KPMG heeft een recent AI-rapport van zijn websites gehaald. De accountants- en adviesorganisatie reageert daarmee op kritiek op enkele voorbeelden in de publicatie. Het gaat om casussen die door lezers ter discussie zijn gesteld. Het doel is om de inhoud te controleren en misverstanden te voorkomen, ook met het oog op de Europese AI-verordening en de gevolgen voor overheid en bedrijfsleven.
KPMG haalt rapport offline
KPMG verwijderde het AI-rapport om de inhoud te herbeoordelen. De organisatie wil voorkomen dat betwiste voorbeelden onduidelijkheid veroorzaken. Op het moment van schrijven staat het document offline.
De stap laat zien dat grote adviesbedrijven hun communicatie over kunstmatige intelligentie strakker bewaken. Publicaties over datamodellen en algoritmen leggen steeds meer gewicht in de markt. Een onjuiste casus kan immers snel rondgaan en vertrouwen schaden.
Het is niet duidelijk of de tekst door een generatief systeem is opgesteld. Wel is duidelijk dat controle op feiten en bronvermelding bij AI-onderwerpen extra belangrijk is. Dat geldt zeker wanneer cases, cijfers of klantresultaten worden gedeeld.
Discussie over casussen
De kritiek richtte zich op voorbeelden die de werking en impact van AI moesten illustreren. Lezers betwistten of bepaalde resultaten wel klopten of voldoende waren onderbouwd. Zonder heldere bronnen is zo’n casus lastig te verifiëren.
In AI-rapporten hoort bij elk voorbeeld te staan hoe data zijn verzameld en wat de meetmethode is. Ook moet duidelijk zijn welke aannames zijn gebruikt. Dat maakt claims toetsbaar voor vakgenoten en voor toezichthouders.
Generatieve systemen kunnen bovendien “hallucineren”, wat de druk op menselijke factcheckers vergroot. Daarom is een redactieproces met review en broncontrole nodig. Zeker bij publicaties van invloedrijke adviesorganisaties.
Hallucinaties zijn verzonnen of foutieve uitkomsten die een generatief model met grote stelligheid kan geven, zonder feitelijke basis.
AI-verordening verscherpt plicht
De Europese AI-verordening (AI Act) vraagt om transparantie over de inzet en beperkingen van algoritmen. Organisaties moeten duidelijk maken hoe een systeem werkt, welke data zijn gebruikt en welke risico’s er zijn. Voor hoogrisico-toepassingen gelden zwaardere eisen en documentatieplichten.
Ook buiten hoogrisico-domeinen weegt communicatie zwaarder mee. Wie prestaties van AI-systemen publiek claimt, moet kunnen aantonen hoe resultaten tot stand komen. Dat sluit aan op de AVG, die ondersteuning biedt voor audit trails, dataminimalisatie en verantwoording.
Voor overheden in Nederland speelt dit extra, omdat inkoopdossiers en beleidsteksten controleerbaar moeten zijn. De “Europese AI-verordening gevolgen overheid” zijn daarmee niet alleen juridisch, maar ook praktisch: elk rapport over AI hoort verifieerbaar en herleidbaar te zijn. Bedrijven als KPMG staan daardoor onder striktere publicatiestandaarden.
Impact voor Nederlandse sector
Accountants, consultants en softwareleveranciers opereren in een markt waar vertrouwen centraal staat. Onjuiste of onvolledig onderbouwde AI-claims kunnen leiden tot twijfels bij klanten en toezichthouders. Dat raakt ook aanbestedingen en due diligence in fusies en overnames.
Voor financiële instellingen en publieke diensten in Nederland kan onduidelijke communicatie over algoritmen tot vertraging leiden. Contracten vragen steeds vaker om technische documentatie en risicobeoordelingen. Een ingetrokken rapport betekent dan extra werk en mogelijk uitstel van besluiten.
Daarnaast kunnen beroepsorganisaties en commissies, zoals de Autoriteit Consument & Markt of de Reclame Code Commissie, naar misleidende claims kijken. Voor KPMG en concurrenten is het daarom logisch om rapporten snel te corrigeren of tijdelijk offline te halen. Zo beperken zij reputatie- en compliance-risico’s.
Lessen voor AI-communicatie
Publicaties over AI hebben baat bij een vaste checklist: bronnen, methodes, data-oorsprong en beperkingen. Vermeld per casus welke datasets zijn gebruikt en hoe prestaties zijn gemeten. Leg technische termen kort uit en geef waar nodig een bereik of onzekerheidsmarge.
Gebruik bij voorbeelden geen herleidbare persoonsgegevens, of anonimiseer en minimaliseer volgens de AVG. Licht toe of resultaten uit pilots komen of uit productieomgevingen. Zet erbij of uitkomsten reproduceerbaar zijn en onder welke condities.
Tot slot helpt een interne review door vaktechnische experts én juristen. Zo sluit de tekst aan op de AI-verordening en sectorregels. En worden foutieve aannames of hallucinaties eerder onderschept.
Wat dit verandert
De snelle verwijdering toont dat de lat voor AI-rapportages hoger ligt dan een jaar geleden. Feiten, methodes en context wegen zwaarder dan marketing. Dat maakt publicaties misschien minder vlot, maar wel betrouwbaarder.
Voor lezers is dit positief: zij krijgen beter toetsbare informatie over algoritmen en datamodellen. Voor aanbieders betekent het extra werk aan onderbouwing en governance. Op termijn kan dat juist zorgen voor snellere besluitvorming, omdat de basis sterker is.
Voor KPMG is de volgende stap het herpubliceren met duidelijke toelichting of correcties. Daarmee herstelt het vertrouwen en sluit het beter aan op de eisen die in Europa gelden. Andere organisaties zullen deze lijn waarschijnlijk volgen.