Ai u knjigovodstvu - neverica

Napomena pre nego što krenemo: Primeri prikazuju trenutnu razvojnu verziju Papira. Aplikacija još nije završena i odgovori nisu nepogrešivi. Baza zakona i knjigovodstvenog materijala koju Vid, moj AI, trenutno koristi veoma je ograničena. Planiram da je tokom novembra i decembra 2026. dopunim dodatnim zakonima, propisima i stručnim materijalom. Ovo je prikaz načina rada koji razvijam, sa njegovim sadašnjim mogućnostima i ograničenjima.

Knjigovođa otvori ChatGPT, postavi nekoliko pitanja o propisima, dobije odgovor koji zvuči samouvereno, a nije tačan, i zaključi: „Interesantna igračka, ali nikad to neće da radi ozbiljan knjigovodstveni posao.“

Razumem reakciju. Ako svakodnevno odgovarate za tačnost obračuna, izmišljeni član zakona nije simpatična tehnološka nesavršenost. To je razlog da zatvorite prozor.

Samo bih zastao pre onog „nikad“.

Po mom skromnom mišljenju, tu često počinje ona prva denial faza suočavanja sa promenom: vidimo gde nova stvar greši i malo prebrzo zaključimo da zbog toga ne može ozbiljno da utiče na naš posao. I mi programeri smo prošli kroz sličnu priču. „Piše gluposti, ne razume projekat, ovo mora čovek.“ A onda, malo-pomalo, počnete da primećujete koliko vam posla ipak završava.

Pri prvom susretu lako je ostati na podrazumevanim podešavanjima, bez mnogo razmišljanja o modelu, izvorima ili informacijama koje smo mu dali. Sve to zaslužuje pažnju. Ali ni pažljiviji izbor ne znači da greške nestaju: i OpenAI otvoreno opisuje problem uverljivih, netačnih odgovora.

O promeni poslova knjigovodstvenih agencija već sam pisao u tekstu Knjigovodstvene agencije u 2030.. Ovde bih pokazao samo jednu konkretnu primenu, kroz dva primera: kako AI može da razjasni nejasnoće na računima direktno sa klijentom, pre nego što ih knjigovođa otvori pri pripremi obračuna PDV-a.

Račun postoji, ali jedna informacija nedostaje

Veliki deo knjigovodstvenog posla već ima jasna pravila i obračune koje običan program može da izvrši. Tu AI nije ni potreban. Zanimljiviji je deo u kome dokument sam po sebi ne govori dovoljno, pa neko mora da razume šta nedostaje i postavi pravo pitanje.

Knjigovođa gleda račun. Klijent zna šta se stvarno dogodilo. Između njih je poruka, telefonski poziv, čekanje na odgovor, pa možda još jedno pitanje. Kada se takve sitnice skupe pred rok za PDV, više nisu baš sitnice.

Po meni, upravo je to dobar prostor za AI. Ne zato što je svaka poreska odluka jednostavna, nego zato što deo posla počinje sasvim ljudskim pitanjem koje klijent može da razume i na koje ume da odgovori.

Prvi primer: čemu služi apartman?

Firma dobije račun za iznošenje smeća iz apartmana. Pri pripremi obračuna PDV-a, AI prepoznaje da mu nedostaje podatak o nameni i pita vlasnika firme:

Da li apartman koristite samo poslovno, samo privatno ili za obe namene?

Nema konta. Nema člana zakona koji klijent prvo mora da rastumači. Pitanje je napisano rečnikom kojim može da se razgovara sa čovekom koji vodi firmu.

Klijent odgovara:

Svi apartmani su na firmu, vode se kao investicione nekretnine i služe za izdavanje.

To je koristan odgovor, ali razgovor tu nije završen. AI nastavlja da razjašnjava vrstu izdavanja: da li je u pitanju dugoročni najam stambenog prostora, kratkoročni turistički smeštaj ili izdavanje poslovnog prostora. Drugim rečima, traži od klijenta da objasni šta se sa tim apartmanima stvarno radi.

Na slici se vide i reference koje korisnik može da otvori, zajedno sa originalnim izvorom i PDF dokumentom.

Ovde se vidi i ograničenje sadašnje verzije: AI kaže da u dostupnoj bazi nije pronašao tačan član koji potvrđuje oslobođenje o kome govori. Pronađene reference odnose se na evidencije i ispravke odbitka. Dakle, ovaj snimak nije dokaz da je poresko obrazloženje kompletno. Upravo zato su potrebni bolja baza izvora i provera odgovora.

Ono što želim da pokažem jeste tok rada. Razgovor se nastavlja dok se ne prikupe informacije potrebne za određivanje PDV tretmana stavke. Klijent daje činjenice koje zna; ne traži se od njega da sam izabere poreski član.

Drugi primer: „Da li je ovo trošak?“

Klijent pošalje restoranski račun i pita:

Da li je ovo trošak?

AI prvo pita da li je večera bila privatna ili poslovna. Klijent odgovara: „Poslovna.“ Zatim sledi: „Sa zaposlenima ili poslovnim partnerom?“ Odgovor je: „Sa poslovnim partnerom.“

Klijent nije morao da zna šta je konto 5512. Znao je s kim je večerao i zbog čega. To je informacija koja nije morala da piše na samom računu, a važna je za njegovu obradu.

Isti mali posao bi inače sačekao knjigovođu: otvori račun, primeti da mu nedostaje kontekst, pita klijenta, sačeka odgovor. Ovde se razjašnjenje dešava kroz razgovor sa AI-jem. Primer prikazuje klasifikaciju troška, dok je u prethodnom primeru razgovor deo pripreme PDV tretmana. Zajedničko im je prikupljanje informacije koja nedostaje.

A gde je tu knjigovođa?

U zavisnosti od podešavanja, predloženi tretman može da bude automatski prihvaćen ili da sačeka knjigovođu da ga pregleda i potvrdi. Sama mogućnost automatizacije ne znači da svaki slučaj treba pustiti bez pregleda.

Za ovaj tekst mi je važna promena koja nastaje i kada knjigovođa zadrži potvrđivanje: klijent je već razjasnio nejasnoću, njegov odgovor je uz dokument i deo pripreme je završen. Knjigovođa ima šta da pregleda, umesto da tek započinje potragu za nedostajućom informacijom.

Ništa manje važno, AI odgovore pretvara u „uspomenu“, odnosno memory. Kada sledeći put naiđe na isti slučaj, prethodni odgovor može da mu posluži da preskoči već razjašnjeno pitanje. Nema mnogo smisla da vlasnika svakog meseca pitamo čemu služi isti apartman. Naravno, prethodni odgovor važi dok važe i okolnosti na koje se odnosio; promena namene traži novu proveru.

Tako klijent aktivno učestvuje u pripremi dokumentacije i obračuna, koristeći ono što već zna o svom poslu. Knjigovodstveni jezik ne mora da bude ulaznica za taj razgovor.

Pre nego što kažete „nikad“

Ovo su dva primera jedne primene AI-ja u knjigovodstvu. Ima mnogo drugih, ali za početak je dovoljno pogledati koliko se koraka krije iza jednog običnog „moram da pitam klijenta“.

Po meni, promena koju AI donosi knjigovodstvu je izvesna. Tempo i obim te promene možemo da osporavamo, a svaki konkretan rezultat treba proveravati. Ali ne bih svoje razumevanje onoga što dolazi zasnivao na nekoliko početnih pitanja u ChatGPT-ju.

Odvojite malo vremena. Uzmite primer čiji odgovor poznajete, pogledajte šta AI uradi, gde pogreši, šta nije znao i da li ume da zatraži informaciju koja mu nedostaje. Proverite izvor, probajte drugačiji pristup, pratite kako se mogućnosti menjaju. To vreme ulažete u razumevanje sopstvenog budućeg posla.

Ne morate da verujete meni da će AI promeniti knjigovodstvo. Ali, zbog sopstvenog posla, vredi da mu posvetite više od nekoliko pitanja i jednog lošeg odgovora pre nego što zaključite da od toga nema ništa.