De discussie over kunstmatige intelligentie binnen de accountancy wordt nog te vaak gevoerd vanuit één centrale vraag: welke werkzaamheden kan AI overnemen? Die vraag is begrijpelijk, maar mij betreft niet de juiste. Een veel interessantere vraag is hoe kunstmatige intelligentie het professioneel oordeel van de accountant kan versterken zonder het kritische denkproces uit handen te nemen.
Een recent artikel in Harvard Business Review sluit daar naadloos op aan. De auteurs betogen dat succesvolle AI-systemen niet moeten worden ontworpen om het menselijke redeneervermogen te vervangen, maar juist om het te versterken. AI zou professionals niet sneller naar een antwoord moeten leiden, maar hen moeten helpen betere vragen te stellen, alternatieve perspectieven te onderzoeken en bewuster na te denken over hun eigen conclusies. (Harvard Business Review)
Voor de accountancy is dat een bijzonder relevante boodschap. In ieder geval een boodschap die ik ook binnen Coney Minds , in het bijzonder rondom onze audit dienstverlening, een plek geef.
Professioneel oordeel blijft de kern van de accountancy
Het uiteindelijke product van een jaarrekeningcontrole is immers geen dataset, geen dashboard en ook geen AI-analyse. Het eindproduct is een professioneel oordeel. Dat oordeel ontstaat doordat de accountant controle-informatie verzamelt, tegenstrijdige signalen weegt, management uitdaagt, alternatieve verklaringen onderzoekt en uiteindelijk concludeert of voldoende en geschikte controle-informatie is verkregen. Juist dat denkproces vormt de kern van het accountantsberoep.
Daar ligt tegelijkertijd ook de grootste uitdaging bij de inzet van AI. Wanneer kunstmatige intelligentie uitsluitend wordt gebruikt om snel antwoorden te genereren, bestaat het risico dat accountants ongemerkt minder kritisch worden. Niet omdat AI onbetrouwbaar is, maar omdat mensen van nature geneigd zijn om overtuigend gepresenteerde informatie sneller te accepteren. Onderzoek laat zien dat dit een reëel aandachtspunt is bij het ontwerpen van AI-systemen voor kenniswerkers. (Harvard Business Review)
Van antwoorden genereren naar beter denken
Daarom moeten wij de vraag anders formuleren. Niet: hoe bouwen we AI die denkt als een accountant? Maar: hoe bouwen we AI die accountants helpt beter te denken?
Stel je een AI-assistent voor die niet direct een conclusie presenteert, maar eerst vraagt welke alternatieve oorzaken voor een afwijking mogelijk zijn. Een systeem dat automatisch wijst op tegenstrijdige controle-informatie, eerdere bevindingen uit vergelijkbare opdrachten of relevante wijzigingen in wet- en regelgeving. Een digitale collega die de accountant uitdaagt om zijn redenering explicieter te maken, in plaats van deze stilzwijgend over te nemen.
Dat is fundamenteel iets anders dan automatisering. Het is ondersteuning van professioneel-kritisch denken.
Juist daarin ligt volgens mij een enorme kans voor de auditsector. De komende jaren zullen accountantskantoren veel investeren in AI-assistenten, kennisbanken en intelligente dossiertools. Dat is een positieve ontwikkeling, mits wij gezamenlijk blijven nadenken over de vraag welk gedrag wij eigenlijk van deze systemen verwachten. Willen wij AI die antwoorden produceert, of AI die de kwaliteit van ons oordeel vergroot?
Ik denk dat dit wel een discussie is die wij als beroepsgroep veel intensiever met elkaar zouden moeten voeren. Niet ieder kantoor afzonderlijk, maar gezamenlijk. Accountants, softwareleveranciers, toezichthouders, wetenschappers en de NBA hebben uiteindelijk hetzelfde belang: een controlepraktijk waarin technologie niet leidt tot minder professioneel-kritisch denken, maar juist tot betere, beter onderbouwde en beter uitlegbare oordelen.
Betere AI begint met beter professioneel-kritisch denken
AI zal de accountant niet vervangen. Daarvoor is professioneel oordeel eenvoudigweg te belangrijk en is HI te waardevol. AI kan dat oordeel echter wel versterken, mits wij de technologie zo ontwerpen dat zij nieuwsgierigheid stimuleert, alternatieven zichtbaar maakt en kritische reflectie ondersteunt.
Mij betreft is dit de belangrijkste ontwerpvraag voor de komende jaren. Niet hoe intelligent onze AI wordt, maar hoe zij het menselijke denken binnen de controlepraktijk slimmer maakt. Wanneer wij daarin gezamenlijk optrekken, bouwen wij niet alleen aan betere AI, maar vooral aan een betere audit.
