Agentic AI sudah membantu para akuntan memberikan nilai lebih pada layanan mereka dan berkontribusi dalam proses pengambilan keputusan bagi klien.

 

Apa itu Agentic AI?

Bayangkan agentic AI sebagai perbedaan antara alat yang membantu Anda dengan sistem yang bekerja seperti seorang junior akuntan yang Anda awasi.

Generative AI hanya bekerja pada saat Anda memintanya. Anda memberi tahu apa yang harus dilakukan, ia memberikan jawaban, lalu berhenti. Jika hasilnya butuh perubahan, Anda harus turun tangan lagi. Ini membantu kecepatan, tetapi tidak bisa berpikir ke depan atau bertanggung jawab atas hasilnya.

AI workflows mengikuti proses yang tetap, mirip dengan checklist. Begitu aturan ditetapkan, sistem mengulangi langkah yang sama setiap saat. Ini berguna untuk tugas rutin, tetapi saat terjadi perubahan, aturan baru harus ditambahkan oleh manusia.

Agentic AI bekerja dengan sebuah tujuan (goal), bukan sekadar tugas. Alih-alih menunggu instruksi, ia terus mengawasi data, memahami apa yang normal, menyadari apa yang tidak normal, dan memutuskan apa yang harus dilakukan selanjutnya. Ia menyesuaikan tindakannya saat kondisi bisnis berubah, tanpa memerlukan masukan terus-menerus.

Penerapan Agentic AI dalam Akuntansi

“Saya mendengar kasus penggunaan yang sangat bagus untuk sebuah agent, dan saya pikir, ‘Itu cukup cerdas.’ Semua orang membenci pemberitahuan IRS, bukan? Saya menemukan kasus di mana sebuah perusahaan top 400 membangun sebuah agent yang merespons pemberitahuan IRS.” – Jody Padar, CPA.

Agentic AI siap merevolusi industri akuntansi karena menawarkan tingkat kecerdasan dan pendekatan proaktif yang meminimalkan intervensi manusia. Berikut adalah beberapa bidang akuntansi di mana agentic AI bisa sangat efektif.

Compliance Assurance

Mematuhi berbagai badan regulasi adalah salah satu aspek paling menantang dalam bekerja sebagai akuntan. Melacak amandemen undang-undang ketenagakerjaan, standar keuangan, dan regulasi perpajakan bisa menjadi tugas yang sangat berat.

Secara tradisional, manajemen kepatuhan bergantung pada manual review dan pemantauan, sehingga menyisakan ruang untuk kesalahan dan kelalaian. Namun, agentic AI memantau perubahan regulasi secara terus-menerus dan memperbarui workflow secara otomatis. Selain itu, mereka menandai setiap insiden ketidakpatuhan, baik itu perlakuan pajak yang salah atau unclassified expenses, sesuai dengan aturan kepatuhan.

Komunikasi Klien

Komunikasi klien adalah tanggung jawab utama perusahaan akuntansi. Klien tidak suka menunggu jawaban atas pertanyaan mereka, termasuk batas waktu pelaporan (filing deadlines), status dokumen, atau persyaratan kepatuhan. Menanggapi pertanyaan klien memakan banyak waktu akuntan, yang sebenarnya dapat digunakan untuk proses inti lainnya.

AI agents dapat menawarkan respons otomatis kepada klien yang tidak jauh berbeda dengan respons manusia. Mereka menawarkan interaksi yang sadar konteks dan terpersonalisasi berdasarkan data perusahaan dan regulasi yang tersedia, tidak seperti respons umum dari chatbot tradisional. Selain itu, berdasarkan workflow, AI agents mampu mengirimkan pengingat otomatis, laporan progres tugas, dan permintaan dokumen.

Namun, dalam kasus tertentu di mana respons akuntan masih diperlukan, AI agents dapat membantu mereka mengumpulkan data yang relevan untuk memperlancar percakapan.

Financial Forecasting

Financial forecasting adalah proses periodik yang dilakukan pada setiap akhir kuartal atau tahun, tergantung pada data yang tersedia. Bahkan alat peramalan berbasis AI sering kali memerlukan modifikasi workflow manual dan intervensi manusia untuk menyesuaikan model saat kondisi bisnis berubah.

AI agents memfasilitasi financial forecasting sepanjang waktu dengan pemantauan kondisi pasar dan internal controls 24/7. Data keuangan, termasuk revenue, expenses, pergerakan cash flow, dan indikator ekonomi eksternal, terus dianalisis untuk menciptakan strategi yang relevan dan efektif. AI agents memberdayakan akuntan untuk berkontribusi pada keputusan keuangan klien dengan pendekatan berbasis data.

Smart Audits

Proses persiapan dan kesiapan audit tradisional sangat melelahkan dan membutuhkan perencanaan serta eksekusi yang luas. Dengan rekonsiliasi yang dilakukan setiap kuartal atau tahunan, kesiapan audit menjadi proses yang reaktif karena tenggat waktu yang mendesak. Di sisi lain, alat agentic AI menjadikan audit sebagai proses yang proaktif.

Mereka menawarkan audit trail yang berkelanjutan, dengan pengorganisasian data dan expense categorization otomatis. AI agents menyelesaikan sebagian besar tugas, termasuk data validation, pengumpulan bukti, dan identifikasi risiko, sebelum proses audit dimulai, sehingga mengurangi komplikasi.

Cash Flow Management

Keterlambatan piutang (delayed receivables), biaya overhead, dan pembayaran yang waktunya tidak tepat adalah beberapa tantangan cash flow yang rutin dihadapi akuntan. Sistem agentic AI melacak ekosistem arus kas (accounts receivable, accounts payable, payroll, dll.) secara real-time untuk mengidentifikasi masalah, seperti pelanggan yang terlambat membayar dan fluktuasi kas.

Selain itu, mereka juga dapat memprakirakan posisi kas dengan akurasi tinggi. Mengimplementasikan agentic AI dapat menghasilkan likuiditas yang lebih sehat, mengurangi ketergantungan pada pembiayaan darurat, dan ketahanan finansial yang lebih kuat.

Praktik Terbaik dalam Mengimplementasikan Agentic AI

Menentukan Tujuan yang Jelas

Agentic AI terlihat menjanjikan bagi banyak firma akuntansi. Oleh karena itu, mereka sering melakukan kesalahan dengan menerapkannya secara mendadak tanpa adanya problem statement yang jelas. Hal ini dapat menyebabkan berbagai tantangan integrasi dan adopsi. Karena itu, firma akuntansi harus menganalisis proses mereka saat ini dan menetapkan tujuan yang jelas.

Fokus pada Manajemen Data

AI agents memerlukan data dari berbagai sumber untuk dianalisis, ditindaklanjuti, dan digunakan dalam mengambil keputusan yang tepat. Oleh karena itu, Anda harus memastikan bahwa aliran data dari berbagai sumber tersebut terstruktur. Jika tidak, hal ini dapat memengaruhi kemampuan agent untuk menghasilkan hasil terbaik. Anda harus memastikan proses dokumentasi yang terstandarisasi, menentukan kepemilikan (ownership), dan menetapkan protokol manajemen data.

Menjamin Keamanan Tingkat Lanjut

Sistem agentic AI dapat rentan terhadap ancaman siber karena mereka memproses data dalam volume tinggi. Oleh karena itu, firma akuntansi harus menerapkan infrastruktur keamanan tingkat lanjut untuk melindungi sistem AI dari kebocoran data (data breaches), ancaman internal (insider threats), akses tidak sah, dan ransomware.

Integrasi dengan Alat yang Sudah Ada

Menurut survei Deloitte, salah satu tantangan utama adopsi agentic AI adalah mengintegrasikannya dengan sistem yang sudah ada. Oleh karena itu, mengadopsi AI agents memerlukan riset dan perencanaan yang mendalam. Anda harus menganalisis infrastruktur IT saat ini dan mengidentifikasi alat yang mungkin memiliki masalah kompatibilitas dengan sistem AI.

Fokus pada Tata Kelola dan Implikasi Etis

Agentic AI adalah sistem yang sepenuhnya otonom dan mampu membuat keputusannya sendiri. Oleh karena itu, Anda harus menetapkan kebijakan tata kelola (governance policy) yang kuat untuk memastikan bahwa sistem tersebut tidak melanggar batasan etika apa pun. Sistem agentic AI harus menyimpan log terperinci mengenai tindakan yang diambil, keputusan yang dibuat, sumber data yang digunakan, dan dasar pemikiran (rationale) yang diterapkan. Selain itu, harus tetap ada human review terhadap berfungsinya agent tersebut.

Kesimpulan

Agentic AI akan terus berkembang dan bertahan. Oleh karena itu, bagi para akuntan, sangat penting untuk beradaptasi dengan cepat agar bisa unggul dibandingkan pesaing. Agentic AI adalah sistem pendukung yang membantu akuntan melangkah ke peran advisory yang lebih krusial sembari menghilangkan kerumitan tugas-tugas sepele. Namun, sebelum mengadopsi alat agentic AI, Anda harus menyusun rencana yang matang dengan analisis yang mendalam.

Referensi:

  • CPA. 2026. What Accountants Need to Know About Agentic AI. https://www.cpapracticeadvisor.com/2026/01/28/what-accountants-need-to-know-about-agentic-ai/177022/