AI dan Akuntansi:Bagaimana Kecerdasan Buatan Mengubah Profesi

Jawaban singkatnya adalah tidak , AI tidak akan menggantikan akuntan, namun sudah menggantikan sebagian besar pekerjaan yang biasa dilakukan akuntan dengan tangan. Biro Statistik Tenaga Kerja AS memproyeksikan pertumbuhan lapangan kerja sebesar 5% untuk akuntan dan auditor dari tahun 2024 hingga 2034, dengan sekitar 124,200 lowongan setiap tahun, lebih cepat dari rata-rata di semua pekerjaan. Jadi, pekerjaannya bertambah, namun pekerjaan sehari-hari dibangun kembali berdasarkan otomatisasi.

Perubahan ini sangat penting bagi para akuntan dan akuntan publik yang khawatir akan keamanan kerja, para pelajar dan orang-orang yang ingin mengubah karier mereka, yang mempertimbangkan apakah profesi tersebut masih memberikan hasil, dan para pemilik perusahaan kecil yang memutuskan berapa banyak dana yang harus dibelanjakan untuk alat-alat AI. Artikel ini memberi tahu Anda tentang tugas apa saja yang kini ditangani oleh AI, tugas mana yang masih membutuhkan manusia, apa yang diharapkan oleh CPA dalam lima tahun ke depan, dan seperti apa perubahan yang terjadi di dalam tim retail, e-commerce, dan SaaS.

TL;DR

• AI tidak akan menggantikan akuntan, namun akan mengubah pekerjaannya: Profesi ini tetap ada, namun pekerjaan sehari-hari beralih dari tugas rutin ke pekerjaan penilaian, peninjauan, dan pekerjaan yang berhubungan dengan klien.
• Permintaan akan akuntan tetap kuat: Lebih sedikit lulusan profesional dan menyusutnya tenaga kerja, ditambah dengan persyaratan perizinan, membuat CPA tetap diminati dan melindungi nilai kredensial.
• AI sudah menangani pekerjaan rutin dengan baik: Ekstraksi, kategorisasi, rekonsiliasi, dan penyusunan data semakin terotomatisasi, sehingga menghemat waktu dan mempercepat proses.
• Penilaian manusia tetap penting: AI tidak dapat menandatangani audit, membuat keputusan pajak final, atau menangani kasus-kasus rumit yang rumit, sehingga menjadikan akuntan sebagai pusat dari proses tersebut.
• Perannya bergeser ke arah pemberian nasihat: Ketika pekerjaan rutin menurun, akuntan yang fokus pada strategi, analisis, dan komunikasi klien akan melihat nilai paling besar dalam fase profesi berikutnya.

Bagaimana AI mengubah akuntansi saat ini

Dalam alur kerja akuntansi, AI melakukan empat hal dengan andal:

• Mengekstraksi data dari dokumen
• Mengkategorikan transaksi
• Mencocokkan catatan di seluruh sistem
• Menyusun ringkasan first-pass

Laporan State of AI dari McKinsey menunjukkan adopsi AI di perusahaan meningkat dari 78% pada awal tahun 2025 menjadi 88% pada akhir tahun 2025, dengan sektor keuangan dan akuntansi menjadi salah satu kasus penggunaan fungsional yang tumbuh paling cepat. 

Sebuah studi MIT Sloan / Stanford GSB tahun 2025 yang dilakukan oleh Choi dan Xie menghasilkan angka-angka tentang apa yang sebenarnya dihasilkan oleh adopsi tersebut dalam karya tersebut. Dengan mensurvei 277 akuntan dan menganalisis transaksi dari 79 perusahaan kecil dan menengah, para peneliti menemukan bahwa pengguna AI: 

• Mencatat peningkatan sebesar 12% dalam rincian buku besar
• Mengalokasikan kembali sekitar 8,5% waktu mereka dari entri data rutin untuk komunikasi klien dan jaminan kualitas
• Menutup buku 7,5 hari lebih cepat

Temuan paling berguna untuk pertanyaan “akankah AI menggantikan akuntan” adalah apa yang disebut penelitian ini sebagai efek pengalaman :Akuntan senior memperoleh manfaat lebih banyak dari AI dibandingkan akuntan junior karena mereka tahu kapan harus memercayai hasil dan kapan harus mengesampingkannya. AI dalam akuntansi berfungsi paling baik sebagai kolaborator dengan seseorang yang sudah memahami pekerjaannya.

Hal yang tidak bisa dilakukan AI

Hal yang masih belum bisa dilakukan dengan baik oleh AI adalah berdiri di belakang angka. AI dapat menyusun posisi pajak namun tidak dapat menandatangani pengembalian. Teknologi ini menandai anomali audit tetapi tidak dapat melakukan pemeriksaan silang kepada klien tentang anomali tersebut. Perangkat lunak merangkum kontrak tetapi tidak dapat menegosiasikan perlakuan pengakuan pendapatan dengan auditor.

AI akuntansi generasi saat ini juga lemah dalam kasus-kasus edge:

• Struktur kepemilikan yang tidak biasa
• Interaksi pajak multi-yurisdiksi
• Platform e-niaga dengan potongan biaya non-standar

Seorang akuntan manusia menangkap situasi ini melalui pengalaman, sedangkan AI mengenalinya hanya ketika ada pola serupa dalam data pelatihannya.

Yang dapat ditangani AI dengan andal saat ini Yang masih membutuhkan manusia Kategorisasi feed bank dan pengkodean berbasis aturan Keputusan akhir posisi pajak dan penandatanganan pengembalian Dokumen OCR untuk faktur, kwitansi, dan laporan Opini audit dan skeptisisme profesional Pencocokan tiga arah atas PO, faktur, dan kwitansi Penilaian pengakuan pendapatan berdasarkan ASC 606 / IFRS 15 Rekonsiliasi antara platform sumber dan GL Menyelidiki transaksi yang tidak biasa dan tanda bahaya penipuan Deteksi anomali pada pola pengeluaran Pembicaraan klien tentang toleransi risiko dan struktur Menyusun komentar varians dan laporan manajemen Bernegosiasi dengan auditor, pemberi pinjaman, atau otoritas pajak Tindak lanjut dan pengelolaan rutin piutang usaha Strategi tunai, pemodelan skenario FP&A untuk dewan

Saat alat AI sesuai fungsinya

Pasar akuntansi AI telah mengorganisir dirinya menjadi sekitar enam kategori fungsional. Sebagian besar tim keuangan memilih satu alat per kategori, bukan satu platform yang mencakup semuanya:

• Pengambilan dokumen dan OCR. Alat yang membaca tanda terima, faktur, dan kontrak serta memasukkan data yang diekstraksi ke dalam buku besar. Contoh umum termasuk Dext dan Vic.ai.
• Pembukuan dan rekonsiliasi . Alat yang mengkategorikan transaksi, merekonsiliasi akun, dan menandai pengecualian. Kategori ini mencakup alat tujuan umum dan alat rekonsiliasi khusus platform untuk e-commerce dan SaaS.
• Riset dan persiapan perpajakan. Asisten AI yang mencari kode pajak, mengembalikan jawaban yang dikutip, dan membuat draf pengembalian untuk ditinjau. CoCounsel Tax, TaxGPT, dan Bloomberg Tax Answers termasuk dalam kategori ini.
• Audit dan deteksi anomali. Alat yang memindai kumpulan transaksi lengkap, bukan sampel, untuk menangkap penipuan dan pola yang tidak biasa. MindBridge dan DataSnipper adalah tipikal.
• Pengakuan pendapatan dan tutup . Alat yang menangani jadwal ASC 606, pendapatan yang ditangguhkan, dan langkah penutupan akhir bulan. Lebih relevan untuk tim keuangan SaaS.
• Produktivitas umum. ChatGPT, Microsoft Copilot, dan asisten serupa yang digunakan untuk meringkas, menyusun, dan analisis ad-hoc di seluruh alur kerja.

Titik awal yang tepat biasanya adalah kategori mana pun yang mencakup alur kerja yang menghabiskan banyak waktu per bulan, bukan alat mana pun yang paling banyak digunakan di pasar.

Cara kerja AI di bidang ritel, e-niaga, dan keuangan SaaS

Cara AI muncul di tim keuangan sangat bergantung pada model bisnis. Tim keuangan ritel dan e-niaga menangani volume transaksi yang tinggi di berbagai saluran penjualan, pemroses pembayaran, dan pasar. Tim SaaS menangani volume yang lebih rendah namun pengakuan pendapatan yang lebih sulit dan pelacakan pendapatan yang tertunda. Kemampuan AI yang sama diterapkan secara berbeda di setiap lingkungan.

Urutan peluncurannya juga terlihat berbeda menurut industri. Pengontrol e-niaga biasanya dimulai dengan rekonsiliasi multisaluran, sedangkan pengontrol SaaS biasanya mulai melakukan pelacakan pendapatan yang ditangguhkan dan penagihan langganan. Memilih alur kerja dengan biaya jam per bulan tertinggi adalah strategi peluncuran yang lebih andal dibandingkan mengejar fitur AI mana yang terbaru.

Retail dan e-niaga:jaringan penghubung antara saluran dan GL

Di bidang ritel dan e-niaga, pekerjaan AI dengan nilai tertinggi adalah jaringan penghubung antara saluran penjualan dan buku besar. Tim keuangan yang menjalankan Shopify, Amazon Seller Central, Stripe, PayPal, dan Square secara paralel biasanya memproses ribuan transaksi per bulan, masing-masing dengan biaya khusus platform, aliran pengembalian dana, dan perlakuan pajak. 

Bekerja dengan tim e-niaga dan ritel, kami mulai melihat hal yang sama berulang kali. Pengurasan waktu terbesar setiap bulan adalah rekonsiliasi antar saluran. Setelah tim beralih ke sinkronisasi dan kategorisasi berbasis AI, pekerjaan tersebut akan berkurang dari hari ke menit, dan mereka kebanyakan hanya memeriksa beberapa hal yang tidak sesuai.

Kiat bisnis: Daripada membuat ulang logika rekonsiliasi di spreadsheet atau alat internal, mereka menggunakan otomatisasi bertenaga AI yang mengetahui bagaimana Shopify, Stripe, dan PayPal berperilaku dan mengirimkan entri yang bersih ke buku besar. Synder adalah contoh yang bagus. Ini menghubungkan 30+ platform e-niaga dan pembayaran ke QuickBooks Online, Xero, NetSuite, Sage Intacct, dan Intuit Enterprise Suite, menangani sinkronisasi data transaksi multi-saluran di tingkat transaksi atau mode ringkasan, bergantung pada volume Anda. 

Jika Anda ingin melihat bagaimana Synder sesuai dengan alur kerja bisnis Anda, Anda bisa pesan demo .

Seberapa besar kemungkinan AI menggantikan akuntan?

Kemungkinan AI akan menggantikan profesi akuntansi adalah rendah, namun hampir pasti AI akan mendefinisikan ulang apa yang dilakukan akuntan dalam kesehariannya. Ada dua hal yang mendorong kesenjangan tersebut.

Pertama, pekerjaan akuntansi berlapis. Pengembalian pajak, opini audit, atau paket keuangan tingkat dewan bergantung pada keputusan penilaian, skeptisisme profesional, dan akuntabilitas yang tidak dapat dimiliki oleh model AI saat ini. 

Kedua, profesi ini menyusut dengan sendirinya. Laporan Tren 2025 AICPA menghitung terdapat 55,152 gabungan lulusan sarjana dan magister akuntansi pada tahun akademik 2023–24, penurunan sebesar 6,6% dari tahun ke tahun, dengan gelar sarjana saja turun menjadi 40,817 (turun 3,3%). Laju penurunan ini sedikit berkurang, namun jumlah akuntan baru terus menyempit seiring dengan mulainya AI yang berupaya untuk menutup kesenjangan tersebut.

Apa yang dikatakan para ahli

Versi paling tajam dari perbedaan antara penggantian peran dan penggantian rutinitas cenderung datang dari orang-orang yang mengajar akuntan gelombang berikutnya. Denise Probert, pengajar akuntansi di Leeds School of Business di University of Colorado Boulder, menyimpulkan perubahan ini di LinkedIn:

AI tidak hadir untuk menggantikan Anda – AI hadir untuk menghilangkan kebisingan sehingga Anda dapat fokus pada pekerjaan yang bernilai lebih tinggi… AI tidak akan menggantikan Anda. Namun seseorang yang menggunakannya dengan baik mungkin saja.

Denise Probert, CPA, CGMA, Asisten Pengajar Akuntansi, Sekolah Bisnis Leeds, Universitas Colorado Boulder 

Artinya bagi pemirsa kami: Seorang akuntan yang bekerja tidak bersaing dengan AI, tetapi dengan rekan kerja yang lebih cepat mengadopsinya dan sebagai hasilnya bekerja lebih cepat. Seorang pelajar atau orang yang ingin mengubah karier masih melihat adanya permintaan yang kuat terhadap akuntan, terutama dalam peran yang memerlukan kredensial dan penilaian. Dan bagi pemilik perusahaan kecil, pertanyaannya telah beralih dari apakah akan berinvestasi pada AI menjadi bagaimana memperkenalkannya selangkah demi selangkah tanpa mengeluarkan biaya terlalu banyak atau mengganggu bisnisnya.

Dari teknisi menjadi ahli strategi:perubahan nyata dalam akuntansi

Perubahan terbesar dalam profesi ini adalah apa yang dipromosikan. Ketika AI lebih banyak menangani pembukuan teknis dan alur kepatuhan, pekerjaan yang mendorong pendapatan perusahaan berpindah dari rantai nilai ke bidang konsultasi. Dan hal ini menjadi mesin keuntungan inti bagi perusahaan-perusahaan yang berwawasan ke depan.

Pergeseran ini mengubah gambaran “pekerjaan baik” di dalam perusahaan. Staf junior terbiasa mempelajari perdagangan melalui pembukuan berulang dan volume kepatuhan; sekarang volume tersebut adalah bagian yang paling terkena otomatisasi. Hasilnya adalah jalur yang lebih cepat menuju paparan nasihat bagi akuntan yang tertarik, dan jalur yang lebih lambat bagi mereka yang tidak.

Apa arti konsultasi dalam perusahaan modern

Pekerjaan konsultasi adalah apa yang tersisa setelah AI mengambil alih rutinitas. Biasanya mencakup:

• Percakapan perencanaan pajak dan keputusan struktur bisnis
• Pemodelan keuangan untuk rapat dewan
• Penilaian risiko dan analisis skenario
• Panggilan penilaian yang bergantung pada konteks dan riwayat klien

Seorang akuntan senior di lingkungan ini menghabiskan sebagian besar waktunya pada strategi menghadapi klien dan pekerjaan peninjauan, dengan AI menangani persiapan data di bawahnya. Perekonomian juga mengalami perubahan:tarif jam konsultasi lebih tinggi dibandingkan jam kepatuhan, dan perusahaan yang bergerak paling cepat akan menetapkan harga yang sesuai dengan jam kerja tersebut.

Mengapa tidak setiap perusahaan harus beralih ke pemberian nasihat

Permasalahan antara teknisi dan ahli strategi adalah narasi industri yang dominan, namun hal ini tidak cocok untuk semua perusahaan. Banyak klien menginginkan pekerjaan kepatuhan yang efisien dan akurat, bukan konsultasi strategis, dan mendorong pemberian nasihat pada basis klien yang hanya berbasis pajak biasanya menjadi bumerang.

Praktisi tunggal dan perusahaan khusus pajak dengan klien yang stabil dan berorientasi pada kepatuhan dapat tetap berada di jalur mereka dan menggunakan AI untuk memperluas margin alih-alih mengubah posisi praktik tersebut. Bagi perusahaan-perusahaan ini, pertanyaan yang tepat bukanlah “Bagaimana cara menjadi penasihat bisnis?” namun “Bagaimana cara menggunakan AI untuk memberikan nilai yang lebih baik di bidang keahlian perpajakan pilihan saya?”

Kesimpulan tentang apakah AI akan menggantikan akuntan dan masa depan akuntansi

Masa depan akuntansi adalah masa dimana profesi ini dapat bertahan, kredensialnya memperoleh nilai, dan pekerjaan sehari-hari mengalami perubahan yang lebih besar dibandingkan dekade mana pun sejak spreadsheet menggantikan kertas buku besar. AI tidak hadir untuk peran tersebut, namun untuk rutinitas yang mengisi peran tersebut, yang terdengar meyakinkan sampai Anda memperhitungkan fakta bahwa pekerjaan rutin adalah hal yang melatih generasi akuntan berikutnya. Pertanyaan mengenai pipeline adalah isu strategis nyata yang dihadapi profesi ini selama lima tahun ke depan, dan AI adalah bagian dari jawabannya karena AI menyerap kapasitas yang tidak dapat lagi ditanggung oleh tenaga kerja yang kekurangan pasokan.

Bagi akuntan yang bekerja, pelajar, dan pemilik perusahaan, manfaat praktisnya sama:bersandar pada pekerjaan yang tidak dapat dilakukan oleh AI. Itu adalah penilaian, nasihat, komunikasi, dan kedalaman domain. Perusahaan dan individu yang memperlakukan AI sebagai pengganda kekuatan pada kemampuan tersebut akan melihat lima tahun ke depan sebagai tahun terbaik dalam sejarah profesi ini. Mereka yang menganggap AI sebagai ancaman, atau lebih buruk lagi, mengabaikannya, akan bersaing dalam hal harga untuk mendapatkan pekerjaan terbaik yang dapat dilakukan AI.

Pertanyaan Umum

Dapatkah Anda menghasilkan $500.000 setahun sebagai akuntan?

Ya, tapi jalurnya melalui spesialisasi atau kepemilikan, bukan melalui gelar staf akuntan. Gaji akuntan di AS kira-kira $61.000 hingga $87.750, dengan akuntan senior mencapai $80.000 hingga $109.000. Angka $500.000 mulai muncul di tingkat mitra di perusahaan CPA, di tingkat direktur FP&A atau peran pengontrol di perusahaan besar, dan dalam praktik konsultasi pajak, audit, atau M&A khusus.

Berapa persentase tugas akuntansi yang dapat diotomatisasi secara realistis oleh AI saat ini?

Perkiraan industri memperkirakan otomatisasi AI pada pekerjaan akuntansi rutin saat ini berkisar antara 40% hingga 60%, bergantung pada peralatan dan kompleksitas klien. Perusahaan yang sangat patuh melakukan otomatisasi lebih tinggi; perusahaan-perusahaan yang banyak memberikan nasihat lebih rendah, karena pekerjaan mereka sudah tidak rutin. Kualitas data dan kedalaman integrasi lebih unggul dibandingkan AI itu sendiri.

Pekerjaan akuntansi manakah yang paling berisiko terkena AI dalam lima tahun ke depan?

Peran yang dibangun terutama pada entri data, kategorisasi transaksi, rekonsiliasi dasar, dan hutang rutin menghadapi tekanan tertinggi, termasuk beberapa posisi akuntan staf tingkat awal dan pembukuan. Audit, konsultasi pajak, pengawasan, FP&A, dan akuntansi khusus industri memiliki risiko langsung paling rendah karena bergantung pada penilaian yang tidak dapat dimiliki oleh AI.

Bagaimana AI mengubah cara akuntan junior mempelajari pekerjaannya?

Pekerjaan rutin yang digunakan untuk mengajari junior tentang perdagangan adalah pekerjaan yang pertama kali diserap oleh AI. Hal ini mematahkan jalur pelatihan tradisional, sehingga perusahaan mulai mendesain ulang peran awal karier mereka seputar pengawasan AI:memvalidasi keluaran, menangani pengecualian, dan mempelajari aliran data di seluruh sistem dibandingkan memproduksi data secara manual. Pendampingan dan tinjauan terstruktur menjadi lebih penting, bukan berkurang.

Bagaimana seharusnya kantor akuntan kecil mulai mengadopsi AI tanpa mengeluarkan uang terlalu banyak?

Mulailah dengan alur kerja yang menghabiskan banyak waktu per bulan, yang bagi sebagian besar perusahaan kecil adalah pembersihan feed bank, kategorisasi transaksi, atau rekonsiliasi e-niaga multisaluran. Uji coba satu alat terhadap alur kerja tersebut, ukur jam kerja yang dihemat selama 60 hari, dan investasikan kembali penghematan tersebut ke dalam pelatihan penasihat atau karyawan senior sebelum menambahkan lebih banyak alat. Penyebaran peralatan tanpa perubahan proses cenderung menambah biaya, bukan menguranginya.