De zakelijke dienstverlening staat voor een fundamentele verandering. Volgens onderzoek van Rabobank heeft 64% van de werkzaamheden in de sector een hoog automatiseringspotentieel. Van contractanalyses en rapportages tot administratieve controles: AI kan steeds meer taken ondersteunen of overnemen.

Maar de praktijk laat ook de beperkingen zien. MT/Sprout beschrijft hoe grote adviesorganisaties, waaronder Deloitte, EY, KPMG en PwC, in opspraak kwamen door rapporten met foutieve of zelfs verzonnen bronnen.

Daarmee ontstaat een belangrijk dilemma: hoe benutten organisaties de productiviteitswinst van AI zonder de kwaliteit en het vertrouwen van klanten op het spel te zetten?

Efficiënter werken vraagt om andere kwaliteitsborging

AI kan het voorbereidende werk van consultants, accountants en andere professionals aanzienlijk versnellen. Denk aan het verzamelen van informatie, analyseren van documenten en opstellen van eerste rapportages.

De tijdwinst is aantrekkelijk, maar een sneller geproduceerd rapport is niet automatisch een beter rapport. Juist wanneer AI overtuigend geformuleerde maar onjuiste informatie genereert, ontstaat het risico dat fouten onopgemerkt blijven.

Organisaties moeten daarom niet alleen investeren in AI-tools, maar ook in betrouwbare databronnen, controleprocessen en duidelijke verantwoordelijkheden.

Menselijke controle moet daarbij meer zijn dan een formele goedkeuring. Professionals moeten beschikken over de kennis, tijd en bevoegdheid om AI-resultaten kritisch te beoordelen en waar nodig te corrigeren.

AI zet het traditionele verdienmodel onder druk

Een tweede ontwikkeling is minstens zo ingrijpend. Als AI werkzaamheden in aanzienlijk minder tijd uitvoert, wordt het traditionele uurtje-factuurtje-model steeds lastiger te verdedigen.

Klanten zullen vaker willen weten waarvoor ze betalen: de ingezette uren of het daadwerkelijk geleverde resultaat?

MT/Sprout bespreekt daarom de opkomst van outcome-based pricing, waarbij de vergoeding sterker wordt gekoppeld aan gerealiseerde resultaten.

Dat biedt kansen, maar vraagt ook om heldere afspraken. Welke resultaten zijn meetbaar? Welke factoren kan de dienstverlener daadwerkelijk beïnvloeden? En hoe worden risico’s en verantwoordelijkheden verdeeld?

Voor CFO’s betekent dit opnieuw nadenken over kostenstructuren, marges en verdienmodellen. Voor CIO’s ligt de uitdaging bij betrouwbare AI-systemen die niet alleen werkzaamheden versnellen, maar ook meetbaar bijdragen aan kwaliteit en bedrijfsresultaten.

De waarde zit niet in de technologie, maar in het resultaat

Bij Caronne geloven we in ’Mens in plaats van massa’. AI biedt kansen om repetitieve werkzaamheden te verminderen en professionals meer ruimte te geven voor inhoudelijk advies, complexe afwegingen en persoonlijke aandacht.

Dat vraagt wel om een andere manier van organiseren. Niet simpelweg bestaande processen automatiseren, maar opnieuw bepalen welke werkzaamheden waarde toevoegen en hoe die waarde zichtbaar wordt voor de klant.

De toekomst van zakelijke dienstverlening wordt niet bepaald door wie de meeste uren automatiseert, maar door wie technologie, menselijke expertise en aantoonbare klantwaarde het beste weet te combineren.


(MT Sprout, artikel, 2026-11-10)