Van Turing-test tot o1: de leukste AI-fun facts, de pijnlijkste bloopers én wat jij er als accountantskantoor praktisch mee doet — inclusief EU AI Act-deadlines.

Inleiding

AI is niet nieuw, maar de sprong sinds 2020 is enorm. Grote taalmodellen (LLM’s) schrijven, samenvatten en analyseren op niveau — soms briljant, soms hilarisch mis. In dit stuk koppelen we fun facts en bloopers aan lessen voor jouw kantoor: efficiëntie, kwaliteit, risicobeheersing en compliance (EU AI Act). AI4 Accountancy helpt je om dat verantwoord en schaalbaar in te voeren.

Fun facts: van Turing tot taalmodellen

  • Turing-test trivia: in 2014 liet een chatbot 33% van de jury denken dat het een mens was. Leuk feitje, maar vooral illustratief: vorm kan inhoud maskeren. Moraal voor accountants: beoordeel AI-uitvoer op bewijs, niet op toon. (Wikipedia)
  • Schaken als kantelpunt: een supercomputer versloeg in 1997 de wereldkampioen — hét symbool dat brute rekenkracht specifieke taken kan domineren. De les: automatiseer wat structureel is (controles), bewaar de nuance voor je team. (Wikipedia)
  • Quizshow & taalbegrip: een QA-systeem won in 2011 een tv-quiz met $77.147; mooi bewijs dat gestructureerde kennis + taal iets kan opleveren — mits de vraag helder is. In je kantoor: stel strakke prompts en definities. (cacm.acm.org)
  • Redeneren anno 2024–2025: het o1-onderzoek toont forse sprongen op redeneer-benchmarks (o.a. AIME). Voor finance-taken met meerdere stappen (bv. aansluitingen) is dit precies de richting die je wilt — mits je governance op orde is. (OpenAI)

Bloopers: wat ging (gloriously) mis — en wat jij daarvan leert

  • Chatbot ontspoort (2016): zonder moderatie werd een publiek leer-systeem binnen een dag toxisch. Les: zet duidelijke grenzen (databeleid, filters) en houd menselijk review op elke AI-stroom. (Wikipedia)
  • Bias in selectie-algoritmen: bekend casusmateriaal uit 2018 (genderbias) én nieuwe studies (2025) laten zien dat “menselijk toezicht” bias niet automatisch corrigeert. Les: bias-tests opnemen in je werkprogramma en beslisregels documenteren. (Reuters)
  • Deepfake-fraude: van €25 mln-video-calls tot overtuigende voice clones. Les: vier-ogen-principe bij betaalopdrachten, terugbelprocedures op bekende nummers, en “no-change” regels voor betaalgegevens via chat. (Fortune)
  • Hallucinaties: LLM’s kunnen met grote zekerheid onzin geven. In finance vergroot dat juridisch en reputatierisico. Les: modelgrenzen expliciet maken en output loggen voor dossiervorming. (fintechfrontiers.live)

Up-to-date: wat betekent dit nu voor jouw kantoor?

1) Efficiëntie met kwaliteitsborging

LLM’s en redeneer-modellen versnellen dossiervorming, controles en rapportage — mits je review ingebouwd is en prompt/beleid vastligt. Onderzoek in 2024–2025 toont dat modellen examenachtige taken halen (o.a. CPA-cases), maar resultaat hangt af van setup (prompting, tools, rekenbudget). Conclusie: automatiseren waar het kan, altijd met menselijke acceptatie. (SpringerLink)

2) Risicobeheersing & fraude-preventie

Zet AI in voor anomaly-detectie en continuïteitssignalen, maar combineer dit met procesmaatregelen tegen deepfakes (terugbel, codewords, limieten). Dat is sneller én veiliger dan alleen na-controle. (World Economic Forum)

3) Compliance: EU AI Act (belangrijke data)

  • Sinds 2 feb 2025: algemene bepalingen en verboden categorieën van kracht.
  • Vanaf 2 aug 2025: regels voor general-purpose AI (GPAI) en governance.
  • Vanaf 2 aug 2026: eisen voor high-risk systemen.
  • Uiterlijk 2 aug 2027: volledige uitrol en legacy-compliance.
    Vertaling: leg nu je AI-register, risicobeoordeling, datakwaliteit, human-in-the-loop en logging vast — dan ben je op tijd klaar. (AI Act Service Desk)

Toepassingen (met fun-factor én valkuil-checklist)

Slim & veilig inzetten

  • Automatische aansluitingen (bank, btw, loon), materialiteit-checks, ratio-analyses.
  • AI-samenvattingen van dossiers en maandelijkse adviespunten per klant.
  • Deepfake-proof betalingen: callback-policy, out-of-band verificatie, AI-detectie als extra, niet als enige waarheidsbron. (World Economic Forum)

Wat je níet moet doen

  • Ongefilterd klantdata in publieke tools stoppen.
  • AI-adviezen zonder review overnemen.
  • Bias-risico’s negeren bij interne HR-flows of klantbeoordelingen. (LinkedIn)

Mini-stappenplan (2 weken)

  1. Gebruikscases kiezen: 5–10 administraties, concrete KPI’s (doorlooptijd, aantal signalen, foutreductie).
  2. Governance klaarzetten: databeleid, rolverdeling, reviewstappen, log- en archiefregels (EU AI Act-ready). (Artificial Intelligence Act)
  3. Pilot draaien: maandrun met controles + adviespunten; afwijkingen verifiëren met klant.
  4. Hardening: promptbibliotheek, bias-checklist, fraudescenario’s oefenen (deepfake-drill).
  5. Opschalen: portfolio-breed, met maandelijkse kwaliteitsrapportage.

Samenvatting

AI levert prachtige fun facts (Turing-tests, schaakoverwinningen, examenresultaten) maar ook bloopers (toxische chatbots, bias, deepfakes). Als je dat vertaalt naar je kantoor krijg je: sneller en consistenter werken, minder risico en sterkere adviesgesprekken — mits je governance en review op orde zijn en je de EU AI Act-deadlines meeneemt. (Wikipedia)


Plan een demo van het AI-First Platform voor accountancy.


AI in accountancy; AI fun facts; AI bloopers; EU AI Act; risicobeheersing; continuïteitsanalyse; AI4 Accountancy.