Deloitte voorspelt dat 36 procent van de bedrijven verwacht dat minstens 10 procent van de banen binnen een jaar volledig geautomatiseerd wordt. Binnen drie jaar loopt dat op naar 82 procent.

Boekhouden staat in vrijwel elk lijstje dat daarbij hoort. Toch ken ik geen enkele boekhouder die minder werk heeft dan vijf jaar geleden.

Dat is geen tegenstelling. Dat is precies hoe het gaat bij AI voor boekhouders: taken verdwijnen, werk verschuift.

Wat inmiddels prima automatisch gaat

Bonnetjes en facturen inlezen. Dat is het oude werk waar iedereen aan denkt, en het is grotendeels opgelost. Een foto erin, de gegevens eruit, gekoppeld aan de juiste grootboekrekening.

Bankmutaties koppelen aan facturen gaat ook goed, zeker als de omschrijvingen enigszins netjes zijn.

Wat nieuwer is en minder bekend: uitleg schrijven. Een klant die niet begrijpt waarom zijn resultaat afwijkt van vorig jaar, wil geen kolommen zien maar een verhaal. Dat verhaal schrijven kostte vroeger een half uur per klant.

Waar ik het zelf voor gebruik

Ik doe mijn eigen administratie en ik ben er slecht in. Wat mij het meeste heeft geholpen is niet het inboeken maar het begrijpen.

Een regeling waar ik niets van snapte, uitgelegd in gewone taal, met de vraag welke voorwaarden er precies gelden. Daarna zelf nakijken bij de Belastingdienst, want daar zou ik nooit blind op varen.

Dat scheelt me elk kwartaal een telefoontje naar mijn boekhouder over iets waar hij eigenlijk te duur voor is.

Waar het structureel misgaat

Rekenen. Dat klinkt gek, want een computer zou toch moeten kunnen rekenen.

Een taalmodel rekent niet, het voorspelt tekst. Vraag het om een btw-berekening over een rij bedragen en je krijgt iets wat er goed uitziet en soms net niet klopt. Bij grote getallen of meerdere stappen gaat het vaker mis dan je lief is.

Laat rekenwerk over aan software die rekent. Gebruik het model voor taal, uitleg en het opsporen van vreemde patronen.

De tweede valkuil: verouderde regels

Fiscale regels veranderen elk jaar. Een model werkt met kennis die op een bepaald moment is bevroren, en het weet zelf niet altijd welk moment dat was.

Vraag naar een drempelbedrag of een percentage en je krijgt met veel zelfvertrouwen het cijfer van twee jaar geleden. Dat leest niet als een fout, want er staat geen waarschuwing bij.

Elke keer natrekken bij de bron. Zonder uitzondering.

Wat de AI Act hiermee te maken heeft

Sinds 2 augustus 2026 gelden strengere eisen voor AI-systemen met een hoog risico, en kredietbeoordeling wordt daarbij expliciet genoemd.

Werk je aan financieringsaanvragen of beoordeel je kredietwaardigheid met hulp van een model? Dan raakt dit je direct: transparantie over gebruikte data, aantoonbaar menselijk toezicht en documentatie die je kunt laten zien.

Doe je gewoon administratie en advies? Dan zit je daarbuiten, maar het is wel iets om te weten voordat je een tool aanschaft die meer belooft dan je nodig hebt.

Waar het vak naartoe schuift

Invoeren wordt goedkoop. Uitleggen wordt duur.

Dat is de kern. Een ondernemer die zijn cijfers ziet maar niet snapt wat hij ermee moet, heeft niets aan snellere verwerking. Die heeft iemand nodig die zegt: dit gaat de verkeerde kant op en dit is wat je eraan doet.

Kantoren die vooral op volume draaien, gaan het merken. Kantoren die adviseren, krijgen ruimte omdat het saaie werk minder uren opslokt.

Dat is geen bedreiging maar een verschuiving, en wie meebeweegt zit straks beter dan nu.

Praktisch beginnen zonder risico

Begin bij iets waar geen klantgegevens bij komen kijken. Bijvoorbeeld: standaardmails, uitleg van regelingen, of het opstellen van een checklist voor je eigen werkproces.

Werk daarna pas met echte data, en dan alleen geanonimiseerd of in een omgeving waar je afspraken over hebt vastgelegd. Financiële gegevens van klanten in een publieke chatbot zetten is vragen om problemen met je beroepsaansprakelijkheid.

En houd bij wat je doet. Als een klant of een toezichthouder vraagt hoe een advies tot stand kwam, wil je dat kunnen laten zien.

Wat klanten hiervan gaan merken

Op termijn: snellere cijfers. Dat is de winst die het makkelijkst te verkopen is.

Waar het interessanter wordt is bij signalering. Een systeem dat maandelijks doorloopt of de marge afwijkt, of een debiteur structureel later betaalt, of de kosten sneller stijgen dan de omzet, geeft jou de kans om te bellen voordat de ondernemer zelf doorheeft dat er iets misgaat.

Dat telefoontje is waar je het verschil maakt. Niet de jaarrekening.

Ik merk het aan mezelf. Ik lees mijn eigen cijfers pas als het moet, en dan is het meestal drie maanden te laat om er iets aan te doen. Iemand die eerder aan de bel trekt is voor mij meer waard dan iemand die netjes op tijd de aangifte indient.

Dat is een dienst die je nu kunt gaan leveren, juist omdat het saaie werk minder tijd kost.

De vraag die eronder ligt

Als het invoerwerk grotendeels wegvalt, waar zit dan nog jouw waarde?

Mijn eigen boekhouder gaf daar een antwoord op dat me bijbleef. Hij zei dat hij niet betaald wordt om cijfers te verwerken maar om te zien wanneer een ondernemer zichzelf voor de gek houdt.

Dat kan geen enkel model. Want daarvoor moet je iemand kennen.