“Je creativiteit is de limit”

Van schaakcomputer tot taalmodel

“AI is natuurlijk niet nieuw, maar wat we bedoelen met AI is wel heel erg veranderd,” vervolgt hij: “Bijna 30 jaar geleden was het de schaakcomputer Deep Blue die kon winnen van schaakgrootmeester Garry Kasparov, nu is AI bijna synoniem met ChatGPT en andere generatieve taalmodellen. In de training ‘AI in de Audit’ gaat het over die achtergrond en wat AI nou eigenlijk is, maar we kijken ook heel praktisch: hoe werk je nou met zo’n taalmodel, hoe kan het je helpen in de audit, en wat zijn de risico’s daarvan?”

Auditen met AI: minder werk in minder tijd

Koen en zijn collega-docenten willen auditors inspireren: “AI vervangt in de audit vooral werk dat tijdrovend of gewoon heel omvangrijk was, zoals een stroomschema maken van een proces. Eerst was een junior daar dagen mee bezig, nu kun je dat schema binnen een uur laten maken door een taalmodel. Daarnaast kun je met AI bijvoorbeeld ook duurzaamheidsrapportages analyseren: wordt daarin goed gerapporteerd over CO2-uitstoot en sluiten de doelen in de verschillende hoofdstukken goed op elkaar aan? Zo kun je AI gebruiken als een middel om de audit efficiënter in te richten.”

Auditen van AI: de eerlijkheid van het algoritme

AI moet zelf ook gecontroleerd worden: “De Europese AI-act stelt dat je als auditor iets moet vinden van de risico-classificatie en eerlijkheid van algoritmes. Die algoritmes zelf zijn vaak een soort black box, die kun je niet gemakkelijk begrijpen. Maar met statistische methoden kun je wel kijken naar de uitkomsten, bijvoorbeeld of mensen met een migratieachtergrond onevenredig vaak als fraudeur worden bestempeld. We geven trainees een casus: kun je met JASP for Audit, de software die wij hebben gebouwd, de uitkomsten analyseren en iets zeggen over de eerlijkheid van het algoritme?”

Je kunt veel meer leren uit je data

Vooral bij de toepassing van data-analyse ziet Koen uitdagingen bij de gevestigde accountants: “Zij zeggen vaak: waarom zouden we veranderen, het gaat nu toch ook al goed? Het antwoord: je kunt veel meer leren uit je data. Het werk wordt complexer, maar je hoeft uiteindelijk minder te doen en kunt tegelijkertijd meer waarde toevoegen.” Bij AI in de vorm van taalmodellen is juist nuance nodig, ziet hij: “AI is een soort ‘hype train’ waar iedereen op zit. Sommige mensen denken: we gooien er wat in en dan kunnen we met het resultaat meteen aan de slag. Maar dat resultaat moet wel eerst geëvalueerd worden. Common sense blijft een belangrijke factor hierbij.”

De vaardigheid om kansen te zien

“Je moet het inzicht hebben en de technische geletterdheid om te bedenken: hier zou ik data-analyse of AI wel eens kunnen toepassen in mijn audit. Dat is een vaardigheid die we proberen aan te leren in beide trainingen: kansen zien, je creativiteit is de limit. Met AI en data-analyse kan bijna alles, maar je moet wel weten wat je ermee wil doen. Daarnaast is bewustwording van de risico’s belangrijk, dus het kweken van een kritische blik.” 

Koen ziet een belangrijke opdracht voor jonge auditors: “Verandering moet, denk ik, in de accountancysector van beneden komen, van de mensen die nu in opleiding zijn. Zij zitten straks in die management-rol. En dan weten zij wat kan. Dat probeer ik mee te geven: het is jullie taak om dit te bewerkstelligen.”