AI in accountancy en audit: wat er nu verandert, en wat niet

Hoeveel kantoren gebruiken AI?

De bredere groep waar accountancy onder valt, gebruikt AI vaker dan de meeste sectoren, en het aandeel groeit snel.

Volgens het CBS (bedrijven met minstens twee werkzame personen) gebruikte in 2025 31 procent van de bedrijven in de specialistische zakelijke dienstverlening AI, een groep waar het CBS accountancy uitdrukkelijk toe rekent. In 2023 was dat nog 13 procent. Alleen de sector informatie en communicatie gebruikt AI vaker. Over alle bedrijven heen zet 17 procent van de AI-gebruikers het in voor boekhouding, controle of financieel beheer.

Europees zie je hetzelfde. Volgens Eurostat gebruikte in 2025 40,43% van de bedrijven in de professionele, wetenschappelijke en technische dienstverlening AI, na informatie en communicatie het hoogste aandeel. Textmining, het analyseren van geschreven tekst, was daar de meest gebruikte AI-technologie.

Laat AI en technologie het herhalende en voorspelbare werk doen, zodat de accountant zich steeds vaker kan richten op advies en transformatie. Mensen doen waar mensen goed in zijn en machines waar machines goed in zijn: de kunst is de tango tussen mens en machine te leren dansen.

AI in de accountantscontrole

Data-analyse is in de controle al gewoon, en AI-tools kunnen ook routinewerk zoals het koppelen van documenten overnemen.

De AFM houdt bij hoe accountantsorganisaties technologie inzetten. In Trendzicht 2026 (november 2025) meldt de toezichthouder dat het gebruik van data-analyse bij wettelijke controles door RV-accountantsorganisaties steeg van 74% in 2022 naar 91% in 2025. Geavanceerde data-analyse steeg van 4% naar 9%. Bij een uitvraag in 2024 zei 49% van de RV-accountantsorganisaties innovatieve tooling te gebruiken. De grote OOB-accountantsorganisaties zetten zulke tools steeds vaker in voor risicoanalyses en experimenteren meer met AI.

Wat doen die tools concreet? De Britse toezichthouder Financial Reporting Council noemt huidige en mogelijke toepassingen van generatieve AI en agents in de controle:

• ondersteunende documenten automatisch koppelen aan steekproeven;
• de rekenkundige juistheid van een jaarrekening automatisch controleren;
• notulen samenvatten;
• chatbots die controleteams helpen met vragen;
• documenten vertalen;
• contracten beoordelen en indelen;
• agents die bepaalde controlewerkzaamheden automatiseren.

Volgens de AFM kost het inregelen van zulke technologie in het begin extra tijd, maar levert automatisering op termijn tijdwinst op. Het controleteam houdt dan meer tijd over voor complexer werk.

Welke risico’s ziet toezicht?

Een belangrijk risico is dat accountants een tool te veel vertrouwen.

De AFM wijst in Trendzicht 2026 op onderzoek waaruit blijkt dat accountants vatbaar zijn voor “automation bias”: ze beoordelen werk minder goed als een tool het maakte dan als een collega het deed. Daarbij komt dat AI-tools die zonder menselijke tussenkomst conclusies trekken, uitkomsten kunnen geven die niet te herleiden of te herhalen zijn, zonder dat de gebruiker dat merkt. Dat kan ten koste gaan van de kwaliteit van de controle. Hoe het misgaat als niemand meekijkt, laten de voorbeelden zien in AI-bloopers: de meest gedenkwaardige missers van kunstmatige intelligentie.

De FRC deelt de risico’s in drie groepen in:

• verkeerd gebruik van de uitkomst
  een tool die voor de ene taak is gemaakt, geeft een overtuigend antwoord op een andere vraag, en de gebruiker vertrouwt erop;
• gebrekkige uitkomst
  fouten in de invoer of het ontwerp van het systeem, die je bij taalmodellen nooit helemaal kunt uitsluiten;
• een methode die niet aan de standaarden voldoet
  het is lastig om de bewijskracht van een AI-uitkomst te vergelijken met die van traditioneel controlewerk.

Wie is verantwoordelijk?

Bij een controle blijft de accountant verantwoordelijk, ook als een AI-tool het werk deed.

De Britse toezichthouder FRC laat daar geen twijfel over bestaan. Bij zijn richtlijn over generatieve AI en agents, in maart 2026 gepubliceerd als eerste van een controletoezichthouder wereldwijd, schreef de FRC: “the human auditor is always accountable”. De FRC noemt vier soorten maatregelen om voldoende vertrouwen in een AI-uitkomst te krijgen: het ontwerp en de ontwikkeling van het systeem, certificering van de tool, opleiding en governance, en controle door een mens. Hoeveel van elk nodig is, blijft een kwestie van professioneel oordeel.

Ook de Europese AI-wetgeving (AI Act) raakt kantoren. Organisaties die AI inzetten, moeten sinds 2 februari 2025 de AI-geletterdheid van hun mensen ondersteunen, en sinds 2 augustus 2026 houden nationale toezichthouders daar toezicht op, schrijft de Europese Commissie.

Wat verandert er in het vak?

Minder tijd aan routine, meer aan oordeel, en dat vraagt andere vaardigheden.

Zowel de AFM als de FRC beschrijven die verschuiving: tools kunnen routinetaken overnemen, de professional blijft verantwoordelijk voor de conclusie. Een accountant moet daarom een AI-uitkomst kritisch kunnen lezen, weten wanneer een tool buiten zijn bedoelde gebruik wordt ingezet, en het durven zeggen als iets niet klopt. De zorg dat AI banen overneemt, is niet nieuw. We schreven er eerder over in Help, de robots gaan er met mijn baan vandoor.

Op de werkvloer speelt nog iets. Medewerkers gebruiken AI soms al, maar zeggen het liever niet. Juist in een vak waar herleidbaarheid alles is, wil je dat gebruik zichtbaar hebben. Hoe je dat bespreekbaar maakt, lees je in AI-schaamte: hoe doorbreken we het?

Welke vragen stelt je kantoor?

Een kantoor moet weten wie AI inzet, hoe uitkomsten worden vastgelegd en wie voor de conclusie tekent.

• Durven onze mensen te zeggen dat ze AI gebruiken, ook buiten het officiële beleid?
• Wie beslist waarvoor we AI inzetten, en wie let erop dat het daar niet buiten wordt gebruikt?
• Hoe leggen we vast hoe een AI-uitkomst tot stand kwam, zodat een reviewer of toezichthouder het kan volgen?
• Wie is eigenaar van AI op ons kantoor, en wie tekent voor de conclusie?
• Hoe trainen we mensen om AI-uitkomsten kritisch te beoordelen?

Volgens de AFM kost het inregelen van zulke tools in het begin extra tijd, en ik vind dat mensen die tijd ook moeten krijgen. Begin bij je processen, niet bij een tool: loop de controle stap voor stap door en bepaal per taak, van documenten aan steekproeven koppelen tot de cijfers in een jaarrekening narekenen, wat AI kan doen en waar het oordeel van de accountant nodig blijft. Mijn advies: laat je mensen experimenteren met nieuwe technologie bij een echte taak, zoals notulen samenvatten of contracten indelen, want zo leren ze de tango tussen mens en machine het snelst. Dat vraagt leidinggevenden die enthousiasme laten zien en tegelijk blijven vragen hoe een uitkomst tot stand kwam. Hoe je mensen zo in beweging krijgt, is ook het onderwerp van de lezing over de organisatie van de toekomst.

Veelgestelde vragen

Gaat AI de accountant vervangen?

De toezichthouders in dit artikel gaan daar niet van uit. Zij beschrijven een verschuiving: tools kunnen routinewerk overnemen, het oordeel blijft bij de accountant.

Mag AI bij een wettelijke controle?

Ja. De AFM ziet het gebruik van data-analyse en innovatieve tools groeien en noemt de kansen, maar vraagt accountantsorganisaties om waarborgen voor de beveiliging en de correcte werking van die tools.

Wat is automation bias?

De neiging om uitkomsten van een geautomatiseerde tool minder kritisch te beoordelen dan werk van een collega. De AFM noemt het een risico voor de kwaliteit van wettelijke controles.

Wat zegt de AI Act over kantoren?

Net als andere organisaties die AI inzetten, moeten kantoren de AI-geletterdheid van hun mensen ondersteunen. Er is geen verplichte training of certificaat; je mag intern bijhouden wat je hebt gedaan.