Betriebes ist die Gewinnermittlung essentiell.

Die 3 Arten der Gewinnermittlung

Es gibt drei verschiedene Arten der Gewinnermittlung:

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1. Die Einnahmen-Ausgaben-Rechnung ist für Gewerbetriebe (ausgenommen Kapitalgesellschaften wie GmbH und AG) bis zu einem Jahresumsatz von maximal 700.000 Euro möglich. Die Zu- und Abflüsse werden nach dem tatsächlichen Datum der Transaktion verbucht. Nicht nach Rechnungsdatum. Von den Einnahmen werden die Ausgaben sowie eventuelle Abschreibungen und Freibeträge abgezogen. Was überbleibt ist der Gewinn.

2. Die Pauschalierung ist eine Spezialform der Einnahmen-Ausgaben-Rechnung. Sie darf bis zu einem Jahresumsatz von 220.000 Euro angewendet werden. Die Ausgaben werden nicht in ihrer tatsächlichen Höhe, sondern als Durchschnittssatz der Einnahmen angesetzt. Je nach Branche kann der Satz 6 oder 12 Prozent betragen. Es kann jederzeit von der Betriebsausgabenpauschalierung zur Einnahmen-Ausgaben-Rechnung gewechselt werden.

3. Die doppelte Buchführung ist ab einem Jahresumsatz von 700.000 Euro verpflichtend. Ebenso für Kapitalgesellschaften, wie GmbHs und AGs. Die doppelte Buchhaltung besteht aus einer Bilanz und einer Gewinn- und Verlustrechnung. Jeder Geschäftsfall wird sowohl auf der Passiv- als auch auf der Aktivseite und unterschiedlichen Konten gebucht. Dieses System erleichtert auch den Überblick über offene Forderungen bzw. Verbindlichkeiten.

Redaktionstipps

Welche Aufzeichnungen sind freiwillig

Zu den wichtigsten freiwilligen Aufzeichnungen gehört die Kostenrechnung. Diese ist in keinem Fall verpflichtend. Jedoch ermöglicht nur die Kostenrechnung – im Gegensatz zur normalen Buchführung – die genaue Steuerung eines Betriebes und ist somit für jeden Unternehmer empfehlenswert.  Sie dient dazu, die tatsächlichen Kosten einer Leistungserstellung (z.b. müssen zu einer Grafikerstunde auch die Lohnnebenkosten u.v.m. hinzugerechnet werden) mit den damit zusammenhängenden Erlösen vergleichen zu können.

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Stichwort Registrierkassa

Eines ist für alle Unternehmer unabhängig von der Rechtsform gleich: sie müssen alle ihre gesamten Buchhaltungsunterlagen und Aufzeichnungen (Konten, Belege, Geschäftspapiere, Aufstellung der Einnahmen und Ausgaben etc.) sammeln und aufheben. Darüber hinaus besteht seit 1.1.2016 die Registrierkassenpflicht. Ab einem Umsatz von 15.000 Euro und davon mindestens 7.500 Euro in bar müssen alle Unternehmer ihre Erträge in ein elektronisches Kassensystem eintragen.

Eines gilt füt alle Unternehmer unabhängig von der Rechtsform: Buchhaltungsunterlagen und Aufzeichnungen sammeln

Sinnvollste Gewinnermittlungsart für Startups?

Es kommt nicht jede Gewinnermittlungsart für jedes Unternehmen in Frage. In erster Linie hängt die Ermittlungsart von der Rechtsform des Unternehmens ab. GmbHs und AGs müssen beispielsweise eine Doppelte Buchhaltung führen. Bei anderen Gesellschaftsformen besteht ein Wahlrecht, dieses ist allerdings abhängig von der Umsatzhöhe. Es sollte schon vor der Gründung mit einem Steuerberater abgeklärt werden, ob es beispielsweise eine Verpflichtung für eine Doppelte Buchhaltung gibt bzw. wie die Buchführung organisiert werden kann. Am einfachsten ist es, wenn man die Buchhaltung komplett an einen Steuerberater auslagert.

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Doppelte Buchhaltung

Im Unterschied zur Einnahmen-Ausgaben-Rechnung werden bei der doppelten Buchführung alle Eingangs- und Ausgangsrechnungen nicht erst mit dem Zahlungsfluss, sondern bereits mit dem Ausstellungsdatum erfasst und das Fälligkeitsdatum festgehalten. Dadurch wird auch leichter ersichtlich, welche Forderungen bzw. Verbindlichkeiten noch offen sind. Mit der doppelten Buchhaltung wird ebenfalls gewährleistet, dass die Aktiv- und die Passivseite einer Bilanz immer im Gleichgewicht bleiben.

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Bücher auf einen Investorentermin vorbereiten?

Jeder Inverstor bzw. Kreditgeber möchte naturgemäß so viel wie möglich über den potenziellen Geschäftspartner wissen. Damit sind bei Gründern der Businessplan und in den Folgejahren Bilanzen und die Kostenrechnung meistens die wichtigsten Unterlagen. Es ist ratsam, sich auf so einen Termin gemeinsam mit einem Steuerberater vorzubereiten. Er hat das Know-How und die Erfahrung, welche Unterlagen in der Regel gebraucht werden und kann diese auch gleich richtig aufbereiten.

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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