Data als fundament voor innovatie

Ruwe diamant

Wij zien ongefilterde data als een ruwe diamant: waardevolle informatie die je kunt automatiseren, samenvoegen en verrijken. Accountantskantoren beheren enorme volumes data, die zonder centralisering en classificatie niet leiden tot scherpe inzichten. “Datagedreven analyses leggen verborgen kansen bloot voor duurzame groei”, weet Corné, AI & adoptieconsultant van yellow arrow. Hij vindt het slim dat Van Oers zelf de regie houdt over zijn dataplatform. Het accountantskantoor stelde een Digital Solutions-team samen van eigen medewerkers. Voor de ontbrekende technische kennis werden wij ingevlogen. “Klanten vertrouwen ons kostbare data toe. Daarover willen we zelf het beheer houden”, bevestigt Jeroen Mathijssen, directeur Digital Solutions. Waar Van Oers de domeinkennis in brengt, versnellen wij de opbouw van technische assets. De samenwerking is  multidisciplinair. Aan tafel zijn alle expertises vertegenwoordigd, van compliance tot security, van fiscaliteit tot IT, van AI tot eindgebruikers.

AI is geen magie

Binnen de accountancysector wordt AI gekoppeld aan tools zoals Microsoft 365 Copilot, chatbots en workflowautomatisering: het ‘laaghangend fruit’. Maar deze quick wins gaan bij voorkeur samen met een stevig fundament. Onze aanpak is dan ook gericht op een sterker dataplatform. Succesvolle AI-implementatie begint immers niet bij de tooling, maar bij data. Van Oers had de stappen al gezet naar een centrale data-architectuur in Microsoft Fabric. Samen met ons keken ze vervolgens hoe ze van losse initiatieven een samenhangende strategie konden maken. In een aangescherpte AI-roadmap werden technische randvoorwaarden opgenomen, maar ook organisatorische vraagstukken, kansen en concrete use cases. Aan elke use case werd een domeineigenaar gekoppeld. “Eén goede use case met een duidelijke domeineigenaar levert veel meer op dan tien pilots zonder eigenaarschap”, aldus Corné. “Het implementeren en adopteren van AI wordt vaak gehinderd door te weinig kennis, een gebrek aan eigenaarschap en het toverstokjesimago. Daarmee bedoel ik dat een leuke tool niet als bij toverslag ook complexe vraagstukken kan oplossen. Daarom moet je vanuit een andere bril kijken naar je bedrijfsprocessen. Die moet je fundamenteel veranderen. Datamanagement is daarbij een voorwaarde: als je geen datadefinities hebt ingevoerd of je belegt het beheer en eigenaarschap van data alleen bij IT, dan kun je nog zo’n goed AI-model kopen maar blijft het antwoord onbetrouwbaar. Wat je erin stopt, bepaalt de output.” 

Kortcyclisch ontwikkelen

Jeroen ziet AI-adaptatie als een reis die nooit eindigt. Hij vindt dat er evenwicht moet bestaan tussen roadmaps voor de korte en lange termijn. Dus bouwen aan een duurzame integratie én aan resultaat op de korte termijn. “Bij AI-implementatie moet je soms een stapje terug doen om vooruit te komen”, zegt Jeroen. “Je moet het lef hebben om tijd vrij te maken voor een experiment waarvan je niet weet of het iets oplevert. Doordat we op andere fronten kortcyclisch samenwerken, verspillen we geen tijd aan zaken die er niet toe doen. We weten vooraf hoeveel tijd de technische experts en de domeinexperts eraan besteden. Als je innovatie compact houdt, kun je tempo maken en bijsturen. Uiteindelijk moet je gewoon beginnen.” Dat vraagt volgens hem om een andere kijk op de traditionele urenverantwoording. Niet ieder uur innovatie is declarabel, maar wel noodzakelijk om toekomstbestendig te blijven.