Högskolan i Skövde

Bakgrund: Denna studie undersöker hur generativ artificiell intelligens (GenAI) påverkar redovisningsarbetet i redovisningsbyråer. Bakgrunden utgår från att digitalisering och AI har förändrat branschen genom att automatisera rutinmässiga arbetsuppgifter. Utvecklingen har lett till att redovisningsarbetet i allt högre grad präglas av kontroll, granskning och uppföljning av AI-genererade resultat. Vilket också ställer högre krav på teknisk förståelse, analytisk förmåga och professionellt omdöme. Trots ökad automatisering kvarstår behovet av mänsklig kontroll för att säkerställa kvalitet och tillförlitlighet i den finansiella informationen.

Syftet: Syftet med studien är att undersöka hur generativ AI förändrar redovisningsarbetet i redovisningsbyråer samt hur medarbetare upplever dessa förändringar i sitt dagliga arbete. Studien utgår från ett sociotekniskt perspektiv där samspelet mellan teknik och människa är centralt för att förstå hur arbetsprocesser och arbetsroller förändras.

Teoretiska referensramen: Den teoretiska referensramen visar att tidigare forskning beskriver hur GenAI både effektiviserar arbetsmoment och förändrar organiseringen av arbetet. Tekniken påverkar inte enbart effektivitet, utan även ansvarsfördelning och beslutsprocesser. Gränsen mellan mänskligt och tekniskt arbete blir därmed mer otydlig, vilket gör att redovisningskonsulter i allt större utsträckning behöver tolka och kvalitetssäkra AI-genererade resultat. Samtidigt betonas att teknikens påverkan varierar beroende på organisatoriska faktorer som kompetens, rutiner och tillit till systemet.

Metod: I denna studien har en kvalitativ metod använts. De empiriska materialet samlades in genom semistrukturerade intervjuer med sex yrkesverksamma inom redovisningsbranschen. Materialet har analyserats genom tematisk analys och kompletterats med vetenskaplig litteratur från peer-reviewade källor. Studien är fallbaserad och resultaten är därför inte statistiskt generaliserbara, utan syftar till att skapa en fördjupad förståelse av fenomenet. Etiska principer har beaktats genom anonymisering, informerat samtycke och frivilligt deltagande.

Slutsats: Slutsatsen visar att generativ AI effektiviserar redovisningsarbetet genom att automatisera rutinuppgifter och därmed minska manuellt arbete. Detta leder till att arbetsrollen förändras från registrering till mer kontroll, analys och kvalitetssäkring. Samtidigt ökar kraven på teknisk förståelse, kritiskt tänkande och förmåga att arbeta tillsammans med AI-system. Studien visar att utvecklingen bör förstås som en socioteknisk förändring där teknik och organisation samverkar. Begränsningar finns i form av ett litet urval och en kvalitativ metod, vilket innebär att resultaten inte kan generaliseras till hela branschen.

Background: This study examines how generative artificial intelligence (GenAI) affects accounting work in accounting firms. The background is based on the fact that digitalisation and AI have transformed the industry by automating routine tasks. At the same time, they have created new opportunities for analysis, information processing, and decision support. This development has led to accounting work increasingly being characterised by control, review, and follow-up of AI-generated outputs. This in turn places higher demands on technical understanding, analytical skills, and professional judgement. Despite increased automation, the need for human control remains to ensure the quality and reliability of financial information.

Purpose: The purpose of the study is to investigate how generative AI changes accounting work in accounting firms and how employees experience these changes in their daily work. The study is based on a socio-technical perspective, where the interaction between technology and humans is central to understanding how work processes and roles are changing.

Theoretical framework: The theoretical framework shows that previous research describes how GenAI both increases efficiency in work tasks and changes the organisation of work. The technology affects not only efficiency but also responsibility allocation and decision-making processes. The boundary between human and technical work thus becomes less distinct. This means that accounting professionals increasingly need to interpret and quality-assure AI-generated outputs. At the same time, it is emphasised that the impact of technology depends on organisational factors such as competence, routines, and trust in the systems.

Method: This study uses a qualitative method. The empirical data was collected through semi-structured interviews with six professionals within the accounting industry. The material was analysed using thematic analysis and complemented with peer-reviewed scientific literature. The study is case-based which means that the results are therefore not statistically generalisable, but aim to provide a deeper understanding of the phenomenon. Ethical principles have been considered through anonymisation, informed consent and voluntary participation.

Conclusion: The conclusion shows that generative AI increases efficiency in accounting work by automating routine tasks and thereby reducing manual work. This leads to a shift in roles from data entry towards more control, analysis, and quality assurance. At the same time, the demands for technical understanding, critical thinking, and the ability to work with AI systems increase. The study shows that this development should be understood as a socio-technical change where technology and organisation interact. Limitations include a small sample size and a qualitative method, meaning that the results cannot be generalised to the entire industry.