The biggest risk facing an audit partner in 2026 may not be artificial intelligence replacing auditors. It may be running a technology-enabled audit practice with a management model designed for an audit firm of twenty years ago. The profession is changing rapidly: data volumes are expanding, AI-enabled tools are entering engagement workflows, regulators are examining technology governance more closely, and junior professionals are being asked to develop judgment much earlier in their careers. The IAASB’s 2026 work on technology and quality management reflects this shift, emphasising that emerging technology can enhance audit quality only when supported by robust governance, appropriate human oversight and a strong system of quality management. (IAASB)
The first thing partners should stop doing is equating audit effort with audit quality. A large number of hours, samples and working-paper pages does not necessarily mean that the audit addressed the right risks. AI and data analytics increasingly allow teams to analyse entire populations, identify unusual relationships and automate repetitive procedures. The partner’s question should therefore move from “How many hours have we spent?” to “What risks have we addressed, what evidence have we obtained and what remains unresolved?” The PCAOB continues to study how technology affects risk assessment, audit responses and firms’ quality-control systems, illustrating that technology is changing the nature of audit work rather than merely making the existing process faster.
Partners should also stop using junior staff primarily as document processors. For decades, the audit apprenticeship model relied on young auditors ticking invoices, preparing lead schedules, copying data and completing large quantities of routine work before gradually developing judgment. AI is beginning to absorb many of those tasks. If firms simply remove the routine work without redesigning how people learn, the profession could create a generation of auditors who know how to operate AI but have never developed the instincts required to challenge its output.
This risk is already visible beyond audit. PwC’s 2026 AI Jobs Barometer found that AI-exposed entry-level roles increasingly require capabilities traditionally associated with more senior professionals, including judgment and leadership. KPMG’s 2026 survey of interns similarly found that over-reliance on AI reducing critical-thinking development was their leading concern about AI’s effect on leadership development. (PwC) Partners therefore need to create new learning experiences: walkthroughs, transaction tracing, difficult client conversations, fraud scenarios, estimation challenges and review discussions must replace some of the developmental value previously created through repetitive manual work.
The next behaviour to stop is reviewing important issues only at the end of the audit. A partner who becomes deeply involved only when the financial statements and completion memorandum arrive may technically review the file, but has missed the period when judgment could most influence audit quality. Revenue recognition, impairment, going concern, acquisitions, related parties, significant estimates, suspected fraud and difficult accounting questions should be surfaced early. Partner involvement should be concentrated at decision points, not merely at sign-off points.
Partners should also stop allowing audit files to become warehouses of documentation. The objective of documentation is not to demonstrate that the team produced the maximum number of pages. A strong file should tell a coherent story: what risk was identified, why it mattered, what procedure addressed it, what evidence was obtained, what contradictory information existed and how the team reached its conclusion. As automation generates more analyses and exceptions, this discipline becomes more important, not less.
Another practice that should disappear is treating AI as either prohibited or magical. Some partners remain uncomfortable with AI and implicitly discourage its use; others may accept outputs because the technology appears sophisticated. Both approaches are dangerous. The appropriate response is governed use. Firms need approved tools, permitted use cases, controls over confidential information, validation, version control and clear requirements for human review. The IAASB’s technology-quality-management work specifically focuses on how ISQM 1 and ISA 220 apply to technologies that may be complex, opaque or difficult to interpret. (IAASB)
Partners should therefore stop saying, “The firm has approved the tool, so we can rely on the output.” Firm approval addresses only part of the issue. The engagement team must still determine whether the information, procedure and resulting evidence are appropriate for the particular audit objective. In the United States, the PCAOB’s updated quality-control framework similarly requires technological resources used in engagements to have appropriate capacity, integrity, resilience, availability, reliability and security.
The traditional pyramid should also stop being treated as untouchable. Historically, audit economics depended on many junior hours supporting progressively smaller layers of seniors, managers and partners. Automation is likely to reduce some of the work at the bottom while increasing the need for experienced judgment, data expertise, technology specialists and subject-matter expertise. EY, for example, describes its 2026 direction as a human-led, technology-enabled audit using intelligent agents, while emphasising the development of broader business acumen in audit professionals. (EY) The future team may therefore be smaller, more multidisciplinary and less dependent on large volumes of low-complexity work.
Partners should also stop rewarding people primarily for being busy. If promotion continues to depend heavily on chargeable hours, utilisation and the ability to survive extreme workloads, staff will naturally resist automation that reduces hours. The organisation will say it wants innovation while its incentives reward inefficiency. Performance measurement should increasingly recognise risk identification, quality of judgment, coaching, technological capability, client management, knowledge sharing and the ability to improve the audit process.
Another behaviour that should end is allowing the client’s timetable to become the audit strategy. Management deadlines matter, but they should not determine when evidence becomes sufficient. Teams should not be expected to compensate indefinitely for late schedules, unreconciled accounts, incomplete supporting documentation and last-minute financial statements through overtime. Strong partners should establish readiness expectations earlier and communicate the consequences of poor client preparation, including timetable changes, additional fees or delayed reporting where appropriate.
Partners should stop tolerating repeated findings simply because they are familiar. A control deficiency appearing for a fourth consecutive year should not become less important merely because the team knows how to work around it. Repeated audit adjustments, unsupported spreadsheets, manual consolidation entries and late reconciliations may indicate that the audit approach has adapted to the weakness instead of challenging management to address its cause. Technology should be used to expose recurring patterns, not make recurring problems easier to tolerate.
They should also stop treating IT, cybersecurity, data and AI as specialist subjects that the core audit team does not need to understand. Specialists will remain essential, but responsibility for integrating their work belongs to the engagement team. Partners do not need to become programmers, but they should understand enough to ask whether source data is complete, whether system-generated evidence is reliable, whether automated controls operate consistently and whether an AI-enabled process introduces new financial-reporting risks. The IAASB’s technology agenda reflects precisely this movement toward technology being embedded in mainstream audit quality rather than treated as a separate technical niche. (IAASB)
Partners should further stop assuming that the best technical auditor will automatically become the best leader. A future partner must be capable of making difficult judgments, explaining them clearly, challenging management respectfully, coaching different generations, working with specialists and creating an environment in which junior staff can raise concerns without fear. As AI takes over more routine intellectual work, human capabilities such as judgment, communication, leadership and ethical decision-making become more valuable rather than less. PwC’s 2026 labour-market research similarly found increasing emphasis on judgment, creativity and leadership in AI-exposed professional roles. (PwC)
Perhaps most importantly, partners should stop protecting the methodology simply because “this is how we have always done it.” Audit methodology exists to deliver quality consistently, not to preserve historical procedures. A procedure designed for paper invoices and manual ledgers should not automatically survive in an environment of integrated systems, electronic contracts and continuous data. Conversely, new technology should not be adopted simply because it is fashionable. The appropriate question is whether the new approach produces better, more relevant and more reliable evidence.
The partner of 2026 should therefore move away from being the final reviewer of a large pyramid of manual work and become the architect of an evidence system. The role is increasingly to determine where human judgment matters, where technology should be used, how evidence from different sources fits together, where contradictory evidence exists and whether the team has genuinely challenged management.
The profession does not need partners who can make an old audit process run slightly faster. It needs partners willing to redesign how the audit is performed while preserving independence, professional scepticism and accountability.
The greatest danger is not that AI makes the traditional auditor obsolete. It is that firms acquire modern technology while partners continue to manage teams, develop talent, review files and measure performance using assumptions from the past.
In 2026, the things a Big Four partner chooses to stop doing may therefore matter as much as the new technologies the firm chooses to adopt.
ความเสี่ยงสำคัญของ Partner ในปี 2569 อาจไม่ใช่การที่ปัญญาประดิษฐ์เข้ามาแทนผู้สอบบัญชี แต่คือการนำเทคโนโลยีใหม่มาใช้ในสำนักงานที่ยังบริหารคนและบริหารงานด้วยแนวคิดเมื่อยี่สิบปีก่อน ปัจจุบันปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ระบบปัญญาประดิษฐ์เริ่มเข้ามาอยู่ในกระบวนการตรวจสอบ หน่วยงานกำกับดูแลให้ความสำคัญกับการกำกับดูแลเทคโนโลยีมากขึ้น และผู้สอบบัญชีรุ่นใหม่ต้องเริ่มใช้ดุลยพินิจเร็วกว่าสมัยก่อน งานของคณะกรรมการมาตรฐานการสอบบัญชีระหว่างประเทศในปี 2569 สะท้อนชัดว่า เทคโนโลยีจะช่วยเพิ่มคุณภาพงานได้ก็ต่อเมื่อมีการกำกับดูแล การทบทวนโดยมนุษย์ และระบบบริหารคุณภาพที่เหมาะสม (IAASB)
สิ่งแรกที่ Partner ควรหยุดทำคือการใช้ “จำนวนชั่วโมง” เป็นตัวแทนของ “คุณภาพงาน” งานที่ใช้เวลามาก เลือกตัวอย่างจำนวนมาก และมีกระดาษทำการจำนวนมากไม่ได้หมายความว่าทีมตรวจสอบความเสี่ยงที่สำคัญได้ถูกจุดเสมอไป เมื่อเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลสามารถตรวจประชากรจำนวนมากและค้นหารายการผิดปกติได้ คำถามของ Partner ควรเปลี่ยนจาก “ใช้ไปกี่ชั่วโมงแล้ว” เป็น “เราตอบความเสี่ยงอะไรแล้ว ได้หลักฐานอะไร และยังมีเรื่องใดที่ไม่สามารถสรุปได้” PCAOB เองยังคงศึกษาผลของเทคโนโลยีต่อการประเมินความเสี่ยง วิธีตอบสนอง และระบบควบคุมคุณภาพของสำนักงานสอบบัญชี แสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยีกำลังเปลี่ยนลักษณะของงาน ไม่ใช่เพียงช่วยให้งานเดิมเร็วขึ้น
Partner ควรหยุดใช้ผู้ช่วยตรวจสอบเป็นผู้ประมวลผลเอกสารเป็นหลักด้วย ในอดีตผู้สอบบัญชีรุ่นใหม่เรียนรู้จากการตรวจใบแจ้งหนี้ จัดทำตาราง กระทบยอด และทำงานซ้ำจำนวนมากก่อนที่จะค่อย ๆ พัฒนาดุลยพินิจ ปัญญาประดิษฐ์กำลังรับงานเหล่านี้ไปทีละส่วน หากสำนักงานเพียงตัดงานประจำออกโดยไม่ออกแบบวิธีพัฒนาคนใหม่ อาจเกิดผู้สอบบัญชีรุ่นที่ใช้ระบบเก่งแต่ไม่เคยสร้างสัญชาตญาณในการตั้งคำถามกับผลลัพธ์ของระบบ
ข้อมูลตลาดแรงงานปี 2569 ของ PwC พบว่า งานระดับเริ่มต้นที่ได้รับผลจากปัญญาประดิษฐ์ต้องการทักษะซึ่งเดิมมักพบในคนระดับอาวุโสมากขึ้น เช่น ดุลยพินิจและภาวะผู้นำ ขณะที่ผลสำรวจนักศึกษาฝึกงานของ KPMG ในปีเดียวกันพบว่า ความกังวลสำคัญคือการพึ่งพาปัญญาประดิษฐ์มากเกินไปอาจทำให้การพัฒนาความคิดเชิงวิพากษ์ลดลง (PwC) ดังนั้น Partner ต้องสร้างพื้นที่เรียนรู้ใหม่ เช่น การเดินตามรายการจริง การวิเคราะห์ธุรกรรม การประชุมกับลูกค้า การจำลองสถานการณ์ทุจริต การท้าทายประมาณการ และการให้ผู้ช่วยเข้าร่วมการหารือข้อสรุปสำคัญ
อีกสิ่งหนึ่งที่ควรหยุดคือการเข้ามาทบทวนเรื่องสำคัญเมื่อใกล้ออกรายงานแล้ว Partner ที่เริ่มลงรายละเอียดเมื่อได้รับงบการเงินฉบับสุดท้ายและบันทึกสรุปงาน อาจสามารถลงนามในกระดาษทำการได้ แต่เสียช่วงเวลาที่ดุลยพินิจของตนสามารถเพิ่มคุณภาพได้มากที่สุดไปแล้ว เรื่องรายได้ การด้อยค่า การดำเนินงานต่อเนื่อง การซื้อกิจการ บุคคลที่เกี่ยวข้อง ประมาณการสำคัญ และข้อสงสัยเกี่ยวกับการทุจริตควรถูกยกขึ้นหารือตั้งแต่เนิ่น ๆ การมีส่วนร่วมของ Partner ควรเกิด ณ “จุดตัดสินใจ” ไม่ใช่เพียง “จุดลงนาม”
Partner ควรหยุดปล่อยให้แฟ้มตรวจสอบกลายเป็นคลังเอกสารด้วย กระดาษทำการที่ดีไม่ใช่แฟ้มที่มีจำนวนหน้ามากที่สุด แต่ต้องเล่าเรื่องได้ว่า พบความเสี่ยงอะไร เหตุใดจึงสำคัญ ใช้วิธีตรวจสอบใด ได้หลักฐานอะไร มีหลักฐานใดขัดแย้ง และเหตุใดทีมจึงสรุปเช่นนั้น เมื่อระบบอัตโนมัติสามารถสร้างรายงานและข้อยกเว้นจำนวนมาก ความสามารถในการแยก “ข้อมูลจำนวนมาก” ออกจาก “หลักฐานที่มีความหมาย” จะยิ่งสำคัญขึ้น
อีกแนวคิดที่ควรเลิกคือการมองปัญญาประดิษฐ์สองขั้ว คือห้ามใช้เพราะกลัว หรือเชื่อเพราะดูทันสมัย ทั้งสองแนวทางมีความเสี่ยง สิ่งที่ควรเกิดคือการใช้ภายใต้การกำกับดูแล สำนักงานต้องกำหนดเครื่องมือที่อนุญาต วัตถุประสงค์ที่ใช้ได้ การรักษาข้อมูลลับ การตรวจสอบความถูกต้อง การควบคุมการเปลี่ยนรุ่น และหน้าที่ของมนุษย์ในการทบทวน คณะกรรมการมาตรฐานการสอบบัญชีระหว่างประเทศกำลังศึกษาโดยตรงว่าจะประยุกต์มาตรฐานการบริหารคุณภาพกับเทคโนโลยีที่ซับซ้อนหรืออธิบายได้ยากอย่างไร (IAASB)
ดังนั้น Partner ควรหยุดคิดว่า “สำนักงานใหญ่อนุมัติเครื่องมือนี้แล้ว จึงเชื่อผลได้” การอนุมัติระดับสำนักงานเป็นเพียงส่วนหนึ่ง ทีมตรวจสอบยังต้องพิจารณาว่าเครื่องมือและผลลัพธ์เหมาะกับวัตถุประสงค์ของวิธีตรวจสอบนั้นจริงหรือไม่ ในสหรัฐอเมริกา แนวทางล่าสุดของ PCAOB เกี่ยวกับระบบควบคุมคุณภาพก็ให้ความสำคัญกับความสามารถ ความถูกต้อง ความต่อเนื่อง ความพร้อม ความน่าเชื่อถือ และความปลอดภัยของทรัพยากรทางเทคโนโลยีที่นำมาใช้ในงานตรวจสอบ
Partner ควรหยุดมองโครงสร้างทีมแบบพีระมิดเดิมว่าเป็นสิ่งที่เปลี่ยนไม่ได้ ในอดีตเศรษฐศาสตร์ของสำนักงานอาศัยผู้ช่วยจำนวนมาก ทำงานชั่วโมงสูง และลดจำนวนคนลงตามระดับตำแหน่ง เมื่อระบบอัตโนมัติรับงานพื้นฐานมากขึ้น ความต้องการผู้ช่วยจำนวนมากอาจลดลง แต่ความต้องการผู้สอบบัญชีที่มีประสบการณ์ ผู้เชี่ยวชาญข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญระบบ และผู้เชี่ยวชาญเฉพาะเรื่องจะเพิ่มขึ้น EY อธิบายทิศทางงานสอบบัญชีในปี 2569 ว่าเป็นงานที่มนุษย์เป็นผู้นำและเทคโนโลยีเป็นเครื่องช่วย พร้อมให้ความสำคัญกับการสร้างความเข้าใจธุรกิจของผู้สอบบัญชีตั้งแต่ต้นอาชีพ (EY)
สิ่งที่ควรหยุดควบคู่กันคือการให้รางวัลกับ “ความยุ่ง” หากการเลื่อนตำแหน่งยังขึ้นอยู่กับชั่วโมงที่เรียกเก็บได้ อัตราการใช้เวลางาน และความสามารถในการทำงานจนดึกเป็นหลัก พนักงานย่อมไม่มีแรงจูงใจที่จะสร้างระบบซึ่งช่วยลดชั่วโมง สำนักงานอาจประกาศว่าต้องการนวัตกรรม แต่ระบบวัดผลงานกลับให้รางวัลกับความไม่มีประสิทธิภาพ คุณภาพของดุลยพินิจ การค้นพบความเสี่ยง การพัฒนาคน การใช้เทคโนโลยี การแบ่งปันความรู้ และความสามารถในการปรับปรุงกระบวนการควรมีน้ำหนักมากขึ้น
Partner ควรหยุดปล่อยให้กำหนดเวลาของลูกค้ากลายเป็นกลยุทธ์ของงานสอบบัญชี กำหนดเวลาของฝ่ายบริหารมีความสำคัญ แต่ไม่ควรเป็นตัวตัดสินว่าหลักฐานเพียงพอเมื่อใด ทีมไม่ควรถูกคาดหวังให้ใช้การทำงานล่วงเวลาแก้ปัญหาข้อมูลที่ส่งช้า บัญชีที่ยังไม่กระทบยอด เอกสารไม่ครบ และงบการเงินที่เปลี่ยนในนาทีสุดท้ายซ้ำทุกปี Partner ที่เข้มแข็งควรกำหนดความพร้อมของลูกค้าตั้งแต่ต้น และสื่อสารผลของการไม่พร้อมอย่างชัดเจน ทั้งเรื่องกำหนดเวลา ค่าบริการเพิ่มเติม หรือความล่าช้าของรายงานเมื่อจำเป็น
Partner ควรหยุดยอมรับข้อบกพร่องเดิมเพราะ “ปีที่แล้วก็เป็นแบบนี้” ข้อบกพร่องในการควบคุมที่เกิดเป็นปีที่สี่ไม่ได้มีความสำคัญลดลงเพราะทีมคุ้นเคยกับวิธีแก้ขัด รายการปรับปรุงซ้ำ ตารางคำนวณที่ไม่มีการควบคุม รายการปรับงบรวมด้วยมือ และการกระทบยอดล่าช้าอาจสะท้อนว่างานสอบบัญชีเรียนรู้ที่จะอยู่กับปัญหาแทนที่จะผลักดันให้ฝ่ายบริหารแก้สาเหตุ เทคโนโลยีควรถูกใช้เพื่อเปิดเผยรูปแบบซ้ำ ไม่ใช่ทำให้เรารับมือกับปัญหาเดิมได้เร็วขึ้นจนลืมถามว่าทำไมปัญหายังไม่ถูกแก้
อีกสิ่งหนึ่งที่ควรหยุดคือการมองระบบสารสนเทศ ความมั่นคงไซเบอร์ ข้อมูล และปัญญาประดิษฐ์เป็น “เรื่องของผู้เชี่ยวชาญ” ที่ทีมหลักไม่จำเป็นต้องเข้าใจ ผู้เชี่ยวชาญยังมีความจำเป็น แต่ความรับผิดชอบในการเชื่อมโยงผลงานของผู้เชี่ยวชาญกับข้อสรุปของงบการเงินยังอยู่กับทีมตรวจสอบ Partner ไม่จำเป็นต้องเขียนโปรแกรมเป็น แต่ต้องตั้งคำถามได้ว่าข้อมูลครบหรือไม่ รายงานจากระบบเชื่อถือได้หรือไม่ การควบคุมอัตโนมัติทำงานต่อเนื่องหรือไม่ และระบบปัญญาประดิษฐ์ของลูกค้าสร้างความเสี่ยงต่อการรายงานทางการเงินอย่างไร ทิศทางด้านเทคโนโลยีของ IAASB สะท้อนว่าประเด็นเหล่านี้กำลังกลายเป็นส่วนหนึ่งของคุณภาพงานหลัก ไม่ใช่เรื่องเฉพาะของฝ่ายเทคนิคอีกต่อไป (IAASB)
Partner ควรหยุดเชื่อด้วยว่าผู้สอบบัญชีที่เก่งด้านเทคนิคที่สุดจะกลายเป็นผู้นำที่ดีที่สุดโดยอัตโนมัติ Partner ในอนาคตต้องสามารถใช้ดุลยพินิจในสถานการณ์ยาก อธิบายเรื่องซับซ้อนให้เข้าใจได้ ท้าทายฝ่ายบริหารโดยไม่ทำลายความสัมพันธ์ ทำงานกับผู้เชี่ยวชาญ พัฒนาคนหลายรุ่น และสร้างสภาพแวดล้อมที่ผู้ช่วยสามารถตั้งคำถามกับผู้จัดการหรือ Partner ได้อย่างปลอดภัย เมื่อปัญญาประดิษฐ์รับงานทางปัญญาที่เป็นกิจวัตรมากขึ้น คุณค่าของดุลยพินิจ การสื่อสาร ภาวะผู้นำ และจริยธรรมจะยิ่งเพิ่มขึ้น ซึ่งสอดคล้องกับข้อมูลตลาดแรงงานปี 2569 ที่พบว่าทักษะมนุษย์เหล่านี้มีความสำคัญมากขึ้นในงานที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์สูง (PwC)
สิ่งสุดท้ายและอาจสำคัญที่สุดคือ Partner ต้องหยุดปกป้องวิธีการเดิมเพียงเพราะ “เราทำแบบนี้มาตลอด” วิธีการสอบบัญชีมีไว้เพื่อทำให้คุณภาพงานเกิดขึ้นอย่างสม่ำเสมอ ไม่ได้มีไว้รักษาวิธีตรวจแบบเดิมตลอดไป วิธีที่ออกแบบขึ้นในยุคใบกำกับภาษีกระดาษและบัญชีแยกประเภทที่บันทึกด้วยมือไม่ควรถูกใช้ต่อโดยอัตโนมัติในยุคที่ธุรกรรมเกิดผ่านระบบเชื่อมต่อ สัญญาเป็นอิเล็กทรอนิกส์ และข้อมูลจำนวนมากสามารถวิเคราะห์ได้ทันที ในทางกลับกัน เทคโนโลยีใหม่ก็ไม่ควรถูกใช้เพียงเพราะกำลังเป็นกระแส คำถามที่ถูกต้องคือ วิธีใหม่ให้หลักฐานที่เกี่ยวข้องและน่าเชื่อถือกว่าเดิมหรือไม่
Partner ปี 2569 จึงควรเปลี่ยนจากการเป็น “ผู้ทบทวนขั้นสุดท้ายของงานจำนวนมหาศาล” ไปสู่การเป็น “ผู้ออกแบบระบบหลักฐานของงานสอบบัญชี” หน้าที่สำคัญคือกำหนดว่าจุดใดต้องใช้ดุลยพินิจของมนุษย์ จุดใดควรใช้เทคโนโลยี หลักฐานจากหลายแหล่งเชื่อมกันอย่างไร มีหลักฐานใดขัดแย้ง และทีมได้ท้าทายฝ่ายบริหารอย่างแท้จริงหรือยัง
วิชาชีพไม่ได้ต้องการ Partner ที่สามารถทำกระบวนการสอบบัญชีแบบเดิมให้เร็วขึ้นอีกเล็กน้อย แต่ต้องการ Partner ที่กล้าออกแบบวิธีทำงานใหม่ โดยยังรักษาความเป็นอิสระ การสังเกตและสงสัยเยี่ยงผู้ประกอบวิชาชีพ และความรับผิดชอบต่อความเห็นของผู้สอบบัญชีไว้ครบถ้วน
ความเสี่ยงจึงไม่ใช่ว่าปัญญาประดิษฐ์จะทำให้ผู้สอบบัญชีแบบเดิมหมดความจำเป็น แต่คือสำนักงานมีเทคโนโลยีปี 2569 ขณะที่ Partner ยังบริหารทีม พัฒนาคน ทบทวนงาน และวัดผลงานด้วยแนวคิดจากอดีต
ในปี 2569 สิ่งที่ Partner เลือก “หยุดทำ” อาจมีผลต่ออนาคตของทีมและคุณภาพงานสอบบัญชีมากพอ ๆ กับเทคโนโลยีใหม่ที่สำนักงานเลือกลงทุน
