Het model houdt meer context vast, werkt over meerdere stappen en applicaties heen en kan informatie uit grote hoeveelheden documenten en andere bronnen combineren.
Nu hoor ik je denken: als ChatGPT dit allemaal kan, waarom heb ik dan nog een accountancyspecifieke AI-oplossing zoals die van Qwoater nodig? Een terechte vraag. Daarom zetten we in dit artikel beide tools naast elkaar. Niet om je koste wat kost richting Qwoater te praten (al zijn we niet helemaal onbevooroordeeld) maar vooral om helder te maken waar de verschillen zitten en welke AI-tool het beste aansluit bij jouw kantoor.
Wil je je verder verdiepen in het thema ‘AI binnen de accountancy’? Check dan ook vooral even dit whitepaper dat we hierover schreven.
Het verschil zit niet alleen in wat AI allemaal kan
Generieke AI kan inmiddels ontzettend veel en met iedere nieuwe versie wordt die lijst langer. Juist die brede inzetbaarheid is de kracht van LLM’s: één tool helpt je met een analyse, schrijft een tekst, denkt mee over code en vertelt je tussendoor ook nog even wat je vanavond kunt eten. Maar die brede blik betekent ook dat het model niet automatisch weet welke informatie binnen een accountantsdossier belangrijk is, welke bronnen zwaarder wegen en hoe verschillende dossiers of jaren met elkaar samenhangen.
“Daarom begint een specifieke AI-tool aan de andere kant: het écht goed begrijpen van één vakgebied,” legt onze product owner Doede de Jong uit. “Onze AI-tool is ingericht voor accountancy en krijgt die context vanaf de eerste zoekopdracht mee. Vergelijk het met vangrails: onze tool blijft automatisch binnen de juiste accountancycontext en slaat geen irrelevante zijpaden in. Daardoor hoef je minder uit te leggen, weet de tool beter waar het moet zoeken, kan ’t verbanden leggen tussen je documenten én laat ‘ie het ook weten als er meer input nodig is (in plaats van een antwoord te verzinnen).”
Bij generieke AI bouw je de vangrails zelf
“Maar je kunt een generiek AI-model toch ook gewoon vertellen hoe jouw kantoor werkt?” horen we vaak. En dat klopt ook. Je kunt de tool uitleggen welke documenten belangrijk zijn, welke bronnen betrouwbaar zijn en welke context nodig is om een vraag goed te beantwoorden. Alleen bouw je dan in feite zelf de accountancylaag om een generiek model heen.
Technisch kun je daar heel ver mee komen. Alleen moet je die inrichting dan wél zelf bouwen en blijven meegeven. “In de praktijk zie ik zo vaak prompts voorbij komen van twee of drie zinnen. Veel mensen denken dat dit volstaat, maar dat is echt niet voldoende”, vertelt Doede. “Generieke AI heeft veel context nodig om consequent binnen de juiste vangrail te blijven. Bij Qwoater is die gehele instructie al op de achtergrond verwerkt. Die context kent ’ie dus al, waardoor je minder hoeft te vrezen voor hallucinaties.”
“Met ChatGPT en Claude kun je in theorie een heel eind komen. Alleen moet je dan zelf de accountancycontext en alle vangrails daaromheen bouwen. Binnen onze specifieke AI-tool zitten die vangrails al ingebouwd. Generieke AI is een alleskunner die op heel veel verschillende onderwerpen sterk uit de voeten kan.
Specifieke AI kiest juist één vakgebied en is daar helemaal op ingericht. In ons geval betekent dat: geen brede AI die óók iets van accountancy weet, maar een AI-tool die vanuit accountancy denkt.”
— Doede de Jong
De winst van een volledige documentbasis
Het verschil tussen generieke en specifieke AI wordt pas echt zichtbaar zodra je verder gaat dan het doorzoeken van losse documenten. Wanneer je AI wilt gebruiken om verbanden te leggen over je hele documentbasis heen en zo inhoudelijke vraagstukken, kansen en patronen te herkennen die verspreid staan over meerdere dossiers en jaren.
“Zelfs een relatief klein kantoor bewaart in de praktijk al snel richting een miljoen documenten,” legt Doede uit. “En precies daar zit een van de grootste voordelen van Qwoater. Binnen een generieke tool moet jij eerst bepalen welke documenten relevant zijn en die beschikbaar maken. Binnen Qwoater staat die volledige documentbasis al klaar. Onze tool kan daardoor direct over jaren, dossiers en verschillende documenttypen heen zoeken en verbanden leggen die je zelf misschien nooit bij elkaar had gebracht.”
Generieke versus accountancyspecifieke AI
Generieke AI ontwikkelt zich razendsnel. Met goede prompts, voldoende context en de juiste toegang tot je data kun je daar heel ver mee komen. Het verschil zit dus niet alleen in wat een model technisch kan, maar vooral in wat je zelf nog moet inrichten voordat het echt goed werkt voor accountancy. In de tabel hieronder zetten we de belangrijkste verschillen op een rij:
| Generieke AI-tool Zoals ChatGPT & Claude | Specifieke AI-tool Zoals Qwoater | |
| Inzet | Breed inzetbaar voor allerlei kenniswerk | Specifiek ingericht binnen context van accountancy |
| Accountancycontext | Zelf toevoegen en blijven meegeven | Standaard ingebouwd |
| Prompts | Goede uitkomst vraagt om duidelijke context en instructies | Vakcontext staat al klaar om toegepast te worden |
| Documenten | Werkt met de documenten die je beschikbaar stelt | Werkt vanuit de bredere documentbasis binnen Qwoater |
| Kruisverbanden | Afhankelijk van welke stukken je toevoegt | Kan over dossiers en jaren heen verbanden leggen |
| Zoekrichting | Breed model, dus zelf sturen wat relevant is | Blijft binnen de accountancycontext |
| Bronnen | Afhankelijk van toepassing en input | Kan terugverwijzen naar de gebruikte documenten |
| USP | Breed kenniswerk, schrijven, analyse en algemene AI-taken | Vragen, analyses en inzichten rond accountantsdossiers |
Kies voor een specialst
Voor breed kenniswerk, schrijven en algemene analyses is generieke AI een prima oplossing. Echter, zodra je AI echt onderdeel maakt van je dagelijkse accountancywerk, wordt specialisatie belangrijk. Voor je jaarrekening, fiscaal advies of controlewerk schakel je tenslotte ook liever iemand in die het vak door en door kent. Waarom zou je dan genoegen nemen met een generieke tool, als er ook specifieke AI bestaat die de accountancybranche door en door kent?
Vooroplopen betekent tegenwoordig dat je weet hoe je AI goed inzet én er zoveel mogelijk uithaalt. Dat begint bij een tool die je vak begrijpt, je documentbasis kent en verbanden kan leggen die je zelf misschien mist. Benieuwd hoe dit er binnen jouw kantoor uitziet? Boek een demo en we laten je graag zien hoe je accountancyspecifieke AI in de praktijk inzet.
Geef een reactie