Hans Honig (Deloitte): ‘De tijd van ai-pilots is voorbij’

In hoeverre verandert het klassieke piramidemodel van de Big Four en specifiek van Deloitte, nu het werk van junioren veel sneller door ai kan worden gedaan?
‘Ons hele personeelsbestand is fundamenteel aan het veranderen, maar het is te simplistisch om te zeggen dat alleen ai zorgt voor minder instroom aan de onderkant. Een andere grote factor is de trend naar global delivery centers: gespecialiseerde hubs waar heel veel technologische kennis wordt geclusterd. En daarnaast verandert de klantvraag. We investeren in toenemende mate in software – assets – die ervoor zorgt dat we projecten veel sneller kunnen doen of die aan klanten bepaalde diensten of inzichten levert. Eigenlijk is de piramide daardoor al verdwenen. In de toekomst wordt het organisatiemodel nog slanker en wordt senioriteit nog belangrijker.
We hebben ervaren mensen nodig met echt diepe technische vaardigheden en vakexpertise – vaak gekoppeld aan sectorexpertise – om te kunnen beoordelen wat de kwaliteit is van wat er uit ai-modellen komt. Binnen de organisatie zijn daarbij overigens grote verschillen in opbouw van de teams. Bij belastingadvies en audit leiden we als Big Four nog steeds een heel groot deel van de beroepsgroep zelf op. In andere delen van het adviesbedrijf, zoals in tech, is de dynamiek weer heel anders en hebben we meer instroom op meer senior levels.’

Ook tijdens de financiële crisis in 2008 werden er bijna geen juniors meer aangenomen. Toen de economie een aantal jaren daarna weer aantrok, bleek dat een probleem omdat de mensen die hadden moeten doorgroeien naar medior of senior consultant er simpelweg niet waren. Dreigt dat gevaar niet opnieuw?
‘Dat is de grote strategische vraag die voor ons ligt. Het is lastig om de gevolgen voor het personeelsbestand op de middellange en lange termijn te voorspellen, terwijl we tegelijk allerlei beslissingen moeten nemen met een langetermijnimpact. Als we dat totaal verkeerd inschatten, hebben we over een aantal jaren potentieel een heel groot probleem. Daarom moet je bij het aannemen van mensen niet te eenzijdig kiezen voor de korte termijn.
Ten tweede wordt het nog belangrijker om niet alleen heel goede mensen aan te nemen, maar ook om ze ongelooflijk te koesteren zodat ze bij ons blijven. En ten derde moeten we heel overtuigend worden in onze propositie voor zij-instromers, zodat we bekendstaan als een organisatie waar ze zich thuis kunnen voelen. Kort gezegd, over de volle breedte van Deloitte blijven we investeren in het ontwikkelen van talent.’

Hebben de mensen die jullie aantrekken andere vaardigheden nodig dan bijvoorbeeld een jaar of vijf geleden?
‘Een van de grote vragen rondom ai is hoe je het op een verantwoorde en betrouwbare manier kunt inzetten. Wij gebruiken daarvoor het concept van Human in the Loop, dat er in essentie op neerkomt dat mensen op alle cruciale momenten in een proces meekijken naar de beslissingen die er genomen worden. De traditionele vaardigheid van een accountant – professional skepticism – wordt daarmee belangrijker dan ooit en voor iedereen. Medewerkers moeten niet alleen vakkennis hebben, maar vooral het vermogen om de output van ai kritisch te bevragen, uit te zoomen en patronen te herkennen. Ze moeten zich ook bewust zijn van de risico’s die in de modellen zitten als het gaat om ethiek en betrouwbaarheid, zoals het herkennen van bias of drift: het langzaam minder nauwkeurig worden van een model. Dat vraagt om een professionele, kritische blik en om een diepgaand begrip van hoe algoritmes werken. Ook al is er een debat gaande over de vraag of ai autonoom kan innoveren, zelf zie ik ai-agents toch vooral als hulpmiddel en als onderdeel van een team en niet als vervanging ervan. Uiteindelijk zal een deel van de creativiteit komen van de slimme vragen die wij stellen, van de input die wij geven, van de data die wij eraan koppelen. Het moet altijd van de combi mens-tech komen.’

Deloitte heeft technologie altijd omarmd. Helpt ai jullie om die leidende positie vast te houden? En hoe pakken jullie dat aan?
‘We hebben genoeg zelfvertrouwen om te denken van wel. Toen ai werd gelanceerd, realiseerden we ons al snel dat betrouwbaarheid van data cruciaal is. En dus hebben we ons eigen ai-platform Headstart ontwikkeld, dat veilig is en toegang geeft tot onze eigen data. Dat wordt nu organisatiebreed gebruikt. Gaandeweg zijn er natuurlijk eindeloos veel nieuwe toepassingen gekomen en die willen we ook kunnen gebruiken. Onze aanpak daarbij is een combinatie van top-down-sturing met bottom-up-experimenteren. We hebben per expertisegebied heel grote workflow-technologieplatforms waarin mensen op een heel gestandaardiseerde manier werken. Dat is dus topdown. Ons agentic ai-platform Solaria is juist gericht om bottom-up met nieuwe toepassingen te experimenteren. De truc is om alles wat daar uitkomt vervolgens te filteren op wat echt werkt en waarde toevoegt, en het alleen dan op te schalen en het als een agent op die bestaande technologieplatforms te zetten. Die combinatie werkt heel goed. Daarbij geloven we heilig in co-creatie met onze klanten en tech-partners. Wij weten veel maar we pretenderen niet alles te weten. Dat geldt ook voor onze klanten. We moeten samen ontdekken wat mogelijk is.’

Hoe bepaal je wanneer ai-toepassingen echt waarde toevoegen?
‘De fase van eindeloos experimenteren met pilots is voorbij. Steeds meer bedrijven vliegen de inzet van ai als een transformatie aan en zijn bezig met de vraag hoe de technologie past bij de bedrijfsstrategie en blijvende waarde kan creëren. Daarmee is het echt een ceo-topic geworden. Als je ai succesvol wilt inzetten, moet je door verschillende lenzen kijken. Hoe krijgen we medewerkers mee? Hoe richten we de organisatie in voor deze verandering? Welke nieuwe talenten hebben we nodig? Hoe borgen we de kwaliteit en veiligheid? Hoe werken we samen met techpartners zonder dat we volledig van ze afhankelijk worden? Behalve kennis van de tools zelf is ook diepe sectorkennis nodig. Dat is een van de redenen achter de onlangs aangekondigde fusie van Deloitte Europa, Midden-Oosten en Afrika tot Deloitte EMEA. Daarbij zijn ook twee grote Europese clusters – centraal Europa en Noord en Zuid – samengevoegd: daardoor kunnen we bijvoorbeeld de kennis van alle landen binnen Europa in een sector chemie samenvoegen. Dat geeft gewoon meer diepte. Daarnaast vergroot het onze investeringskracht. Het grootste argument om het mandaat op Europees niveau te brengen, is een gevoel van stewardship. We willen een betere organisatie doorgeven aan de volgende generatie en denken dat deze samenvoeging nodig is om blijvend de grootste en leidende professional service firm in Europa te zijn. De geopolitieke ontwikkelingen geven ons daarbij een extra duwtje in de rug.’

Kijkend naar de klant-kant: hoe belangrijk is ai inmiddels in jullie dienstverlening?
‘De manier waarop we waarde leveren voor klanten verandert fundamenteel door de integratie van ai-platforms en slimme agents. Zo hebben we in strategieadvisering een ai-platform dat helpt bij het doorrekenen van allerlei scenario’s, bijvoorbeeld op het gebied van klantsegmentatie of go to market-strategie. Dat platform is interactief en wordt constant gevoed met nieuwe data, zodat je real- time feedback krijgt als de werkelijkheid afwijkt van de gemaakte aannames.’

Hoe verschilt dat van het klassieke advies zoals jij dat zelf tien jaar geleden nog gaf?
‘Het levert ten eerste veel meer integratie op tussen strategie en implementatie. Waar je voorheen aparte evaluatiemomenten had om te checken of een strategie werkte, is die feedback nu direct in het proces geïntegreerd en kun je dus continu bijsturen. We richten ons dus vanaf de start op de volledige cyclus van advies en implementatie tot de uiteindelijke transformatie. Die verandering zien we over de volle breedte. Een andere verandering is de lage drempel voor innovatie. We kunnen heel snel en tegen relatief lage kosten pilots en prototypes bouwen, daarvan weer leren en vervolgens bijstellen en opschalen. Die snelheid is misschien wel het grootste verschil ten opzichte van vroeger.’

Zijn er al voorbeelden van toepassingen waar ai z’n belofte realiseert?
‘Eigenlijk daar waar het is begonnen: callcenters, financiën, financiële sector, onze eigen tak van sport… maar ook in sommige meer fysieke sectoren. Zo hebben we een klant in de maritieme sector die ai gebruikt om de logistiek van grote platforms te optimaliseren. Daar zit het in de kern van de business en heeft het echt toegevoegde waarde. Binnen life sciences kan het zowel bedrijfsmatig als maatschappelijk enorme impact hebben, bijvoorbeeld als je testcycli van nieuwe medicijnen met hulp van ai weet te verkorten. In z’n algemeenheid zal het vooral snel gaan in industrieën waar je met ai-processen businessmodellen fundamenteel makkelijk kunt implementeren met relatief grote impact. Het wordt lastiger in organisaties met weinig beschikbare of betrouwbare data en met een grote “fysieke” mensencomponent.’

Het traditionele verdienmodel in jullie branche bestond uit uurtje-factuurtje, met een vaste opslag op de kosten van de werknemer. Nu investeren jullie in software die soms onderdeel wordt van het primaire proces van de klant. Verandert dat het risicoprofiel van Deloitte?
‘We zijn deels al af van uurtje-factuurtje en dat zal doorzetten. Het aandeel van onze inkomsten dat gerelateerd is aan technologie gaat stijgen. Dat kan via een vaste prijs die onderdeel is van de totale overeenkomst, of klanten kopen die assets separaat in. Meer risico nemen we vooral door het type projecten dat we aannemen. We willen graag bij klanten in de kern van de business zitten en committeren ons in de adviespraktijk in toenemende mate aan resultaat of zelfs de waarde die een transformatie oplevert. Dan neem je per definitie meer risico.’

Hoe voorkomen jullie onbedoelde onethische consequenties als je ai-tools ter beschikking stelt aan klanten?
‘Wij hebben voor onszelf en voor onze klanten een wereldwijd raamwerk ontwikkeld – Trustworthy AI – om ervoor te zorgen dat ai-oplossingen vanaf het eerste ontwerp robuust, veilig en controleerbaar zijn. Dit betekent dat elke toepassing een duidelijk audittrail achterlaat, zodat we precies kunnen zien hoe beslissingen tot stand komen. Een tweede pijler is het eerdergenoemde concept van Human in the Loop, dus dat op kritische momenten altijd een mens meekijkt.’

Hoe overtuig je klanten ervan dat ze jullie framework kunnen vertrouwen?
‘Eerlijk gezegd gewoon door transparant te zijn over de risico’s van ai en uit te leggen hoe wij dat adresseren. En misschien een flauwe opmerking: klanten kunnen bij ons altijd terecht voor een audit op hun ai, om zo een stempel te krijgen dat hun systeem voldoet aan de regels en ethisch verantwoord is. Ik verwacht dat de markt voor ai-assurance fors zal groeien.’

Als je in je glazen bol kijkt, wat gaat ai ons de komende jaren brengen?
‘Het meest eerlijke antwoord: the jury is still out. We weten niet wat er allemaal komt, de tweede en derde orde effecten, en we kunnen de effecten van wat er nu allemaal gebeurt nog niet overzien. Wel ben ik ervan overtuigd dat het groots zal zijn. Je kunt het vergelijken met de opkomst van internet. Aanvankelijk waren de verwachtingen torenhoog, op enig moment barstte de bubbel, maar op de lange termijn is de impact ervan toch enorm gebleken. Zo zal het nu waarschijnlijk opnieuw gaan. Op de korte termijn zit er enige overwaardering in ai en zal het wat tegenvallen, op de lange termijn zal het grote, fundamentele veranderingen teweegbrengen en kan het – als we het op een verstandige manier aanpakken – wellicht ook bijdragen aan het oplossen van maatschappelijke problemen als het tekort aan personeel.’

Reageren? Mail ons op redactie@scopebusinessmedia.nl

Dit interview is gepubliceerd in Management Scope 04 2026.