La inteligencia artificial en el estudio contable no es tu rival, sino tus colegas utilizándola Si aún no estás convencido de los beneficios que la IA puede ofrecerte, leé el siguiente artículo donde un especialista te lo explica todo ¡no te lo pierdas!

Hoy, la IA se ha integrado en nuestra vida cotidiana de maneras que a menudo pasamos por alto. Desde los comandos por voz hasta el reconocimiento óptico de caracteres, y desde los sistemas de navegación hasta su incipiente presencia en nuestras oficinas, la IA está allí, facilitando tareas, optimizando procesos y abriendo nuevas vías para la innovación y la eficiencia.

Frente a este panorama, la pregunta no es si debemos temer a la IA, sino cómo podemos utilizarla para mejorar nuestras prácticas profesionales. En el mundo de las ciencias económicas, esta no es una cuestión de reemplazo humano por máquina, sino de cómo los profesionales pueden mejorar su trabajo y resultados a través de la adopción de estas tecnologías.

En las siguientes secciones, exploraremos el impacto actual de la IA en la contabilidad y la auditoría, la relevancia de las tecnologías de automatización como RPA, el emergente mundo de GPT y sus aplicaciones en economía, y finalmente, nos aventuraremos a mirar hacia el futuro, examinando cómo la evolución continua de la IA podría seguir transformando el campo de las ciencias económicas.

RPA en la contabilidad: Más allá de la automatización básica

La Robotic Process Automation (RPA) representa un salto significativo en el mundo de la contabilidad, yendo más allá de la simple automatización de tareas rutinarias. Esta tecnología permite a las empresas maximizar su eficiencia, precisión y capacidad de gestión de datos a una escala sin precedentes.

Definición y breve historia de RPA

RPA es una forma de automatización de procesos empresariales que utiliza "robots" o software para simular y automatizar acciones humanas en tareas informáticas. Estos robots pueden realizar tareas repetitivas con una velocidad y precisión que supera ampliamente las capacidades humanas. Su desarrollo y adopción han ido en aumento desde principios de la década de 2010, impulsados por la necesidad de mayor eficiencia operativa y reducción de costos.

Ejemplos de RPA en Contabilidad

• Generación de informes: La RPA simplifica la generación de informes financieros y contables al automatizar la recolección y procesamiento de datos. Esto no solo acelera el proceso, sino que también reduce significativamente los errores humanos, asegurando informes más precisos y confiables.
• Presentación de impuestos: La RPA puede manejar la recopilación y organización de datos necesarios para la declaración de impuestos, automatizando un proceso que tradicionalmente consume mucho tiempo. Esto permite a los contadores centrarse en la planificación y estrategia fiscal, en lugar de en la entrada manual de datos.
• Percepciones: En el ámbito de las percepciones impositivas y otras transacciones financieras, la RPA puede ser programada para identificar y aplicar correctamente estas percepciones, asegurando el cumplimiento normativo y evitando posibles sanciones por errores o retrasos.

La RPA no solo ha mejorado la eficiencia y precisión en la contabilidad, sino que también ha abierto la puerta a nuevas posibilidades en la gestión financiera y estratégica, permitiendo a los profesionales dedicar más tiempo a tareas de mayor valor.

¿Cómo comenzar?

1. Digitalización: Comenzá por digitalizar todos los documentos y procesos. Asegurate de que la información sea accesible y utilizable, no solo imágenes o fotos de documentos.
2. Automatización: Identificá tareas que pueden ser automatizadas, como la generación de informes, la presentación de impuestos y la gestión de percepciones. Utilizá herramientas como RPA para reducir el tiempo dedicado a tareas repetitivas.
3. Adopción de herramientas de IA: Integrá herramientas de IA como GPT para resumir leyes, leer contratos y analizar grandes conjuntos de datos. Esto puede mejorar significativamente la eficiencia y la precisión en tu trabajo.
4. Enfoque estratégico: Planificá cómo la IA puede afectar tanto a tus funciones como a tu negocio en general. Considerá la inversión necesaria y desarrollá estrategias para maximizar el retorno de la inversión en IA.

¿Qué evitar?

Evitar la automatización completa de punta a punta inicialmente: Es crucial evitar caer en la trampa de querer automatizar todo el proceso de inmediato. En lugar de eso, enfocate en la automatización parcial, comenzando con áreas clave que ofrecen los mayores beneficios. Automatizar hasta el 80% de varios procesos suele ser más económico y rentable que el 100% de un solo proceso. Este enfoque te permite escalar gradualmente y adaptarte a la IA y la RPA de manera más eficiente y efectiva.

Un excelente ejemplo de automatización parcial es el del piloto de avión que solo se ocupa de despegar y aterrizar, luego el resto del proceso lo hace con el piloto automático.

La evolución de la IA y su incursión en las tareas administrativo-contables

Introducción a la IA en el ámbito profesional

La Inteligencia Artificial, que una vez fue un concepto de ciencia ficción, es ahora una realidad tangible en el ámbito profesional. Su evolución ha sido tanto rápida como revolucionaria, abarcando desde sistemas capaces de realizar tareas específicas hasta algoritmos que aprenden y se adaptan. Esta tecnología ha cruzado el umbral de los laboratorios de investigación para convertirse en una herramienta indispensable en numerosas industrias, incluyendo las ciencias económicas.

La IA en el mundo profesional no solo ha automatizado tareas, sino que también ha abierto nuevas avenidas para el análisis de datos, la toma de decisiones basada en información y la optimización de procesos. Su impacto es evidente en la mejora de la eficiencia, la reducción de errores humanos y la capacidad para manejar grandes cantidades de datos con una precisión antes inalcanzable.

Ejemplos actuales de IA en uso

• Reconocimiento de voz: La IA ha transformado la forma en que interactuamos con la tecnología. El reconocimiento de voz, impulsado por sistemas de IA avanzados, permite a los profesionales tomar notas, comandar dispositivos y realizar búsquedas de manera eficiente, sin necesidad de teclado o ratón. En el mundo de las ciencias económicas, esto se traduce en una mayor velocidad para ingresar datos y una interacción más natural con sistemas financieros. 
• OCR (Reconocimiento óptico de caracteres): La IA ha llevado el OCR a un nuevo nivel. Ya no se trata solo de convertir imágenes de texto en texto editable, sino de comprender y procesar ese texto. En contabilidad y auditoría, esta tecnología permite digitalizar rápidamente grandes cantidades de documentos, como facturas y recibos, con una alta tasa de precisión, facilitando su análisis y almacenamiento.
• Sistemas de navegación: Si bien se asocian más comúnmente con la navegación personal y vehicular, los sistemas de navegación basados en IA también han encontrado su lugar en el mundo económico. Permiten analizar y optimizar rutas logísticas, gestionar cadenas de suministro y prever complicaciones, lo que resulta esencial para la gestión estratégica y operativa en negocios y finanzas.

La IA no es solo una herramienta para mejorar las prácticas existentes, sino un catalizador para nuevas formas de pensar y resolver problemas en las ciencias económicas. La capacidad de procesar y analizar datos a una escala y velocidad sin precedentes abre posibilidades ilimitadas para la innovación y la eficiencia en este campo.

El 15 de noviembre de 2023 en la Web Summit evento de tecnología que se celebró Portugal, vi a la gente de babel hacer una demostración en tiempo real de “Halo” un wearable (como un smartwatch) que lee el pensamiento, y no solo sirve para ayudar a gente con discapacidades sino para comunicar de forma más eficiente. Este tipo de dispositivos harán que las conversaciones con las máquinas o incluso con los humanos no están limitadas por ejemplo al habla.

IA en la contabilidad y la auditoría: una revolución silenciosa

La irrupción de la Inteligencia Artificial en el mundo de la contabilidad y auditoría representa una revolución silenciosa pero profundamente transformadora. Lejos de ser meros cambios incrementales, las aplicaciones de IA en estas áreas están redefiniendo los procesos y estableciendo nuevos estándares de eficiencia y precisión.

Uso de IA en conciliaciones y comparativa de información

En la contabilidad, las conciliaciones y comparativas de información son esenciales, pero a menudo tediosas. La IA transforma estos procesos al automatizar la comparación de grandes volúmenes de datos, reduciendo las horas de trabajo manual a minutos de procesamiento automatizado. Esta capacidad no solo mejora la eficiencia, sino que también minimiza los errores humanos, permitiendo a los contadores centrarse en análisis más complejos y decisiones estratégicas.

IA en la auditoría de comprobantes: análisis completo vs. muestreo

Tradicionalmente, la auditoría de comprobantes se ha basado en técnicas de muestreo debido a la imposibilidad de revisar manualmente cada documento. Sin embargo, con la llegada de la IA, ahora es posible realizar un análisis completo de todos los comprobantes. Esto significa una auditoría más exhaustiva y precisa, garantizando una mayor confiabilidad en los resultados y una significativa reducción en el riesgo de omisión de irregularidades.

La automatización en la presentación de impuestos

La IA también está revolucionando la forma en que se preparan y presentan los impuestos. La automatización de la recopilación y procesamiento de datos para declaraciones de impuestos no solo ahorra tiempo, sino que también asegura una mayor precisión. Al eliminar la necesidad de entrada manual de datos, se reducen los errores y se optimiza el proceso de cumplimiento fiscal.

Estas innovaciones están llevando a los profesionales de la contabilidad y auditoría a una era donde la precisión, velocidad y eficiencia son la norma, permitiéndoles desempeñar roles más estratégicos y consultivos.

La era de GPT y su aplicación en Economía

Con la llegada de los modelos de lenguaje avanzados como GPT (Generative Pre-trained Transformer), estamos presenciando una nueva era en la interacción entre la IA y las Ciencias Económicas. Estas herramientas de IA, diseñadas para entender y generar lenguaje humano de manera natural, están abriendo posibilidades antes inimaginables en el campo económico.

Desarrollo y ejemplos de uso de GPT en Economía

GPT y modelos similares han sido un punto de inflexión en el mundo de la IA. Estos sistemas pueden comprender y responder a consultas en lenguaje natural, facilitando una amplia gama de tareas. En la economía y contabilidad, GPT se está utilizando para:

• Resumen de Legislación y Normativas: Los profesionales pueden utilizar GPT para obtener resúmenes concisos y precisos de documentos legales extensos, lo que facilita la comprensión y aplicación de nuevas regulaciones y leyes fiscales.
• Análisis de Contratos: GPT puede analizar rápidamente contratos y otros documentos legales, destacando términos clave, obligaciones y potenciales áreas de riesgo, lo que resulta crucial en la toma de decisiones financieras y comerciales.
• Generación de Informes Económicos: Con GPT, los economistas y analistas pueden generar informes detallados sobre tendencias del mercado, interpretaciones de datos económicos y proyecciones financieras, todo ello en un lenguaje claro y comprensible.

Impacto de GPT en la eficiencia y toma de decisiones

El impacto de GPT en la economía va más allá de la mera automatización de tareas. Está cambiando la forma en que los economistas y contadores públicos interactúan con la información, permitiéndoles tomar decisiones más informadas y eficientes. La capacidad de GPT para procesar y sintetizar grandes cantidades de datos en tiempo real es particularmente valiosa en entornos económicos que cambian rápidamente.

La integración de GPT en las prácticas económicas y contables no solo ahorra tiempo y recursos, sino que también mejora la calidad del análisis y la planificación estratégica, marcando el comienzo de una nueva era en la inteligencia económica y la toma de decisiones basadas en datos.

IA en el futuro: AGI, tecnocracia y proyecciones

A medida que avanzamos hacia el futuro, la Inteligencia Artificial (IA) promete transformaciones aún más profundas en numerosos campos, incluyendo las ciencias económicas. Dos conceptos clave en este horizonte son la Inteligencia Artificial General (AGI) y la tecnocracia.

Exploración del potencial de la AGI y su impacto futuro

La AGI se refiere a una forma de inteligencia artificial que puede entender, aprender y aplicar su inteligencia a una amplia gama de problemas, al nivel o incluso superando la capacidad humana. A diferencia de las IA actuales, que están diseñadas para tareas específicas, la AGI tendría la capacidad de realizar cualquier tarea intelectual que un humano pueda realizar. 

En términos económicos, la AGI podría llevar a un cambio radical en la forma en que se abordan la toma de decisiones, el análisis de mercado y la gestión financiera. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos y reconocer patrones complejos podría ofrecer insights más profundos y precisos en la economía global y los mercados financieros.

Discusión sobre la evolución de los asistentes personalizados y agentes con IA

Los asistentes personalizados y agentes impulsados por IA están destinados a evolucionar significativamente. Estos sistemas, cada vez más sofisticados, podrían manejar tareas más complejas y proporcionar asesoramiento personalizado en tiempo real. En el contexto económico, esto podría significar asistentes financieros personales capaces de ofrecer consejos de inversión, optimización de carteras y estrategias fiscales adaptadas a las necesidades individuales de cada cliente o empresa.

Impacto en las Ciencias Económicas y proyecciones a futuro

La integración de tecnologías avanzadas de IA en la economía promete no solo una mayor eficiencia operativa, sino también la posibilidad de enfoques innovadores en la política económica, la planificación financiera y la gestión empresarial. Estas herramientas podrían permitir a los economistas y profesionales de la contabilidad explorar escenarios complejos, realizar predicciones más precisas y desarrollar estrategias más efectivas para enfrentar los desafíos económicos globales.

El futuro de la IA en las ciencias económicas no solo es prometedor, sino que también plantea preguntas importantes sobre la ética, la gobernanza y el impacto en el empleo y la sociedad. Sin embargo, una cosa es segura: la IA está configurada para ser un motor clave de innovación y crecimiento en las décadas venideras.

Conclusión

La incursión de la Inteligencia Artificial en las ciencias económicas no es una mera tendencia pasajera, sino una transformación fundamental que redefine nuestra manera de trabajar y pensar. Esta revolución tecnológica, marcada por avances como la RPA, GPT y la emergente AGI, nos impulsa a adoptar una mentalidad abierta y adaptable.

La clave para prosperar en esta nueva era no es simplemente adoptar nuevas herramientas, sino también re imaginar nuestros enfoques y estrategias en el ámbito económico. La IA nos ofrece la oportunidad de liberarnos de las tareas rutinarias, permitiéndonos enfocarnos en análisis más profundos, toma de decisiones estratégicas y exploración de nuevos horizontes económicos y financieros.

Mirando hacia el futuro, me siento optimista sobre las posibilidades que la IA tiene para enriquecer y avanzar en las ciencias económicas. Aunque ciertamente existen desafíos, como las consideraciones éticas y la necesidad de gobernanza adecuada, el potencial de la IA para impulsar la innovación, la eficiencia y el crecimiento es inmenso.

En resumen, adaptarse a los cambios tecnológicos no es solo una necesidad, sino una oportunidad emocionante para dar forma a un futuro en el que la economía y la tecnología avanzan de la mano hacia un progreso sostenible y significativo.

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Fuentes y Referencias

He reunido información de varias fuentes para respaldar la nota sobre el impacto de la IA en las Ciencias Económicas:

• Impacto de la IA en la Economía y Contabilidad (Academic Oxford Journal): Un artículo que explora cómo la IA está influenciando la economía y la contabilidad, abarcando desde la teoría hasta las aplicaciones prácticas
• Impacto de la IA Generativa en Finanzas (Deloitte): Un análisis de cómo la IA generativa está afectando el sector financiero, incluyendo la presentación de impuestos y la generación de informes.
• Impacto Económico Global de la IA (McKinsey): Investigación de McKinsey Global Institute sobre el impacto potencial de la IA en la economía mundial, con proyecciones hasta el año 2030

Estas fuentes proporcionan una base sólida y diversa para comprender el impacto actual y futuro de la IA en las ciencias económicas, desde el análisis teórico hasta aplicaciones prácticas y proyecciones económicas.