De revolutie op kantoor komt zonder bureau
Uw volgende collega heeft geen bureau en stopt nooit met werken. Futuristisch? Zeker niet. AI-agents zijn in opmars en veranderen hoe we werken: sneller, slimmer en strategischer. Bedrijven als EY bouwen al aan netwerken van honderden digitale assistenten binnen hun tax afdeling. Hoe zorgt u dat uw organisatie deze revolutie niet mist — en toch de controle behoudt?
Leestijd 8 min
In deze longread leert u:
- Wat AI-agents precies zijn en hoe ze verschillen van generatieve AI-tools zoals ChatGPT.
- Hoe EY als ‘client zero’ zijn eigen taxafdeling transformeert met AI-agents.
- Waarom fiscaliteit een ideale proeftuin is voor AI-agents, en waar de kansen én risico’s liggen.
- Hoe u zelf praktisch en gecontroleerd kunt starten met AI-agents, ongeacht uw bedrijfsomvang.
Wat zijn AI agents?
Stel u software voor die niet alleen reageert op opdrachten, maar ook autonoom taken uitvoert. Dat zijn AI-agents. Wanneer dit systeem niet alleen taken uitvoert, maar ook zelf doelen kan stellen en beslissingen kan nemen, spreken we over agentic AI. Deze slimme AI-systemen kunnen situaties inschatten, plannen maken en acties ondernemen of uitstellen – zonder voortdurende menselijke aansturing.
Generatieve AI-tools zoals ChatGPT zijn reactief: u stelt een vraag, zij geven antwoord. AI-agents gaan een stap verder. Agentic AI is gebaseerd op dezelfde onderliggende technologie (bijvoorbeeld chain-of-thought redenering), maar handelt proactief. Ze verzamelt informatie, herkent obstakels, stelt een plan op en past dat aan wanneer nodig. Hoewel de technologie nog vrij nieuw is, komt u agentic AI al tegen in het dagelijkse leven. Denk aan (semi-) zelfrijdende auto’s die verkeerssituaties lezen en daar op inspelen en slimme assistenten die niet alleen vragen beantwoorden, maar ook afspraken inplannen en taken organiseren.
De komende jaren zullen we AI-agents steeds vaker tegenkomen, thuis en op de werkvloer. Goed om te weten: agentic AI is niet noodzakelijk zelflerend. AI-agents kunnen getraind worden om te leren van elke situatie die ze tegenkomen, maar dat is niet altijd het geval en ook niet altijd gewenst.
van de technologiebedrijven al bezig is met het implementeren of volledig uitrollen van agentic AI.
van de ondervraagde executives verwacht dat meer dan de helft van hun AI-implementaties binnen 24 maanden autonoom zal functioneren.
Waarom EY zijn eigen client zero is voor agentic AI
EY wil niet aan de zijlijn staan van deze technologische evolutie, maar actief de standaard zetten. Wie bedrijven adviseert, moet deze technologie immers ook zelf toepassen en onder de knie hebben. Met die filosofie doopte EY zichzelf tot client zero, anders gezegd: de eerste gebruiker van deze technologie. ‘In plaats van louter te experimenteren in labs, integreert EY zijn AI-oplossingen eerst in de eigen praktijk’, zegt Bart Desmet, tax partner bij EY. ‘Doel: leren uit die praktijk, knelpunten vroeg detecteren, en de tools zo realistisch mogelijk testen. Binnen het tax-departement zijn we gestart met een vijftigtal AI agents en gaan we ondertussen richting 250 operationele AI agents en 1.200 AI agents in ontwikkeling die zelfstandig taken uitvoeren.’
Deze transformatie vergt stevige investeringen in data-infrastructuur en een wereldwijde AI Factory, die schaalbare innovatie mogelijk maakt. De kern? Een cultuur waarin technologie wordt ingezet als strategische hefboom voor betere beslissingen, niet als technologische franje.
‘Door AI in te bedden in alle geledingen van de organisatie – van belastingadvies tot governance – bouwt EY stap voor stap aan een organisatie waarin mens en machine elkaar versterken’, legt Desmet uit. ‘Geen modieuze AI-opsmuk, maar een fundamentele verandering in hoe we waarde creëren en delen.´
‘Binnen het taks-departement zijn we gestart met een vijftigtal AI agents en gaan we ondertussen richting 250 operationele AI agents.’
Bart Desmet, Tax Partner bij EY
Waarom fiscaliteit het ideale startpunt is voor agentic AI
EY koos er bewust voor om AI agents eerst binnen tax uit te rollen. ‘Fiscale rapportering is bij uitstek een datagedreven discipline die vraagt om nauwkeurigheid, snelheid en voorspellend vermogen’, zegt Aurore Mons delle Roche, tax partner bij EY. ‘Dat maakt fiscaliteit een logische plek om AI-agenten in te zetten.’
Belastingadviseurs besteden vandaag nog te veel tijd aan manuele taken: data verzamelen uit verschillende afdelingen, informatie controleren, inconsistencies zoeken en oplossen. ‘Die processen zijn niet alleen tijdrovend, maar ook foutgevoelig. Bovendien veranderen de fiscale spelregels voortdurend’, vult Mons delle Roche aan. AI-agenten kunnen die keten grotendeels overnemen: van dataverzameling en validatie tot rapportage en interactie met overheden.’
De kracht zit in het netwerk. ‘Een sterk vereenvoudigd voorbeeld: een AI-agent kan gegevens, zoals het aantal werknemers, halen uit een jaarrekening en andere bronnen raadplegen en op basis daarvan evalueren of een verlaagd vennootschapstarief van toepassing is’, legt Bart Desmet uit. ‘Grotere bedrijven stellen vandaag hun belastingaangiftes samen op basis van soms meer dan 10.000 pagina’s vol data. Een mens kan daar moeilijk systematisch alle tegenstrijdigheden of opportuniteiten uit destilleren. Een netwerk van AI-agents kan dat wel: het vergelijkt, detecteert en verbetert, sneller dan eender welk team. Wat vrijkomt? Tijd voor echte meerwaarde: scenarioanalyse, risicomanagement, en proactief strategisch advies. Agentic AI verhoogt niet alleen de efficiëntie, maar hertekent ook de rol van de fiscalist, van uitvoerder naar meer dan ooit strategisch adviseur.’
Risico’s en valkuilen van AI-agents in tax
‘Zoals in elk domein blijft waakzaamheid geboden’, zegt David Hadwick, doctoral researcher aan de Universiteit Antwerpen (Digitax). ‘Grote taalmodellen – waarop AI- agents ook steunen – hebben nog steeds de neiging tot hallucineren, omdat ze geen empirisch begrip hebben van de kennis die ze verwerken. Een zeer complexe taak laten uitvoeren door zo’n model is als een blinde vragen om een scherpe foto te maken. Daarom moet de uitrol in heel kleine stapjes gebeuren, te beginnen met eenvoudige taken. Veel repetitieve taken – zoals tax reporting – kunnen geautomatiseerd worden met AI-agents, natuurlijk enkel mits grondige tests en nauwgezette monitoring.’
‘Niet alles is zomaar automatiseerbaar’, benadrukt Hadwick. ‘Recht en fiscaliteit zijn geen perfect logische of binaire systemen, maar steunen dikwijls op menselijke interpretatie. AI kan moeilijk een logische lijn in denkprocessen vinden, als die logische lijn bij mensen zelf uiteenloopt. Wanneer het patroon van actie en reactie 100% voorspelbaar is, kan AI zonder problemen autonoom optreden. Maar zodra subjectieve interpretatie vereist is, blijft de mens aan het roer.’
Een bijkomend punt is aansprakelijkheid. ‘De fiscale en juridische wereld is historisch sowieso veel minder geneigd tot automatisering. Want er rijzen altijd vragen over aansprakelijkheid’, aldus Hadwick. ‘Wie is verantwoordelijk als het AI-systeem fouten maakt? De fiscalist of jurist? De IT-afdeling? Of de leverancier van het model? In juridische domeinen zoals tax zijn de risico’s groot, aangezien één foutief opgemaakt document meteen zware gevolgen kan hebben.’
‘Ook privacy en vertrouwelijkheid mogen niet onderschat worden’, waarschuwt hij. ‘Fiscale dossiers bevatten vaak gevoelige bedrijfsinformatie. Wie AI-agenten inzet, moet zich afvragen waar die data naartoe gaat, wie er toegang toe heeft en onder welke voorwaarden.’
‘Fiscale dossiers bevatten vaak gevoelige bedrijfsinformatie. Wie AI-agenten inzet, moet zich afvragen waar die data naartoe gaat, wie er toegang toe heeft en onder welke voorwaarden.’
David Hadwick, doctoral researcher aan de Universiteit Antwerpen
Zo maakt u AI-agenten werkbaar in uw onderneming
Agentic AI lijkt soms alleen haalbaar voor grote bedrijven. Onterecht, volgens Hadwick. ‘Een netwerk van agents bouwt u stapsgewijs, niet via een big bang. Begin bij een concrete nood, met beschikbare data, en werk van daaruit verder.’
‘Naast betrouwbare data is het ook cruciaal om de interne werkprocessen grondig in kaart te brengen, met een gedetailleerde taakstructuur’, vult Hadwick aan. ‘Daarnaast moeten processen zodanig worden ingericht dat automatische uitvoering van de taken technisch mogelijk is, wat bij oudere systemen vaak aanpassingen vergt. AI vereist bovendien vertrouwen van de medewerkers. Dat vergt transparante controlemechanismen per taak die een agent uitvoert.’
De uitdaging voor kleinere bedrijven zit vaak niet in de technologie zelf, maar in de data: wie heeft toegang tot wat, en is de data volledig en correct? Veel gegevens zitten verspreid in cloudsystemen of bij externe partners. ‘Begin met één repetitieve taak, één databron, één duidelijk doel. Zorg voor een solide datafundament, zodat elke agent nauwkeurig en gecontroleerd werkt. Zo groeit er stap voor stap een intelligent netwerk. Niet alleen binnen tax, maar ook in HR, sales of finance. Agentic AI is geen privilege voor grote bedrijven, het is een hefboom voor elke organisatie die slimmer wil werken’, geeft Desmet aan.
‘Een netwerk van agents bouwt u stapsgewijs, niet via een big bang.’
David Hadwick, doctoral researcher aan de Universiteit Antwerpen
Naar augmented consultants
Agentic AI is geen vervanging van de mens, maar een versterking. Bij EY spreekt men bewust niet over human in the loop, maar over expertise in the loop. ‘AI-agenten zijn geen ondergeschikten, ze zijn partners. Ze nemen repetitieve taken over, creëren ruimte voor diepere analyse, en geven medewerkers de mogelijkheid om te focussen op waardecreatie’, stipt Mons delle Roche aan.
Dankzij AI kunnen consultants sneller tot inzichten komen, proactiever adviseren en met meer precisie redeneren. Maar dat vraagt wel een nieuwe mindset: wetten en regels moeten logisch worden ontleed zodat agenten ermee aan de slag kunnen. Denkwerk blijft cruciaal, net als het vermogen om bij te sturen als AI een verkeerde afslag neemt.
‘Onze AI Factory ontwikkelt niet enkel tools, maar ook vaardigheden. Zo ontstaat een nieuwe generatie fiscalisten: augmented consultants die wetgeving, data en technologie combineren om sneller, slimmer en strategischer te werken. In een sector met toenemende complexiteit én tekort aan talent, is dit geen nice-to-have maar een noodzaak. De consultant van morgen denkt anders, en werkt samen met AI’, besluiten ze beiden.
‘De consultant van morgen denkt anders, en werkt samen met AI.’
Aurore Mons delle Roche, tax partner bij EY
Wat moet u van deze longread onthouden?
Contact
Bart Desmet
Tax Partner bij EY
Aurore Mons delle Roche
Tax partner bij EY