## Implementasi Artificial Intelligence dalam Sistem Informasi Akuntansi dan Manajemen
Helmi Azizati Manel 1 , Widya Sania 2 , Nurul Fadhillah 3 , Aisyah Mahmud 4
1. Universitas Andalas
Magister Akuntansi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Kampus Unand Limau Manis, Kota Padang, 25163 Email : Helmiazizatimanel22@email.com 2. Universitas Andalas
Magister Akuntansi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Kamus Unand Limau Manis, Kota Padang, 25163 Email : widyasania7@gmail.com 3. Universitas Andalas
Magister Akuntansi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Kampus Unand Limau Manis, Kota Padang, 25163 Email : fadhillahn8@gmail.com 4. Universitas Andalas
Magister Akuntansi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Kampus Unand Limau Manis, Kota Padang, 25163 Email : aisyahm974@gmail.com

## ABSTRAK
The development of artificial intelligence is considered to be faster and more accurate. Utilization of artificial intelligence in accounting and management information systems in the financial sector helps companies form better strategies and make efficient decisions. This study aims to thoroughly understand the implementation of Artificial Intelligence (AI) in accounting and management information systems, what are the challenges faced by  organizations  and  identify  the  urgency  in  the  application  of  artificial  intelligence.  This  research  is  a Structured Literature Review (SLR) by conducting a systematic review and analysis of 40 articles published up  to  2023.  The  literature  is  categorized  on  relevant  concepts,  grouped  into  themes  to  reveal  additional information  about  the  antecedents,  challenges,  guidelines,  and  consequences  of  implementing  artificial intelligence  on  accounting  and  management  information  systems  related  to  the  organization.  A  conceptual framework for understanding the implementation of artificial intelligence is proposed by adopting the Input– Process–Output (IPO) model. This study provides guidance for future research and knowledge related to the implementation of artificial intelligence in accounting and management information systems.
Keywords: Artificial Intelligence, Accounting, Information System

## 1. PENDAHULUAN
Artificial Intelligence merupakan teknologi yang telah mencapai fase pengembangan berkecepatan tinggi [1]. Pesatnya  perkembangan  teknologi  informasi  berbasis  komputer  telah  membuat  banyak  perubahan  dalam kehidupan  manusia,  salah  satunya  adalah  teknologi  Artificial  Intelligence  [2].  Organisasi  semakin  banyak menggunakan atau mempertimbangkan penggunaan AI pada sistem informasi akuntansi dan manajemen yang menyebabkan AI mendapat lebih banyak perhatian dalam pers populer, penelitian akademik, dan industri setiap tahunnya  [3].  AI  atau  kecerdasan  buatan  adalah  bidang  ilmu  komputer  dan  teknik  yang  berkaitan  dengan pemahaman  komputasi  dari  apa  yang  biasa  disebut  perilaku  cerdas,  dan  dengan  penciptaan  artefak  yang menunjukkan perilaku tersebut [4]. Seiring dengan perkembangan teknologi informasi dan komunikasi yang sangat cepat pada saat ini, perkembangan AI dinilai lebih cepat dan akurat [5].
Akuntansi manajemen memberikan informasi kepada manajer yang membuat keputusan penting dalam suatu organisasi.  Ukuran  dan  kompleksitas  data  meningkat  dari  hari  ke  hari  sebagai  akibat  manajer  mengalami kesulitan serius untuk memproses data dalam jumlah besar [6]. Keberhasilan suatu keputusan tergantung pada kualitas informasi. Oleh karena itu, sistem informasi akuntansi manajemen yang efisien dimana data diproses melalui teknologi kecerdasan buatan memainkan peran penting dalam meningkatkan efisiensi suatu organisasi [7].  Pemanfaatan  artificial  intelligence  dalam  sistem  informasi  akuntansi  dan  manajemen  pada  bidang keuangan membantu perusahaan membentuk strategi yang lebih baik serta dengan adanya penyajian informasi yang  baik  akan  mampu  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  oleh  pihak  manajemen  dengan  tepat  dan efisien sehingga meningkatkan kinerja perusahaan [8]. Perusahaan manajemen secara substansial bergantung pada  teknologi  informasi  canggih  untuk  membuat  keputusan  yang  rasional  dan  efektif.  Di  antara  sistem informasi manajemen, sistem informasi akuntansi manajemen adalah yang paling penting [9].
Survei global menunjukkan bahwa 85% eksekutif yang disurvei diproyeksikan akan banyak berinvestasi dalam teknologi AI [10]. Selain itu, telah diprediksi bahwa teknologi akan secara signifikan mengubah langkah bisnis di abad ke-21 [11]. Kantor akuntan Big Four telah meluncurkan robot keuangan yang mampu secara otomatis mengenali data, memasukkan faktur, dan menghasilkan laporan keuangan. Robot keuangan ini mempermudah dalam membuat keputusan bisnis berdasarkan informasi akuntansi dasar [12]. Meskipun Artificial Intelligence (AI) telah berkembang secara signifikan dalam beberapa tahun terakhir, masih ada kekurangan yang lengkap dan  komprehensif  pemahaman  tentang  penggunaan  AI,  khususnya  dampak,  pengaruh,  dan  faktor  penentu keberhasilannya  dalam  organisasi  [13].  Masih  ada  batasan  yang  perlu  dipahami  dan  dipertimbangkan  saat menerapkan AI [14]. Memahami bagaimana, mengapa, dan sejauh mana sistem AI digunakan dan bagaimana mengubah organisasi, perlu memiliki kerangka teoritis untuk memahami secara sistematis penggunaan sistem berbasis AI dan bagaimana pengaruhnya terhadap organisasi.
Artificial  Intelligence  (AI)  dapat  digunakan  misalnya  untuk  menggantikan  tugas  terstruktur  atau  berulang, tetapi akuntan diperlukan untuk memverifikasi keakuratan hasil, serta menafsirkan dan menganalisis data [15]. Selain itu, pendekatan untuk mengumpulkan data dan membangun sistem AI perlu didasarkan pada prinsip etika [16]. Transformasi AI juga cukup rumit dan memakan waktu yang lama, karena dibutuhkan 18 hingga 36 bulan untuk diterapkan sepenuhnya, dengan beberapa sistem membutuhkan waktu hingga lima tahun untuk diintegrasikan  ke  dalam  organisasi  [17].  Oleh  karena  itu,  perlu  untuk  menyelidiki  perkembangan  dan implementasi  AI  pada  sistem  informasi  akuntansi  dan  manajemen  dalam  organisasi.  Teknologi  AI  banyak digunakan  dalam  kesulitan  keuangan,  penipuan  keuangan,  peramalan  pasar  saham,  dan  audit  [18].  Untuk memperluas domain penelitian AI dalam organisasi dan melengkapi literatur yang ada, studi ini menawarkan tinjauan literatur yang komprehensif dan sistematis sebagai dasar mengapa ada kebutuhan untuk memahami secara  menyeluruh  konteks  seputar  implementasi  AI  yang  muncul  dalam  organisasi  [3].  Studi  ini  bertujuan untuk memahami secara menyeluruh terkait implementasi Artificial Intelligence (AI) pada sistem informasi akuntansi dan manajemen, bagaimana tantangan yang dihadapi organisasi serta mengidentifikasi urgensi dalam penerapan artificial intelligence.
Penelitian ini merupakan tinjauan literatur sistematis, yang menyediakan pencarian dan analisis komprehensif sistem berbasis AI dalam organisasi, mengatasi kesenjangan dalam literatur yang ada, dan mengembangkan pemahaman sistematis tentang sistem berbasis AI dalam organisasi. Penelitian ini mengidentifikasi beberapa celah  tambahan  dalam  literatur  yang  masih  ada  dan  menggambarkan  anteseden,  tantangan,  pedoman,  dan konsekuensi  implementasi  AI  pada  sistem  informasi  akuntansi  dan  manajemen,  yang  berpuncak  pada peningkatan transparansi terkait implementasi AI yang dapat membantu manajer menyesuaikan AI. Makalah ini  disusun  sebagai  berikut.  Bagian  pertama  memberikan  latar  belakang  singkat  tentang  AI  dan  mencakup pembahasan tentang definisi AI. Bagian kedua berupa tinjauan pustaka terkait anteseden, tantangan, pedoman, dan konsekuensi implementasi AI pada sistem informasi akuntansi dan manajemen. Selanjutnya, bagian ketiga menjelaskan  metodologi  penelitian  dalam  penelitian  ini.  Akhirnya,  kesimpulan  dari  analisis  literatur  dibuat pada bagian kelima.

## 2. TINJAUAN TEORI
Tabel berikut mengilustrasikan teori, model, atau kerangka kerja utama yang digunakan dalam studi literatur ini. Namun,  dari 40 artikel yang berhasil dikumpulkan terdapat beberapa penelitian yang tidak menggunakan landasan teori. Tabel di bawah ini merupakan daftar teori yang digunakan pada penelitian sebelumnya.

## Tabel 1 Daftar Teori Penelitian Terdahulu
Teori, model, atau kerangka kerja Frekuensi digunakan Artikel rujukan Decision making theory 1 [19] Theory of planned behaviour 1 [20] Charles Darwin’s Theory 1 [21] Rough set theory 1 [21] Fuzzy Logic Theory 2 [22] [23] Classical theory of AI (CTAI) 1 [23] The normal theory approach 1 [24] The economic theory 1 [25] Theory of reasoned action 1 [26]
Unified theory of adoption and use theory 1 [26] Private Information 1 [27] Cognitive fit, information processing, and cognitive dissonance theories 1 [28] Theoretical AI models 1 [29] Accounting Information System and Digital Economy 1 [30] Artificial Intelligence, Big Data, Information System, Machine Learning 4 [31] [32] [1] [33] [14]

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  Structured  Literature  Review  (SLR)  yang  digunakan  untuk  memeriksa  dan mengevaluasi  literatur  ilmiah  secara  mendalam  [34],  sehingga  dapat  memberikan  wawasan  luas  dan  arah penelitian di masa depan [35]. Tujuan utama systematic literature review yaitu untuk meminimalkan bias yang terkait  dengan  studi  tunggal  serta  tinjauan  non-sistematis  [36]  dan  membuat  konsep  serta  memahami implementasi AI dalam sistem informasi akuntansi dan manajemen.

## 3.1  Kerangka Penelitian dan Pertanyaan Penelitian
Tinjauan sistematis ini bertujuan untuk membuat konsep dan memahami implementasi AI dalam organisasi dengan mengadopsi Input–Process–Output (IPO) model. Kerangka konseptual ini membantu menjelaskan dan memahami  keadaan  pengetahuan  saat  ini  dalam  implementasi  AI  dalam  sistem  informasi  akuntansi  dan manajemen.
Kerangka konseptual ini menggambarkan implementasi AI memiliki tiga tahapan: Input, proses, dan output. Tahap  pertama  adalah  penyusunan  pertanyaan  pertanyaan  untuk  mengetahui  perkembangan  riset  AI  pada sistem informasi akuntansi dan manajemen. Dalam konteks ini, input mengacu pada anteseden atau motif dan pendorong  penerapan  AI  dalam  organisasi.  Proses  mencakup  tantangan  yang  dihadapi  dalam  proses implementasi  AI  dan  mengetahui  perkembangan  riset  AI  pada  sistem  informasi  akuntansi  dan  manajemen, faktor-faktor yang memengaruhi dan dipengaruhi, serta perbedaan hasil penelitian. Output adalah konsekuensi penerapan AI dalam organisasi.

## 3.2  Pencarian dan Pemilihan Literatur
Tahapan  kedua,  penelitian  ini  menggunakan  data  berupa  artikel  AI  pada  sistem  informasi  akuntansi  dan manajemen di Indonesia dan luar negri  yang dikumpulkan dari jurnal akuntansi dan manajemen pada google scholar.  Jurnal  yang  dikumpulkan  sebanyak  40  Artikel  yang  dapat  di  review.  Artikel  dikumpulkan  dengan menggunakan kata kunci “AI and Acconting”, “Sistem Informasi Akuntansi dan manajemen dengan AI”, dan “pengaruh penerapan AI dalam akuntansi”. Selain melakukan penyaringan terhadap judul artikel, artikel yang dicari  dari  tahun  2000  hingga    2022,  dengan  pertimbangan  untuk  memberikan  informasi  perkembangan penelitian AI pada sistem informasi akuntansi dan manajemen.
Dilanjutkan  dengan  membaca  dan  merangkum  semua  artikel.  Rangkuman  dibuat  di  Microsoft  word berdasarkan nama jurnal, judul penelitian, penulis, tujuan penelitian, variabel pengukuran teori, hipotesis, dan hasil penelitian. Tahap terakhir berhubungan dengan pelaporan hasil temuan dalam bentuk grafik maupun tabel di bagian selanjutnya.
Tabel 2 Tahapan Pemilihan Artikel
Elemen dari data Keterangan Basis data Diambil dari google scholar Istilah yang dicari AI and Acconting”, “Sistem Informasi Akuntansi dan manajemen dengan AI”, dan “pengaruh penerapan AI dalam akuntansi”
Strategi Pencarian
pencarian terdapat dalam judul, abstrak, dan kata kunci yang sesuai dengan implementasi sistem informasi akuntansi dan manajemen

## 4. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Pengaruh Implementasi AI terhadap Sistem Informasi Akuntansi Manajemen
Pembahasan  dari  studi  literatur  ini  dibahas  berdasarkan  anteseden,  tantangan,  pedoman,  dan  konsekuensi penerapan  AI  dalam  organisasi.  Setelah  itu,  konsep  yang  relevan  dikelompokkan  ke  dalam  tema  untuk mengungkap informasi tambahan tentang anteseden, tantangan, pedoman, dan konsekuensi implementasi AI yang terkait dengan organisasi. Pengkategorian tema berfokus pada satu sudut pandang yaitu organisasi. Anteseden atau biasa disebut variable independen dipertimbangkan dengan mengambil motivasi, alasan, dan pendorong dilaporkan pada 10 makalah yang membahas konsep ini [28][37][38][29][31][39][24][25][40][22]. Kemudian, setelah menganalisis lebih lanjut konsep yang diambil dari literatur setelah diidentifikasi terdapat beberapa urgensi yang mengarahkan organisasi untuk menerapkan AI. Kebutuhan untuk mengembangkan AI dan adaptive frameworks untuk menyelaraskan representasi informasi dengan tugas dalam ekosistem informasi baru big data, AI, dan analitik bisnis tetap tidak terpenuhi. Oleh karena itu, ada kebutuhan mendesak untuk meningkatkan pemahaman kita tentang bagaimana big data memperkuat aspek informasi seperti ketidakjelasan dan kejujuran memengaruhi kinerja.
Berdasarkan  teori  pemrosesan  informasi  dan  teori  disonansi  kognitif,  perluasan  konsep  kecocokan  kognitif dapat digunakan untuk memenuhi kebutuhan data besar dan ekosistem AI [28]. Selain  itu, ada peningkatan permintaan untuk barang-barang teknologi. Namun, tidak semua perusahaan mampu menghadapi tantangan ini.  Hal  ini  dikarenakan  kurangnya  sumber  daya  yang  diperlukan  untuk  berinvestasi  sambil  menghadapi perubahan.  Masalah  ini  juga  muncul  di  bidang  akuntansi.  Dan  dengan  AI,  mengubah  cara  akuntan  bekerja dengan solusi teknologi tinggi [37].
Pemanfaatan  AI  dalam  bidang  keuangan  salah  satunya  adalah  sebagai  pertimbangan  untuk  dilakukannya lending  atau  tidak  [27].  Selain  itu,  dalam  pengambilan  keputusan,  para  decision  makers  juga  saat  ini terpengaruh  oleh  adanya  information  entropy  dari  perkembangan  AI  dan  social  media  data  [28].  Dalam akuntansi  juga  terdapat  perubahan  seperti  memungkinkan  perusahaan  untuk  mengumpulkan  dan mengintegrasikan  data  terperinci  tentang  pelanggan  yang  ada,  pelanggan  potensial,  dan  pesaing  yang membantu perusahaan membentuk strategi yang lebih baik [38]. Sebagian besar implementasi AI dimotivasi dalam  rangka  pemanfaatan  AI  dalam  penerapan  pengendalian  sistem  informasi  akuntansi  berbasis  AI  [39]. Kemudian,  tentang  bagaimana  AI  memoderasi  sistem  informasi  manajemen  dan  akuntansi  manajemen [24][38][29].  Baru-baru  ini  terdapat  penelitian  yang  dilakukan  untuk  membahas  beberapa  tantangan  yang dihadapi  profesi  akuntan  saat  ini  dan  menjelaskan  beberapa  kemungkinan  tren  perkembangannya  di  masa depan yang dihubungkan dengan perkembangan artificial intelligence yang dinilai lebih cepat dan lebih akurat [25].  Beberapa  penelitian  juga  membahas  bagaimana  teknologi  berupa  artificial  intelligence  pada  industri informasi akuntansi dan informasi manajemen [40][22].
Terlepas  dari  motivasi,  dua  makalah  menyelidiki  anteseden  implementasi  AI  dalam  organisasi  dengan memeriksa  faktor  penentu  implementasi  AI  [41][42].  Nam  menemukan  bahwa  faktor  mendasar  yang mempengaruhi adopsi AI di hotel adalah kurangnya teknologi, organisasi, dan kendala lingkungan [42]. Empat faktor  diidentifikasi  dalam  kategori  teknologi:  keunggulan  relatif,  kompleksitas,  keahlian  TI  eksternal,  dan keahlian TI internal. Di bawah kategori lingkungan, empat faktor diidentifikasi: harapan pelanggan, persaingan, kesiapan  pelanggan,  dan  masalah  hukum.  Di  bawah  kategori  organisasi,  tiga  faktor,  yaitu  pembenaran keuangan,  posisi  pasar,  dan  perlawanan  oleh  karyawan  dipelajari  [42]  mengemukakan  bahwa  tekanan persaingan vertikal dan horizontal adalah faktor yang mempengaruhi keputusan untuk mengadopsi chatbots berbasis AI di pemerintah daerah di Cina [41].

## 4.3 Tantangan Dalam Mengimplementasikan AI
Integrasi  mendalam  dari  teknologi  yang  muncul  seperti  big  data,  ML  dan  AI  di  bidang  akuntansi  telah memperkenalkan perubahan luar biasa pada profesi akuntansi, seperti merekayasa ulang prosedur akuntansi, mengurangi kesalahan dan distorsi informasi akuntansi, meningkatkan efisiensi akuntansi dan mempromosikan transformasi  struktur  karir  akuntansi.  Namun,  di  Indonesia  belum  ada  regulasi  yang  secara  lugas  menjadi landasan  untuk  praktek  penggunaan  teknologi-teknologi  tersebut . Hal  tersebut  dapat  dikatakan  sebagai tantangan  dan  kesulitan  yang  dihadapi  dalam  mengimplementasikan  AI  oleh  para  pengguna  teknologi  ini. Kemudian [19] menunjukkan bahwa ketergantungan yang berlebihan pada AIS berpotensi memberi individu
sumber  rasionalisasi  yang  nyaman  untuk  perilaku  tidak  etis.  Kemudian  [43]  menunjukkan  bahwa  AI  tidak dapat  menjadi  sesuatu  yang  memiliki  kapasitas  untuk  dipercaya  menurut  definisi  kepercayaan  yang  paling umum karena tidak memiliki keadaan emosional atau dapat dianggap bertanggung jawab atas tindakan mereka. Sementara  AI  memenuhi  semua  persyaratan  akun  rasional  kepercayaan,  akan  ditunjukkan  bahwa  ini sebenarnya bukan jenis kepercayaan sama sekali, melainkan merupakan bentuk ketergantungan. Pada akhirnya, bahkan  mesin  yang  rumit  seperti  AI  tidak  boleh  dianggap  dapat  dipercaya  karena  hal  ini  merusak  nilai kepercayaan antarpribadi, AI yang bersifat antropomorfis dan mengalihkan tanggung jawab dari mereka yang mengembangkan  dan  menggunakannya.  Melalui  47  wawancara  dengan  perusahaan  yang  mengadopsi  atau menggunakan  AI,  pengembang  sistem  AI,  dan  badan  pengatur,  terdapat  15  masalah  etika  yang  dimiliki pemangku kepentingan pada tahap pra dan pasca adopsi. Pada tahap pra-adopsi yang terutama terkait dengan investigasi, desain, pengembangan, dan implementasi sistem AI, hasil wawancara menunjukkan bahwa risiko etika  utama  meliputi  keamanan  data,  privasi,  dan  penyalahgunaan;  akuntabilitas;  penerima  manfaat;  dan kompetensi vendor AI. Karena beberapa dampak AI pada akuntansi manajerial dan pengambilan keputusan dapat diamati segera sementara yang lain hanya dapat dilihat setelah bertahun-tahun digunakan, tantangan lebih lanjut pada tahap pasca adopsi dari dua perspektif:
1) Masalah etika dalam penggunaan AI dan
2) Dampak jangka panjang AI pada karyawan dan organisasi.
Perspektif pertama berfokus pada bagaimana risiko etika dapat mempengaruhi perilaku akuntan manajerial, seperti kesenjangan antara harapan pengguna AI dan penggunaan aktual, transparansi dan kepercayaan AI, bias, distorsi hasil, dan kompetensi pengguna. Risiko etis ini dapat dimulai dari operasi uji coba AI dan berlanjut selama  penggunaannya.  Karena  akuntan  manajerial  menerima  lebih  banyak  pelatihan  dan  memiliki  lebih banyak  pengalaman  pengguna,  beberapa  masalah  etika  dapat  dikurangi,  seperti  kesenjangan  harapan  dan kompetensi pengguna. Namun, masalah lain mungkin terus ada, seperti bias, distorsi hasil, serta transparansi dan kepercayaan AI. Dampak jangka panjang AI pada karyawan dan organisasi juga mencakup aksesibilitas AI,  akuntabilitas  pemangku  kepentingan  saat  menggunakan  AI,  isolasi,  manfaat  dan  tantangan,  kurva pembelajaran, dan kekuasaan atas pengguna [29].

## 4.4  Pedoman dalam Mengimplementasikan AI
Terdapat  berbagai  praktik  dan  saran  bagi  para  praktisi  tentang  bagaimana  AI  harus  diterapkan  dalam suatu organisasi. Demikian pula, konsep yang terkait dengan praktik dan rekomendasi yang diusulkan dalam literatur diekstraksi  dan  kemudian  dikategorikan  ke  dalam  tema  yang  berbeda  untuk  mengkonsolidasikan  pedoman utama  pada  dimensi  organisasi.  Dimensi  organisasi  meliputi  kolaborasi,  peningkatan  dan  evaluasi berkelanjutan,  budaya,  dukungan  manajemen  dan  kepemimpinan,  strategi,  pengetahuan,  penilaian  risiko- manfaat, pasar dan pesaing, manajemen ekspektasi, keuangan, dan integrasi proses.  Dalam dimensi organisasi pada penelitian [44] mengatakan bahwa di tahun-tahun mendatang, sistem cerdas berbasis AI akan melakukan lebih  banyak  aktivitas  yang  melibatkan  proses  pengambilan  keputusan  daripada  sumber  daya  manusia. Meskipun teknologi AI telah digunakan di MA selama beberapa dekade, perkembangan AI yang dipercepat dalam beberapa tahun terakhir merupakan peluang untuk meningkatkan kualitas keputusan secara substansial. AI memungkinkan memperoleh informasi berharga dengan mengumpulkan dan memproses volume data yang besar dan kompleks yang melampaui upaya manusia. Para akuntan harus memahami batasan AI, yang belum mereproduksi kecerdasan manusia dengan segala karakteristiknya.

## 4.5 Konsekuensi dalam Mengimplementasikan AI
Dalam temuan penelitian [22] penggunaan teknologi AI tidak dapat dihindari oleh perusahaan, terutama jika ingin tetap relevan dalam bisnis dalam waktu yang lama. Efisiensi, kecepatan, dan akurasi kecerdasan buatan belum  dapat  ditandingi.  Oleh  karena  itu,  akuntan  perlu  menyambut  dan  menerima  teknologi  AI  lalu mengintegrasikannya untuk memaksimalkan hasil profesional. Kantor Akuntan dan akuntan yang lebih siap untuk mengadopsi dan menerapkan teknologi AI dalam proses akuntansi akan menjadi lebih dipandang dan dibutuhkan baik bagi klien mereka maupun bagi dunia. Kekhawatiran tentang AI mengambil alih posisi dan pekerjaan  akuntan  saat  ini  tentu  menjadi  momok  yang  menakutkan,  oleh  karena  itu  akuntan  harus  belajar merangkul teknologi ini sebagai solusi penting untuk meningkatkan layanan pelanggan. Dengan pelatihan dan keterampilan yang tepat, karir yang menguntungkan dan berkelanjutan akan bisa didapatkan oleh akuntan. Ini menjadi salah satu ajang bertahan hidup karena yang akan bertahan lama di masa depan adalah yang menguasai teknologi paling mutakhir saat itu. Integrasi mendalam dari teknologi yang muncul seperti big data, ML dan AI di bidang akuntansi telah memperkenalkan perubahan luar biasa pada profesi akuntansi, seperti merekayasa ulang  prosedur  akuntansi,  mengurangi  kesalahan  dan  distorsi  informasi  akuntansi,  meningkatkan  efisiensi
akuntansi, dan mempromosikan transformasi struktur karir akuntansi. Penelitian ini menyajikan integrasi yang luas dan mendalam antara teknologi AI dan akuntansi. Sementara firma akuntansi teratas merangkul teknologi dan  tantangan  baru  ini,  profesional  akuntansi  (praktisi,  pendidik,  dan  siswa)  diharapkan  untuk  memperluas pengetahuan teknologi dan menciptakan praktik akuntansi yang lebih efisien. Inovasi teknologi informasi yang muncul  di  era  revolusi  industri  4.0  dan  awal  5.0  berdampak  besar  dan  perubahan  mendasar  pada  model, kebiasaan dan kebiasaan dunia kerja dan berbagai profesi. Pekerjaan yang semula dilakukan secara manual secara  tradisional  sudah  terdigitalisasi  dengan  proses  yang  lebih  cepat  dan  sistematis,  termasuk  pekerjaan akuntansi. Untuk berkembang di era digital, seorang akuntan harus mampu beradaptasi dengan perkembangan digital dan menerapkan teknologi informasi. Studi ini menguraikan berbagai peran teknologi informasi seperti artificial intelligence, big data, cloud computing, cyber security dan robotic process automation , yang secara umum dapat meningkatkan produktivitas dan kecepatan profesi akuntan dalam memproses dan menganalisa data dan informasi untuk menghasilkan keluaran yang lebih akurat dan andal [31] . Selain itu, dampak negatif dari dunia digital dapat mempengaruhi sistem informasi akuntansi dan profesi akuntan. Oleh karena itu, dunia pendidikan harus memberikan informasi yang tepat kepada calon akuntan, khususnya tentang sistem informasi akuntansi  dan  pemanfaatan  teknologi  dan  big  data  dalam  mengolah  informasi  yang  dibutuhkan  manajemen perusahaan seiring dengan kemajuan bisnis perusahaan. Selain itu, juga diberikan pemahaman terkait ancaman yang ada terkait penggunaan big data dalam suatu organisasi [32].

## 5. KESIMPULAN
Integrasi mendalam dari teknologi yang muncul seperti Artificial Intelligence (AI) di bidang akuntansi pada penerapan sistem informasi akuntansi dan manajemen telah memperkenalkan perubahan luar biasa pada profesi akuntansi,  seperti  merekayasa  ulang  prosedur  akuntansi,  mengurangi  kesalahan  dan  distorsi  informasi akuntansi,  meningkatkan  efisiensi  akuntansi,  dan  mempromosikan  transformasi  struktur  karir  akuntansi. Dengan kontribusinya diperkirakan akan terus berkembang di masa mendatang. Untuk memfasilitasi realisasi manfaat Artificial Intelligence (AI) tersebut, penting untuk mengidentifikasi dan mengadopsi tujuan penting Artificial  Intelligence (AI)  dalam  industri  akuntansi.  Artikel  ini  memberikan  gambaran  umum  tentang anteseden, tantangan, pedoman, dan konsekuensi yang ditimbulkan oleh Artificial Intelligence (AI) pada sistem informasi akuntansi dan manajemen.
Mengembangkan  struktur  dan  pemahaman  yang  komprehensif  tentang  implementasi  AI  dalam  organisasi dengan melakukan tinjauan sistemik, menggunakan kerangka yang mengadopsi Input–Process–Output (IPO) model.  Studi  ini  mengungkapkan  banyak  peluang  dan  kebutuhan  untuk  mengembangkan  pemahaman  yang lebih  dalam  tentang  topik  penelitian  ini  dari  perspektif  berbagai  disiplin  ilmu.  Memberikan  panduan  untuk penelitian di masa depan dan pengetahuan terkait implementasi artificial intelligence pada sistem informasi akuntansi dan manajemen. Penelitian di masa depan dapat memanfaatkan kerangka kerja ini untuk AI dalam penelitian  akuntansi.  Profesional  akuntansi  (praktisi,  pendidik,  dan  siswa)  diharapkan  untuk  memperluas pengetahuan teknologi mereka, sehingga menciptakan praktik akuntansi yang lebih efisien.
6. DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Sujarwo and M. Si, “AI dalam rekrutmen,” Inf. Komput. Akunt. dan Manaj. , 2020.
[2] G.  Guntoro,  Loneli  Costaner,  and  L.  Lisnawita,  “Aplikasi  Chatbot  untuk  Layanan  Informasi  dan Akademik Kampus Berbasis Artificial Intelligence Markup Language (AIML),” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 11, no. 2, pp. 291–300, 2020, doi: 10.31849/digitalzone.v11i2.5049.
[3] M.  C.  M.  Lee,  H.  Scheepers,  A.  K. H.  Lui,  and  E.  W. T.  Ngai,  “The  implementation  of  artificial intelligence in organizations: A systematic literature review,” Inf. Manag. , vol. 60, no. 5, p. 103816, 2023, doi: 10.1016/j.im.2023.103816.
[4] S. Dolores and S. Morales, “The application of Artificial Intelligence ( AI ) in the recruitment process : An approach to the application guideline and future implications .,” pp. 1–36, 2020.
[5] Kasih  Purwantini  and  Eny  Endaryati,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Akuntansi  Pengendalian Persediaan Bbm Kapal Laut Dengan Menerapkan Metode Eoq,” Kompak J. Ilm. Komputerisasi Akunt. , vol. 14, no. 2, pp. 256–264, 2021, doi: 10.51903/kompak.v14i2.470.
[6] Z.  H.  Munim,  M.  Dushenko,  V. J.  Jimenez, M.  H.  Shakil,  and  M.  Imset,  “Big  data and  artificial intelligence in the maritime industry: a bibliometric review and future research directions,” Marit. Policy Manag. , vol. 00, no. 00, pp. 577–597, 2020, doi: 10.1080/03088839.2020.1788731.
[7] X. Zhang, “Application of data mining and machine learning in management accounting information system,” J. Appl. Sci. Eng. , vol. 24, no. 5, pp. 813–820, 2021, doi: 10.6180/jase.202110_24(5).0018.
[8] E.  K.  Chowdhury,  “Integration  of  Artificial  Intelligence  Technology  in  Management  Accounting Information System: An Empirical Study,” E. K. Chowdhury , pp. 35–46, 2023, doi: 10.1007/978-3- 031-18552-6_3.
[9] B. Hutahayan, “The mediating role of human capital and management accounting information system in the relationship between innovation strategy and internal process performance and the impact on corporate  financial  performance,” Benchmarking ,  vol.  27,  no.  4,  pp.  1289–1318,  2020,  doi: 10.1108/BIJ-02-2018-0034.
[10] Accenture Technology Vision, technology for people . 2017.
[11] C. Reis, P. Ruivo, T. Oliveira, and P. Faroleiro, “Assessing the drivers of machine learning business value,” J. Bus. Res. , vol. 117, no. May, pp. 232–243, 2020, doi: 10.1016/j.jbusres.2020.05.053.
[12] L. Bullock, “Big 4 Firm UPS Use of ‘Robots’ in Audit Division,” Accountants Daily , 2017. .
[13] Y. Duan, J. S. Edwards, and Y. K. Dwivedi, “Artificial intelligence for decision making in the era of Big Data – evolution, challenges and research agenda,” Int. J. Inf. Manage. , vol. 48, no. January, pp. 63–71, 2019, doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2019.01.021.
[14] F.  Nah,  “AI  in  Accounting :  A  Value-Focused  Thinking  Study  AI  in  Accounting :  A  Value- Association for Information Systems Pacific Asia Conference on Information AI in Accounting : A Value-Focused Thinking Study Keng Leng Siau,” Pacific Asia Conf. Inf. Syst. Proc. , no. July, 2022.
[15] Steven M. Mintz, “Teaching Ethics and AI For Finance,” Strat. Financ. , 2021.
[16] K. Siau and W. Wang, “Artificial intelligence (AI) Ethics: Ethics of AI and ethical AI,” J. Database Manag. , vol. 31, no. 2, pp. 74–87, 2020, doi: 10.4018/JDM.2020040105.
[17] T. Fountain, B. McCarthy, T. Saleh, “Building the AI-Powered Organization Technology isn’t the biggest challenge, culture is,” Harvard Bus. Sch. , 2019.
[18] A. Gepp, M. K. Linnenluecke, T. J. O’Neill, and T. Smith, “Big data techniques in auditing research and practice: Current trends and future opportunities,” J. Account. Lit. , vol. 40, no. May 2017, pp. 102–115, 2018, doi: 10.1016/j.acclit.2017.05.003.
[19] A. A. Baldwin, C. E. Brown, and B. S. Trinkle, “Opportunities for artificial intelligence development in the accounting domain: the case for auditing,” Intell. Syst. Accounting, Financ. Manag. , vol. 14, no. 3, pp. 77–86, 2006, doi: 10.1002/isaf.277.
[20] N. Hunt, M. Neri, and E. Z. Taylor, “Accounting Information Systems and Ethics Research: Review, Synthesis, and the Future,” J. Inf. Syst. , no. August 2019, 2015, doi: 10.2308/isys-51265.
[21] A. R. Hasan, “Artificial Intelligence ( AI ) in Accounting & Auditing : A Literature Review,” J. Bus. Manag. , pp. 440–465, 2022, doi: 10.4236/ojbm.2022.101026.
[22] E. Emetaram and H. N. Uchime, “Impact of Artificial Intelligence (AI) on Accountancy Profession,” J.  Account.  Financ.  Manag.  E-ISSN ,  vol.  7,  no.  2,  p.  2021,  2021,  [Online].  Available: www.iiardpub.org.
[23] I.  S.  Akinadewo,  “Artificial  Intelligence  and  Accountants  ’  Approach  to  Accounting  Functions,” Covenant Univ. J. Polit. Int. Aff. , vol. 9, no. 1, pp. 40–55, 2021.
[24] A. Riswanto and R. E. Rachmadi, “ARTIFICIAL INTELEGENCE DALAM SISTEM INFORMASI,” J. Lentera Bisnis , vol. 12, pp. 123–134, 2023, doi: 10.34127/jrlab.v12i1.754.
[25] Eleonora  P.  Stancheva-Todorova,  “HOW  ARTIFICIAL  INTELLIGENCE  IS  CHALLENGING ACCOUNTING PROFESSION,” J. Int. Sci. Publ. , vol. 12, pp. 1–23, 2018.
[26] B. Prasad, Gutti R K and John, “Challenges of re-engineering through RPA and AI of Accounting and Audit Process – Indian,” J. Contemp. Issues Bus. Gov. , vol. 28, no. 04, pp. 1228–1241, 2022, doi: 10.47750/cibg.2022.28.04.094.
[27] A. M. Costello, A. K. Down, and M. N. Mehta, “Machine + man: A field experiment on the role of discretion in augmenting AI-based lending models,” J. Account. Econ. , vol. 70, no. 2–3, p. 101360, 2020, doi: 10.1016/j.jacceco.2020.101360.
[28] J.  Samuel,  R.  Kashyap,  Y.  Samuel,  and  A.  Pelaez,  “Adaptive  cognitive  fit:  Artificial  intelligence augmented management of information facets and representations,” Int. J. Inf. Manage. , vol. 65, no. October 2021, p. 102505, 2022, doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2022.102505.
[29] C. Zhang, W. Zhu, J. Dai, Y. Wu, and X. Chen, “Ethical impact of artificial intelligence in managerial accounting,” Int. J. Account. Inf. Syst. , vol. 49, no. February, 2023, doi: 10.1016/j.accinf.2023.100619.
[30] D. T. Q. Lien, “Journal la bisecoman,” J. LA BISECOMAN , vol. 02, no. 05, pp. 31–36, 2021, doi: 10.37899/journallabisecoman.v2i5.514.
[31] B. Alghafiqi and E. Munajat, “Impact of Artificial Intelligence Technology on Accounting Profession,” Berk. Akunt. dan Keuang. Indones. , vol. 7, no. 2, pp. 140–159, 2022, doi: 10.20473/baki.v7i2.27934. [32] D.  Novayanti  and  K.  Herliana,  “Peran  dunia  pendidikan  untuk  meningkatkan  sistem  informasi akuntansi dalam era big data dan revolusi industri di Indonesia,” Semin. Nas. Inov. dan Tren , vol. 1, no.  1,  pp.  74–79,  2018,  [Online].  Available:  http://seminar.bsi.ac.id/snit/index.php/snit- 2018/article/view/76/87.
[33] B.  Alghafiqi,  “DAMPAK  TEKNOLOGI  ARTIFICIAL  INTELLIGENCE  PADA  PROFESI AKUNTANSI,” J. Ilm. Akunt. DAN Keuang. , vol. 4, no. 6, pp. 2158–2174, 2022.
[34] M. Massaro, J. Dumay, and J. Guthrie, “On the shoulders of giants: undertaking a structured literature review  in  accounting,” Accounting,  Audit.  Account.  J. ,  vol.  29,  no.  5,  pp.  767–801,  2016,  doi: 10.1108/AAAJ-01-2015-1939.
[35] J. Dumay, C. Bernardi, J. Guthrie, and P. Demartini, “Integrated reporting: A structured literature review,” Account. Forum , vol. 40, no. 3, pp. 166–185, 2016, doi: 10.1016/j.accfor.2016.06.001.
[36] C. Cronin, “Doing your literature review: traditional and systematic techniques,” Eval. Res. Educ. , vol. 24, no. 3, pp. 219–221, 2011, doi: 10.1080/09500790.2011.581509.
[37] M.  S.  Mihai,  “How  cloud  accounting  and  integrated  services  based  on  AI  can  impact  accounting companies ?,” Sciendo , 2022.
[38] J. Li, M. S. Herdem, J. Nathwani, and J. Z. Wen, “Methods and applications for Artificial Intelligence, Big Data, Internet of Things, and Blockchain in smart energy management,” Energy AI , vol. 11, no. October 2022, p. 100208, 2023, doi: 10.1016/j.egyai.2022.100208.
[39] I. P. J. P. Widiasa and I. P. Julianto, “Pengaruh Penerapan Sistem Pengendalian Internal Dan Sistem Informasi Akuntansi Berbasis Artificial Intelligence Terhadap Kecenderungan Fraudulent Financial Reporting ( Studi Empiris Pada Hotel Berbintang Di Bali ),” JIMAT (Jurnal Ilm. Mhs. Akuntansi) , vol. 12, no. 1, pp. 889–901, 2021.
[40] Putri  Dwima  Ernis  and  Padli  Pirdaus,  “Dampak  Teknologi  Artificial  Intelligence  Pada  Profesi Akuntansi,” EKOMA    J.  Ekon.  Manajemen,  Akunt. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  131–137,  2022,  doi: 10.56799/ekoma.v2i1.1154.
[41] Y. Wang, N. Zhang, and X. Zhao, “Understanding the Determinants in the Different Government AI Adoption Stages: Evidence of Local Government Chatbots in China,” Soc. Sci. Comput. Rev. , vol. 40, no. 2, pp. 534–554, 2020, doi: 10.1177/0894439320980132.
[42] K. Nam and C. S. Dutt, “The adoption of artificial intelligence and robotics in the hotel industry: Prospects and challenges. Electronic Markets, 31(3), 553-574.,” 2020.
[43] M. Ryan, “In AI We Trust: Ethics, Artificial Intelligence, and Reliability,” Sci. Eng. Ethics , vol. 26, no. 5, pp. 2749–2767, 2020, doi: 10.1007/s11948-020-00228-y.
[44] A. A. Vărzaru, “Assessing the Impact of AI Solutions’ Ethical Issues on Performance in Managerial Accounting,” Electron. , vol. 11, no. 14, 2022, doi: 10.3390/electronics11142221.