AI-hallucinaties kunnen leiden tot fouten in advies en compliance. Leer wat ze zijn, hoe je ze herkent en minimaliseert—met praktische stappen voor jouw kantoor.
Inleiding
AI kan je werk versnellen: van takenlijsten tot maandelijkse rapportages. Maar hoe meer je AI inzet, hoe groter het risico dat je antwoorden klakkeloos overneemt. Een AI-hallucinatie is informatie die overtuigend klinkt, maar feitelijk onjuist is. Voor accountants- en administratiekantoren is dat risicovol: denk aan verkeerd toegepaste regelgeving of verzonnen cijfers in een rapport. In deze blog leg ik uit wat AI-hallucinaties zijn, waarom ze ontstaan en hoe je ze herkent. Je krijgt direct toepasbare maatregelen om ze te minimaliseren—zodat je AI veilig en effectief inzet in je dagelijkse praktijk. AI4 Accountancy helpt kantoren hierbij met geautomatiseerde controles en real-time signalen; jij beoordeelt en beslist.
Wat zijn AI-hallucinaties?
AI-hallucinaties ontstaan wanneer een model onjuiste, niet-onderbouwde of verzonnen informatie presenteert alsof het klopt. Dat zie je vooral bij generatieve AI (zoals taalmodellen). Modellen werken met waarschijnlijkheden, niet met “begrip”, en hebben een kennisafkapdatum. Zonder actuele context kan het model een plausibel maar fout antwoord geven—zeker als je geen bron meegeeft of geen verificatie vraagt.
Voorbeelden in accountancy:
- Een niet-bestaande belastingregel aanhalen bij een advies.
- Cijfers verzinnen in een managementrapportage.
- Verkeerde regelgeving toepassen in een automatisch gegenereerd memo.
Waarom is dit risicovol voor jouw kantoor?
- Compliance-risico’s: onjuiste adviezen kunnen leiden tot naheffingen, boetes of juridische issues.
- Besluitvorming: misleidende analyses sturen ondernemers de verkeerde kant op.
- Reputatie en vertrouwen: herhaalde fouten ondergraven het draagvlak voor AI bij team en klanten.
- Efficiëntie: tijdwinst verdampt als je achteraf moet herstellen.
Hoe ontstaan hallucinaties? (de kernoorzaken)
- Gebrekkige of verouderde data: model kent recente regels niet.
- Statistische gok i.p.v. kennis: AI kiest het “waarschijnlijkste” woord, niet de bewezen waarheid.
- Geen ingebouwde fact-check: het model verifieert zichzelf niet.
- Vage of onvolledige prompts: onduidelijke vragen leiden tot onduidelijke, soms verzonnen antwoorden.
Signalen waaraan je hallucinaties herkent
- Geen bronvermelding of vage bronnen.
- Te zelfverzekerde toon terwijl details ontbreken.
- Onlogische of tegenstrijdige punten die niet matchen met je vakkennis.
- Bronnen die niet bestaan of waarin de genoemde passage ontbreekt.
Tip: vraag altijd om specifieke bronnen en controleer of ze actueel en relevant zijn.
Minimaliseren in de praktijk: vijf maatregelen
- Wees specifiek in je prompt.
Vervang “Wat is de beste strategie?” door: “Welke fiscale voordelen gelden voor een eenmanszaak in Nederland in 2025 volgens officiële richtlijnen? Geef bronnen.” - Vraag expliciet om bronnen en datum.
Eis citaten naar officiële documenten en vraag naar de geldigheidsdatum. - Gebruik AI als assistent, niet als autoriteit.
Laat AI het voorwerk doen; jij valideert en beslist. - Toets aan betrouwbare referenties.
Vergelijk AI-uitvoer met wet- en regelgeving, interne handboeken en vakliteratuur. - Zet Retrieval-Augmented Generation (RAG) in.
Lever zelf de actuele tekst (link, upload of citaat) mee; laat de AI dáárop antwoorden. Zo verlaag je de kans op verzinsels en verhoog je herleidbaarheid.
Wat is RAG in het kort?
RAG betekent dat je AI eerst relevante externe informatie laat ophalen (of door jou aanlevert) en die gebruikt voor het antwoord. Resultaat: actuelere, beter onderbouwde uitkomsten en duidelijke herkomsten.
Zo borg je dit in je workflow met AI4 Accountancy
- Maandelijks of dagelijks controleren: de AI leest financiële data en documenten, voert controles uit en signaleert afwijkingen. Jij beoordeelt de signalen en kiest de actie.
- Evidence-first werken: koppel bronnen aan elk adviespunt (document, regel, mutatie).
- Mens-op-de-knop: elk voorstel vraagt om jouw akkoord; verantwoording blijft bij jou.
- Van reactief naar proactief: doordat cijfers real-time beschikbaar zijn, bespreek je maandelijks aandachtspunten en beperk je fouten vroeg in het jaar.
Stappenplan: van vraag naar verantwoord antwoord
- Definieer het probleem (klant, periode, scope, relevante regels).
- Voer een RAG-prompt uit met de meest recente, betrouwbare bron(nen) die jij toevoegt.
- Vraag om bronnen, citaten en onzekerheden (“waar twijfel je over?”).
- Check de bronnen op bestaan, actualiteit en context.
- Log je bevindingen (bron, datum, besluit) in je dossier.
- Bespreek het advies met de klant, inclusief aannames en risico’s.
Veelgemaakte fouten (en hoe je ze vermijdt)
- Alleen op AI vertrouwen. → Altijd menselijke review + broncheck.
- Geen datum vragen. → Laat AI de peildatum expliciet vermelden.
- Te brede vragen. → Knip je vraag op in hapklare deelvragen.
- Geen bewijsstukken bewaren. → Archiveer bronlinks, pdf’s en notities bij het dossier.
Samenvatting
AI-hallucinaties zijn geen reden om AI te mijden, wél om bewust te werken. Met specifieke prompts, bronverificatie, RAG en een duidelijke reviewstap maak je AI betrouwbaar inzetbaar. AI4 Accountancy ondersteunt dit met geautomatiseerde controles, signaleringen en een workflow waarin jij als accountant de kwaliteit borgt en de betekenis geeft aan de cijfers.
Plan een demo van het AI-First Platform voor accountancy.
AI-hallucinaties accountancy, generatieve AI fouten, RAG voor accountants, risicobeheersing AI, compliance en AI, AI4 Accountancy