De accountancybranche spreekt nog opvallend vaak over kunstmatige intelligentie alsof het een handige toevoeging is. Een slimme assistent die wat werk uit handen neemt. Een technologische versneller van bestaande processen. Maar wie beter kijkt, ziet iets fundamentelers gebeuren. AI ondersteunt het accountantsvak niet langer, het verandert het vak zelf.
Wat begon als automatische steekproeven en snellere data-analyse, ontwikkelt zich razendsnel tot een herontwerp van het volledige accountantsproces. Niet alleen de controle, maar ook klantselectie, risicobeoordeling, communicatie en facturatie worden steeds vaker gestuurd door AI. Daarmee verandert niet alleen hoe accountants werken, maar ook wat hun rol nog is en wie straks überhaupt relevant blijft.
De sector staat op een kantelpunt. En dit keer is afwachten geen neutrale positie.
AI is geen assistent meer: het is de infrastructuur
Jarenlang was het dominante verhaal overzichtelijk: AI helpt bij het verwerken van grote hoeveelheden data en verhoogt de efficiëntie, human-led innovaties. Dat verhaal klopt nog steeds, maar het is niet meer toereikend. De echte verschuiving zit niet in snelheid, maar in structuur. AI wordt niet langer toegepast binnen het bestaande proces, maar vormt steeds vaker het proces zelf.
Beslissingen worden daarmee eerder in de keten genomen. AI faciliteert klantacceptatie, verricht grondige onderzoek naar de klant en haar branche, evalueert de risico’s verbonden aan en bereid het dossier voor, voordat de accountant er überhaupt inhoudelijk naar heeft gekeken. De menselijke rol verschuift van uitvoerend naar toezichthoudend, van handeling naar interpretatie en instrueren.
Wie AI blijft zien als een los hulpmiddel, mist waar de echte verandering plaatsvindt.
Het is niet voor niets dat PwC stelt dat zij in staat zullen zijn om in 2026 een volledig AI-geautomatiseerde auditketen te implementeren.
Van data-analyse naar systeemmacht
De opkomst van AI in de accountancy is geen plotselinge revolutie, maar een stille opeenstapeling van logische stappen. Eerst werd controle slimmer, daarna risicoselectie voorspellend en vervolgens werden workflows geoptimaliseerd. Inmiddels leggen systemen verbanden tussen al die onderdelen. Ze weten hoe lang dossiers duren, welke kenmerken samenhangen met verhoogd risico, waar frictie ontstaat in het proces en helpen bij het opstellen van een controleverklaring. De belangrijkste wijziging is dat AI nu zelf kan nadenken (na grondig trainen).
Op dat punt wordt AI geen instrument meer, maar een beslissend raamwerk. Niet omdat het alles autonoom bepaalt, maar ook omdat het vastlegt wat nog ter beoordeling wordt voorgelegd aan de accountant. Dat is een vorm van macht die nauwelijks zichtbaar is, maarijdelijk is, maar wel richtinggevend.
Waarom ‘AI ondersteunt ons’ een geruststellende mythe is
In veel discussies klinkt nog steeds de geruststellende zin dat de accountant altijd eindverantwoordelijk blijft. Juridisch is dat juist, maar inhoudelijk wordt die verantwoordelijkheid steeds abstracter. Wanneer dataselectie, prioritering en risicodrempels vooraf worden bepaald door modellen, dan beoordeelt de accountant geen open werkelijkheid meer, maar een gefilterde.
Eindverantwoordelijkheid zonder invloed op de inrichting van het systeem is verantwoordelijkheid achteraf. Het idee dat AI slechts ondersteunt, voorkomt vooral dat de sector onder ogen ziet hoe fundamenteel de rol al is verschoven. Toch zien accountants dat deze revolutie de controlekwaliteit ten goede komt.
Hoe Accountantsverklaring.nl AI door het hele proces integreerde
Waar veel accountantskantoren AI nog fragmentarisch inzetten, heeft Accountantsverklaring.nl een andere route gekozen. Daar is AI geen experiment, maar het uitgangspunt van het hele bedrijfsmodel.
Het platform gebruikt AI niet alleen tijdens de audit, maar al bij het aantrekken en selecteren van klanten, bij risicoprofilering vóórdat een dossier start en bij de afronding en facturatie van opdrachten. Het klassieke lineaire proces is vervangen door een geïntegreerd systeem waarin data continu terugkoppelt en optimaliseert.
Volgens partner dhr. Mohammad MSc RA is dat geen technologische ambitie, maar een noodzaak:
“AI is bij ons geen tool naast het werk, maar de ruggengraat van het hele proces. Wie het blijft zien als ondersteuning, begrijpt niet wat er al gaande is. Gezien AI relatief nieuw is, vergt het nog wel een scherpe review.”
Die uitspraak legt de spanning bloot waar de sector nu in zit.
Wie niet meebeweegt, verdwijnt vanzelf van het podium
Terwijl sommige kantoren nog discussiëren of AI wel past bij hun cultuur of kwaliteitsopvatting, heeft de markt die keuze al gemaakt. Klanten verwachten snelheid, voorspelbaarheid, transparantie en consistente kwaliteit. Dat is steeds lastiger te combineren met volledig handmatige processen en verdienmodellen die zijn gebaseerd op geschreven uren.
Accountantskantoren die structureel weigeren mee te bewegen, hoeven niet actief te worden weggeconcurreerd. Ze verdwijnen vanzelf van het podium. Niet met één grote klap, maar via langere doorlooptijden, hogere kosten en een afnemende aantrekkingskracht op klanten die gewend zijn geraakt aan efficiëntere dienstverlening.
AI-adoptie is daarmee geen innovatievraag meer, maar een bestaansvoorwaarde.
Het verdienmodel onder druk
Een van de meest voelbare veranderingen zit in de manier waarop waarde wordt gemeten. De traditionele urenlogica kraakt wanneer processen grotendeels datagedreven worden. Als een systeem exact weet waar complexiteit zit en welke stappen waarde toevoegen, wordt facturatie losgekoppeld van tijd en gekoppeld aan proceswaarde. Alternatieven zoals maandelijske recurring abonnementen zullen steeds meer gewogen worden.
Bij platforms in andere branches die AI integraal inzetten is dat al realiteit. Dat maakt dienstverlening schaalbaar en transparant, maar ook confronterend voor kantoren die hun rendement ontlenen aan inefficiëntie. De vraag waar de klant eigenlijk voor betaalt, wordt daarmee onontkoombaar.
De accountant van de toekomst krijgt een ander profiel
Als het proces verandert, verandert het beroep mee. De accountant van morgen zal minder tijd besteden aan uitvoerend werk en meer aan interpretatie, duiding en verantwoording. Het vak verschuift van controleren naar regisseren, van uitvoeren naar uitleggen.
Dat vraagt om andere vaardigheden. Niet alleen vaktechnische kennis, maar ook systeemdenken, kritisch vermogen en het kunnen doorgronden van AI-uitkomsten. Blind steunen op AI kan niet. De accountant wordt steeds vaker degene die kan uitleggen waarom een systeem tot een bepaalde conclusie komt en waar de grenzen daarvan liggen. Daarnaast moet de accountant de resultaten in jip-en-janneke taal uitleggen aan de klant. Ook hier kan AI een grote rol in spelen.
Wie accountants zo blijft opleiden, leidt ze op voor gisteren
Ook de impact op de vooropleiding wordt steeds urgenter. De manier waarop accountants nu worden opgeleid, bereidt hen onvoldoende voor op een praktijk waarin AI, systeemdenken en professionele oordeelsvorming centraal staan. Waar accountants vroeger veel kennis en intuïtie on-the-job opdeden, is die leercurve tegenwoordig simpelweg te risicovol en te traag. De complexiteit van AI-gedreven processen vraagt om vakmensen die al vóór hun eerste werkdag begrijpen hoe systemen werken, waar aannames zitten en wanneer menselijke correctie noodzakelijk is. Praktijkervaring kan daarom geen bijzaak meer zijn, maar moet structureel onderdeel worden van de opleiding zelf. In de ogen van dhr. Mohammad MSc RA, is het dan ook onvermijdelijk dat de accountancyopleiding transformeert naar een standaard duale opleiding, waarin theorie en praktijk vanaf het begin gelijkwaardig oplopen. Alleen zo ontstaat een nieuwe generatie accountants die niet pas na jaren meedraait, maar vanaf dag één begrijpt wat het vak in een AI-gedreven werkelijkheid werkelijk vraagt. Helaas, zijn de huidige opleiding daarop niet voorbereid. Ondanks dat ze in hun verkooppraatje “AI”, “Machine Learning” et cetera als power woord gebruiken.
Wat elke accountant moet begrijpen over LLM’s
In die ontwikkeling spelen zogeheten LLM’s, Large Language Models, een steeds grotere rol. Een LLM is een vorm van kunstmatige intelligentie die is getraind op enorme hoeveelheden tekst en data en daardoor in staat is om taal te begrijpen, verbanden te leggen en teksten te genereren.
In de accountancy worden LLM’s ingezet om dossiers te analyseren, complexe documentatie samen te vatten en inconsistenties te signaleren. Tegelijkertijd is het cruciaal te begrijpen wat ze niet doen. Een LLM begrijpt geen waarheid of context zoals een mens dat doet, maar komt daar wel in de buurt van. Het werkt op waarschijnlijkheid en neemt aannames over uit zijn trainingsdata.
Wie met LLM’s werkt zonder dat te beseffen, verplaatst risico’s in plaats van ze te beheersen. Daarom wordt basiskennis van deze modellen een kernvaardigheid voor de accountant van de toekomst.
Een praktijkvoorbeeld: AI controleert 100 facturen en bereidt het dossier voor zodat de accountant er sneller doorheen kan.
Ethiek verschuift van dossier naar ontwerp
Vaak wordt gezegd dat de mens onmisbaar blijft vanwege ethiek en professioneel oordeel. Dat is waar, maar die ethiek verschuift. Minder naar individuele dossiers, meer naar het ontwerp van het systeem zelf. De morele vraag is niet langer alleen of een dossier correct is beoordeeld, maar ook of het systeem zo is ingericht dat dossiers eerlijk, uitlegbaar en consistent worden behandeld.
Dat vraagt om een abstracter, maar zwaarder soort verantwoordelijkheid.
Een sector op een kruispunt
De accountancy staat niet meer voor de keuze of AI wordt ingezet. Die keuze is al gemaakt door technologie, markt en klantverwachting. De echte vraag is wie de regie pakt over transparantie, opleiding en verantwoordelijkheid.
AI neemt het accountantsvak niet over. Het heeft het al verplaatst. Wie blijft doen alsof het slechts ondersteuning is, mist het moment waarop ondersteuning infrastructuur werd. En wie niet meebeweegt, verdwijnt stilletjes, maar onvermijdelijk.
Geef als eerste een reactie