BING gerust lekker mee, want nieuwe kennisverwerving is nog nooit zo makkelijk geweest:
Terug naar de AI-realiteit. We raakten enorm verwend de afgelopen twintig jaar. Vanaf de introductie van het internet (wie herinnert zich nog het trage inbellen?), via de smartphone naar 5G-wifi en het volwassen worden van het Internet of Things, alles en iedereen met elkaar verbonden.
Onder invloed van Fear of Missing Out, onze natuurlijke nieuwsgierigheid, willen we meer en meer AI. Ook accountants. Naast esg en elkaar overnemen zijn we er maar druk mee: praten over AI. Dat AI een containerbegrip is, is een understatement. Onder de paraplu van AI valt een groot aantal varianten.
Nu die nieuwe technologie toch komt en voor sommige accountancybestuurders zelfs een van de redenen is om de handdoek in de ring te gooien (lees: verkoop winkel, want het gaat zo hard met technologie), moeten er ook nieuwe problemen komen die we met elkaar gaan oplossen.
Het is natuurlijk niet zo dat we huidige problemen niet met huidige stand van de technologie kunnen oplossen. Als dit zo was dan hebben we nu een enorm kwaliteitsprobleem… En wellicht hebben we dat ook wel. Dat probleem staat los van de technologie, maar is gekoppeld aan de factor ‘kwalitatief goede handjes’, daar hebben we een tekort aan.
Er is geen tekort aan technologie. We hebben een gereedschapskist vol licenties, uiteenlopend van supersnelle ETL-tools, data-mining tools, visualisatie tools, process mining tools, statistiek en Python, van DataSnipper naar Tableau.
Helaas hebben we nog een ouderwetse dossiertool zonder Chatprompt-integratie of slimme visualisaties, maar dat komt omdat er geen markt is voor AI-supported audit documentatietools.
Omdat we, meen ik, nu een kwaliteitsprobleem hebben, denk ik dat we naar de volgende fase van technologie (dus ASI) moeten kijken, of via het klassieke vliegwiel van ‘efficiencyverhoging’ handen vrijmaken en daarmee de kwaliteit van ons werk kunnen verhogen. Want ja, er is veel technologie, maar het werken met deze huidige (data)technologie vereist nog veel handwerk. Dus mensen en die zijn er niet.
Wat zie ik op dit moment rond ASI ontstaan dat de efficiency in de audit of samenstelpraktijk kan ondersteunen? Laten we drie AI-thema’s kort belichten. Beginnen we eenvoudig.
LLM (Large Language Models in combinatie met tekstuele, grafische en video AI:
Nu wordt het al wat lastiger; van ondersteuning van audit- en samenstelwerkzaamheden naar feitelijke vervanging van audit- en samenstelwerkzaamheden, hier moet de echte efficiencyslag komen, hier moeten AI-oplossingen komen om de huidige data-analyse (om het simpel te houden) te vervangen. Ik parkeer ook process mining rondom beoordelen werking interne beheersing; prima technologie, nu al beschikbaar.
Wij hebben dus nog geen ASI Analytics oplossingen, nog niet. Sterker, we hebben zelfs nog geen werkende machine learning (door computer getrainde detectiecontroles) in de audit, maar mijn team heeft wel een lijstje opgesteld van low hanging fruit.
Dit zijn toepassingen die non-biased, plug & play, direct het leven makkelijker maken:
Dit zijn de onderwerpen die in mijn team het meest worden benoemd. Jullie hebben vast ook ideeën, deel ze gerust. Voor de duidelijkheid: We hebben dit NIET en ik vermoed dat er nog heel wat jaren overheen gaan, willen we die stap wel maken. Ondertussen: enjoy the AI-ride.
PS: Laten we wel het eerlijke verhaal over echte toepassingen van AI binnen de audit blijven vertellen richting studenten en onze stakeholders. Er bestaat geen BING Prompt die een volledige IT-audit in vijftien minuten doet, er is nog geen AI-Face-Balance-Sheet Recognition script dat balansen en V&W-rekeningen herkent en toetst op logica.