Van routine naar relatie
AI neemt in accountancy razendsnel werk over. Maar juist daardoor wordt iets anders schaarser: goed gesprek, scherp luisteren en helder uitleggen wat cijfers echt betekenen.
Newtone ziet die verschuiving ook in consultancy en juridische diensten. Repeterend werk verdwijnt steeds meer naar de achtergrond. Klantcontact en duiding komen juist naar voren.
AI kan bijvoorbeeld een eerste memo schrijven of documenten samenvatten. Maar daarmee verdwijnt de behoefte aan menselijk oordeel niet. Die verschuift alleen.
Klanten willen niet alleen een rapport. Ze willen weten wat het betekent voor risico’s, kosten en keuzes. In gewone taal. Niet in modeltaal.
Het nieuwe onderscheidende vermogen
Newtone noemt luisteren, doorvragen en helder adviseren het nieuwe onderscheidende vermogen.
Dat klinkt simpel, maar het vraagt veel van professionals. Je moet niet alleen cijfers begrijpen. Je moet ook uitleggen wat ze betekenen voor de klant.
De kernvaardigheid wordt uitleggen
AI maakt professionals niet overbodig. Het maakt hen juist verantwoordelijker voor interpretatie.
Als een model een conceptadvies of samenvatting levert, moet je kunnen uitleggen:
- welke data zijn gebruikt
- waar onzekerheden zitten
- wat het model níét weet
- waarom menselijke beoordeling doorslaggevend blijft
Daarvoor heb je empathie, structuur en duidelijke taal nodig. Niet alleen richting klanten, maar ook intern en richting controle- of complianceprocessen.
Prompten helpt, maar lost niets alleen op
Prompten wordt steeds meer een basisvaardigheid. Toch is een goede prompt zonder goede intake vaak te algemeen.
De echte winst zit in de combinatie van scherpe vragen aan het systeem én scherpe vragen aan de klant.
Daarmee verandert de rol van de professional. Minder: een antwoord genereren. Meer: de juiste context ophalen, begrenzen en duiden.
Dat past bij de bredere AI-praktijk. Modellen kunnen fouten maken, context missen of leunen op onbetrouwbare input. Menselijk toezicht blijft dus nodig.
Waarom transparantie zwaarder telt
De Europese AI-verordening werkt met een risicogebaseerde aanpak. Voor hoogrisicotoepassingen gelden extra eisen voor onder meer documentatie, logging, datagovernance en menselijk toezicht.
Ook voor bepaalde transparantiegevoelige toepassingen gelden verplichtingen.
Voor accountancy is dat belangrijk. Vertrouwen komt hier niet alleen uit een goed resultaat, maar ook uit een controleerbaar proces.
Als AI meeschrijft, moet duidelijk zijn hoe dat ging. En waar de menselijke eindverantwoordelijkheid ligt. De AI Act zegt bovendien dat deployers high-risk systemen moeten gebruiken volgens instructies, met competente menselijke oversight en monitoring.
Wat dit betekent voor opleidingen en werving
Newtone ziet ook een verschuiving in opleidingen. Minder focus op puur technische kennis. Meer aandacht voor interactie, kritische duiding en ethiek.
Werkgevers passen functieprofielen aan. Naast vakkennis tellen empathie, schrijfvaardigheid en presenteren zwaarder mee.
Kandidaten die AI kunnen inzetten én begrijpelijk kunnen uitleggen, hebben een voorsprong.
De praktische les voor kantoren
Wie AI goed wil inzetten, moet niet alleen investeren in tooling. Ook gedragsvaardigheden en werkafspraken tellen mee.
Denk aan:
- betere intakegesprekken
- expliciete controlepunten
- eindredactie door een mens
- duidelijke afspraken over welke dossiers wel of niet in een systeem mogen
- vaste routines voor broncontrole en correctie
Dat remt innovatie niet. Het is juist de voorwaarde voor vertrouwen.
De volgende stap
AI maakt accountancy niet minder menselijk. Het maakt menselijke vaardigheden juist belangrijker.
De toekomst ligt niet bij de professional die het snelst een tekst laat genereren. Wel bij degene die de juiste vragen stelt, complexe uitkomsten begrijpelijk maakt en vertrouwen vasthoudt.
Wil je als organisatie slimmer omgaan met die balans? Begin dan bij het werk dat je automatiseert én bij de mensen die het verschil maken.
