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¿Cuáles son los casos de uso de la IA en las asesorías contables?

¿Cuáles serán los impactos concretos de la llegada de la inteligencia artificial a las asesorías de contabilidad? La pregunta está en la cabeza de muchos expertos de la profesión contable.

Casos de uso de la IA en asesorías contables
ÍNDICE
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¿Cuáles serán los impactos concretos de la llegada de la inteligencia artificial a las asesorías? La pregunta está actualmente en la mente de muchos representantes de la profesión. Mientras que algunos están preocupados por las consecuencias de la IA, por ejemplo en el empleo, otros la ven como una herramienta con un enorme potencial para completar la transformación de la profesión contable.

¿Por qué están explotando los usos de la IA en la actualidad?

Ya sea en el sector financiero y contable o en otros entornos profesionales, la IA ahora se está extendiendo a gran velocidad. Este aumento puede explicarse por varios factores:

  • La llegada de algoritmos nuevos y altamente sofisticados
  • La disponibilidad de recursos materiales para realizar los cálculos
  • Acceso a grandes volúmenes de datos

«Es la combinación de estos tres elementos lo que permite que una tecnología que ya es antigua —el concepto se remonta a la década de 1960— prevalezca en la actualidad», explica Vincent Bonnivard, líder del equipo de IA de Probayes, una empresa especializada en la implementación de proyectos de inteligencia artificial.

IA: ya es una realidad en las asesorías contables y fiscales

Lejos de ser ciencia ficción, la IA ya está presente en las empresas, a través de las herramientas que utilizan los asesores o sus equipos. De hecho, se añaden componentes de software que permiten implementar nuevas funcionalidades utilizando modelos de IA. Otros usos aparecerán a corto o medio plazo. En particular, esto afecta a cuatro campos principales de aplicación:

Hacia una automatización completa de los asientos contables

Es, sin duda, una de las aplicaciones más vigiladas por la profesión contable. La automatización, que ya está en marcha gracias a los motores de reglas utilizados por el software, se acelerará aún más con la llegada de los modelos de inteligencia artificial. A día de hoy, la IA permite leer las facturas y otros documentos contables para extraer la información necesaria y realizar conciliaciones bancarias y estados contables. Mañana, toda la entrada de datos se automatizará, con un aumento de productividad especialmente significativo para las empresas. «A diferencia de los motores de reglas, los modelos de IA pueden aprender a medida que se alimentan de datos, como las facturas que procesarán o las correcciones que realizarán los usuarios». explica Laura Pallier, cofundadora de Regate.

El surgimiento del «empleado aumentado»

¿Pedirle a un modelo de IA que escriba un resumen de las medidas fiscales contenidas en el proyecto de ley financiera, que traduzca un contrato, que escriba un correo electrónico con un tono adaptado al cliente? Hoy ya es posible. Todas estas herramientas ya están simplificando la vida diaria de los empleados de contabilidad. «En la oficina, la IA nos ayuda a mejorar la relevancia de nuestros escritos, a escribir cartas o actas de reuniones», explica John Levy, contador público y fundador de Trevys. Mañana, la IA también ayudará a los equipos a priorizar sus tareas automáticamente, o incluso a encargarse de toda la gestión de proyectos para aliviar a los empleados.

Una nueva dimensión para las relaciones con los clientes

Los aumentos de productividad derivados de la automatización de los asientos contables permitirán a las empresas centrarse más en las relaciones con los clientes. Y, también en este caso, la IA puede serles de gran ayuda. Ya hay en el mercado chatbots que pueden responder, en lenguaje natural, a las preguntas básicas de los clientes (una solicitud de cita, por ejemplo). «Creo que en 2024 pediremos a los profesionales que desplieguen pequeños módulos de Chatbot, ya sea en nuestro sitio web o en otras aplicaciones que utilizamos. Ya lo estamos viendo entre los colegas que lo usan y que están muy contentos con él». explica John Lévy.

A corto plazo, podemos imaginar modelos que puedan escanear los archivos de los clientes para extraer respuestas a preguntas más complejas. La IA también podrá analizar las comunicaciones con un cliente para deducir su índice de satisfacción o comprender mejor sus necesidades.

Análisis, asesoramiento y gestión de riesgos

Gracias a su capacidad para analizar enormes volúmenes de datos, la IA puede extraer ciertas tendencias que pueden ser valiosas en la gestión de riesgos. Por ejemplo, para predecir con antelación el fracaso de un cliente o para alertar sobre un riesgo cíclico que pesa sobre un caso. Basándose en el análisis de datos, la inteligencia artificial también podrá desarrollar en el futuro escenarios de gestión de efectivo o escenarios de gestión de activos para los gestores, por ejemplo.

Los desafíos de la IA en las asesorías de contabilidad

Si bien el potencial de la inteligencia artificial aplicada a la profesión contable es enorme, la llegada de esta tecnología también plantea algunos interrogantes.

El desafío de la confidencialidad de los datos

Para recibir una formación adecuada, los modelos de IA necesitan datos de calidad. Para los asesores, sujetos al secreto profesional, este tema dista mucho de ser trivial. De hecho, no todos los modelos son muy transparentes, por decir lo menos, sobre el uso que se hace de los datos, su lugar de almacenamiento, su duración de conservación, etc. En la actualidad, por ejemplo, es imposible proporcionar a ChatGTP un archivo de clientes para pedirle que extraiga información.

Por lo tanto, se requieren precauciones. Los equipos de Regate, por ejemplo, capacitaron a los modelos de IA encargados de la conciliación bancaria estableciendo límites claros. Los datos de un cliente no se utilizan para entrenar un modelo utilizado para otro cliente. Además, los datos se anonimizan.

Gestión de cambios

El otro desafío para las empresas a la hora de implementar proyectos de IA es hacer que su organización evolucione. Esto implica la formación de los equipos que ya existen y la posible contratación de nuevos perfiles (controladores de datos, analistas de datos, gestores de proyectos, etc.), pero sobre todo mediante una auténtica política de gestión del cambio. El factor humano es especialmente importante porque, contrariamente a la creencia popular, la IA no sustituirá a los empleados, que siempre tienen la última palabra a la hora de validar las operaciones, sino que, por el contrario, les permitirá desarrollar todo su potencial.

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