Nieuws Vandaag

AI dwingt accountant tot herontwerp oordeelsvorming

De inzet van artificial intelligence in de audit verandert niet alleen de techniek van controlewerk, maar ook de manier waarop accountants tot een professioneel oordeel komen.

Dat stelt FAR-Academic Director Anna Gold in een column over auditkwaliteit in het AI-tijdperk, in het Maandblad voor Accountancy en Bedrijfseconomie (MAB). Volgens Gold ligt de belangrijkste uitdaging niet bij de betrouwbaarheid van technologie, maar bij de vraag hoe accountants AI-output beoordelen, delen en verantwoorden.

AI en geavanceerde data-analyse worden in de controlepraktijk vaak gepresenteerd als middelen om audits efficiënter en consistenter te maken. Gold concludeert echter dat accountants zowel te veel als te weinig vertrouwen hebben op AI.

Kalibratieprobleem

Accountants die bijvoorbeeld met volledige datasets werken blijken minder geneigd te zijn om professioneel-sceptisch te reageren wanneer later op basis van aanvullende, meer geschikte externe informatie een frauderisico kan worden gesignaleerd. De hoeveelheid bewijs wordt daarbij verward met de geschiktheid van het bewijs.

Accountants blijken ook minder sceptisch als zij analyses gebruiken die door collega's zijn ontwikkeld, doordat zij minder psychologisch eigenaarschap ervaren. Tegelijk kan het omgekeerde gebeuren. Accountants blijken soms juist te weinig te vertrouwen op AI-advies, ook als de inhoud gelijk is aan advies van een menselijke specialist.

Gold noemt dit een probleem van menselijke kalibratie: accountants moeten leren bepalen wanneer algoritmische uitkomsten richtinggevend zijn en wanneer zij juist moeten worden bevraagd. AI fungeert volgens Gold "niet als vervanger van professioneel oordeel, maar als cognitieve ondersteuning die het redeneringsproces verdiept".

Cruciale leerervaringen

De opleiding en het begin van de loopbaan van accountants zal flink moeten worden aangepast, betoogt Gold. Accountants zullen eerder in hun loopbaan vaardigheden moeten ontwikkelen die gericht zijn op het begrijpen en bevragen van systemen, in plaats van het uitvoeren van routinetaken. "Wanneer deze overgang niet expliciet wordt ontworpen, dreigt verlies van cruciale leerervaringen", aldus Gold.

Ook de hele prestatiebeoordeling moet op de schop. "Veel beoordelingssystemen zijn nog steeds sterk gericht op technische uitvoering en productiviteit, met name op juniorniveaus. Daardoor ontstaat een paradox: professionals worden afgerekend op taken die AI steeds beter kan uitvoeren, terwijl vaardigheden zoals kritisch denken en het challengen van algoritmische output onvoldoende worden ontwikkeld en beloond", aldus Gold.

Gold waarschuwt ook voor onduidelijke situaties bij besluitvorming, waardoor het niet meer helder is bij wie verschillende verantwoordelijkheden liggen, wat tot nieuwe risico's kan leiden. Gold: "In een auditcontext, waar vertrouwen en verantwoordelijkheid centraal staan, is expliciete toedeling van verantwoordelijkheid daarom essentieel."

• Column Anna Gold Professioneel oordeel en auditkwaliteit in het AI-tijdperk (MAB)