Voorzichtig kunnen we de samenleving enige algemene AI-kennis toeschrijven. De verwachtingen van de technologie zijn torenhoog, ongeacht het vakgebied. Voor kritieke toepassingen, waar het juiste antwoord geen suggestie is, is de onvoorspelbaarheid van AI anno 2026 nog altijd een struikelblok. Hoe tracht Nextens die verwachtingen en dat vertrouwen in de technologie waar te maken – en de onvoorspelbaarheid te trotseren? We bespreken het met Alex de Groot, Head of Technology bij Nextens, en Rron Nushi, Product Lead AI Content.
Tex luidt de naam van de AI van Nextens, een AI-assistent die in tegenstelling tot de generieke ChatGPT’s, Copilots en Claudes van deze wereld enkel antwoorden biedt op basis van een geverifieerde en accurate fiscale kennisbank. Net zo belangrijk: het dient alle voordelen te bieden van naslagwerk doorlopen, maar op een snelheid die mensen niet aankunnen. Dat zijn nogal wat verwachtingen, maar Nushi is direct duidelijk over de inperkingen. “Ik zeg ook altijd: ga niet Tex vragen om een recept voor appeltaart, want dat kan niet. Dit is echt een businesstool voor belasting- en finance-professionals in Nederland. En dat betekent dat je bepaalde dingen ook niet kunt doen met Tex.”
Wat al wel opvalt, vertelt Nushi, is dat klanten steeds vaker standaard van Tex gebruikmaken. Dit in plaats van de traditionele interface die Nextens al decennia heeft ontwikkeld. “Het is niet optioneel om daarop in te spelen,” aldus De Groot. Er is volgens hem een perceptie dat de gebruikte software ‘sticky’ is, maar dat lijkt steeds minder het geval. Hij verwijst naar de massale verschuiving van ChatGPT naar Google Gemini voor het dagelijks gebruik van AI-chatbots. Weliswaar een voorbeeld uit de consumentenwereld, maar in een professionele context moet ook een partij als Nextens de gebruikersinteractie blijven vernieuwen. Daarover later meer.
Tex onttrekt kennis, maar trekt geen aandacht
De fundamentele technologie voor generatieve AI is het Large Language Model. Op dat niveau verschillen de vele chatbots tegenwoordig niet. Daarnaast is het kennisniveau (op basis van een ‘corpus’ van het gehele internet en externe bronnen) uitzonderlijk breed. Gekoppeld aan een geïntegreerde zoekmachine kan ChatGPT, Gemini of Claude je voorzien van allerlei antwoorden. Of ze kloppen? Vraag het aan een expert. Een goede test is altijd om een chatbot vragen te stellen over een onderwerp waar je zelf veel over weet. Dan komen de tekortkomingen al gauw naar boven.
Alex de Groot ziet daarnaast een ander probleem bij deze chatbots als je ze voor professionele of anderszins belangrijke doeleinden gebruikt. Commerciële AI-tools mikken op retentie, het vasthouden van de aandacht, stelt hij, terwijl Tex puur functioneel dient te zijn. “Wij bieden betrouwbare fiscale informatie. Dit in tegenstelling tot ChatGPT, dat probeert om de gebruiker morgen, en de dag erna, opnieuw terug te laten komen”
Tex draait onderhuids op een LLM, maar is in de cloud gekoppeld aan Nextens’ eigen, gevalideerde fiscale content. Daar waar Nextens begon met een chatbot op basis van GPT-3.5 en later GPT-4 en ‘redenerende’ modellen, is die specifieke keuze niet bepalend; de oplossing kan op allerlei LLM’s draaien. De kwaliteit van de API is voor Nextens wel belangrijk, zodat de tool betrouwbaar bereikbaar is. “Alle antwoorden van Tex komen uit onze eigen data,” aldus De Groot. Met andere woorden: het is niet een LLM dat zodra je een input hebt verzonden, gelijk een output teruggeeft. Dat betekent soms wel een reactietijd van een minuut, langer dan normaal voor een chatbot. Het is de keerzijde om zorgvuldig gebruik te maken van meer dan alleen een LLM.
Nushi ziet daarnaast dat het niet per se aan Nextens is om in hoog tempo nieuwe technologieën te integreren. Denk daarbij aan AI-manusje-van-alles OpenClaw, een tool die op de computers van gebruikers allerlei acties kan uitvoeren en automatiseren. Het kwam begin dit jaar op en wierp direct de vraag op of professionele applicaties dat hogere niveau van automatisering kunnen introduceren. Voor Nextens is de toepassing van Text momenteel als volgt. Het bedrijf probeert via API’s alle relevante bestaande content te integreren. “Vervolgens wordt [die content] door Tex gebruikt om antwoord te geven”, aldus De Groot.
Valkuilen
Een AI-interface is aantrekkelijk binnen softwareoplossingen. Voor fiscalisten is scepsis echter bijzonder voor de hand liggend. Net als vele andere professionals is men aan een vertrouwde werkwijze gewend, maar belangrijker: compliance, zekerheid en efficiëntie zijn van essentieel belang. Als AI niet betrouwbaar is, kost het juist meer werk omdat werknemers na hun interactie alsnog zelf de naslagwerken in moeten duiken. Het probleem, wederom door de technologische basis, is dat Tex net als elk ander LLM zijn bestaan ontleent aan een systeem op basis van kansberekening. Generatieve AI-outputs zijn nooit gegarandeerd exact hetzelfde, zelfs met exact dezelfde input. Hoe lost Nextens dat op?
Tex moet voldoen aan een streng deterministisch kader. Hoewel de interface als tabblad binnen de Nextens-software de indruk kan wekken dat het hier om een traditionele AI-chatbot gaat, is Tex veel meer dan alleen een LLM. Veelal is het een brug voor complexe vragen, schetst De Groot. “We willen altijd zeker weten dat één plus één twee is.” Zodra het nodig is, “zorgen we ervoor dat we deterministische tools inschakelen.”
Tex geldt daarbij als een domeinexpert. De Groot schat in dat een tool als Gemini na extra aansturing wellicht tot 80 procent van het gewenste antwoord komt voor een fiscaal probleem. Hij omschrijft dat Nextens voordeel haalt uit een mening hebben. Niet zozeer over het belastingstelsel of -recht zelf, maar over de interpretatie ervan. Bij een wetswijziging zoals de nieuwe box-3 regeling volgen meerdere publicaties vanuit de Belastingdienst. Nextens-personeel leest dit niet alleen of integreert de nieuwe regels in de software, maar kan vanuit de eigen expertise voorspellen waar knelpunten of probleemgevallen gaan ontstaan. Met voorbeelden kan het de Belastingdienst uitdagen om inhoudelijke verbeteringen aan de eigen regels toe te brengen.
Nushi benadrukt niet geheel verrassend dat Tex bovenal niet moet hallucineren. Daarom zegt de AI-chatbot opvallend vaak “nee”, of geeft het aan dat het de gevraagde opdracht niet kan uitvoeren. En daar waar het wel een antwoord geeft, voorziet het gebruikers altijd van bronvermeldingen. Dat is niet alleen voor het factchecken, maar ook om ervoor te zorgen dat fiscale bevindingen te communiceren zijn en wetgeving te citeren is.
Compliance-kaders
De veiligheid van de eigen bedrijfsdata is cruciaal. Met de opkomst van soevereiniteit in digitale discussies in Nederland is dat voor sommige partijen nieuw, maar in de fiscale wereld zijn er al veel wetten en richtlijnen om zorgvuldige gegevensbescherming te waarborgen. AI kan daarbij geen roet in het eten gooien. Een andere reden om Tex te gebruiken en niet de data binnen Nextens-software te kopiëren naar een chatbot, is het feit dat het Nextens-portaal een beschermde omgeving is. Een externe clouddienst analyseert anders gevoelige data die zowel door de chatbotmaker als een kwaadwillende opgepikt kan worden, bijvoorbeeld door een ChatGPT-account te hacken. Dit is een van de redenen om ‘shadow AI’ te weren, ofwel het heimelijk gebruik van AI-diensten.
Over nieuwe wetgeving, zoals de Europese AI-verordening, maakt Nushi zich weinig zorgen. Hij geeft aan dat de EU AI Act, zoals velen het kennen, vooral foundation models aan banden legt. Dat zijn de LLM’s die Nextens juist verder van ongewenst gedrag afhoudt. De Groot verwelkomt de nieuwe wetgeving zelfs: “Het geeft ons kaders en die zorgen ervoor dat wij innovatief zijn daarbinnen.”
Daarnaast is veiligheid in algemene zin allang een prioriteit. De Groot ziet dat het tweeledig is. Aan de ene kant maakt Nextens gebruik van allerlei maatregelen om de eigen software zo veilig mogelijk te maken. Denk aan het volgen van zero-trust principes en het minimaliseren van privileges en gebruik van Multi-Factor Authentication (MFA). Ook zorgt actief beleid ervoor dat supply chain-gevaren opgespoord worden. Idealiter komt Nextens op den duur ieder uur met een release, naar eigen zeggen. De andere zijde van veiligheid zit aan de gebruikerskant. Het informeren van klanten en het forceren van veilig gebruik is makkelijker gezegd dan gedaan. Met te veel frictie omzeilen gebruikers je oplossing, dus een MFA-check moet gebruiksvriendelijk zijn en de gebruikersflow niet verstoren. Desondanks dient het wel met enige regelmaat worden uitgevoerd om effectief te zijn.
Qua toekomstbeeld is de introductie van AI binnen software veelvuldig. Regelmatig horen we van IT-vendoren dat ze eigenlijk van de oude vertrouwde dashboards af willen of dat AI de centrale interface wordt. De Groot ziet ruimte voor ‘ad hoc’-interfaces. Op basis van een klantvraag kan een uniek dashboard ontstaan dat de data presenteert op een optimale manier, of een calculatietool die beschikbaar komt en de juiste data verzamelt.
Momenteel zit Tex dus in een Nextens-tabblad, maar op den duur verwacht Nushi dat gebruikers met hun eigen stem in een kantoor de tooling aansturen. Iets praktischer als tussenstap is het volgende: “We kijken nu naar het leveren van een soort widget in de aangifte.” Oftewel: een samensmelting van traditionele interface en AI-integratie. Denk aan vooraf ingevulde formulieren die nog een controle vereisen of juist een AI-check op de gegevens. Op dit moment werkt Nextens daarnaast samen met klanten aan een nieuw product dat, met behulp van AI, inzichten biedt in zowel de fiscale workflow als aangifte- en financiële data. Wat dit product precies kan, hangt af van de behoeften van Nextens-klanten.
Lees ook: Google lanceert Googlebook: AI-laptop van nieuwe generatie