Javier Fernando Klus es un experto, con más de 20 años de trayectoria, en herramientas, técnicas y aplicaciones concretas de la IA aplicada a los profesionales de Ciencias Económicas. Es autor de «Auditor IA. Aplicación de la Inteligencia Artificial – El Próximo Desafio», de Ediciones DyD».
Como es de público conocimiento la inteligencia artificial en todas sus formas, generativa, agentica, etc., está impactando de forma significativa en todos los espectros de la sociedad. Quiero en este caso hacer foco especialmente en como está impactando en los profesionales de ciencias económicas y especialmente en quienes tienen asignadas funciones de aseguramiento como son los contadores y los auditores.
El uso de la IA será en un futuro un imperativo para los estudios contables, de auditoría y profesionales en general, esto es así porque el grado de eficiencia que permiten lograr en las tareas diarias está más que comprobado, por otro lado existen un conjunto de riesgos.
El IAASB (International Auditing and Assurance Standards Board) en los últimos tiempos ha venido poniendo en consideración una serie de disyuntivas que la utilización de la IA plantea para los auditores.
Básicamente las siguientes:
- Determinismo: Básicamente en nuestros trabajos, y cuando utilizamos herramientas tecnológicas, estamos acostumbrados a sistemas determinísticos ¿Qué significa esto? que esperamos que la misma entrada genere los mismos resultados, esto es fundamental para poder respaldar nuestro trabajo ante terceros. Los sistemas de IA y específicamente la IA generativa son sistemas No Deterministas, esto significa que la misma entrada puede generar diferentes resultados, y esto es debido a que los algoritmos o modelos utilizados se basan en procesamiento probabilístico, el cual puede responder a cambios muy sutiles en el contexto o en las variables.
- Transparencia: Un aspecto que se ha venido hablando mucho es el de la transparencia en la toma de decisiones, a diferencia de modelos determinísticos basados en flujo de decisión, la IA generativa es “opaca” o como se suele decir es una “caja negra”, una decisión, por más que sea la oportuna, es muy difícil de determinar, rastrear, comprender y por lo tanto, difícil de poder demostrar como evidencia ante un tercero.
- Adaptabilidad: el otro concepto también incluido dentro de los temas relevantes por el IAASB es que estos modelos evolucionan, pueden reentrenarse, pueden aprender del sucesivo funcionamiento, de su interacción con los usuarios y esto sin que exista una actualización específica realizada. Una prueba interesantes es hacerle a, por ejemplo ChatGPT, una pregunta determinada y luego realizar exactamente la misma pregunta 3 meses después, y la respuesta seguramente no será la misma, en el medio existieron iteraciones, aprendizaje a través de las respuestas de los usuarios, lo que ha hecho que el modelo evolucione en cuanto al nivel de respuesta que proporciona.
Todo esto se transforma en una problemática que debe ser analizada, básicamente en profesiones que deben dar evidencia de las muestras tomadas, de las decisiones adoptadas, de los resultados obtenidos y con el fundamento que dichas pruebas deberían ser recreables.
Otro elemento que es preciso tener en cuenta con estas herramientas es el escepticismo profesional. El mismo se define como “una mente inquisitiva, estar alerta y evaluación crítica de la evidencia”. Estas definiciones también están ligadas al principio de responsabilidad de supervisión. En los últimos días ha salido a la luz un caso de un estudio relevante de Auditoría que entrego parte de un informe hecho por IA y que el mismo contenía errores, esta misma situación se ha dado en presentaciones judiciales hechas por abogados, cuyas referencias eran falsas, dado que la IA había “alucinado”.
Como concepto general la IA es una herramienta invaluable para nuestro trabajo, pero los responsables de dicho trabajo somos nosotros, aunque como vemos, se están dando casos en los que se está depositando una confianza absoluta en la IA y esto está comprometiendo seriamente el principio de escepticismos profesional y el de responsabilidad “humana” en la revisión.
Como vemos, nuestra profesión se encuentra en una encrucijada relevante, es imperioso utilizar estas tecnologías, pero también es preciso que se utilicen con responsabilidad, como “herramientas”, lo que implica que hay una mano que se hace responsables por esas acciones y también aplicando un juicio crítico a los resultados que la misma genera.
Si podemos tener en consideración todo lo expuesto anteriormente, podremos perfectamente estar integrando la Inteligencia artificial, y me atrevo a decir cualquier otra tecnología disruptiva, al ámbito de nuestra profesión.
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