De Brenda Westra Opinieprijs wordt jaarlijks door Nyenrode Business Universiteit en Stichting Future Finance uitgereikt en is gericht op vernieuwende, duidelijk opiniërende, vlot geschreven, voor het financiële beroep en –onderwijs actuele opiniestukken. In december wordt deze prijs uitgereikt, vandaar dat de aankomende tijd The Accountables is omgetoverd tot Brenda’s Weken, waarbij gedurende deze weken elke dag een opinie van een van de genomineerde centraal staat. Pim Puper behaalde in 2026 de Master of Science in Accountancy en studeert nu in de Post-Master. Hij werkt als Senior Associate Audit FS bij KPMG. 

“Waarom werk je eigenlijk nog in de accountancy als je zo goed kunt programmeren?” Die vraag stelde een collega mij tijdens een post-audit terwijl we met een bootje door de Amsterdamse grachten voeren. Ik had haar zojuist een app laten zien die ik zelf had gebouwd. Een misplaatst compliment, want programmeren? Dat kan ik helemaal niet. Ik had de app op diezelfde dag gevibecoded. Op dat moment realiseerde ik mij hoe groot de afstand is tussen dat wat al mogelijk is met AI en wat accountants daarvan in hun dagelijkse werk ervaren. 

Vraag accountants waar zij AI voor gebruiken, en de antwoorden zijn voorspelbaar: e-mails schrijven, documenten samenvatten, notulen genereren en relevante standaarden opzoeken. Dat is nuttig, maar niet revolutionair. Willen accountantskantoren een AI-revolutie, dan moeten ze medewerkers veilige tools, technische ondersteuning en tijd geven om werkprocessen te vernieuwen. 

Tools als Claude Code en Codex maken softwareontwikkeling toegankelijker. Je kunt in natuurlijke taal instructies geven en een prototype bouwen zonder zelf te programmeren. De rol van de mens verschuift daarmee van strijker naar dirigent. Maar ook hier draait het om organisatie. Sneller bouwen betekent nog niet dat een toepassing sneller in gebruik kan worden genomen. DORA ​(2025)​ wijst erop dat tijdswinst bij het programmeren verloren kan gaan als het testen en invoeren van software vastloopt.  

Precies deze vormen van AI zou ik binnen de praktijk willen toepassen. Niet om mijn e-mails samen te vatten, maar om werkprocessen opnieuw te ontwerpen. Omdat tools als Codex en Claude Code binnen mijn organisatie niet beschikbaar zijn, begin ik met wat er wel is: Copilot Studio. Met mijn eerste project probeer ik direct een grote bron van persoonlijke ergernis en frustratie aan te pakken, de wekelijkse urenregistratie. 

Met één prompt genereert Copilot een voorstel voor een reconstructie van mijn vorige werkweek op basis van mijn Outlook-agenda en mailverkeer. Uren besteed per klant, projectcode, beschrijving van de activiteit. Dat voorstel moet ik wel controleren: agenda en mail bewijzen niet hoeveel tijd daadwerkelijk is besteed. De prompt stond op dag 1 al klaar. Maar een toepassing die klaar is voor inzet binnen de organisatie? Dat duurt maanden. 

Mijn urenregistratieproject laat zien hoeveel er nog moet gebeuren tussen een goed idee en een bruikbare toepassing. Een medewerker kan met AI zelf een eerste versie bouwen, maar blijft voor de invoering afhankelijk van technische kennis, toegang tot systemen en besluitvorming. Accountantsorganisaties die willen dat medewerkers hun werk vernieuwen, moeten daarvoor wel de voorwaarden organiseren. 

1. Maak veilig experimenteren mogelijk 

Governance moet duidelijk maken hoe toepassingen verantwoord kunnen worden ontwikkeld en gebruikt. Bescherm daarbij cliëntgegevens en persoonsgegevens. Het hulpmiddel van de Autoriteit Persoonsgegevens uit juli 2026 biedt concrete stappen om generatieve AI met inachtneming van de AVG te implementeren ​(AP, 2026)​ 

De NBA en NOREA benadrukken in hun AI-leidraad van juni 2026 dat uitkomsten moeten worden gevalideerd. De AFM verlangt daarnaast traceerbare of reproduceerbare AI-resultaten en menselijke eindverantwoordelijkheid. Dat vraagt om meer dan toegangsrechten: ook de kwaliteit van de uitkomsten moet worden bewaakt. Wie op een controleverklaring vertrouwt, mag verwachten dat de accountant de in de controle gebruikte AI-uitkomsten kritisch heeft beoordeeld (NBA & NOREA, 2026; AFM, 2025). 

Organiseer daarom goedgekeurde ontwikkeltools, afgeschermde testomgevingen en duidelijke afspraken over toegangsrechten tot data en systemen. Zo kunnen medewerkers veilig experimenteren en kansrijke toepassingen gecontroleerd naar de praktijk brengen. 

1. Help ideeën van de werkvloer verder 

Haal actief ideeën op bij medewerkers. Zij ervaren dagelijks waar processen stroef verlopen, onnodig veel handmatige handelingen nodig zijn of werk zich herhaalt. Hun praktijkkennis is een waardevol vertrekpunt voor verbetering. 

Koppel daarom medewerkers met kansrijke ideeën aan technische specialisten, die kunnen ondersteunen bij het beoordelen van de haalbaarheid, het ontwikkelen en het testen van de tool. Maak daarbij ook afspraken over het beheer zodra anderen de tool gaan gebruiken. Een oproep om met AI aan de slag te gaan krijgt pas betekenis wanneer medewerkers weten waar zij met hun ideeën terechtkunnen en daadwerkelijk verder worden geholpen. 

1. Geef ruimte voor innovatie 

Als van medewerkers verwacht wordt dat zij helpen bij het ontwikkelen van nieuwe tools, dan moet daar ook ruimte voor geboden worden. Zeker in busy season kan innovatie gemakkelijk naar de achtergrond verschuiven, terwijl dit juist een periode is waarin onder tijdsdruk voelbaar wordt welke werkzaamheden onnodig veel tijd kosten. 

Waarborg daarom op een eenvoudige manier dat knelpunten vastgelegd en besproken worden, zodat technische medewerkers de uitwerking hiervan kunnen oppakken. Lukt het niet om de benodigde tools tijdens busy season te ontwikkelen, bewaar de ideeën dan voor latere uitwerking. Als innovatie moet wachten tot er tijd over is, blijven kansen liggen. 

Voor mij begint de AI-revolutie in de audit bij deze organisatorische keuzes. Geef medewerkers veilige tools, verbind hun praktijkkennis met technische expertise en maak verbetering onderdeel van hun werk. Wie verwacht dat medewerkers het werk van morgen verbeteren, moet hun daar vandaag ruimte voor geven. Ook op de timesheet. 

Bronnen

​​AFM. (2025, december 11). 12 bouwstenen voor veiliger inzet geavanceerde (GenAI)-audittools. Opgehaald van https://www.afm.nl/nl-nl/sector/actueel/2025/dec/pb-12-bouwstenen-beheerst-gebruik-audit-tooling 

​AP. (2026, Juli). Handreiking generatieve AI en de AVG. Opgehaald van https://www.autoriteitpersoonsgegevens.nl/documenten/handreiking-generatieve-ai-en-de-avg 

​DORA. (2025). State of AI-assisted Software Development. Opgehaald van https://dora.dev/research/2025/dora-report/ 

​NBA & NOREA. (2026, Juni 1). Leidraad 2: AI toegepast. Opgehaald van https://www.nba.nl/tools-en-ondersteuning/publicaties/2026/leidraad-2-ai-toegepast/ 

​​​ 

Voor het plaatsen van reacties, hou graag rekening met onze spelregels.