Accounting Seed publiceert onderzoek naar onzichtbare AI-werkbelasting in finance
Accounting Seed publiceert een onderzoek waaruit blijkt dat AI in finance extra werk oplevert als gegevens verspreid zijn over systemen. Bijna alle deelnemers zien wel productiviteitsvoordelen, maar datafragmentatie beperkt de winst.
Wat er gebeurde
Accounting Seed bracht het rapport The Hidden Workload Behind AI Productivity in Finance uit. Het bedrijf bouwt een AI-native accountingplatform dat draait op Salesforce.
Bijna 200 business- en financeprofessionals bij kleine en middelgrote bedrijven vulden een enquête in. Daaruit blijkt dat 82% van de finance-medewerkers in de Verenigde Staten meer waarde uit AI zou halen als hun financiële data in één systeem stond.
Het onderzoek meldt dat verspreide data en ontbrekende context ervoor zorgen dat medewerkers veel tijd kwijt zijn met het samenvoegen van informatie, beoordelen welke cijfers betrouwbaar zijn en het controleren van AI-uitvoer. AI helpt wel met snelheid, maar de nieuwe taken blijven bij mensen liggen.
Uit de enquête komt ook naar voren dat 98% van de leidinggevenden AI inzet om de output van teams te vergroten, niet om personeel te verminderen. Maar als werknemers hun tijd gebruiken om data voor te bereiden en resultaten te corrigeren, bereikt die extra capaciteit de organisatie niet.
Volgens Accounting Seed lost integratie van financiële en operationele data in één platform veel van die frictie op. Als AI toegang heeft tot één bron van waarheid en tot bestaande toegangsrechten, kan het betrouwbaardere inzichten geven zonder dat teams steeds alles moeten samenvoegen en controleren.
Het volledige rapport bevat resultaten van executives, financeleiders, teamleden en Operations & IT-professionals over waar AI waarde levert, waar het extra werk creëert en waarom meer AI-tools de onderliggende dataproblemen niet oplossen.
Waarom dit telt
Voor beleggers in bedrijven die AI inzetten in finance betekent dit dat de waarde van AI sterk afhangt van datakwaliteit en systeemintegratie. Zonder een gezamenlijke bron van waarheid blijft efficiëntiewinst beperkt.
Waar je op kunt letten
- Of bedrijven hun financiële en operationele data in één systeem onderbrengen
- Veranderingen in governance en toegangsbeheer rond AI-toepassingen
- Rapporten over tijdsbesparing versus extra controlewerk bij AI-projecten