Datos como capital: valor económico y la contabilidad de lo intangible

Creación de valor a partir de datos

A continuación, exploraremos la idea de que los datos ya no son únicamente un insumo tecnológico, sino una forma emergente de capital económico, comparable a otros activos intangibles como las marcas, las patentes o el capital intelectual. En las siguientes líneas se examina cómo la IA está transformando la gestión de datos y los debates contables sobre su capitalización.

Economía digital y el ascenso de los activos intangibles

Durante gran parte del siglo XX, la teoría económica y la contabilidad financiera se desarrollaron alrededor de activos físicos como maquinaria, inventarios, edificios e infraestructura; sin embargo, con la transición hacia economías basadas en servicios, conocimiento y tecnología, los activos intangibles han adquirido un peso creciente en la generación de valor empresarial. Marcas, software, derechos de propiedad intelectual y capital humano explican hoy una proporción significativa del valor de mercado de las empresas.

En este contexto, los datos emergen como un activo intangible peculiar. A diferencia de una patente o marca, los datos pueden replicarse, combinarse y reutilizarse prácticamente sin costo marginal. Su valor no reside tanto en su existencia aislada como en su capacidad para ser analizados, interpretados y transformados en conocimiento accionable. Esta característica plantea desafíos fundamentales para su reconocimiento, medición y gestión económica.

Los datos deben entenderse como una forma emergente de capital económico, cuya gestión requiere nuevas herramientas conceptuales, contables y regulatorias.

Datos como capital económico

Hablar de datos como capital implica reconocer que cumplen funciones similares a las de otros activos productivos. Los datos permiten generar ingresos, reducir costos, optimizar procesos y crear ventajas competitivas sostenibles. Empresas de sectores diversos como la banca, el comercio electrónico, la manufactura o la salud basan una parte creciente de su rentabilidad en la explotación sistemática de grandes volúmenes de datos.

No obstante, a diferencia del capital físico, los datos no se desgastan con el uso; por el contrario, su valor puede aumentar al combinarse con nuevas fuentes, al actualizarse o al analizarse con técnicas más sofisticadas. Este comportamiento desafía las nociones tradicionales de depreciación y vida útil, obligando a repensar los marcos conceptuales de la contabilidad y la economía.

IA para gestionar y optimizar portafolios de datos

Una tendencia emergente en la economía digital es la gestión de portafolios de datos, análoga a la gestión de portafolios financieros. Bajo este enfoque, las organizaciones dejan de concebir sus datos como un acervo homogéneo y comienzan a clasificarlos sistemáticamente de acuerdo con criterios como valor económico, sensibilidad, calidad, frecuencia de uso y cumplimiento normativo. El objetivo no es acumular datos sin distinción, sino administrar estratégicamente un conjunto de activos de información con perfiles de riesgo y retorno diferenciados.

La IA desempeña un papel central en este proceso. Mediante técnicas de aprendizaje automático y análisis automatizado de metadatos, los sistemas pueden identificar qué conjuntos de datos son utilizados de manera recurrente en procesos críticos; por ejemplo, modelos de crédito, fijación de precios o predicción de demanda, y cuáles permanecen infrautilizados; asimismo, estos sistemas detectan redundancias, inconsistencias o información obsoleta, sugiriendo acciones específicas como la conservación prioritaria, la anonimización, el archivo o la eliminación definitiva de ciertos registros.

Un ejemplo claro se observa en el sector financiero. Las instituciones bancarias y fintech manejan grandes volúmenes de datos transaccionales, históricos y conductuales. A través de herramientas de IA, estas organizaciones pueden determinar que cierta información reciente del comportamiento de clientes genera un alto valor predictivo para modelos de riesgo crediticio, mientras que los registros antiguos, aunque voluminosos, aportan poco valor adicional y representan un riesgo regulatorio en términos de protección de datos personales. En consecuencia, el referido portafolio se ajusta para maximizar su utilidad económica y minimizar la exposición legal.

Implicaciones contables: ¿capitalizar o no los datos?

Uno de los debates más relevantes en la intersección entre economía digital, IA y contabilidad financiera se centra en la pregunta de si los datos deben reconocerse como activos en los estados financieros. Esta discusión no es meramente técnica, sino que toca los fundamentos mismos de cómo se mide, representa y comunica el valor económico de las organizaciones en la era digital.

Bajo los marcos contables vigentes, particularmente de las Normas Internacionales de Información Financiera (NIIF), el reconocimiento de un activo intangible exige el cumplimiento de ciertos criterios: identificabilidad, control por parte de la entidad, expectativa razonable de beneficios económicos futuros y medición fiable del costo o valor. En el caso de los datos generados internamente, aunque en muchos contextos cumplen con los dos primeros criterios (son identificables y están bajo el control de la empresa), el principal obstáculo reside en la medición fiable de su valor económico.

A diferencia de los activos intangibles adquiridos, como una patente comprada o una licencia de software, los datos suelen generarse de manera continua como resultado de la operación cotidiana. Los costos asociados a su creación (captura, almacenamiento, limpieza y procesamiento) se encuentran dispersos en distintos rubros operativos, lo que dificulta su capitalización sin incurrir en altos grados de subjetividad. Como resultado, la práctica contable dominante ha sido reconocer estos desembolsos como gastos del periodo, aun cuando los beneficios económicos derivados de los datos se materialicen a lo largo de varios ejercicios.

En última instancia, la pregunta sobre si capitalizar o no los datos no admite una respuesta única ni inmediata; más bien, evidencia la necesidad de que la contabilidad evolucione gradualmente para dar cuenta de nuevas formas de creación de valor. En un contexto donde la IA convierte a los datos en un activo productivo central, ignorar su peso económico equivale a aceptar balances cada vez más desconectados de la realidad que pretenden representar.

Marcas, software, derechos de propiedad intelectual y capital humano son una proporción significativa del valor de mercado de las empresas.

Conclusiones

Los datos deben entenderse como una forma emergente de capital económico, cuya gestión requiere nuevas herramientas conceptuales, contables y regulatorias. La IA actúa como el catalizador que hace visible y explotable ese valor, pero también amplifica los riesgos asociados a su concentración y mal uso.

En una economía donde la información es capital, la responsabilidad en su gestión es tan importante como la innovación tecnológica. Ignorar esta realidad equivale a dejar que el ciberespacio o la economía digital evolucionen sin reglas claras, repitiendo los errores que la ciencia ficción ha advertido durante décadas. El desafío para contadores, administradores y economistas es, precisamente, evitar que esa advertencia se convierta en profecía.