IA en la obtención y análisis de información contable

Los conceptos fundamentales que han dado pie al desarrollo de la IA tienen sus orígenes en la época de Aristóteles (a principios del siglo XII) y su evolución ha sido la siguiente:

El campo contable involucra a muchas generaciones; de ellas, los millennials, centennials y alfa han cubierto parte de su capacitación profesional con plataformas digitales y su entretenimiento con youtubers e influencers. Debido a ello, existe una brecha de entendimiento entre las personas más jóvenes y las generaciones X o Y, las cuales se formaron en la teoría contable a través del cargo y abono, los esquemas de mayor y la elaboración de cédulas en hojas tabulares verdes de siete, catorce y veintiocho columnas, donde se concentraban operaciones y ajustes que permitían analizar de manera metódica los rubros de los estados financieros del cliente para realizar recomendaciones de valor.

Actualmente, los equipos de trabajo están compuestos por millennials, centennials y alfa, quienes corren el riesgo de perder (de manera natural) el foco en el razonamiento de los datos al apoyarse en los sistemas contables actuales que contienen contabilizadores automáticos o predictivos; asimismo, pueden dejar de lado el análisis de cifras financieras, la detección de retención de impuestos e, incluso, un posible riesgo financiero en inventarios y cuentas por cobrar, o bien, la no identificación de saldos en rojo.

El estudio Perspectives and Opportunities for Learning Analytics Integration: A Qualitative Study in Mexican Universities, publicado en el Journal of Learning Analytics en mayo de 2024, desarrolla algunas conclusiones al respecto del uso de la IA y la gobernanza de datos:

• Estudiantes y docentes reconocieron que la recopilación de información debe tener un propósito y deben evitarse los silos de datos.
• Responsables de la toma de decisiones reconocen el valor de los datos como un vehículo para el logro de los objetivos institucionales.
• Persisten las preocupaciones asociadas con la gestión de datos y es necesario abordarlas mediante regulaciones, procedimientos y documentación.
• Docentes y estudiantes no logran identificar los procesos y matices de la recopilación de datos, los responsables de su procesamiento ni las directrices institucionales que podrían ayudarles a comprender mejor los procedimientos de gestión y uso de información.
• Existen diversas oportunidades educativas y organizativas para mejorar la gestión y el uso de los datos educativos.
• Se percibe un interés positivo de todas las partes interesadas en avanzar en la integración de las analíticas de aprendizaje en sus instituciones.
• Ideas, preferencias, aspiraciones y preocupaciones de los principales actores educativos deben tenerse en cuenta al desarrollar estrategias institucionales.

En un testimonio dentro del mismo estudio se menciona que “los datos en sí mismos no deben ser un fin, sino un medio para alcanzar un fin”; por ello, es importante que se entrene a los equipos de trabajo para razonar las cifras que arroja un estado financiero a través de la liquidez, capital de trabajo, rotación de inventarios, cuentas por cobrar, entre otras, para que, de manera posterior, se revise la información proporcionada por la IA en términos contables con un adecuado análisis, convirtiendo esos datos en recomendaciones estratégicas que permitan a los clientes tomar decisiones importantes en sus organizaciones.

El reto para la profesión contable es ser resiliente y utilizar la IA con un enfoque de análisis estratégico.

El riesgo de utilizar los datos que proporciona la IA en una consulta, sin filtrar o analizar adecuadamente, produciría una reputación poco confiable en la profesión y se entendería que se es sustituible por esta tecnología; sin embargo, la necesidad de validar y analizar esa información hace que la presencia del contador sea indispensable.

Los datos de la IA, bien analizados y convertidos en recomendaciones de valor, son una fuente de información equiparable a los esquemas de mayor o las hojas tabulares, ya que también suponen una herramienta para el razonamiento lógico que apoya la toma de decisiones en las entidades.

Tendencias en el uso de IA

Debido a la relevancia que ha cobrado el empleo de la IA en la profesión contable, existen algunas tendencias de uso que deben considerarse para aprovechar sus oportunidades y minimizar sus factores de riesgo:

• Las organizaciones basadas en datos son las más indicadas para aprovechar IA generativa por su capacidad de crear contenido original a partir de datos existentes; sin embargo, su adopción debe efectuarse con precaución.
• Existe una fuerte conciencia de los riesgos derivados del uso de IA en las organizaciones, sobre todo en filtraciones de datos, violaciones de la privacidad, sesgos en los resultados y otros aspectos éticos.
• La implementación de la IA generativa está mejorando la productividad, eficiencia y calidad del trabajo, pero algunas organizaciones no saben qué hacer con el tiempo liberado.
• Las personas no siempre se sienten cómodas con las consecuencias del uso de la tecnología; esto se debe a la posible sustitución de trabajo humano por la IA.
• Un estudio publicado por el Foro Económico Mundial indica que 40% de los trabajos se verán afectados por la IA en los próximos cinco años, por lo que su implementación debe implicar una apropiada gestión de cambio.
• La mayoría de las organizaciones desconoce exactamente qué porcentaje de su fuerza laboral utiliza IA.
• Pocas organizaciones han desarrollado una estrategia para el uso sostenible de herramientas de IA.

Conclusiones

El reto para la profesión contable es ser resiliente y utilizar la IA con un enfoque de análisis estratégico, el cual tome en consideración que la información que proporciona esta herramienta genera una base de datos poderosa, apta para transformarse en recomendaciones para las organizaciones. Esta acción transformativa posicionará al contador público como asesor de negocios en un mundo empresarial en constante evolución.

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Referencias

• Aitor Ruiz, 2024, Historia de la inteligencia artificial: evolución y principales hitos, 2025, de Computer World México: https://computerworldmexico.com.mx/ia/inteligencia-artificial-historia/
• Rodrigo Olivares, 2025, Línea de Tiempo de la IA: Desde sus Inicios hasta hoy, 2025, de Herramientas IA: https://herramientas-ia.com/linea-de-tiempo-de-la-inteligencia-artificial/
• World Economic Forum, 2024, Leveraging Generative AI for Job Augmentation and Workforce Productivity: Scenarios, Case Studies, and a Framework for Action, 2025, de World Economic Forum: https://www.weforum.org/publications/leveraging-generative-ai-for-job-augmentation-and-workforce-productivity/