Ihmisen rooli kirjanpidossa tekoälyn aikakaudella: Kognitiivisen psykologian näkökulma

Kognitiivinen psykologia tutkii ihmisen tiedonkäsittelyä, kuten havaitsemista, ajattelua, päätöksentekoa ja ongelmanratkaisua. Analysoitaessa ihmisen roolia kirjanpidon ja tekoälyn kehityksen kontekstissa kognitiivisen psykologian käsitteiden avulla voidaan tunnistaa seuraavat keskeiset näkökulmat:

1. Huomio (Attention) ja Kognitiivinen Kuorma (Cognitive Load)

• Koska tekoäly ja automaatio ottavat hoitaakseen rutiininomaiset ja toistuvat tehtävät, ihmisen huomio voi siirtyä monimutkaisempaan päättelyyn ja asiayhteyksien arviointiin.
• Kognitiivisen kuorman teoria (Sweller, 1988) osoittaa, että ihmisen työmuisti on rajallinen. Automatisointi voi vähentää työmuistin kuormitusta, jolloin kirjanpitäjät voivat keskittyä kriittiseen analyysiin ja päätöksentekoon.

2. Päätöksenteko ja Ongelmanratkaisu (Decision Making & Problem Solving)

• Tekoäly voi tarjota ehdotuksia ja suosituksia, mutta lopullinen päätöksenteko vaatii heuristiikoiden (heuristics) ja analyyttisen ajattelun yhdistämistä.
• Duaaliprosessiteoria (Kahneman, 2011) erottaa nopean intuitiivisen ajattelun (Systeemi 1) ja hitaan analyyttisen ajattelun (Systeemi 2). Ihmisen rooli on siirtymässä enemmän Systeemi 2:n käyttöön eli perusteelliseen harkintaan, riskien arviointiin ja eettiseen pohdintaan.

3. Eksplisiittinen ja Implisiittinen Oppiminen (Explicit & Implicit Learning)

• Automatisoitujen järjestelmien käyttöönotto vaatii uusien taitojen oppimista. Tämä tapahtuu sekä eksplisiittisesti (tietoista oppimista, esim. koulutusohjelmat) että implisiittisesti (kokemuksen kautta, esim. vuorovaikutus tekoälyjärjestelmien kanssa).
• Kognitiivinen psykologinen tutkimus osoittaa, että ihmiset voivat oppia tehokkaammin, kun heidät altistetaan monimuotoisille ja autenttisille oppimiskokemuksille.

4. Muisti (Memory) ja Tiedonkäsittely (Information Processing)

• Ihmisen työmuistin kapasiteetti (Baddeley, 2000) rajoittaa samanaikaisesti käsiteltävän tiedon määrää, kun taas pitkäkestoinen muisti mahdollistaa syvemmän ymmärryksen ja kokemuksen hyödyntämisen.
• Tekoäly pystyy käsittelemään suuria määriä dataa nopeasti, mutta ihmiset kykenevät kausaaliseen päättelyyn (causal reasoning) ja voivat ymmärtää asiayhteyksiä, joita algoritmit eivät helposti tavoita.

5. Metakognitio ja Tekoälyn Tarkastaminen (Metacognition & AI Oversight)

• Metakognitio eli ajattelu ajattelusta (Flavell, 1979) on keskeistä tekoälyn valvonnassa. Kirjanpitäjien on arvioitava tekoälyn suositusten luotettavuutta ja vältettävä liiallista riippuvuutta algoritmeista (automation bias).
• Ihmiset voivat kehittää metakognitiivisia strategioita tunnistaakseen tilanteet, joissa AI saattaa tehdä virheitä tai tuottaa harhaanjohtavia tulkintoja.

6. Sosiaalinen Kognitio ja Eettinen Pohdinta (Social Cognition & Ethical Reflection)

• Tekoäly ei kykene empatiaan, moraaliseen päättelyyn tai sosiaaliseen intuitioon, jotka ovat ihmisen vahvuuksia.
• Kirjanpitäjien rooli ESG-raportoinnissa ja päätöksenteossa liittyy vahvasti arvoihin, eettisiin dilemmoihin ja sosiaalisen kontekstin ymmärtämiseen – alueisiin, joissa ihmisaivot ylittävät algoritmit.

Johtopäätös

Ihmisen rooli teknologian ja tekoälyn kehityksen keskellä voidaan ymmärtää kognitiivisen psykologian kautta siten, että yksilöiden työtehtävät muuttuvat:

1. Vähemmän kuormittaviksi rutiinitehtävissä (kognitiivisen kuorman väheneminen).
2. Enemmän syvällistä ajattelua ja päätöksentekoa vaativiksi (Systeemi 2:n käyttö).
3. Uusien oppimisstrategioiden ja metakognitiivisten taitojen hyödyntämiseen.
4. Empatian, etiikan ja kontekstuaalisen ymmärryksen alueille, joissa tekoäly ei voi korvata ihmistä.

Tekoäly voi siis tehostaa ihmisten työtä, mutta se ei korvaa ihmisen kognitiivisia vahvuuksia, kuten analyyttistä päättelyä, kontekstuaalista ymmärrystä ja eettistä arviointia.