Bugun buxgalteriyada sunʼiy intellekt kiritish ishini eng yaxshi uddalaydi: bank operatsiyalarini moddalar boʻyicha taqsimlash, ularga cheklar va hisob-varaqlarni moslashtirish. Stanforddan Jung Ho Choi va MITdan Chloe Xie tadqiqotiga koʻra shunday chiqadi — bu samara faqat fikr soʻrab emas, buxgalterlarning haqiqiy ishida oʻlchangan ilk tadqiqotlardan biri. Unda AI buxgalter oʻrniga emas, u bilan juftlikda ishlagan. AIdan koʻproq foydalanganlar kiritishga kamroq, mijozlar va tekshiruvga esa koʻproq vaqt sarflagan, hisob esa tezroq yopilgan.
Quyida — aynan nima oʻlchangan, jurnal versiyasida qaysi raqamlar saqlanib qolgan, qaysilari internetda qoralamadan yuribdi, bundan nimasi Oʻzbekistonga koʻchadi va buxgalteriyada AI qayerda qaror qilmasligi kerak.
Kim va nimani oʻrgangan
«Human + AI in Accounting: Early Evidence from the Field» maqolasi Journal of Accounting Research jurnalining 64-jild, 3-sonida ochiq kirishda chiqqan. Qoʻlyozma tahririyatga 2024-yil 1-dekabrda kelib tushgan, 2026-yil 4-fevralda qabul qilingan, onlayn 16-aprelda chiqqan. Tadqiqotni mualliflar 2024-yil 31-oktabrda, soʻrovning birinchi toʻlqinidan oldin Amerika iqtisodiy assotsiatsiyasi reyestrida roʻyxatdan oʻtkazgan. Bu yerda va keyingi oʻrinlarda iqtiboslar tarjimasi bizniki.
Undagi maʼlumotlar uch turda.
- Soʻrov. 277 buxgalter, ikki toʻlqin: 2024-yil noyabr va 2025-yil mart. 268 kishi Prolific va Connect onlayn-panellari orqali jalb qilingan, yana 9 nafari — hamkor kompaniyaning shtatdagi buxgalterlari. Bir necha hafta ketma-ket ular nechta mijozga xizmat koʻrsatganini va vaqtni vazifalar orasida qanday taqsimlaganini yozib borgan.
- Platforma maʼlumotlari. Mualliflar nomini aytmagan hamkor kompaniya generativ AIni QuickBooks kabi oddiy buxgalteriya dasturlariga oʻrnatadi. Tanlanmada 2023-yil yanvardan 2025-yil martgacha boʻlgan davrda 79 ta xususiy Amerika firmasining 200 000 ga yaqin operatsiyasi bor. Mediana firmada 10 nafar xodim, firmalarning 42% — IT kompaniyalar. AIning har bir taklifini buxgalter tekshiradi.
- Eksperiment. 99 buxgalter bir xil 43 ta operatsiyani 153 moddali hisoblar rejasi boʻyicha taqsimlagan. 52 kishi AI maslahatlari bilan, 47 kishi qoʻlda ishlagan, guruhlarga ular tasodifiy taqsimlangan.
Asosiy izoh — darhol. AIga oʻtish-oʻtmaslikni firmalar va buxgalterlar oʻzlari hal qilgan, shuning uchun soʻrov va platforma maʼlumotlari sababni emas, bogʻliqlikni koʻrsatadi. Mualliflar buni toʻgʻridan-toʻgʻri yozadi: natijalarning katta qismini sababiy samaralar sifatida emas, tavsifiy bogʻliqliklar sifatida oʻqish kerak. Sababni faqat eksperiment koʻrsatadi, u ham bitta vazifa haqida.
Buxgalterning vaqti qayerga ketadi
2024-yil noyabriga kelib soʻralganlarning 38% generativ AIni ishiga hech boʻlmaganda qisman joriy etgan. Undan asosan maʼlumotlarni kiritish (44%), maʼmuriy ishlar (44%) va ish yozishmalari (43%) uchun foydalanishgan. Sifat nazorati uchun — 27%, mijozlarga maslahat berish uchun — 15%.
AIdan koʻproq foydalangan kishi kiritishga kamroq vaqt sarflagan. Chekkalarni — umuman foydalanmaydiganlar va AIga kuniga koʻp marta murojaat qiladiganlarni — solishtirsak, maʼlumot kiritish ulushi 8,7 foiz punktiga past. Bu 40 soatlik haftada taxminan 3,5 soat. Mualliflarning oʻzi bunday solishtirishni chekka deb ataydi va kichikroq qadamni — bitta standart ogʻishni taklif qiladi: minus 2,6 punkt, haftasiga taxminan bir soat. Boʻshagan vaqt mijozlar bilan yozishma va sifat nazoratiga ketgan.
AIdan koʻproq foydalangan buxgalterlar haftasiga koʻproq mijozga xizmat koʻrsatgan: oʻsha standart ogʻishga plyus 19%. Mediana besh mijoz boʻlganda bu taxminan bitta qoʻshimcha mijoz. Haq toʻlanadigan soatlar — chekkalarni solishtirganda taxminan 25% koʻp, mijozlarning umumiy soni esa oʻsmagan. Mualliflarning soʻzlariga koʻra, vaqt yangi mijozlar olishga emas, oʻsha mijozlarga chuqurroq xizmat koʻrsatishga ketgan. Bu raqamlarning hammasi — soʻrovdagi oʻz-oʻzini baholashlardan.
Platforma maʼlumotlari ham xuddi shu yoʻnalishni koʻrsatadi. Shtatdagi buxgalterlarda operatsiyalarni avtomatik taqsimlash modulidagi koʻrishlar ulushi oyiga 2,6–2,8 punktga kamaygan. Davr boshida operatsiyalarni muntazam hisobga olishga ularning vaqtining taxminan 31% ketgan.
Choi Stanford GSB Insights materialida mexanikani shunday tasvirlagan: har bir mijoz boʻyicha tayyorgarlik koʻp — maʼlumotlarni yigʻish, bank operatsiyalarini bogʻlash, yetkazib beruvchilarni kuzatish — va «AI shu tayyorgarlikda yordam beradi».
Hisob tezroq va batafsilroq boʻldi
Soʻrovda buxgalterlar eng koʻp AI xatolaridan xavotirlangan: ularni 62% belgilagan. Shuning uchun mualliflar hisob sifati zarar koʻrmadimi, buni alohida tekshirgan. Oʻlchov ikkita.
Birinchisi — oʻz vaqtidalik: oy tugaganidan keyin necha kunda operatsiya bosh kitobga tushadi. Tanlanma boʻyicha oʻrtacha — 7,6 kunda. Firma AI-platformaga oʻtgandan keyin bu muddat taxminan 7,5 kunga qisqargan, yaʼni operatsiyalar hisobda oy tugashi bilan deyarli darhol yoki hali oy ichida paydo boʻlgan. Mualliflar buni oyning tezroq yopilishi deb talqin qiladi. Boshqa modellarda baho xuddi shunday, 7,5 dan 7,9 kungacha.
Ikkinchisi — batafsillik: firma bir oyda bosh kitobda nechta turli hisobdan foydalanadi. Joriy etilgandan keyin — oʻrtacha 7,4 boʻlganda 0,9 hisob koʻp, taxminan 12%. Stanford GSB qayta bayonida misol shunday: bitta «ish haqi» moddasi oʻrniga — mukofotlar, ijtimoiy paket va ovqatlanish alohida.
Bu raqam koʻringanidan kuchsizroq. Muqobil dizaynlarda samara kichikroq, 0,4–0,7 hisob, va har doim ham statistik ahamiyatli emas. Mualliflarning oʻzi tezlikdagi yutuq batafsillikdagi yutuqqa qaraganda ishonchliroq tasdiqlanishini yozadi.
Samara ham notekis. Moliyalashtirishning kechki bosqichlaridagi firmalarda — venchur raundlardan, xususiy fondlar pulidan keyin yoki qarz moliyalashtirishi bilan — hisoblar taxminan bittaga koʻpaygan, muddat esa 12,1 kunga qisqargan. Akselerator, kraudfanding yoki urugʻ raundi pullari bilan ishlaydigan erta bosqichdagi firmalarda batafsillikka taʼsir topilmagan, muddat 7,4 kunga qisqargan. Mualliflar xulosasi: firma moliyasi qanchalik murakkab boʻlsa, qaytim shunchalik katta. Lekin ular kechki bosqich firmalari mijozlarning kichikroq va tasodifiy boʻlmagan qismi ekanini ham aytib oʻtadi va farqni isbotlangan samara emas, tavsifiy manzara deb ataydi.
Buxgalter AIni qachon tuzatadi
Platforma har bir taqsimlangan operatsiyaga 0 dan 1 gacha ishonch bahosini qoʻyadi. Buxgalterlar unga munosabat bildirgan: ishonch 1,0 dan 0,7 ga tushganda, odam moddani oʻzgartirishi ehtimoli taxminan 10 punktga oshgan. Maslahatlarni koʻr-koʻrona qabul qilishmagan.
Tajribali buxgalterlar aniqroq aralashgan — aynan model ikkilangan joyda. Kamroq tajribalilar esa, mualliflar kuzatishicha, bu bahoni yomonroq oʻqigan: goh ishonchsiz maslahatlarga haddan tashqari ishongan, goh tizimdan deyarli foydalanmagan. Izoh: platforma maʼlumotlarida tajriba bor-yoʻgʻi toʻqqizta shtatdagi buxgalterda farq qiladi.
Tajriba mashinaga nimani topshirishga ham taʼsir qilgan. Mualliflar hisobiga koʻra, ikki yil tajribaliroq buxgalter — bu tanlanmadagi bitta standart ogʻish — operatsiyalarni taqsimlashni AIga taxminan 6% koʻproq va kelgusi davr xarajatlarini hisobdan chiqarishni 3% kamroq topshirgan. Oddiysi — mashinaga, murakkabi — oʻziga.
Eksperiment ham yutuqni, ham xato narxini koʻrsatdi. AI maslahatlari bilan buxgalterlar operatsiyalarni ularsiz ishlaganga qaraganda 17,5 foiz punktiga aniqroq taqsimlagan. Masshtab uchun: barcha 99 ishtirokchi boʻyicha oʻrtacha aniqlik — 74,7%. Umumiy vaqt sezilarli oʻzgarmagan, lekin bitta toʻgʻri taqsimlangan operatsiyaga 10 soniya kam ketgan. Biroq maslahatlar bir xil boʻlmagan: baʼzi operatsiyalar uchun turli ishtirokchilar turli variantlarni olgan va kam uchraydigan variantlar oʻrtacha kamroq aniq boʻlgan. AI shunday variantni taklif qilganda, ishtirokchilar uni sezilarli darajada koʻproq tanlagan. AI oʻrtacha aniqlikni oshiradi, lekin uni tekshirmasangiz, hisobga uning xatolari ham tushadi.
«AI-pilotlarning 95% muvaffaqiyatsiz tugaydi» tahlilida yozganimiz call-markazda AI eng koʻp yangi xodimlarga yordam bergan. Buxgalteriyada manzara boshqacha: modelga qayerda ishonib boʻlmasligini tushunish uchun tajriba kerak.
«Mijozlarning 55%» va «vaqtning 8,5%» qayerdan chiqqan
Agar bu tadqiqot haqida avval oʻqigan boʻlsangiz, ehtimol, boshqa raqamlarni koʻrgansiz. Annotatsiyasi Stanford GSB saytida turgan 2025-yil 7-maydagi ishchi versiyada mijozlarni haftalik qoʻllab-quvvatlashning 55% ga oʻsishi va maʼlumot kiritishdan qimmatliroq vazifalarga koʻchirilgan vaqtning 8,5% haqida aytiladi. 8,5% raqamini Stanford GSB Insights saytidagi 2025-yil iyun oyidagi qayta bayon ham takrorlaydi.
Jurnal versiyasida na 55% oʻsish, na vaqtning 8,5% bor. Ularning oʻrniga — standart ogʻishga mijozlarning plyus 19% (chekkalarni solishtirganda 80%) va kiritishdagi vaqtning minus 2,6 punkti (chekkalar uchun 8,7). Jurnal versiyasining asosiy matnida qoralamadagi nazariy model yoʻq, dastlabki pilotdagi eksperiment esa toʻlaqonli boʻldi: 99 ishtirokchi. 12% va 7,5 kun raqamlari qolgan.
Ikki versiya orasida maqola taqrizdan oʻtgan va raqamlarning bir qismi oʻzgargan. Eʼlon qilingan versiyadan iqtibos keltirish kerak. Agar matnda «55%» turgan boʻlsa, uning muallifi, ehtimol, qoralamani qayta bayon qilgan.
AI buxgalterlarni almashtiradimi
Bu maʼlumotlarga koʻra — yoʻq. Mualliflarning annotatsiyadagi xulosasi: amalda AI professional mulohazani «almashtirmaydigan, balki kuchaytiradigan» vosita sifatida eng samarali. Chloe Xie oʻsha Stanford GSB Insights materialida texnologiya «odamni almashtirish uchun bu yerda emas» deb aytgan. Choi oʻsha yerda auditorlar haqida gapiradi: uning soʻzlariga koʻra, AI ularga maʼlumot va standartlarni tez jamlash va asosiy narsani tushunishda yordam berishi mumkin, lekin «yakuniy qaror — hali ham odamning qarori».
Bunga AQSh Mehnat statistikasi byurosining prognozi mos keladi. BLS sahifasi maʼlumotlariga koʻra, 2026-yil sentabr holatiga, buxgalterlar va auditorlar bandligi 2025–2035-yillarda 5% ga oʻsadi, yiliga taxminan 115 300 ta boʻsh ish oʻrni ochiladi. Oʻsha yerda maʼlumot kiritish kabi muntazam ishlarning bir qismi avtomatlashtirishga oʻtishi mumkinligi, lekin BLS bahosiga koʻra, bu buxgalterlarga umumiy talabni kamaytirmasligi aytilgan. Bu oʻlchov emas, AQSh uchun prognoz.
AI buxgalterlarni qachon almashtiradi, degan savolga bu manbalarning birortasida ham sana yoʻq. Tadqiqot maʼlumotlariga koʻra, kasb emas, ishning bir qismi — kiritish ketadi. Tekshiruv, mijozlar bilan ishlash va bahsli holatlarda soʻnggi soʻz odamda qoladi.
Cheklovlarsiz bu javob toʻliq emas:
- Sabab emas, bogʻliqlik. Firmalar AIga oʻtish-oʻtmaslikni oʻzlari hal qilgan va ular boshidanoq tez hamda batafsil hisob koʻproq kerak boʻlganlar boʻlishi mumkin.
- Bitta platforma. Amerika kichik va oʻrta biznesi, eng koʻpi IT kompaniyalar.
- Soʻrov tanlanmasi. Mualliflarning soʻzlariga koʻra, onlayn-panel respondentlari umuman AQSh buxgalterlariga qaraganda yoshroq va kamroq tajribali, ehtimol, texnologiyalarga yaqinroq.
- Yalpi samara. Platformaning oʻziga ketadigan xarajatlar unumdorlikda hisobga olinmagan.
- Qisqa muddat. Uzoq muddatli oqibatlarni mualliflar noaniq deb ataydi.
«Sizni AI emas, AIdan foydalanadigan odam almashtiradi» iborasining kelib chiqishini alohida tahlil qilganmiz.
Bundan Oʻzbekistonda nimani qoʻllash mumkin
Tadqiqotdagi platforma bank koʻchirmalari, cheklar va hisob-varaqlar bilan ishlaydi. Oʻzbekistondagi buxgalteriyada shunga oʻxshash xomashyo koʻp jihatdan allaqachon raqamli. Soliq kodeksining 47-moddasiga koʻra, hisobvaraq-faktura, qoida tariqasida, elektron hisobvaraq-fakturalarning axborot tizimida elektron shaklda rasmiylashtiriladi. Didox elektron hujjat aylanishi servisida API bor: u kiruvchi va chiquvchi hujjatlar roʻyxatini JSON formatida — kontragent STIRi, summalar, QQS va shartnoma raqami bilan beradi. Kirish hamkorlik tokeni orqali beriladi.
Demak, elektron hisobvaraq-fakturalar uchun qogʻozni maʼlumot satriga aylantirish endi shart emas. Tadqiqotda AI vaqtni tejagan boʻgʻin qoladi: bu satrlarni hisoblar boʻyicha taqsimlash. Tekshiruv esa buxgalterda qoladi.
Raqamlar koʻchmaydi. 7,5 kun bitta platformadagi Amerika xususiy firmalarida, 17,5 punkt — 43 ta operatsiyadan iborat bitta toʻplamdagi eksperimentda olingan. Oʻzbekiston buxgalteriyasida AI samarasini oʻlchagan tadqiqotlarni topmadik. Agar hisob 1Cda yuritilsa, modelga unga kirish kerak, bu esa oʻz muddati va narxiga ega alohida integratsiya.
Buxgalteriyada AI qayerda qaror qilmasligi kerak
Odamning holatini oʻzgartiradigan qarorlar. 2026-yil yanvaridan OʻRQ-1115 qonuni «Axborotlashtirish toʻgʻrisida»gi Qonunga 7¹-moddani qoʻshdi: insonning huquqi va erkinligiga aloqador boʻlgan yuridik ahamiyatga ega qarorlarni qabul qilishda «faqat sunʼiy intellektdan foydalangan holda yaratilgan axborot resurslari va sunʼiy intellekt texnologiyalari asosida ishlaydigan axborot tizimlarining xulosalariga tayanish mumkin emas» (iqtibos — lex.uz dagi rasmiy oʻzbekcha matndan). Normada bunday qarorlar roʻyxati yoʻq. Bizning tahlilimiz — OʻRQ-1115 haqidagi maqolada.
Mijozga soliq maslahati. OʻRQ-787 qonuni soliqlarni hisoblash va toʻlash boʻyicha maslahat berishni soliq maslahati xizmatlariga kiritadi (9-modda). Soliq maslahatchisi — malaka sertifikatiga ega jismoniy shaxs (16-modda), mijozga yetkazilgan zarar, shu jumladan boy berilgan foyda uchun esa soliq maslahatchilari tashkiloti javob beradi (31-modda). Bu qonun buxgalteriya firmasining oddiy ishiga qanday tatbiq etilishini tahlil qilmadik, bu yuristga savol. Lekin mantiq aniq: soliq maslahati — javobgarligi odam zimmasida boʻlgan xizmat, va biz uni modelga topshirmagan boʻlardik.
Imzo. ERIni hujjat uchun javob beradigan shaxs qoʻyadi. Bu qonun normasi emas, bizning pozitsiyamiz.
Buxgalteriyada AIdan qanday foydalanish kerak: kimga nimani topshirish
| Vazifa | Kim qiladi | Nega |
|---|---|---|
| Bank operatsiyalari va cheklarni moddalar boʻyicha taqsimlash | AI, bahslisi — odamga | Tadqiqotda buxgalterlar model ishonchsiz boʻlgan joyda tuzatgan |
| Shartnoma, dalolatnoma yoki chek suratidan rekvizitlar va summalar | AI, odam tekshiradi | Tanib olish xatosi hisobdagi xatoga aylanadi |
| Mijozga holat, muddatlar va hujjatlar roʻyxati haqida javoblar | AI, bosh buxgalter tasdiqlagan mavzular boʻyicha | Bu qaror emas, maʼlumotnoma |
| Birlamchi hujjatlar va muddatlar haqida eslatmalar | AI | Hisobot taqvimini bosh buxgalter tasdiqlaydi |
| Hisoblashlar va kelgusi davr xarajatlari | Odam, AI qoralama tayyorlaydi | Tadqiqotda tajribali buxgalterlar ularni AIga kamroq topshirgan |
| Toʻlanadigan soliq summasi, soliq maslahati | Faqat odam | Soliq boʻyicha maslahat berish — OʻRQ-787 boʻyicha xizmat |
| ERI imzosi, hisobot topshirish | Faqat odam | Imzo — bu javobgarlik |
| Mijoz holatini oʻzgartiradigan qarorlar | Faqat odam | «Axborotlashtirish toʻgʻrisida»gi Qonunning 7¹-moddasi |
Qanday boshlash kerak:
- «Oldin»ni tadqiqotdagi oʻlchov bilan oʻlchang. Oy tugaganidan keyin necha kunda mijoz operatsiyalari hisobga tushadi — oxirgi ikki-uch oy boʻyicha.
- Bitta boʻgʻin va bir-ikki mijozni oling. Masalan, bank operatsiyalarini taqsimlash yoki mijozlarga holat haqida javoblar.
- Tizimdan har bir operatsiya boʻyicha ishonch bahosini talab qiling. Chegarani kelishib oling: undan pastdagi hamma narsa odamga boradi.
- Tuzatishlarni sanang. Buxgalter tuzatishsiz qabul qilgan AI maslahatlari ulushi — bu modelning sizning maʼlumotlaringizdagi aniqligi.
- Yangi xodimlarga alohida qarang. Tadqiqotda ishonchsiz maslahatlarga kamroq tajribalilar koʻproq ishongan.
Biz nimani bilmaymiz
Maqolaning qoʻshimcha jadvallari bor onlayn-ilovasini ochmadik. Hamkor kompaniyani mualliflar nomlamaydi. Ularning soʻzlariga koʻra, ular platformaning barcha dastlabki yozuvlari qanday shakllanganini mustaqil tekshira olmaydi va ularni soʻrov hamda eksperiment bilan solishtirgan. SSRNdagi ishchi versiyani ochmadik va Stanford GSB saytidagi annotatsiya boʻyicha solishtirdik.
Oʻzbekiston buxgalteriyasida AI samarasi oʻlchovlarini topmadik. OʻRQ-1115 va OʻRQ-787 tahlili — yuridik maslahat emas, bizning oʻqishimiz.
Bu yerda biz qayerdamiz — ochiq aytamiz
Mijozlarimiz orasida hozircha buxgalteriyalar yoʻq, shuning uchun maqolada oʻz raqamlarimiz yoʻq. Tadqiqotdagidek AI yordamida operatsiyalarni taqsimlashni qilmaymiz. 1Cdagi hisobga ham tegmaymiz: provodkalar, deklaratsiyalar, ERI va mijoz-bank buxgalterlarda qoladi.
Buxgalteriya firmalariga biz boshqa boʻgʻinni — mijozlar bilan yozishmani taklif qilamiz: firma mijoziga darhol javob beradigan, toʻliq arizani yigʻadigan, uni biriktirilgan buxgalterga uzatadigan va hujjatlar hamda muddatlarni eslatadigan Telegramdagi robotni. Robot soliq maslahati bermaydi: summalarni faqat buxgalter aytadi. Hozircha ishda tayyor buxgalteriya versiyamiz yoʻq: firma uchun tizimni oʻzimizning ikki mahsulotimizdan loyiha doirasida yigʻamiz. CorpVisor vazifalar, muddatlar, eslatmalar va ertalabki xulosani beradi; hozir u Samarqanddagi ishlab chiqarish kompaniyasida buyurtmalar, toʻlovlar va jamoa vazifalarini yuritadi. Valli Telegramda mijozlarga javob beradi va hozircha pilotda. 1C yoki Didox bilan bogʻlanishni jarayon tahlilida tizimingizga moslab tanlaymiz va alohida baholaymiz.
Robot qanday tuzilgani va buxgalterlarda nima qolishi — «Buxgalteriya kompaniyasini avtomatlashtirish» sahifasida. Bitta jarayonda «oldin» metrikasi bilan pilotni qanday qurishimiz — «Biznesga sunʼiy intellektni joriy etish» sahifasida.
Agar buxgalteriyangizning qaysi boʻgʻinini birinchi boʻlib AIga topshirishni tushunmoqchi boʻlsangiz, jarayonni bosh sahifadagi soʻrovnomada tasvirlab bering. Bitta jarayon tahlili 48 soat ichida, bepul va qoʻngʻiroqsiz keladi.
