jueves, 16 de julio de 2026

Uso ético de TIC en Contabilidad

En estos días la IESBA (International Ethics Standards Board for Accountants) anunció el lanzamiento de la publicación: "Emerging Technologies: A Characteristics-Based Approach to Ethical Considerations for Professional Accountants".

El documento busca orientar a los contadores públicos ante tecnologías como inteligencia artificial (IA), blockchain, aprendizaje automático, computación cuántica y automatización de procesos robóticos (RPA).

La irrupción de las tecnologías emergentes en la contabilidad y las finanzas suele presentarse bajo una narrativa puramente optimista de eficiencia, velocidad y automatización. Sin embargo, el documento de la IESBA nos propone sacudir esa comodidad y a confrontar los límites reales de nuestra responsabilidad profesional. La tesis central del organismo es tan simple como incómoda: no importa qué tan autónoma o sofisticada sea la herramienta que utilicemos, la responsabilidad última e indelegable por los juicios y decisiones financieras sigue siendo del ser humano. 

El verdadero desafío no radica en las herramientas específicas que hoy dominan la conversación, como la inteligencia artificial generativa, el aprendizaje automático o la computación cuántica, sino en los rasgos intrínsecos que estas tecnologías comparten y que alteran profundamente el mapa de riesgos éticos. La IESBA identifica características críticas como la opacidad, el no determinismo, la adaptabilidad perpetua y la autonomía. Cuando un sistema es opaco (la famosa "caja negra"), resulta casi imposible explicar la lógica de sus resultados, lo que puede inducir al profesional a una preocupante autocomplacencia o a una parálisis por intimidación ante el dictamen de la máquina. Peor aún, el no determinismo implica que inputs idénticos pueden generar outputs distintos, dinamitando la noción tradicional de trazabilidad y consistencia que sostiene a la auditoría. Si a esto sumamos la adaptabilidad perpetua, donde los algoritmos modifican su propio comportamiento en función de nuevos datos sin que el usuario lo note, la evaluación de riesgos deja de ser un hito que se firma una vez para convertirse en un proceso de vigilancia continua.

Esta realidad fractura los supuestos de control con los que operábamos en la era de los sistemas basados en reglas lógicas predecibles de causa y efecto. Hoy, la delegación excesiva de criterio en herramientas que procesan datos a escalas y velocidades que escapan a la supervisión humana directa no solo amplifica los sesgos e imprecisiones de origen a niveles masivos antes de que podamos intervenir, sino que diluye la rendición de cuentas. Por ello, mantener la competencia profesional y el debido cuidado exige hoy un nivel de alfabetización tecnológica activa y el rechazo tajante a prácticas como el uso de software no validado o Shadow IT, que exponen la confidencialidad de la información bajo la excusa de la productividad individual. Frente a un entorno propenso a la manipulación digital y a la generación de datos sintéticos o deepfakes, la tecnología no reduce la relevancia del juicio humano, sino que lo sitúa como el último y más crítico guardián de la confianza pública.


[Este artículo del blog fue creado con asistencia de Gemini AI, pero revisado y adaptado por mi]

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jueves, 2 de julio de 2026

Reflexiones sobre tecnología, gestión y personas

A continuación un texto generado con Inteligencia Artificial (Gemeni 3.5 Flash) en base a mis reflexiones en el Conversatorio Internacional del pasado 25 de junio.

Dentro del ámbito del Control de Gestión y los Sistemas de Información, persiste una visión reductiva que encasilla a la tecnología como un simple centro de costos o una inversión abstracta de difícil justificación. Esta perspectiva ignora que el verdadero impacto tecnológico no se agota en la instalación de un software, sino en su capacidad para transformar el modelo operativo y estratégico de una organización.

Evaluar el retorno real de estas iniciativas exige ir más allá de las métricas financieras tradicionales, entendiendo que herramientas como un ERP no son fines en sí mismos, sino los cimientos estructurales necesarios para avanzar hacia la automatización y la inteligencia artificial. Ante la inevitable resistencia al cambio organizacional, el desafío —tanto para las industrias como para las universidades que forman a los futuros líderes— radica en medir el valor de los activos intangibles y en posicionar a los profesionales como articuladores clave de esta transformación digital, asegurando que la tecnología sea el motor de la adaptabilidad y no una fricción interna.

La insuficiencia del ROI tradicional y los intangibles estratégicos:

  • El ROI tradicional está diseñado para activos tangibles con depreciación lineal. Aplicarlo de forma aislada a la tecnología subestima el valor opcional y la flexibilidad operativa.
  • La inversión tecnológica debe medirse como un habilitador de capacidades dinámicas, especialmente en entornos VUCA/BANI. El verdadero retorno incluye:
    • Resiliencia cultural: Capacidad de la organización para absorber perturbaciones tecnológicas sin perder productividad.
    • Velocidad de respuesta: Reducción del tiempo de comercialización (time-to-market) y adaptación ágil a cambios regulatorios o de mercado.
    • Activos de información: El valor de contar con datos limpios, centralizados y disponibles en tiempo real para la toma de decisiones, lo cual no figura en los estados financieros, pero determina la supervivencia del negocio.

La escalera evolutiva: ERP à RPA à IA

  • No se puede automatizar el caos. Sistemas como SAP no son solo herramientas de registro; son la infraestructura que estandariza los procesos de negocio y garantiza la integridad del dato maestro.
  • Una vez que el proceso está estandarizado y es predecible, la Automatización Robótica de Procesos (RPA) elimina las tareas transaccionales repetitivas de bajo valor.
  • La IA y los modelos de lenguaje no operan en el vacío; requieren datos estructurados y procesos maduros. El Control de Gestión debe entender que el ERP es la condición necesaria (el cimiento) para que la IA aplicada a la estrategia y a la analítica predictiva sea viable y no un mero experimento aislado.

El rol de la Universidad en la articulación de la transformación

  • Las universidades no deben formar operarios de software ni teóricos abstractos. El desafío académico es desarrollar un perfil híbrido.
  • El profesional universitario debe ser el puente entre la tecnología (sistemas) y el negocio (control de gestión y cumplimiento). Esto exige un abordaje multidisciplinario donde se entienda la tecnología no como un fin, sino como el lenguaje en el que se ejecutan las estrategias corporativas y el compliance.
  • Los profesionales contables y de administración deben estar preparados para liderar la adopción tecnológica, gestionando la fricción humana y demostrando el valor del nuevo modelo operativo ante la organización.

Para construir un puente sólido que resguarde la sostenibilidad de las organizaciones en Argentina, Chile, Uruguay y Colombia, el desafío fundamental no radica en la adquisición de software, sino en la transformación metodológica y cultural. Existe hoy una fractura evidente entre quienes gestionan la infraestructura tecnológica y quienes toman las decisiones estratégicas de negocio. El verdadero puente consiste en la formación y el desarrollo de profesionales híbridos; "traductores bilingües" capaces de interpretar la complejidad de los datos técnicos y convertirlos en herramientas de control de gestión y cumplimiento normativo. Sin este rol articulador, las inversiones tecnológicas quedan aisladas y las empresas pierden la agilidad necesaria para sobrevivir en un entorno regional altamente competitivo y heterogéneo.

Esta brecha se ve directamente profundizada por la actual crisis de adaptación que atraviesa la educación superior. Las universidades de la región enfrentan un descompás temporal crítico: mientras los ciclos de actualización y aprobación burocrática de los planes de estudio toman años, la obsolescencia tecnológica ocurre en cuestión de meses. Continuar enseñando bajo estructuras rígidas y silos fragmentados —donde la tecnología se percibe como una materia aislada y no como un eje transversal— garantiza la formación de egresados que ingresan al mercado laboral con competencias ya desactualizadas.

Para evitar que esta desconexión fracture el tejido empresarial latinoamericano, donde coexisten corporaciones globales con medianas y pequeñas empresas artesanales, la academia debe reconfigurar su propuesta de valor. El foco debe desplazarse de la mera instrucción operativa hacia el desarrollo de capacidades dinámicas y de gestión del cambio. Solo mediante una integración real entre la teoría de los sistemas de información y la práctica estratégica del negocio será posible dotar a las organizaciones del talento local necesario para liderar la transformación digital con una visión sostenible.

Una verdadera transformación educativa radica en aceptar que la academia sigue siendo sumamente eficaz enseñando tareas de registro, procesamiento y elaboración de datos, precisamente las actividades más susceptibles de ser automatizadas de forma inmediata por los ERP, la robótica y la inteligencia artificial. El imperativo actual exige desplazar el eje formativo hacia las capacidades de análisis crítico, interpretación estratégica y gestión del cambio, es decir, aquellas competencias intrínsecamente humanas que la tecnología no puede replicar. Si no logramos migrar de la instrucción operativa a la formación analítica, seguiremos preparando a los profesionales para competir contra los algoritmos en lugar de capacitarlos para dirigirlos, cuestionarlos y decidir cómo aplicarlos.

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