1,778 milyon muhasebe ve denetim çalışanı, yapay zekâ entegrasyonu %13

Yapay zekânın (AI) temel krizinin iş kaybından önce denetim ve muhasebe çalışanı açığında başladığı belirtildi. ABD’de muhasebeci ve denetçi sayısı 2019’daki yaklaşık 1,96 milyondan 2024’te 1,778 milyona geriledi ve Kovid-19 öncesi seviyeye dönemedi.

DataSnipper CEO’su Vidya Peters, denetim sektörünün “gerçek bir kriz” yaşadığını söyledi. Fortune’un aktardığına göre Peters, muhasebe ve denetim alanındaki iş ilanlarının belirli dönemlerde mevcut çalışan sayısının “2 ila 2,5 katına” çıktığını öne sürdü. Ancak bu rakamı destekleyen bağımsız bir veri doğrulanmadı.

ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu (BLS) verilerine göre muhasebeci ve denetçi sayısı 2022’de 1,652 milyondan 2024’te 1,778 milyona yükseldi. Buna karşın Fortune’un verdiği 2019’daki yaklaşık 1,96 milyonluk rakamla karşılaştırıldığında seviye hâlâ düşük. Yıllara göre araştırma yöntemleri ve meslek sınıflandırmaları değiştiği için doğrudan karşılaştırma yapmak sınırlı sonuç veriyor.

Muhasebe çalışanı yetiştirilmesine ilişkin göstergeler de farklı bir tablo ortaya koyuyor. Amerikan Sertifikalı Kamu Muhasebecileri Enstitüsü (AICPA), 2023-2024 eğitim yılında muhasebe alanında lisans ve yüksek lisans derecesi alanların sayısının önceki yıla göre %6,6 azalarak 55.152’ye gerilediğini açıkladı. Buna karşılık 2025 baharında muhasebe lisans programlarına kayıtlar yıllık bazda %12 arttı. Ancak kayıt artışının mezun ve istihdam artışına dönüşüp dönüşmediği doğrulanmadı.

Peters’in çözüm önerisi, AI destekli iş otomasyonu. DataSnipper’ın 200’den fazla denetim ve finans uzmanıyla yaptığı ankette katılımcıların %73’ü AI’ın gerekli olduğunu söyledi. Ancak AI’ı gerçek iş süreçlerine entegre eden kuruluşların oranı yalnızca %13’te kaldı.

AI sonuçlarına güvendiğini belirtenlerin oranı 2025’te %78’den 2026’da %55’e düştü. DataSnipper, bu gerilemenin AI’a yönelik bir redden çok sonuçları doğrulama ve sorumluluğun kimde olduğunu belirleme talebinin güçlenmesinden kaynaklandığını değerlendirdi.

Vidya Peters (Vidya Peters) DataSnipper CEO’su, “AI tarafından üretilen sonuçların kaynak belgelerdeki belirli bölümlere kadar izlenebilmesi gerekir. Nihai karar ve onay süreçlerinde insan kalmalıdır” dedi. Bu yaklaşım, AI verileri işlese bile denetçinin inceleme ve sorumluluğunun ortadan kalkmadığına işaret ediyor.

DataSnipper, 22 Eylül’de denetim ve finans görevlerini birden fazla aşamada otomatikleştiren Alwin platformunu piyasaya sürdü. Alwin; veri çıkarma, karşılaştırma ve ilk inceleme işlemlerini gerçekleştirirken denetçi sonuçları inceliyor ve onaylıyor.

Şirket, Alwin’in tüm sonuçlarının kaynak verilerle bağlantılı olduğunu ve çalışma sürecinin kaydedildiğini açıkladı. Denetimde izlenebilirlik, kararın hangi verilere dayanılarak alındığının daha sonra kontrol edilmesini sağlayan bir prosedür. Bu özellik, otomasyon araçlarındaki hataların incelenmesi için de ölçüt oluşturuyor.

Denetim, otomasyon ilerlese bile nihai sorumluluğun ve düzenleyici kurumlara karşı yükümlülüklerin devam ettiği bir alan. Bu nedenle AI kullanım oranı tek başına denetim kalitesini veya çalışan açığının giderilip giderilmediğini göstermiyor. Sahada hataların ne ölçüde azaldığı ve denetçi incelemesinin nasıl yürütüldüğü de değerlendirilmelidir.

BLS, muhasebeci ve denetçi istihdamının 2025-2035 döneminde %5 artacağını ve her yıl yaklaşık 115.300 iş fırsatı oluşacağını öngördü. Bu rakam yeni talep ile emeklilik ve iş değişikliklerinden kaynaklanan ikame talebinin toplamını ifade ediyor; iş ilanı sayısı veya fiilen doldurulamayan pozisyonlarla aynı gösterge değil.

AI’ın iş sayısını azaltıp azaltmadığına ilişkin tartışma mesleklere göre farklılaşıyor. AI altyapısındaki genişlemenin nitelikli teknik çalışan talebini artırırken personel açığını da büyütebileceğine ilişkin analiz, teknolojik dönüşümün yeni talep ve insan kaynağı boşluğunu aynı anda yaratabileceğini ortaya koyuyor.

Microsoft AI CEO’su Mustafa Suleyman, muhasebe ve hukuk gibi bilgisayar tabanlı profesyonel işlerin çoğunun 12 ila 18 ay içinde AI tarafından otomatikleştirilebileceğini söyledi. Ancak bu açıklama, mesleklerin tamamından çok belirli görevlerin otomasyon potansiyeline ilişkin bir öngörü olarak değerlendirilebilir.

DataSnipper müşterisi FGMK’nın denetim ve muhasebe direktörü Nicholas T. Robbins, Alwin’in büyük ölçekli genel muhasebe defteri çıkarma işlemlerini gerçekleştirdiğini belirtti. Bu, tek bir müşterinin deneyimine dayanıyor ve denetim sektörünün genelinde verimlilik artışını kanıtlamıyor.

Sonuç olarak tartışmanın odağında AI’ın denetçilerin yerini tamamen alıp almayacağından çok tekrarlayan işleri azaltıp doğrulama süreçlerine destek olup olamayacağı bulunuyor. Alwin’in doğruluk oranı, hata seviyesi, düzenleyici kurumların değerlendirmesi ve müşteriler bazında sağlanan maliyet düşüşünün ayrıca doğrulanması gerekiyor.