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Por: Iván Rodríguez. Colaborador de Auditool

Aunque las técnicas de inteligencia artificial[1] IA como el aprendizaje automático no son nuevas y avanzan rápidamente, en los negocios y en la auditoría, este tema aún se encuentra en las etapas iniciales. Para abordar el futuro de una manera más positiva, es necesario desarrollar una comprensión profunda de cómo la IA puede contribuir en la resolución de problemas contables y de negocios, los desafíos prácticos y las habilidades que necesitan los auditores para trabajar con sistemas inteligentes.

Los contadores y auditores aplican sus conocimientos técnicos sobre contabilidad y finanzas para ayudar a las empresas y las partes interesadas toman mejores decisiones. Para apoyar su toma de decisiones y asesoramiento, los auditores necesitan información y análisis financieros y no financieros de alta calidad.

Al interior de las compañías, hay profesionales y procesos dedicados a capturar, preparar, verificar y comunicar información, realizar análisis y tomar una amplia variedad de decisiones. En particular, los auditores pueden aprovechar la tecnología para ayudarlos a brindar un mejor servicio, asesorar y tomar mejores decisiones. La tecnología puede contribuir así:

  • proporcionar mejores datos y más baratos para respaldar la toma de decisiones;
  • generar nuevos conocimientos a partir del análisis de datos; y
  • liberar tiempo para centrarse en tareas más valiosas, como la toma de decisiones, la resolución de problemas, asesoramiento, desarrollo de estrategias, construcción de relaciones y liderazgo.

La naturaleza misma de las técnicas de aprendizaje automático se presta a mejoras sustanciales en diferentes áreas de la contabilidad y la auditoría, y puede equipar a los contadores con nuevas y poderosas capacidades, como así como automatizar muchas tareas y decisiones.

Por lo tanto, es importante identificar los problemas de contabilidad y de negocios donde el uso de IA sea particularmente fructífero y donde los problemas se puedan resolver mejor con estas técnicas. Esto asegurará que los esfuerzos de adopción estén impulsados ​​por la necesidad empresarial. Si bien, a la fecha, ha habido un uso limitado en la contabilidad del mundo real, se espera que en próximos proyectos de investigación e implementación se incluya:

  • utilizar el aprendizaje automático para codificar entradas contables, permitiendo una mayor automatización de los procesos;
  • mejorar la detección de fraudes a través de modelos de aprendizaje automático más sofisticados, que consideren las actividades "normales" y mejoren la predicción de actividades fraudulentas;
  • usar modelos predictivos basados ​​en el aprendizaje automático para pronosticar ingresos; y
  • mejorar el acceso y el análisis de datos no estructurados, como contratos y correos electrónicos, a través de modelos de aprendizaje profundo.

Actualmente, los volúmenes de datos y la calidad de los mismos son cruciales para el éxito de los sistemas de inteligencia artificial. Sin suficientes datos buenos, los modelos simplemente no podrán aprender. En términos generales, los datos contables transaccionales están bien estructurados y son de alta calidad, y por lo tanto pueden ser un punto de partida prometedor para desarrollar modelos. No obstante, esto puede ser un desafío importante en la práctica. De otra parte, las organizaciones más pequeñas pueden no tener datos suficientes para permitir resultados precisos. Los modelos potentes pueden necesitar fuentes externas de datos, a los que no siempre es posible acceder a un costo adecuado. Además, es difícil saber de antemano qué tan exitoso será el aprendizaje automático.

Otro límite más basado en principios será la privacidad y la ética, especialmente donde los sistemas de AI empleen datos personales. La detección de fraudes, por ejemplo, puede basarse en el texto de los correos electrónicos enviados por los empleados, lo cual implica límites legales y éticos.

Debe tenerse en cuenta que el desarrollo de IA también será impulsada en última instancia por el tema económico y empresarial. El aprendizaje automático se integra cada vez más en los negocios y la contabilidad mediante software. El aprendizaje será similar al de las actividades de búsqueda o compras en línea.  El empleo de IA puede orientarse hacia el posicionamiento competitivo o servicio al cliente. Es por ello que en este entorno, se requiere que los auditores se capaciten, amplíen sus horizontes profesionales y estén a la vanguardia de las nuevas tecnologías, para seguir siendo competitivos. 

[1] La inteligencia artificial (Artificial Intelligence, o AI) es la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas, especialmente sistemas informáticos. Estos procesos incluyen el aprendizaje (la adquisición de información y reglas para el uso de la información), el razonamiento (usando las reglas para llegar a conclusiones aproximadas o definitivas) y la autocorrección. Tomado de: https://searchdatacenter.techtarget.com/es/definicion/Inteligencia-artificial-o-AI

 

C.P. Iván Rodríguez -           

Auditor y Consultor, Diplomado en Alta Gerencia de Seguros y Derecho de Seguros. Especialista en Dirección Financiera y Desarrollo Organizacional, Diplomado en Gerencia de la Calidad, Contador Público de la Pontificia Universidad Javeriana, con 20 años de experiencia en diversas empresas. Amplia experiencia en la elaboración y ejecución de auditorías y revisorías fiscales. Dirección y ejecución de asesorías, consultorías y capacitaciones. Colaborador de Auditool

Bogotá D.C, Colombia


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