Editorial: La redefinición del rol profesional

Me invitaron a escribir la nota editorial correspondiente al número 111 de la Revista Costos y Gestión del Instituto Argentino de Profesores Universitarios de Costos (IAPUCo), para continuar el debate sobre cómo la automatización, la inteligencia artificial (IA), la analítica de datos y otros sistemas de información han transformado la práctica profesional, y cómo se seguirá redefiniendo nuestro rol en el futuro. La respuesta de la comunidad se materializó en dos contribuciones que nos obligan a salir de los lugares comunes y a profundizar en las tensiones reales de esta transformación.

La colega Andrea Abramo examina la transición del especialista desde el procesamiento de datos hacia la interpretación estratégica. Su análisis delimita con precisión que digitalizar, automatizar, aplicar analítica y desplegar inteligencia artificial no son sinónimos, sino escalones acumulativos. El punto crítico de su planteo radica en el impacto de la IA generativa: al procesar probabilidades lingüísticas y no certezas contextuales, la tecnología transforma en commodity las tareas operativas de costos (reportes, desvíos estándar, conciliaciones), obligando al profesional a migrar hacia preguntas de mayor densidad conceptual. Si el cálculo se automatiza, la arquitectura de decisiones, el diseño ético de la captura de datos y la asignación de sentido estratégico siguen siendo una responsabilidad estrictamente humana.

Por su parte, Federico Olivo Aneiros, decano de la Universidad Tecnológica Nacional – Facultad Regional Córdoba, aporta una perspectiva institucional indispensable al advertir que las tecnologías, por sí solas, no transforman los roles, sino que lo hace la capacidad individual de dominarlas para no quedar en desventaja. Su visión introduce un matiz conceptual clave: el advenimiento de la “Industria 5.0” vuelve a colocar al ser humano y a su creatividad en el centro de las organizaciones. Sin embargo, el núcleo de su argumentación interpela la estructura pedagógica actual, describiendo una disonancia temporal crítica: convivimos con un sistema educativo del siglo XIX, un cuerpo docente del siglo XX y estudiantes del siglo XXI. Ante esta brecha, propone una actualización curricular flexible que resguarde una formación básica profesional que considera innegociable.

Ante estos planteos, considero necesario interpelar un supuesto automático en el que suele caer nuestra disciplina. Afirmar que las “habilidades blandas” (empatía, liderazgo, resiliencia) son el refugio seguro e infalible frente a la automatización es una verdad a medias. Las competencias conductuales sin una base técnica robusta, avanzada y digitalmente alfabetizada son estériles en la gestión estratégica moderna. No podemos escudarnos en el “pensamiento crítico” si en las aulas y en las organizaciones seguimos enseñando y modelando costos con estructuras estáticas, divorciadas de los flujos de datos masivos y en tiempo real.

A esto se suma otra inercia pedagógica que debemos desterrar: la presunción cronológica de que la formación universitaria debe priorizar el registro y la elaboración de información, postergando el análisis y la gestión para etapas avanzadas o el posgrado. Esta división temporal del conocimiento ha quedado obsoleta. En un mundo donde se automatiza el procesamiento de datos desde el primer día, el graduado necesita capacidades de análisis y gestión de la información desde el inicio mismo de su práctica profesional. Diseñar programas bajo el supuesto de que el joven profesional pasará sus primeros años registrando datos y confeccionando reportes de forma rutinaria es condenarlo a la irrelevancia laboral inmediata.

El verdadero desafío de las universidades y de los profesionales no es solo encontrar un equilibrio entre tradición e innovación. Exige aceptar que los fundamentos técnicos tradicionales también deben mutar de raíz. La formación básica ya no puede estructurarse bajo el supuesto de un profesional que recibe información limpia para calcular; debe prepararse para auditar algoritmos, detectar sesgos en datos históricos imperfectos y liderar conversaciones de negocio complejas. En entornos volátiles, interpretar vale tanto como calcular, pero solo si se comprende el andamiaje técnico que sustenta el dato.

Agradecemos a quienes enriquecen este espacio con sus contribuciones e invitamos a la lectura de los artículos de investigación y experiencias prácticas publicados en este número de la revista.

[Revista Costos y Gestión de IAPUCO]

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La fantasía del impuesto al robot

El ministro de Ganadería, Agricultura y Pesca de Uruguay, Alfredo Fratti, afirmó que no es momento para debatir una reducción de la jornada laboral y propuso que los robots autónomos —dispositivos que operan sin intervención humana directa— realicen contribuciones destinadas específicamente al Banco de Previsión Social (BPS) para garantizar la sostenibilidad del sistema previsional frente al avance de la automatización [Nota de Prensa].

Pero la realidad no es tan sencilla. Pensar en la sustitución tecnológica a través de la figura del robot androide es una simplificación que no captura cómo funciona la economía actual. La automatización no opera reemplazando personas de a una por máquinas con forma humana, sino a través de algoritmos, software y procesos de inteligencia artificial. Además, reducir este fenómeno a una mera "revolución industrial" más es no entender su escala: la IA no solo automatiza tareas, sino que desplaza capacidades cognitivas y reconfigura la forma en que pensamos, trabajamos y concebimos el mundo.

Ahora los procesos de sustitución del trabajo por tecnología se aceleran claramente, y tenemos dos grandes desafíos: (1) un tiempo extremadamente corto para que las personas se adapten a los nuevos roles en una economía donde la ejecución se vuelve un insumo barato y el valor migra hacia el juicio crítico y la responsabilidad humana, (2) el financiamiento de la seguridad social y la protección de las personas.

Siempre que las tecnologías sustituyeron puestos de trabajo, aparecieron otros para que la economía siguiera creciendo. Seguramente ahora pase lo mismo, pero la velocidad y la naturaleza de este cambio son tan vertiginosas que muchas personas no tendrán el tiempo material para adaptarse, y deben ser protegidas de forma inmediata.

No es posible pensar en proteger puestos de trabajo, sino personas. La formación y los planes de reconversión son herramientas imprescindibles para el largo plazo, pero debemos asumir con realismo que no llegarán a tiempo para todos. No podemos dejar tirados a quienes queden atrapados en esa brecha de transición.

Las empresas deben asumir esta realidad como parte fundamental de su compromiso ético y su responsabilidad social. Cuidar a las personas implica formarlas, encontrarles un lugar y acompañar el proceso. Reducir la fuerza laboral únicamente a un costo prescindible en la búsqueda de eficiencia no es aceptable.

Para el segundo punto —la seguridad social—, insistir en tributar al "robot" como si fuera un trabajador individual es equivocar el camino. La automatización es un fenómeno sistémico y las soluciones no pueden pasar por castigar el uso de la tecnología. La vía es otra.

Con una reducción significativa del factor trabajo tras la transformación digital, y con nuevos modelos de negocios que generan enorme valor sin un uso intensivo de mano de obra, debemos reconfigurar por completo el sistema de seguridad social. Nos exige, en el fondo, discutir una nueva teoría del valor que no mida la dignidad o el aporte de un ser humano únicamente por su tiempo de producción.

Seguramente haya quien sostenga que cada uno debe resolver esto de forma individual, mediante seguros privados, ahorros o inversiones. Quienes entendemos este desafío como un problema estructural, social y de civilización, pretendemos una solución solidaria, más allá de la suerte o capacidad de cada individuo.

Las personas deben ser protegidas en sus derechos. Las empresas, en su origen histórico como formas de organización social del trabajo, deben estar al servicio de la sociedad y responder a las necesidades humanas, en lugar de consolidarse como meros mecanismos de acumulación e inequidad.

En consecuencia, la seguridad social y la protección social deben dar un salto cualitativo: su financiamiento no puede seguir recayendo exclusivamente sobre las rentas del trabajo, sino sobre los excedentes y la riqueza global que la economía en su conjunto produce.

Los impuestos a las ganancias corporativas y a la concentración del capital deben integrarse de forma estructural al esquema de financiamiento de la previsión social, y no actuar como meros salvatajes de coyuntura ante la crisis del sistema.

Si como sociedad desarrollamos nuevas formas de producir y crear valor, sus beneficios no pueden quedar retenidos en la cúspide.

La discusión no pasa por imponer un tributo al robot, sino por orientar políticamente la dirección del cambio tecnológico. Se trata de diseñar mecanismos fiscales que fuercen y garanticen que las ganancias de la inteligencia artificial y la automatización se redistribuyan efectivamente, situando al ser humano en el centro y traducidas en calidad de vida para toda la sociedad.

(*) Una versión más completa y mejor escrita, en colaboración con Pablo Da Rocha, fue publicada el 23 de agosto de 2026 en la diaria. Para profundizar sobre este tema recomiendo este otro artículo de Pablo, y esta nota de Lucía Barrios. 

[Imagen generada por Gemini]

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IA y automatización en la práctica contable del agro

La digitación de datos está muerta, aunque muchos profesionales contables aún no lo sepan del todo. Durante décadas, la práctica estuvo fuertemente asociada a la acumulación de horas en tareas mecánicas, el cálculo repetitivo, la conciliación manual de saldos y la confección de informes en planillas estáticas. Sin embargo, la aceleración de las herramientas de automatización e Inteligencia Artificial (IA) elimina por completo la necesidad del procesamiento manual, obligando a replantear el origen y el verdadero aporte de valor de la profesión.

En el sector agropecuario, este cambio de paradigma resulta crítico. No se está ante un escenario donde la tecnología reemplace la labor del contador, sino ante un contexto donde esta asume la complejidad de la información operativa mientras el profesional asume el juicio crítico necesario para respaldar las decisiones estratégicas. Históricamente, el valor parecía concentrarse en la construcción del balance o en el traslado de datos desde comprobantes hacia libros contables; hoy, la IA procesa de forma inmediata y la sola elaboración del informe deja de ser una ventaja competitiva.

El centro de gravedad de la función contable se desplaza radicalmente hacia la validación de los datos presentados por los sistemas, el análisis de anomalías en los registros y el ejercicio del juicio profesional. En definitiva, mientras la IA procesa, el contador juzga. Esta redefinición cobra aún más fuerza al considerar que el agro enfrenta variables de alta complejidad que invalidan la contabilidad estática y los presupuestos lineales. Por un lado, el desfase estacional y los shocks climáticos generan eventos extremos que no quedan reflejados en tiempo real dentro de una estructura tradicional, impidiendo captar pérdidas de valor de forma oportuna. Por otro lado, la volatilidad de los commodities y del tipo de cambio exige una revisión dinámica de las proyecciones, al tiempo que la transformación biológica constante de los activos (NIC 41) requiere una valuación a valor razonable sustentada en datos de campo actualizados.

A estas dificultades se suma la brecha histórica entre la informalidad operativa del campo y la formalidad requerida por los sistemas contables e impositivos. La IA rompe la rigidez de las soluciones transaccionales tradicionales —como los ERP o los sistemas de facturación— al no exigir un proceso estrictamente tabulado para extraer valor. Mediante herramientas inteligentes, es posible transformar audios de WhatsApp emitidos desde el establecimiento, remitos manuscritos o datos geolocalizados de maquinaria en trazabilidad contable y documental en tiempo real.

De este modo, la práctica profesional debe incorporar fuentes no financieras como imágenes satelitales, datos climáticos, registros de sembradoras y cosechadoras, humedad de suelos, rendimiento por hectárea o información de transporte. Esto habilita la aplicación de simulaciones masivas en escenarios What-If para evaluar solvencia integrando mercados de futuros, la automatización logística de cartas de porte y fletes, y la auditoría de activos biológicos mediante visión computacional que convierte el control físico de existencias en soporte contable inmediato.

Si bien el uso más extendido de la IA se ha dado a través de interfaces de chat de preguntas y respuestas, el verdadero salto cualitativo reside en los agentes de IA. Un agente no se limita a responder consultas, sino que constituye un sistema entrenado que ejecuta tareas autónomas en segundo plano, tales como el monitoreo continuo de casillas electrónicas y avisos de organismos fiscales (DGI/BPS), la conciliación de cuentas basada en eventos o la emisión de alertas operativas ante variaciones de parámetros. Esta capacidad agéntica conduce a la profesión hacia un esquema de "cierre continuo", sustituyendo los cuellos de botella de las liquidaciones mensuales estresantes.

Sin embargo, la adopción de estas tecnologías exige una gobernanza rigurosa de la información. Es indispensable evitar la carga de datos sensibles en modelos públicos no protegidos y recurrir a entornos seguros que resguarden la información comercial y tributaria, garantizando el cumplimiento de las normas de protección de datos personales. Asimismo, dado que los modelos de lenguaje funcionan de manera probabilística y no determinística, pueden alucinar, generar respuestas erróneas o inventar referencias normativas. A esto se suma que las herramientas genéricas internacionales desconocen el marco regulatorio local (DGI, BPS, COMAP), lo que vuelve obligatoria la verificación crítica y la contextualización por parte del contador.

En conclusión, la IA procesa la complejidad del campo, pero el contador define el valor de las decisiones. La transformación de la práctica exige romper el cerco del dato financiero, ampliando el alcance técnico para reconstruir la realidad económica antes de la emisión de la factura fiscal. Asimismo, requiere sembrar el enfoque Human-in-the-loop, donde la tecnología ejecuta pero la responsabilidad ética, legal y la firma profesional recaen exclusivamente en el ser humano. Cultivar el hábito de la experimentación constante con herramientas anónimas será la clave para liderar este nuevo escenario profesional.

[Texto generado con IA en base a mi presentación en las II Jornadas Agropecuarias Binacionales organizada por el Colegio de Contadores, Administradores y Economistas del Uruguay]

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