Generatieve AI maakt de audit efficiënter, maar verandert de aard van de audit niet wezenlijk, stelt Pieter de Kok.

Discussie Column 17 april 2026

(Agentic) AI in de audit: tussen efficiëntie en illusie

De vraag van beleggers is eigenlijk verrassend eenvoudig. Wat verandert er concreet in de audit door AI? Minder steekproeven? Betere fraudedetectie? Snellere rapportages? Meer zekerheid? Wie de recente berichtgeving in het FD volgt, ziet dat de sector daar inmiddels een antwoord op probeert te formuleren. AI helpt om efficiënter te werken, processen te versnellen en auditors beter te ondersteunen bij hun analyse. En ergens klopt dat ook.

Maar wie goed leest wat er daadwerkelijk wordt gezegd en vooral wat er níet wordt gezegd, ziet toch echt iets anders ontstaan. Geen fundamentele verandering van de audit, maar een versnelling van het bestaande proces. En dat is een wezenlijk verschil. Sterker nog: juist doordat efficiëntie zo centraal staat in het verhaal, ontstaat het risico dat we productiviteit verwarren met kwaliteit.

Generatieve AI: sneller, maar niet anders

Wat we in 2026 zien, is de verdere integratie van generatieve AI in de auditpraktijk. Modellen die teksten samenvatten, werkprogramma's helpen opstellen, documentatie structureren en dossiers sneller opbouwen. We lezen over Agentic AI die documentatietaken aan elkaar koppelt en templates vult met door AI gegeneerde teksten. Dat is nuttig. Het kan de productiviteit van auditteams aanzienlijk verhogen. Maar laten we het niet groter maken dan het is. Dit verandert de audit niet fundamenteel. Het verandert de manier waarop we vastleggen, niet de manier waarop we oordelen.

De kern van de audit, en daar zijn we het denk ik allemaal met elkaar over eens, is het begrijpen van bedrijfsprocessen, het beoordelen van risico's, het interpreteren van afwijkingen en het vormen van een oordeel. Dat blijft mensenwerk. Generatieve AI versnelt de verslaglegging van het denken, niet het denken zelf. En daar zit een ongemakkelijke realiteit, die in de huidige discussie vaak ontbreekt. Tijdswinst in de audit leidt zelden automatisch tot diepere analyse. In de praktijk verdwijnt die ruimte vaak in strakkere deadlines, hogere productiedruk of kleinere teams.

Ruimte is geen kwaliteit. Sterker nog: ruimte wordt zelden omgezet in betere analyse, vaak in meer productie.

AGI: de belofte die het verhaal vertroebelt

Tegelijkertijd sluipt er in het debat een tweede beeld naar binnen. Dat van AI die zelfstandig risico's identificeert, fraude detecteert zonder menselijke bias en misschien zelfs controleoordelen ondersteunt. Dat is geen generatieve AI, dat is het idee van artificial general intelligence (AGI). En dat bestaat niet.

Toch wordt deze belofte impliciet meeverkocht, wanneer we spreken over "AI die de audit transformeert". Het gevolg is dat verwachtingen bij beleggers en stakeholders langzaam verschuiven richting een niveau van zekerheid dat de praktijk niet kan waarmaken. De audit is namelijk geen optimalisatieprobleem dat je oplost met meer data en betere algoritmes. Het is een interpretatieprobleem, waarin context, onzekerheid en professioneel oordeel centraal staan. Juist dat maakt het vak waardevol en moeilijk te automatiseren. Zelfs als je er miljarden in investeert.

De echte verschuiving: van controle naar governance

Dat betekent niet dat er niets verandert. Integendeel. Maar de verandering zit ergens anders dan vaak wordt gedacht. De echte impact van AI ligt niet in het automatiseren van de audit zelf, maar in het ontstaan van nieuwe vraagstukken rondom data en modellen. Welke data wordt gebruikt? Hoe betrouwbaar zijn de bronnen? Hoe reproduceerbaar zijn uitkomsten? Wie is verantwoordelijk als een model een verkeerde conclusie trekt?

Daar verschuift de rol van de accountant naartoe. Niet als gebruiker van AI die de audit 'beter' maakt, maar als beoordelaar van systemen waarin AI een rol speelt. De focus verschuift van transacties naar datastromen, van steekproeven naar populaties en van controlewerkzaamheden naar het begrijpen van digitale processen en besluitvorming.

Dat is geen kleine stap, dat is een verbreding van het vak. Maar het is geen automatisering van het oordeel.

De ongemakkelijke conclusie

En daarmee komen we terug bij de vraag van beleggers. Wat verandert er concreet? Het eerlijke antwoord is minder spectaculair dan vaak wordt gesuggereerd. Generatieve AI maakt de audit efficiënter. Het helpt om sneller te documenteren, beter te structureren en repetitief werk te verminderen. Maar het verandert de aard van de audit niet wezenlijk. Artificial general intelligence zou dat mogelijk wel doen. Maar zolang die niet bestaat, blijft die belofte buiten bereik.

We zitten daarmee in een tussentijd. Een fase waarin verwachtingen over AI sneller groeien dan de daadwerkelijke impact op de auditpraktijk. En waarin de sector de neiging heeft om efficiëntieverbeteringen te presenteren als kwaliteitsverbeteringen.

En daar wringt het. Want terwijl de audit inhoudelijk niet fundamenteel verandert, verandert de perceptie van buitenaf wél. Technologie suggereert vooruitgang. Terminologie suggereert intelligentie. Maar de onderliggende zekerheid groeit niet in hetzelfde tempo mee. Of scherper geformuleerd: we vervangen steekproeven door scripts, maar we vervangen onzekerheid niet door zekerheid en we doen soms wel alsof dat zo is.

Zolang AI vooral het proces versnelt en niet aantoonbaar de zekerheid vergroot, blijft voor beleggers dezelfde vraag overeind: niet wat de technologie kan, maar of de audit hen beter beschermt tegen verrassingen.