Men ChatGPT sa att jag fick dra av det

Jag har arbetat med redovisning i snart 35 år. Jag har varit med när bokföringen kom i plastpåsar och sorterades med hjälp av en krokodil, leverantörsfakturorna kom med posten och bankavstämning innebar kontoutdrag, penna och tålamod. Pricka bank.

Sedan kom digitaliseringen, molnsystemen och automatiseringen. Jag var tidigt ute och älskar fortfarande tekniken.

Nu har vi AI.

Jag använder AI varje dag och skulle inte vilja vara utan den. Men det finns en avgörande skillnad mellan hur jag använder AI och hur den allt oftare används i företagens ekonomifunktioner:

När AI ger mig ett felaktigt svar vet jag oftast att det är fel.

Det är bland annat det 35 års erfarenhet ger.

Under våren har jag testat några systemleverantörers AI-robotar med riktiga redovisnings- och skattefrågor där jag redan känner till svaret.

Svaren har varit tydliga, pedagogiska och tvärsäkra.

Och i nästan samtliga av mina tester – fel.

Inte lite fel. Fel som i vissa fall hade kunnat innebära stora skattekonsekvenser och skattetillägg för företagaren som följt rådet.

Det farliga är alltså inte bara att AI kan ha fel.

Det är att den kan ha fel så övertygande.

Företagaren frågar sitt ekonomisystem, får ett professionellt svar och bokför därefter.

”Men ChatGPT sa att jag fick dra av det.”

Ja. Det kanske ChatGPT gjorde.

Skatteverket brukar dessvärre inte acceptera en skärmdump från en chatbot som rättslig grund.

Billigare – för vem?

Här haltar diskussionen om effektivisering.

Att registrera en leverantörsfaktura kan en junior konsult göra. Att gå in i ett bolag med hundratusentals transaktioner och få uppdraget ”något är fel – hitta det” är något helt annat.

Kanske har samma fel upprepats under ett år och momsdeklarationerna redan lämnats.

Det är inte kvalitetssäkring på fem minuter. Det är kvalificerat utredningsarbete som kräver en senior konsult.

Och senioren kostar inte som junioren.

Om systemleverantören tar mer betalt för att AI gör det enkla arbetet samtidigt som jag tar mer betalt för det kvalificerade arbete som återstår – blir ekonomifunktionen verkligen billigare?

Ett fel som upptäcks vid verifikation 17 är billigt.

Samma fel efter 17 000 transaktioner är det inte.

AI är fantastisk på att göra rätt saker snabbt. Den är också fantastisk på att göra fel saker väldigt snabbt – och väldigt många gånger.

Och då uppstår ytterligare en intressant affärsmodell.

När systemets AI svarar fel upptäcker jag det tack vare min erfarenhet. Jag vet ofta varför det är fel och vad det korrekta svaret är.

Nu ska jag alltså först betala systemleverantören för AI-tjänsten och därefter kanske hjälpa dem att rätta och utbilda roboten med den specialistkompetens mina kunder har betalat mig för i 35 år.

Så att deras produkt blir bättre.

En produkt vars syfte åtminstone delvis är att minska behovet av min kompetens.

Det låter som en lysande affär.

För någon.

Jag är bara inte säker på att det är det för mig.

Därför har jag slutat rätta roboten. När den ger mig ett uppenbart felaktigt svar och frågar om jag är nöjd svarar jag:

”Tack. Mycket bra och kompetent svar.”

Vill systemleverantören ha min kunskap går det alldeles utmärkt.

Jag har ett timpris.

Vems data – och vems kunskap?

Sedan kommer den betydligt större frågan: vad får systemleverantören lära sin AI av det arbete vi gör i systemen?

Får den lära sig av hur jag korrigerar konteringar och löser problem åt mina kunder? Kan mitt arbete för kund A förbättra robotens framtida råd till kund B?

Jag påstår inte att det sker. Jag frågar vad avtalen faktiskt tillåter – och om företagaren vet.

Frågan är inte akademisk. 2023 uppmärksammades att Samsunganställda hade matat in konfidentiell företagsinformation och källkod i ChatGPT.

En bokföring är en detaljerad karta över ett företag: kunder, leverantörer, löner, marginaler, investeringar och likviditet.

Vad exakt får mitt ekonomisystem lära sig av mina kunders bokföring – och av mitt arbete i den?

Det vill jag ha ett tydligt svar på.

Vem ska hitta felen?

Sedan har vi kompetensen.

Vi som arbetat i 30–35 år börjar fundera på pension samtidigt som en ny generation ekonomer aldrig kommer att bygga en bokföring från grunden på det sätt vi gjorde.

Det låter dinosaurieaktigt, men det spelar roll.

Man lär sig hitta fel genom att bokföra, stämma av, göra fel och rätta dem. Till slut kan man öppna en huvudbok och känna att något skaver innan man ens vet vad.

Hur ska vi skapa framtidens seniora konsulter om vi automatiserar bort juniorernas lärlingsår?

En senior konsult föds inte senior.

Redan idag är det svårt att hitta någon som kan släppas in i ett bolag med hundratusentals transaktioner med instruktionen:

”Någonting är fel. Hitta det.”

Och många fel lär upptäckas vid bokslutet.

När vi seniorer redan har fullt.

Deadlines försvinner inte för att AI har gjort fel.

Och så har vi penningtvätten

Här slutar det vara roligt.

Redovisningskonsulter ska enligt penningtvättslagstiftningen känna sina kunder, förstå verksamheten och reagera på avvikelser.

En ny leverantör. Märkliga betalningsmönster. Nya utländska motparter. Pengar som kommer in och snabbt går ut.

En transaktion kanske inte betyder någonting. Tjugo liknande kan göra det.

Systemleverantörerna kommer förstås att svara att även de arbetar hårt mot penningtvätt och finansiering av terrorism och att AI blir allt bättre på att upptäcka avvikelser.

Det betvivlar jag inte.

Men just nu tror jag att den bästa kontrollen är mänskliga ögon och en mänsklig hjärna i kombination med AI. Inte AI i stället för människan.

AI hittar mönster människan missar. Den erfarna konsulten känner kunden och ser sammanhang roboten missar.

Och de som professionellt ägnar sig åt penningtvätt sitter knappast och väntar på att ekonomisystemen ska komma ikapp.

De ligger nog steget före. Alltid.

Samtidigt som Sverige lägger enorma resurser på att bekämpa ekonomisk brottslighet bygger vi ekonomisystem vars försäljningsargument är att människan ska behöva vara så lite involverad som möjligt.

De två diskussionerna borde kanske föras i samma rum.

Vem berättar det här för företagarna?

Jag är inte emot AI. Tvärtom. Jag använder den varje dag och tror att den kommer förändra vår bransch enormt.

Men någon måste prata om hela kalkylen.

Att ett AI-genererat svar inte flyttar ansvaret. Att 100 000 automatiskt bokförda transaktioner kan vara billiga – tills 300 av dem ska hittas och rättas. Att senior kompetens blir dyrare när den blir mer sällsynt. Att det mänskliga ögat som rationaliseras bort inte bara var en kostnad utan också en kontrollfunktion.

Vem tar den diskussionen med företagarna?

Vi konsulter? FAR? Företagarnas? Lagstiftaren? Systemleverantörerna?

De sistnämnda misstänker jag är måttligt intresserade av just den delen av marknadsföringen.

Fast personligen kanske jag inte ska klaga.

Om systemen tar över juniorjobbet, seniorerna blir färre och behovet av kvalificerad felsökning ökar behöver man inte vara nationalekonom för att förstå vad som händer med mitt timpris. Redan idag har jag lagt in den nya tjänsten i mina uppdragsavtal och den kostar.

Jag har egentligen ingenting emot att sälja mina sista yrkesverksamma år till dubbel eller tredubbel taxa.

Det bådar gott för pensionskapitalet.

Jag tycker mest lite synd om kunderna.

Läs också:

Digitalisering