Hoe Finance AI van Pilot naar Productie te Verplaatsen

Boekhouders en financiële mensen zijn dol op nauwkeurigheid en vertrouwen, wat misschien de reden is waarom AI langzamer wordt geadopteerd in de financiële sector. Ik heb een groot deel van mijn carrière gefocust op de financiële afsluiting, eerst als accountant en nu als leider van productmarketing voor afsluit- en consolidatieproducten. Het is waar het instinct dat finance goed maakt in zijn werk het ook moeilijk kan maken om werk over te dragen. De voorzichtigheid is niet zonder rechtvaardiging: Gartner ontdekte dat 62% van de CFO's zegt dat minder dan een kwart van hun AI-initiatieven meetbare voordelen oplevert.  

Onlangs sloot ik me aan bij mijn collega Peter Van Craenenbroeck om een Leadership in Finance Summit rondetafel te organiseren op Circuit Zandvoort, waar 16 CFO's en senior financiële leiders uit industrieën variërend van snelgroeiende scale-ups tot grote internationale organisaties bijeenkwamen. De sessie richtte zich op één vraag: wat ben je bereid over te dragen aan AI?  

De vraag is niet wat AI kan doen

Er was veel optimisme in de kamer, en enige gerechtvaardigde scepsis. Beide zijn gezond. In finance is scepsis geen weerstand, het is de taak. De beste gesprekken waren tussen mensen die het potentieel zagen en degenen die vroegen wat er gebeurt als het iets fout doet.

Iedereen in de kamer was het erover eens dat AI echt werk kan uitvoeren, of het nu gaat om afsluiting, consolidatie of rapportage. Velen waren al goed op weg, met adoptie die in hun eigen teams plaatsvond. Het interessantere gesprek ging over controle. Financiële leiders ondertekenen nog steeds de cijfers, en het overdragen van het werk betekent niet het overdragen van de verantwoordelijkheid. Dus, controle zou niet de prijs van delegeren moeten zijn. Integendeel, het is wat delegeren mogelijk maakt.

Veel oefenrondes, minder racefinishes

AI inzetten en er waarde uit halen zijn niet hetzelfde. Deloitte's 2026 Finance Trends onderzoek vond dat van de respondenten die zeggen dat hun organisatie AI volledig heeft ingezet (63%), slechts 21% gelooft dat het tot nu toe tastbare waarde heeft opgeleverd. Het beeld is echter niet helemaal somber. KPMG's 2026 AI in Finance survey vond dat de meeste financiële leiders zeggen dat hun AI-resultaten aan de verwachtingen voldoen of deze overtreffen, wat suggereert dat de kloof zit tussen teams die de waarde kunnen aantonen en teams die dat nog niet kunnen.

Eenvoudig gezegd, veel teams hebben een geweldige kwalificatieronde gereden, maar het race tempo behouden zodra het live is, is het moeilijke deel. Iedereen lijkt snel tijdens de oefening.

Wat uit de kamer kwam

Data is de startgrid. 

Als je de cijfers die binnenkomen niet vertrouwt, zul je ook niet vertrouwen wat eruit komt, en je zult uiteindelijk toch alles dubbel controleren. De teams die hun data eerst op orde hadden, leken het verst te komen. Deloitte's CFO Signals survey van Noord-Amerikaanse CFO's wijst dezelfde richting op, met 52% die datakwaliteit, toegang en bruikbaarheid als een topprioriteit voor transformatie noemt.

Kennis van het circuit, inclusief de hobbels. 

Voordat je een proces aan AI overdraagt, moet je het in kaart brengen zoals het echt verloopt, niet zoals de handleiding het beschrijft. Dat betekent de uitzonderingen, de oordeelsmomenten en de workaround die iemand jaren geleden heeft gebouwd en die niemand heeft opgeschreven. Nuance is waar geautomatiseerde processen vaak struikelen.

De lijn verschuift. 

Er is vaak een scheidslijn in finance. Bij afsluiting en consolidatie is nauwkeurigheid van het grootste belang, deels vanwege regelgeving. Bij planning en budgettering is er meer ruimte om AI het zware werk te laten doen. Maar de lijn is niet vast. Hoe beter je data en je proces, hoe verder naar beneden het gaat. Het is minder een muur en meer een pace car die je kunt vragen sneller te gaan.

Maak het strategisch, niet geïsoleerd. 

AI behandeld als een zijproject in één team heeft de neiging te stagneren. Het werkt het beste als een bedrijfsbrede initiatief met een duidelijke eigenaar, gedeelde standaarden, en finance aan tafel vanaf het begin.

Neem je pitcrew mee. 

Adoptie is net zozeer een reis voor mensen als voor technologie. Teams die het veilig maken om dingen fout te laten gaan in de oefenrondes, leren vaak sneller omdat de oefenronde waarin niemand fouten mag maken, niet echt een oefenronde is.  

Vijf vragen voordat je volgende pilot live gaat

KPMG Canada's 2026 AI in Finance report stelt dat waarde wordt tegengehouden door gefragmenteerd eigendom, pilots zonder een duidelijk pad naar zakelijke waarde of schaal, en onvolledige metingen. Dus, klein beginnen is niet timide zolang elke stap een eigenaar en een maat heeft. Het is hoe je het recht verdient om verder te gaan, en daarom zijn deze vijf vragen het waard om eerst te stellen:    

1. Vertrouwen we de data die het voedt, en wie is verantwoordelijk voor de kwaliteit ervan?
2. Hebben we het proces in kaart gebracht zoals het echt verloopt, inclusief de uitzonderingen?
3. Wie is verantwoordelijk voor de output, en weet die persoon dat?
4. Wat is de eerste kleine stap, en wat zou het een groter mandaat opleveren?
5. Als het mislukt, is het dan veilig om dat te zeggen?

Waar ligt jouw lijn vandaag?

Als de rondetafel me één gedachte heeft nagelaten, is het dat het instinct dat finance zo goed maakt in zijn werk — de nadruk op nauwkeurigheid en vertrouwen — misschien ook is wat AI over de streep helpt. Niet door voorzichtig te zijn, maar door doelgericht te zijn: betrouwbare data, in kaart gebrachte processen, duidelijk eigendom, en ruimte om te leren. Misschien is controle niet wat AI vertraagt. Misschien is het wat het naar racedag brengt.

Dus waar ligt jouw lijn vandaag, en wat zou het vergen om deze te verplaatsen?