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Las Nuevas Tecnolog�as: La IA y la Contabilidad en la Actualidad

 

New Technologies: AI and Accounting Today

 

Novas tecnologias: IA e contabilidade hoje

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Correspondencia: lgracia@istvr.edu.ec

 

Ciencias de la Educaci�n

Art�culo de Investigaci�n

 

 

* Recibido: 28 de julio de 2024 *Aceptado: 13 de agosto de 2024 * Publicado: �27 de septiembre de 2024

 

        I.            Instituto Superior Tecnol�gico Vicente Rocafuerte �ISTVR�, Ecuador.

      II.            Instituto Superior Tecnol�gico Vicente Rocafuerte �ISTVR�, Ecuador.

   III.            Instituto Superior Tecnol�gico Vicente Rocafuerte �ISTVR�, Ecuador.

 

Resumen

La cuarta revoluci�n cient�fica t�cnica ha transformado radicalmente las formas de comunicaci�n, trabajo, educaci�n, atenci�n en salud e intercambio mercantil en todo el mundo. No solo ha salvado las distancias e incrementado enormemente el almacenamiento y difusi�n de informaci�n gracias a las posibilidades de las nuevas tecnolog�as de informaci�n y comunicaci�n, sino que, con la Inteligencia Artificial, ha abierto camino para la producci�n intelectual en todos los �mbitos, emulando las capacidades del cerebro humano. El objetivo de este art�culo es establecer las posibilidades abiertas por las nuevas tecnolog�as, entre ellas la Inteligencia Artificial, para la disciplina de la Contabilidad, con sus exigencias de nuevas capacidades de innovaci�n y t�cnicas para los profesionales de la disciplina. Se utiliz� como m�todo la revisi�n bibliogr�fica y documental de art�culos cient�ficos y material acad�mico. Se encontr� que los cambios aportados por las nuevas tecnolog�as y la Inteligencia Artificial han impactado el campo de la gerencia y la contabilidad, mejorando la rapidez y eficiencia de todas las operaciones que implica la gesti�n de las organizaciones, as� como el procesamiento de informaci�n contable.

Palabras clave: Cuarta revoluci�n tecnol�gica; Internet; contabilidad; Inteligencia Artificial; programas expertos; Machine Learning.

 

Abstract

The fourth scientific and technical revolution has radically transformed the ways of communication, work, education, health care and commercial exchange throughout the world. Not only has it bridged distances and greatly increased the storage and dissemination of information thanks to the possibilities of new information and communication technologies, but, with Artificial Intelligence, it has paved the way for intellectual production in all areas, emulating the capabilities of the human brain. The objective of this article is to establish the possibilities opened by new technologies, including Artificial Intelligence, for the discipline of Accounting, with its demands for new innovation and technical capabilities for professionals in the discipline. The bibliographic and documentary review of scientific articles and academic material was used as a method. It was found that the changes brought about by new technologies and Artificial Intelligence have impacted the field of management and accounting, improving the speed and efficiency of all operations involved in the management of organizations, as well as the processing of accounting information.

Keywords: Fourth technological revolution; Internet; accounting; Artificial Intelligence; expert programs; Machine Learning.

 

Resumo

A quarta revolu��o cient�fica e t�cnica transformou radicalmente as formas de comunica��o, trabalho, educa��o, cuidados de sa�de e interc�mbio comercial em todo o mundo. N�o s� ultrapassou dist�ncias e aumentou muito o armazenamento e a difus�o da informa��o gra�as �s possibilidades das novas tecnologias de informa��o e comunica��o, como, com a Intelig�ncia Artificial, abriu caminho � produ��o intelectual em todas as �reas, emulando as capacidades do ser humano c�rebro . O objetivo deste artigo � estabelecer as possibilidades abertas pelas novas tecnologias, incluindo a Intelig�ncia Artificial, para a disciplina de Contabilidade, com as suas exig�ncias de novas inova��es e capacidades t�cnicas para os profissionais da disciplina. Utilizou-se como m�todo a revis�o bibliogr�fica e documental de artigos cient�ficos e de material acad�mico. Verificou-se que as mudan�as trazidas pelas novas tecnologias e pela Intelig�ncia Artificial impactaram o campo da gest�o e da contabilidade, melhorando a rapidez e a efici�ncia de todas as opera��es envolvidas na gest�o das organiza��es, bem como no processamento da informa��o contabil�stica.

Palavras-chave: Quarta revolu��o tecnol�gica; Internet; contabilidade; Intelig�ncia artificial; programas especializados; Aprendizagem de m�quina.

 

Introducci�n

La nueva revoluci�n cient�fico tecnol�gica que se viene imponiendo en un mundo globalizado, ha implicado, no solo la incorporaci�n de las nuevas tecnolog�as en todos los procesos productivos, comerciales, educativos y de servicios en general, sino tambi�n la reformulaci�n de las disciplinas relacionadas con la gerencia, como es el caso de la Contabilidad.

En cierto modo, la actual explosi�n de las nuevas tecnolog�as se inicia con la INTERNET, que tuvo su momento de gran expansi�n en la d�cada de los 90 del siglo pasado. Pero las innovaciones tecnol�gicas se han sucedido, una a otra, a un ritmo fren�tico. Mientras se masificaba el uso de las computadoras personales y los tel�fonos celulares con cantidad de nuevas aplicaciones, los desarrolladores de las empresas tecnol�gicas informaban de avances pasmosos.

La lista de innovaciones es interminable. Ella incluye la aceleraci�n en el uso de las TIC en �mbitos claves como la educaci�n y la salud, debido a las medidas profil�cticas de la emergencia sanitaria debida a la pandemia del COVID 19. Pero, es la Inteligencia Artificial (IA) el desarrollo tecnol�gico que recoge la mayor atenci�n, pues se ha convertido en un campo multidisciplinario que, al mismo tiempo que desarrolla la ingenier�a y la cibern�tica de nuevas m�quinas, explora la mente humana, la l�gica, el pensamiento mismo, todo enfocado a fabricar una m�quina capaz de hacer todo lo que el cerebro humano puede hacer.

Por supuesto, la IA es un concepto muy amplio, que comprende, entre otros desarrollos, las llamadas �Machine Learning� y �Deep Learning�. En t�rminos generales, se considera IA todo programa inform�tico capaz de llevar a cabo tareas de manera �inteligente� o �racional�. Pero, se ha avanzado mucho, a partir de los �sistemas expertos�, que emulaban el comportamiento de un experto humano en la soluci�n de un problema. Estos sistemas se basan en reglas que se introducen en su programaci�n. Pero, aunque mejoraban significativamente la labor humana en muchos campos, no era suficiente, y no se pod�a comparar para nada a las proezas del cerebro humano, capaz de aprender de la experiencia y cambiar su propia �programaci�n�. En otras palabras, los Sistemas Expertos no disponen de autonom�a al momento de resolver el problema, pues dependen de las reglas impuestas en la programaci�n inicial.

Para superar estas limitaciones, aparece el �Machine Learning� o �aprendizaje autom�tico�, que es la capacidad que tienen las m�quinas de recibir un conjunto de datos y aprender por s� mismas, cambiando y ajustando los algoritmos a medida que procesan informaci�n y conocen el entorno. Con estas m�quinas que aprenden, se ha hecho posible la autonom�a de estos programas. Pero, adem�s, al poder procesar una gran masa de datos (el �Big data�), mediante el procedimiento del �minado�, las perspectivas de las nuevas m�quinas sobrepasan todas las expectativas anteriores. Son estos ingenios tecnol�gicos de IA los que podr�an eventualmente ser capaces de hacer trabajos creativos, juzgar, aplicando la legislaci�n vigente y gerenciar las organizaciones y empresas.

En el campo de la gerencia, ya existe un c�mulo de an�lisis, desarrollo de conceptos, adem�s del estudio de experiencias acerca de la incorporaci�n de la IA en la gerencia, que han venido alimentando los temas de la automatizaci�n de los procesos, la toma de decisiones basada en datos, an�lisis predictivo y mejoramiento de la eficiencia operativa.

Una tarea urgente para los gerentes en la actualidad, es conocer acerca de las aplicaciones contempor�neas de la IA. Espec�ficamente, la cuesti�n de la toma de decisiones, para la cual la Contabilidad es crucial, se ha establecido que la IA puede ayudar a procesar grandes cantidades de informaci�n y brindar recomendaciones precisas y personalizadas, as� como tambi�n c�mo utilizar la informaci�n hist�rica para predecir el rendimiento futuro y tomar decisiones informadas. Tambi�n se ha investigado c�mo incorporar la �tica y la transparencia en la toma de decisiones (Jarrahi, 2018).

La incorporaci�n del INTERNET, las TIC, la robotizaci�n y la IA, forma parte de la cuarta revoluci�n tecnol�gica que est� cambiando al mundo. Las caracter�sticas m�s resaltantes de la actual revoluci�n CYT son:

a)      el valor que adquiere la informaci�n y el conocimiento como factores de producci�n�(Drucker, 1999),

b)      la rapidez de la introducci�n en el mercado de sus desarrollos e innovaciones; a diferencia de las anteriores revoluciones, en la presente el lapso se ha reducido a semanas, mientras que, en el caso de las otras telecomunicaciones, como el tel�grafo, la radio o la televisi�n, el tiempo entre el desarrollo tecnol�gico y sus aplicaciones comerciales fue de a�os;

c)      los nuevos insumos, adem�s del conocimiento y la informaci�n, son los materiales de los chips, que adem�s han venido variando�(Joyanes, 2021).��

La Contabilidad, como disciplina clave en la toma de decisiones gerenciales, tiene que hoy en d�a incorporar las nuevas tecnolog�as, espec�ficamente la IA. Esto puede potenciar las capacidades de los contadores, mejorar el manejo y procesamiento de informaci�n contable, incorporar dimensiones como las ambientales y de responsabilidad social, propias de las nuevas tendencias de la Contabilidad, adem�s de aportar elementos m�s s�lidos para la toma de decisiones en la planificaci�n, la ejecuci�n y el control de las acciones de la organizaci�n.

El objetivo del presente art�culo fue resumir y explorar las posibilidades de las nuevas tecnolog�as, especialmente de la IA, en el campo de la Contabilidad.

 

M�todo

La investigaci�n para la confecci�n del presente art�culo fue de tipo exploratorio, de enfoque cualitativo, utilizando como metodolog�a la revisi�n bibliogr�fica y documental (Hern�ndez, 2019). Para ello se realiz� una b�squeda de art�culos publicados en revistas cient�ficas, as� como material acad�mico y dem�s informaci�n lograda en el repositorio de varias universidades y la base de datos Google Academics. Se us� como criterios de inclusi�n los lineamientos derivados del objetivo general y la tem�tica definidos para el art�culo. Se extrajo la informaci�n de acuerdo a la orientaci�n de establecer y sistematizar datos, conceptos y explicaciones relativos a la tem�tica central del impacto de las nuevas tecnolog�as y de la Inteligencia Artificial en la Contabilidad.

 

Resultados y discusi�n

La Enciclopedia Brit�nica define la Inteligencia Artificial (IA) como la habilidad de las computadores digitales o robots de resolver problemas que son normalmente asociados con una gran capacidad de procesamiento intelectual propia de los seres humanos. Pero hoy, dados los �ltimos desarrollos, que sorprenden por la velocidad con que se producen, habr�a que agregar que la IA comprende el estudio de la inteligencia en general, y el desarrollo de m�quinas capaces de aprender cosas nuevas por s� mismas, lo cual s� es lo que hacen los seres humanos (Ertel, 2017).

La historia del campo multidisciplinario de la IA es extensa. Se puede remontar a los trabajos de Turing, que incluy� la concepci�n de una prueba para distinguir un robot de algo que no lo era. As� mismo, hay que mencionar los trabajos de McCullich, Pitts y Hebb, en la d�cada de los cuarenta del siglo XX, que se basaron en la neurociencia, para dise�ar el primer modelo matem�tico de una red neural, lo cual suger�a que con el tiempo una computadora podr�a simular la actividad de un cerebro humano. M�s tarde, en la d�cada de los cincuenta, Newell y Simon introdujeron la teor�a l�gica en el primer teorema que permitir�a que una computadora no solo procesara n�meros, sino tambi�n una amplia variedad de s�mbolos. Al mismo tiempo, McCarthy introdujo el lenguaje de programaci�n LISP con el cual la computadora puede procesar estructuras simb�licas. Ambos sistemas y dise�os fueron presentados en 1956 en la Conferencia de Dartmouth, evento que es considerado como el nacimiento de la Inteligencia Artificial.

Estos inicios quedaron muy atr�s cuando, d�cadas despu�s, en 2010, se plantearon avances en la IA que inclu�an redes neuronales de mucha potencia de aprendizaje, capaces de clasificar im�genes, lo cual permit�a la construcci�n de robots que desempe�aran tareas hasta ese momento destinadas a seres humanos, como, por ejemplo, autom�viles que se autoconducen sin necesidad de chofer. Otra experiencia relevante en el desarrollo pr�ctico de la IA, fue el aportado por Joseph Weizenbaum, otro pionero, desarroll� un programa nombrado �Eliza� que respond�a preguntas como si fuera un psic�logo. Fue el antecedente directo de los llamados chatterbots que hoy abundan en Internet, cuyas respuestas pueden dar la impresi�n de ser emitidas por un ser de gran inteligencia; aunque, luego de cierto tiempo, se evidencia su verdadero car�cter artificial. Algunos de estos programas son actualmente capaces de aprender varios asuntos, por ejemplo, geograf�a o Desarrollo de software. Tambi�n hay aplicaciones comerciales y en el campo del e-learning. Es concebible que un aprendiz y un Sistema e-learning puedan comunicarse a trav�s de un chatterbot (Van Vaerenbdergh y P�rez, 2021).

Aunque el t�rmino de �agentes inteligentes� no es nuevo, solo en los a�os recientes ha ganado una gran relevancia (Russell y Norvig, 2010). Un agente denota generalmente un sistema que procesa informaci�n y produce respuestas (outputs) ante determinados est�mulos o entradas (inputs).�� Los agentes pueden clasificarse de diferentes maneras. Por otra parte, en rob�tica, se menciona a los agentes del hardware, tambi�n llamados robots aut�nomos, que disponen de sensores que les permiten actuar con cierta autonom�a�(Russell & Norvig, 2010).

Los desarrolladores distinguen entre el conocimiento, de una parte, y, de la otra, el sistema de un programa, el cual utiliza el conocimiento para, por ejemplo, llegar a conclusiones de un razonamiento o seguir un plan. Este tipo de sistemas se denomina mecanismo de inferencias. El conocimiento se almacena en una base (KB, por sus siglas en ingl�s knowledge base).

La adquisici�n de conocimiento constituye el fundamento de la ingenier�a del conocimiento y se basa a su vez en varias fuentes de conocimientos, entre las cuales se cuenta la informaci�n que suministra el experto humano, el ingeniero del conocimiento y las bases de datos. El aprendizaje activo tambi�n puede adquirirse a trav�s de una active exploraci�n del entorno. La distinci�n entre conocimientos e inferencias tiene cruciales ventajas que pueden facilitar el dise�o de aplicaciones independientes. Ejemplos de ellos ser�an las aplicaciones m�dicas, las cuales, mediante la multiplicaci�n de inferencias aumenta sus conocimientos (KB). La clara separaci�n de las bases de conocimiento (KB) y los pasos de la inferencia evita en entorpecimiento de los dos procedimientos, que pueden obstaculizarse entre s��(Ertel, 2017).

La Inteligencia Artificial es hoy en d�a un campo multidisciplinario que, en el marco de la actual revoluci�n tecnol�gica, se plantea analizar la inteligencia en general para poder construir sistemas inteligentes. Como �rea de conocimiento, comprende distintos objetos de estudio y metodolog�as para conseguir una diversidad de objetivos que se han diferenciado y multiplicado en muchas subdisciplinas. De esta manera, confluyen en el campo de la Inteligencia Artificial ramas del conocimiento o subdisciplinas como el estudio de los agentes, la l�gica, el razonamiento en la incertidumbre, el desarrollo de m�quinas que aprenden, las redes neurales, el procesamiento de im�genes, las l�gicas borrosas (fuzzy logic), el procesamiento de lenguaje natural, la ling��stica computarizada, entre otras.�

Algunos de los interrogantes pertinentes a la IA son cuestiones como la esencia o el an�lisis de la inteligencia, c�mo medirla, c�mo reproducirla, hasta las cuestiones relacionadas con el funcionamiento del cerebro. Uno de los temores, hasta cierto punto con fundamento, es el impacto de las nuevas tecnolog�as de IA en el empleo. Algunas cifras indican que efectivamente la automatizaci�n de ramas enteras de la industria ha ocasionado el desplazamiento de los seres humanos trabajadores, aunque, por otra parte, se han abierto el espacio para nuevos oficios�(Schwab & Samans, 2016). En la actualidad son muy pocas las actividades que pueden ser automatizadas y hay ciertas cosas en las que la capacidad de las m�quinas es muy limitada o es imposible sustituir el factor humano, como en la capacidad de socializaci�n, la empat�a, la facultad de adaptarse a los cambios o situaciones inesperadas, el manejar la excepcionalidad. La tendencia m�s probable es la de la creaci�n de equipos que combinen las personas y las m�quinas, porque ambos trabajando colaborativamente consiguen un mejor resultado que trabajando por separado.

 

IA y toma de decisiones gerenciales

El proceso de decisi�n humana resulta ser muy complejo, por la cantidad de alternativas aparentemente equivalentes que se disponen. Esta variedad de opciones, todas con sus posibles consecuencias y riesgos inherentes, constituye en s� mismo una posibilidad de equivocarse. Las decisiones humanas, la mayor�a de las veces, son influidas por las experiencias, emociones y variaciones interpersonales, las cuales afectan la recepci�n de informaci�n por parte de la persona al momento de tomar decisiones. Esto puede repercutir en resultados problem�ticos, como puede ser la fatiga durante el proceso de toma de decisiones, que puede conducir a grandes equivocaciones (Diestra et al, 2021).

Por otra parte, la Inteligencia Artificial ha tenido un impacto significativo en el mundo cuando se ha utilizado para la toma de decisiones. La IA aplicada a la toma de decisiones est� en capacidad de crear nueva informaci�n y predicciones a partir de grandes conjuntos de datos para la resoluci�n de problemas, especialmente de algoritmos de aprendizaje autom�tico (Von Krogh, 2018). La incorporaci�n de la IA en la toma de decisiones gerenciales se ha venido generalizando con mucha rapidez, especialmente en las grandes empresas transnacionales en todos los pa�ses industrializados, pero tambi�n en pa�ses subdesarrollados, al tiempo que las grandes innovaciones se producen a diario y demandan una constante actualizaci�n.

La toma de decisiones gerenciales se ha vuelto compleja en el mundo actual. Los encargados de tomar las decisiones deben procesar grandes cantidades de informaci�n, variada y de forma inmediata, por lo que enfrentan a las posibles consecuencias y riesgos inherentes de este acelerado dinamismo. Esto exige que la informaci�n debe recopilarse e interpretarse correctamente para poder concluir en una alternativa id�nea. En este sentido, la inteligencia artificial (IA) se ha vuelto un aliado ideal en la toma de decisiones, as� como un posible reemplazo del gestor de decisiones humano (Diestra et al, 2021).

El uso de la IA en la toma de decisiones organizacionales es una de las principales aplicaciones (Cao et al, 2021), dado que crea nueva informaci�n y predicciones a partir de grandes conjuntos de datos para la resoluci�n de problemas, especialmente de algoritmos de aprendizaje autom�tico (Von Krogh, 2018). Seg�n un informe reciente del MIT Sloan Management Review y Boston Consulting Group, el 57 % de las empresas encuestadas prueba la IA y el 59 % poseen una estrategia de IA (Ransbotham et al, 2020). Esto genera nuevas �reas de aplicaci�n, como cambiar la forma y perspectiva en que las organizaciones toman decisiones. Un beneficio de la implementaci�n de la inteligencia artificial en las empresas es que esta puede ayudar a los gerentes a detectar anomal�as, al proporcionar informaci�n en tiempo real sobre se�ales de advertencia temprana de problemas, lo cual permite la posibilidad de acciones correctivas oportunas (Jarrahi, 2018).

En algunas organizaciones avanzadas en el uso de esta tecnolog�a, la automatizaci�n en la toma de decisiones puede volverse un problema cuando se busca desplazar integralmente al hombre, lo que conllevar�a a diversas consecuencias. Se aprecia que se puede crear cierta dependencia de los tomadores de decisiones hacia la IA, ya que terminan focaliz�ndose en lo que la m�quina predispone (Skitka et al, 2000). Esa situaci�n en ciertas circunstancias, genera la disminuci�n de las responsabilidades humanas, puesto que los tomadores de decisiones pueden convertirse en complacientes e irresponsables, generando p�rdidas de las habilidades humanas en las empresas (Endsley y Kiris, 1995). Otra de las consecuencias� de la automatizaci�n de la toma de decisiones es la diferenciaci�n creada entre los que est�n adaptados a esta digitalizaci�n, respecto de los que carecen de conocimientos tecnol�gicos; esta situaci�n puede generar tensiones cuando hay cambios en el tiempo (Smith y Lewis, 2011), lo cual puede repercutir en que las soluciones automatizadas sean menos eficientes (Davenport, 2016), lo que genera que algunos se logran adaptar y otros quedan desfasados ante esta velocidad de la transformaci�n digital.

Existen estudios espec�ficos de la utilizaci�n de la IA en la toma de decisiones de algunas empresas importantes en el mundo. Algunas de las referencias m�s relevantes que se pudo conseguir en esta exploraci�n son los estudios Young acerca de los algoritmos necesarios para el reclutamiento de perosal y la gesti�n de relaciones industriales usando IA�(Young, 1995), acerca de la utilizaci�n de las redes neuronales de David Fuentes (2010), el estudio de S�nchez acerca de la IA aplicada a la gesti�n de recursos humanos (S�nchez J. , 2017), el uso del data mining para la selecci�n de personal en empresas� chinas (Chien y Chen, 2008).

 

Contabilidad y la IA

La IA est� transformando la contabilidad de diversas maneras. Esta tecnolog�a hace que la contabilidad sea m�s segura y transparente. Ayudan a verificar f�cilmente los registros financieros, ahorrando tiempo y reduciendo riesgos. Uno de los cambios se relaciona con la utilidad de la nube. Esta permite acceder a datos desde cualquier lugar, facilitando la colaboraci�n y la gesti�n de la informaci�n financiera.

Un aspecto novedoso que permite la IA es la personalizaci�n del contenido. La IA analiza los patrones de gusto del gerente y le puede proporcionar consejos espec�ficos sobre presupuestos, impuestos e inversiones. La IA se ha transformado entonces en un asesor financiero personalizado.

Es importante destacar que, en lugar de reemplazar a los contadores, la IA est� cambiando algunos de sus roles. Los profesionales de la contabilidad podr�an ahora enfocarse en tareas de mayor valor, como el an�lisis de datos y la toma de decisiones estrat�gicas.

La implementaci�n de la IA en la contabilidad puede variar seg�n las necesidades espec�ficas de una organizaci�n. La IA puede automatizar procesos repetitivos, como la clasificaci�n de transacciones, la conciliaci�n bancaria y la generaci�n de informes financieros. As� mismo mediante las herramientas de procesamiento de lenguaje natural, se pueden extraer informaci�n relevante de documentos y facturas.

Otras operaciones que puede realizar la IA es el an�lisis predictivo y la detecci�n de anomal�as. Los algoritmos de aprendizaje autom�tico pueden predecir tendencias financieras, como los flujos de efectivo o pron�sticos de ingresos. En cuanto a la detecci�n de anomal�as ayuda a identificar transacciones inusuales o, incluso, fraudes.

La IA puede convertirse en asistentes virtuales excelentes que pueden responder preguntas frecuentes, proporcionar orientaci�n sobre pol�ticas contables y ayudar a los usuarios con consultas b�sicas. Adem�s, puede convertirse en asistente de auditor�as pues puede analizar grandes vol�menes de datos para identificar patrones y riesgos. Esto constituye una valiosa ayuda para los auditores para enfocarse en las �reas m�s cr�ticas.

Otros servicios que puede brindar la IA se refiere a la optimizaci�n de los impuestos mediante la evaluaci�n de estrategias fiscales y encontrar las oportunidades de ahorro. As� mismo, los algoritmos de IA pueden procesar datos hist�ricos y proporcionar informaci�n valiosa para la toma de decisiones gerenciales estrat�gicas. De esta manera, la IA mejora la eficiencia, reduce los errores y permite a los profesionales centrarse en tareas estrat�gicas.

Aun considerando todas estas ventajas de la IA en la contabilidad, no hay que dejar de observar los desaf�os y riesgos que trae aparejados su adopci�n en las tareas de contabilidad. Esto se refiere a aspectos como los costos elevados, pues la implementaci�n y mantenimiento de sistemas de IA pueden ser costosos, especialmente para las peque�as empresas. Adem�s, implica una inversi�n de tiempo y recursos en la capacitaci�n del personal pues la integraci�n de la IA requiere de habilidades especializadas y conocimientos t�cnicos. Por eso, la adopci�n de la IA puede ser complicada si no hay un personal capacitado debidamente. Algunos profesionales todav�a no comprenden completamente c�mo implementar y aprovechar la IA en la contabilidad.

Otro aspecto que trae sus riesgos es la cuesti�n de la privacidad de los datos manejados. La IA maneja grandes cantidades de informaci�n financiera. Por ello, es necesario garantizar la privacidad y la seguridad de los datos�(Eliftech, 2024).

 

Conclusiones

La IA y otras herramientas tecnol�gicas vinculadas a la Internet, son tecnolog�as que mejoran el desempe�o de las organizaciones, debido a que se pueden eliminar procesos innecesarios, reducir tiempos y costos; y, por lo tanto, mejorar la eficiencia de la empresa, adapt�ndola a los diferentes desaf�os que se vienen suscitando en cuanto a competitividad.

As� como han replanteado varias profesiones, lo mismo se puede decir de la disciplina y los profesionales de la Contabilidad. Su generalizaci�n en el campo de actividad econ�mica, obliga a las instituciones de formaci�n profesional a actualizar sus programas para facilitar la capacitaci�n debida para obtener los mejores frutos de esas nuevas tecnolog�as en beneficios de la sociedad en general y de las organizaciones o empresas en particular.

Otro aspecto que hay que cuidar en su implementaci�n son sus desaf�os relacionados con la privacidad de los datos y los sesgos que pueden alcanzar estas m�quinas que, hoy, pueden aprender por su cuenta, as� como los riesgos por la posibilidad de nuevas pr�cticas indebidas facilitadas por estas tecnolog�as.

 

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� 2024 por los autores. Este art�culo es de acceso abierto y distribuido seg�n los t�rminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribuci�n-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)

(https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/).