Skat & Økonomi oktober 15, 2026

Sådan bruger du AI med sikkerhed, kontrol og tillid

Vigtigste pointer

  • AI-anvendelse kræver styring – virksomheder bør bruge godkendte værktøjer, kontrollerede datakilder og menneskelig vurdering.
  • Overbevisende svar er ikke bevis – AI-resultater skal kunne verificeres, dokumenteres og gennemgås med relevante kilder.
  • Datakvalitet er afgørende – ufuldstændige eller forældede data øger risikoen for misvisende konklusioner og fejl.
  • Ansvarlig AI kræver governance – ansvar, datakilder, kontrolpunkter og fejlprocesser bør defineres før ibrugtagning.
  • Tillid skabes gennem transparens – sporbarhed, sikker datahåndtering og klart ansvar understøtter langsigtet anvendelse.

AI er på kort tid blevet en naturlig del af diskussionen om fremtidens regnskab, revision og professionelle services. Potentialet er stort. AI kan automatisere tidskrævende arbejdsopgaver, effektivisere informationshåndtering og hjælpe virksomheder med at træffe hurtigere beslutninger. Men jo mere central teknologien bliver for forretningskritiske processer, desto vigtigere bliver spørgsmålene om sikkerhed, ansvar og tillid.

For virksomheder handler den virkelige udfordring derfor ikke om, hvorvidt AI skal anvendes eller ej. Spørgsmålet er, hvordan teknologien kan bruges på en måde, der er sikker, kontrolleret og i overensstemmelse med virksomhedens krav til kvalitet og compliance.

Risiciene er reelle, men håndterbare

AI giver store muligheder, men medfører også nye risici, som virksomheder bør tage alvorligt allerede i dag. Nogle af de mest aktuelle udfordringer er fejlagtige, men overbevisende svar, eksponering af følsomme oplysninger, manglende sporbarhed og uklart ansvar. Der findes også tekniske risici knyttet til manipulation, eksempelvis gennem såkaldt prompt injection, hvor brugere eller eksterne aktører forsøger at påvirke AI-systemets adfærd.

Samtidig er risiciene ikke et argument for at undlade at bruge AI. Tværtimod. De viser, hvorfor AI skal anvendes inden for klare rammer, med de rette datakilder, godkendte værktøjer, sikkerhedskontroller og menneskelig vurdering.

Et troværdigt svar er ikke altid et korrekt svar

En af de mest udbredte misforståelser om AI er, at velskrevne svar automatisk er korrekte. Moderne sprogmodeller er meget dygtige til at formulere sig overbevisende, men sproglig sikkerhed er ikke det samme som faktuel sikkerhed.

For professionelle brugere inden for eksempelvis regnskab, skat og revision er det ikke nok, at et svar virker rimeligt. Informationen skal kunne verificeres, gennemgås og dokumenteres med relevante kilder. AI kan identificere mønstre og generere forslag, men den har ikke den samme ansvarsfølelse eller professionelle dømmekraft som et menneske. Et eksempel er, når en regnskabskonsulent bruger AI til at fortolke en skatteregel. Svaret kan lyde overbevisende, men hvis regelgrundlaget er blevet ændret, eller situationen kræver en mere nuanceret vurdering, kan konklusionen være forkert. Derfor bør vigtige beslutninger altid gennemgås af personer med de rette kompetencer.

Datakvalitet er fundamentet for pålidelig AI

AI er kun så god som den information, den bygger på. Hvis data er ufuldstændige, forældede eller forkerte, øges risikoen for misvisende konklusioner, uanset hvor avanceret modellen er.
For virksomheder, der arbejder med komplekse regelsæt, er det desuden afgørende, at informationen er relevant, opdateret og sporbar tilbage til troværdige kilder. Datakvalitet handler derfor ikke kun om teknisk præcision, men også om tillid og compliance.

Det er også her, forskellen mellem professionelle AI-løsninger og generelle AI-tjenester bliver tydelig. En professionel løsning bygger på definerede arbejdsgange, kontrollerede datakilder, sikkerhedskrav og klare ansvarsforhold. Det kan eksempelvis være AI, der henter information fra kvalitetssikrede databaser med lovgivning, myndighedsvejledninger eller interne styringsdokumenter frem for åbne og ukontrollerede kilder. Brugeren skal forstå, hvad svaret bygger på, hvilke begrænsninger der findes, og hvornår yderligere faglig vurdering er nødvendig.

Ansvarlig AI skal bygges ind fra starten

Ansvarlig AI handler om mere end teknologi. Det bygger på governance, processer og tydeligt defineret ansvar. Virksomheder skal vide, hvem der har ansvaret for AI-løsningen, hvem der ejer dataene, hvem der godkender resultaterne, og hvordan eventuelle fejl skal håndteres. Ansvaret kan aldrig flyttes fra virksomheden til teknologien.
Det betyder også, at sikkerhed, transparens og compliance skal integreres allerede i designfasen. Anvendelsesområder, risikoniveauer, datakilder og menneskelige kontrolpunkter skal defineres, før løsningen tages i brug. Herefter kræves løbende sikkerhedstest, kvalitetsevaluering og opfølgning for at sikre, at systemet fungerer som forventet over tid.

For mange organisationer vil dette arbejde blive endnu vigtigere i takt med, at nye regulatoriske krav træder i kraft. EU AI Act indebærer gradvist skærpede krav til blandt andet risikostyring, transparens, dokumentation og menneskelig kontrol af AI-systemer. For virksomheder, der er omfattet af regelværket, kan manglende efterlevelse føre til sanktioner, men også til øgede forretningsmæssige risici i form af reduceret tillid, manglende compliance og vanskeligheder med at dokumentere, hvordan AI-baserede beslutninger er blevet truffet. Det gør AI-governance til et strategisk spørgsmål snarere end blot et teknisk.

Mennesket skal bevare kontrollen

Trods den hurtige teknologiske udvikling findes der områder, hvor AI ikke bør erstatte menneskelig dømmekraft. Beslutninger, der påvirker menneskers rettigheder, økonomiske situation eller juridiske ansvar, kræver fortsat professionel vurdering. Inden for regnskab og revision gælder det eksempelvis endelige vurderinger, håndtering af mistænkelige uregelmæssigheder og rådgivning, hvor kundens specifikke situation skal tages i betragtning.

AI kan forbedre beslutningsgrundlaget, identificere mønstre og effektivisere analysearbejdet, men det endelige ansvar bør ligge hos et menneske. For at dette kan fungere i praksis, skal brugere kunne stille spørgsmål ved, korrigere og om nødvendigt afvise AI’s anbefalinger. Menneskelig kontrol må aldrig reduceres til en formalitet.

Tillid bliver den afgørende konkurrencefaktor

På længere sigt er vinderne ikke de virksomheder, der implementerer flest AI-funktioner, men dem, der formår at skabe tillid til, hvordan teknologien anvendes. Tillid bygges gennem transparens, sporbarhed, sikker datahåndtering og tydeligt ansvar. Brugerne skal forstå, hvordan systemet fungerer, hvilke kilder det anvender, og hvad der sker, hvis noget går galt.

For organisationer i videnstunge brancher handler fremtidens AI ikke kun om effektivitet. Det afgørende spørgsmål er, hvor godt man lykkes med at kombinere innovation med sikkerhed, kvalitet og professionel dømmekraft. Først da kan teknologien skabe langsigtet værdi for både virksomheden og kunderne.

Darel Cullen
Darel Cullen - CTO for Wolters Kluwer, Tax and Accounting Scandinavia.
Darel har en bred erfaring inden for området og har arbejdet i flere forskellige brancher.
Back To Top