AI omformar hur forskning bedrivs, vilka frågor som ställs – och vem som kan göra det. Redovisningsfältets institutioner är dåligt förberedda för denna förändring. AI:s genomslag kräver omställning i forskning, publicering och utbildning.
Utvecklingen inom artificiell intelligens (AI) förändrar snabbt villkoren för akademisk forskning, även inom redovisning. AI kan redan i dag hjälpa forskare med datainsamling, analys och rapportskrivning – uppgifter som tidigare krävde stora resurser. Denna studie undersöker hur AI påverkar redovisningsforskningens metoder, ämnesval, publiceringssystem och forskarutbildning.
Slutsatsen är tydlig: redovisningsfältet är i stor utsträckning oförberett på dessa förändringar. Det krävs nytänkande inom såväl forskarutbildning som akademiska tidskrifter för att säkerställa forskningens relevans och kvalitet i en AI-driven värld.
Fyra centrala insikter
Studien bygger på institutionell teori och empirin baseras på intervjuer med chefredaktörer för internationella forskningstidskrifter och programansvariga för doktorandutbildningar. Den lyfter fram fyra huvudresultat:
För det första krävs fokus på forskning där människor är relativt starka jämfört med AI. AI utmanar särskilt kvantitativa studier som bygger på standardiserade metoder och öppna data. Människor behåller fördelar då forskningen kräver komplex analys och tillgång till unika data. Framtida forskning bör därför fokusera på dessa områden.
För det andra riskerar långsamma publiceringsprocesser att leda till att forskningsresultaten blir irrelevanta. Vetenskapliga tidskrifter inom redovisning har blivit långsammare än i andra discipliner. I en snabbt föränderlig AI-värld kan detta göra forskningen föråldrad redan före publicering. Snabbare granskning och flexiblare format behövs.
Vidare måste forskarutbildningar anpassas. Doktorandprogram bör premiera färdigheter där AI är svag, t.ex. att formulera originella forskningsfrågor och skapa tillgång till unika data. Även undervisningen bör ge träning i att arbeta effektivt med AI utan att tappa förmåga till kritiskt tänkande.
Slutligen bromsar institutionella strukturer anpassning. Dominerande förlag, AI-policyer och centrala manusplattformar styr hur forskning bedrivs. Dessa är ofta utformade för breda vetenskaper, inte redovisning, vilket kan minska fältets autonomi och variation.
Policyimplikationer
Beslutsfattare och forskningsfinansiärer bör stödja initiativ som utvecklar snabbare publiceringsprocesser för att minska risken för att forskning blir inaktuell. Vidare bör utbildning i AI-användning för doktorander och forskare finansieras. Forskning som använder unika data och avancerade resonemang för att motverka AI-konkurrens bör främjas. Dessutom behövs flexibla riktlinjer för AI-användning som är anpassade till redovisningsforskningens behov.
