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Cómo el aprendizaje automático está interrumpiendo la contabilidad

En las profesiones de contabilidad, auditoría y cumplimiento, la Inteligencia Artificial (IA) ya está comenzando a automatizar tareas de trabajo intensivo, como la entrada de datos o el peinado de documentos manuales.

Por ejemplo, los profesionales de la contabilidad y la auditoría pueden desplegar la IA para extraer información de las facturas u órdenes de compra para entrar en los sistemas de contabilidad y auditoría, liberando horas en el día para realizar análisis más robustos sobre los resultados del sistema. Aprovechar la IA podría permitir a los departamentos de contabilidad, auditoría y cumplimiento analizar cantidades significativas de datos y ofrecer más análisis y conocimientos como parte de sus funciones.

Cómo el aprendizaje automático está interrumpiendo la contabilidad
Cómo el aprendizaje automático está interrumpiendo la contabilidad

De hecho, la IA ha estado haciendo nuestras vidas más fáciles durante más tiempo del que nos imaginamos. Tu smartphone, tu coche, tu banco y los dispositivos de tu casa pueden usar la IA a diario para predecir tus preferencias o anticipar tus acciones.

La IA es la disciplina de entrenar a las máquinas para que tomen decisiones similares a las de los humanos y realicen tareas “inteligentes” que normalmente requieren de inteligencia humana. El reciente interés en la IA ha sido alimentado por una trifecta de avances en las técnicas de aprendizaje de las máquinas, una disponibilidad de datos cada vez mayor y una continua aceleración en el procesamiento informático. Los desarrolladores de la IA han creado aplicaciones que pueden aumentar el rendimiento humano, automatizar procesos complejos y simular el compromiso humano a niveles cada vez más sofisticados.

Los datos son una gran oportunidad… y un desafío para la IA

La IA es tan inteligente como los datos que la alimentan. Para aprovechar el potencial de la IA, las máquinas “aprenden” de los grandes depósitos de información. El proceso de entrenamiento de una máquina requiere un cálculo de fuerza bruta, el equivalente a que un profesor corrija a los estudiantes “sí” o “no” mientras intentan responder a las preguntas en un disparo rápido, hasta que hayan memorizado (casi) perfectamente todas las respuestas a las preguntas.

Aunque los datos están potenciando la IA y el aprendizaje automático a escala, conseguir acceso a conjuntos de datos de calidad para resolver problemas empresariales específicos sigue siendo un gran desafío. Los datos no estructurados – ya sea texto, imágenes o audio – deben ser digitalizados y transformados en una fuente de “verdades de la tierra” antes de que se puedan crear soluciones impulsadas por la IA. Este ejercicio de disputa de datos puede ser desalentador para muchas organizaciones.

Afortunadamente, si las organizaciones carecen de la información o las habilidades necesarias para entrenar sus propios sistemas de IA, cada vez más pueden considerar sistemas pre-entrenados que logran tareas cognitivas específicas. Muchas empresas tienen casos de uso de la IA que ya están entrenados para el reconocimiento del habla, el procesamiento del lenguaje natural o la visión por computadora. Estos sistemas pueden incluso utilizarse para digitalizar y automatizar procesos existentes, abriendo esos procesos a un mayor desarrollo de la IA.

La colaboración entre máquinas y humanos es crucial

De ninguna manera la introducción de la IA en la contabilidad, la auditoría o el cumplimiento señala el fin del profesional humano. Siempre habrá un lugar para que los humanos ejerzan su juicio profesional en su trabajo, de hecho, la IA es un facilitador.

Si bien los algoritmos de aprendizaje automático han avanzado constantemente hacia la simulación de procesos de negocios, principalmente clasifican la información. Carecen del contexto para llegar a conclusiones novedosas.

La mayoría de las soluciones de IA son inherentemente de un solo propósito y pueden ser frágiles. Volviendo a nuestra analogía de estudiante, puedes imaginar que un estudiante entrenado en un solo tema puede tener un conocimiento impresionante en ese tema.

Sin embargo, el mismo estudiante puede ser incapaz de conectar los puntos más allá de esa área de experiencia. Por ejemplo, un sistema de IA construido para extraer datos de órdenes de compra no comenzará espontáneamente a recomendar mejoras en las adquisiciones.

Puede alcanzar niveles de precisión que superan a los de un humano que realiza las mismas tareas rutinarias, pero sería incapaz de avanzar en otras áreas, y mucho menos en un nivel de pensamiento más alto. Aquí es donde los humanos necesitan adoptar la toma de decisiones con máquinas.

En pocas palabras, los humanos no ganarán un concurso de procesamiento de datos con máquinas. Al mismo tiempo, los sistemas de IA no son expertos en auto-corrección en nuevas circunstancias. Cuando la IA falla, a menudo falla mucho.

Por el contrario, los seres humanos aportan contexto a sus decisiones, integrando rápidamente la nueva información en un complejo marco de conocimientos. Por consiguiente, los sistemas de IA en su estado actual deben considerarse como extensiones de sus usuarios, y más parecidos a una herramienta que a un competidor. Después de todo, muchos sistemas de IA son relativamente “jóvenes”, ya que han recibido una formación intensiva durante sólo unas semanas o meses antes de ser puestos en servicio.

La IA es una oportunidad para que los profesionales de la auditoría y el cumplimiento se “inclinen”

Dado que la IA se utiliza para encontrar la proverbial aguja en pajares de datos, los auditores, los profesionales del cumplimiento y los contables deberían desafiarse a sí mismos para identificar actividades de resolución de problemas más gratificantes. Por ejemplo, en el futuro, los auditores pueden descubrir que el uso de la IA para automatizar los procedimientos de rutina les permite centrarse en la ampliación de la garantía a otra información no financiera de los estados financieros en el mismo plazo.

Asimismo, los contadores y los profesionales del cumplimiento, liberados de las posibles actividades de extracción y preparación de datos de bajo valor, pueden aprovechar sus conocimientos institucionales y centrarse en la mejora de los procesos comerciales. Los profesionales del cumplimiento y los auditores también deberían considerar su función en la gobernanza de la inteligencia artificial.

Adoptar una nueva tecnología como la IA introduce nuevos riesgos en una organización. Debido a que los sistemas de IA pueden tener dificultades frente a los cambios o con intentos deliberados de engañarlos, las empresas tendrán que vigilar el rendimiento de sus sistemas de IA.

Del mismo modo, si los contadores empiezan a utilizar la IA para procesar la información para la preparación de los estados financieros, es probable que la profesión de auditoría tenga que elaborar normas para evaluar la fiabilidad de estos sistemas de tipo caja negra.

También hay un vibrante debate en los círculos académicos relacionados con la ética de la IA. Dado que la IA está entrenada en datos históricos, puede heredar el sesgo incrustado en los datos de la “verdad de la tierra”.

Dada la madurez de la IA, los profesionales de la auditoría y el cumplimiento deben ser conscientes de lo que se “delega” en la IA dentro de los procesos empresariales específicos, junto con los posibles riesgos. Los auditores y los profesionales del cumplimiento pueden encontrarse con la oportunidad de ayudar a supervisar o “auditar” los complejos algoritmos que guían los sistemas de IA.

¿Qué es lo próximo para la IA en contabilidad, cumplimiento y auditoría?

Se puede esperar que el uso de la IA en funciones comerciales como la contabilidad, el cumplimiento y la auditoría permita la capacidad de los profesionales para analizar y actuar sobre la información relevante, con menos distracción en el procesamiento de datos. Además, los auditores y los profesionales del cumplimiento tienen un papel importante en la identificación y la vigilancia de los riesgos que introduce la proliferación de la IA en los procesos comerciales.

Deberíamos empezar a pensar en la IA como una herramienta de apoyo, más que como un competidor directo. Deberíamos usar estas herramientas para aprovechar nuestro precioso tiempo, mejorando nuestra satisfacción laboral. Al mismo tiempo, deberíamos ser conscientes de que parte de este nuevo tiempo debe dedicarse también a la vigilancia de la máquina.