En el área de la contabilidad la IA puede identificar patrones inusuales en conjuntos de datos, lo que posibilita la detección de actividades fraudulentas.
La inteligencia artificial (IA) juega un papel de creciente importancia –y de forma transversal– en entornos privados y profesionales. Ante esta realidad, vamos a centrarnos en los efectos sobre los informes financieros de la implementación de la IA. Lo haremos desde la premisa de que con ella los procesos en esta área adquieren agilidad, los conocimientos se generan de forma más precisa y los tiempos de reacción se aceleran. Lo que conlleva más eficiencia y menos errores (en caso de una aplicación correcta de la misma, por supuesto). Lo cierto es que empresas y organizaciones ya están reconociendo la tendencia hacia la implementación de la inteligencia artificial.
Fijémonos, por ejemplo, en los datos de KPMG en cuanto al uso de la IA en el reporting financiero y la auditoría (obtenidos mediante encuestas practicadas a 1.800 ejecutivos financieros de las principales economías mundiales): tres cuartas partes de las empresas ya utilizan (o están implementando) IA en el ámbito de los informes financieros, mientras que se espera que, en el próximo trienio, el uso aumente al 99%. Vale la pena precisar en este punto que el presupuesto que se destina a la adopción de IA lo encabeza el sector de tecnología, medios y telecomunicaciones (este invierte en IA un 10,8% de su presupuesto total anual). Y que por detrás está el sector manufacturero. La media, para el resto de sectores, se sitúa en el 9,9%, siempre de acuerdo con la misma fuente.
Desde una óptica internacional, la inversión privada en IA (en este caso, para el periodo 2013 – 2022) se situó en los 248.000 millones de dólares en Estados Unidos, mientras que en China alcanzó los 95.000 millones de dólares. Alemania (7.700 millones de dólares) y Francia (6.600 millones de dólares) ejercieron el liderazgo en el seno de la Unión Europea.
Se trata de un movimiento global que impulsa a las organizaciones a reconsiderar los enfoques tradicionales con respecto a los procesos empresariales, mediante la incorporación de herramientas que optimizan la precisión de los resultados de datos al tiempo que logran una reducción de los costes.
El rol de los profesionales financieros evoluciona de manera que se alejan de las verificaciones manuales de datos en beneficio de la interpretación.
La IA es capaz de automatizar tareas repetitivas de informes, detectar posibles tendencias financieras basadas en datos históricos e, igualmente, analizar pasajes de texto en informes financieros. En el área de la contabilidad puede identificar patrones inusuales en grandes conjuntos de datos, lo que posibilita la detección de actividades fraudulentas (transferencias no autorizadas, irregularidades contables y apropiación indebida de activos en una etapa temprana, entre otras).
Una mayor capacidad de predecir tendencias e impactos gracias a una mayor precisión en los datos y análisis de riesgos en tiempo real son algunas de las ventajas más evidentes en este campo. Unos beneficios que, por lo demás, impulsan la demanda de adopción de esta tecnología en los procesos de informes financieros y ofrecen a las partes interesadas mejores perspectivas y más confianza en sus datos.
En el presente contexto el rol de los profesionales financieros evoluciona de manera que se alejan de las verificaciones manuales de datos en beneficio de la interpretación de análisis impulsados por IA. La experiencia humana se aplica de manera más efectiva para garantizar informes financieros precisos y una toma de decisiones sólida.
A pesar de todos los beneficios de un proceso respaldado por inteligencia artificial, también es cierto que hay que considerar los riesgos asociados a su uso.
En los algoritmos de IA, sesgos y “alucinaciones” pueden conllevar interpretaciones erróneas de los datos financieros, con los correspondientes informes inexactos que podría derivarse de esta situación (un ejemplo: podría darse el caso de que un algoritmo mal diseñado no detecte actividades fraudulentas a causa de datos de entrenamiento sesgados).
Y toda vez que la inteligencia artificial también depende de los datos de entrada entrenados con anterioridad, hay el riesgo de entradas incompletas o de baja calidad, lo que conduce a resultados no fiables. Es decir, hay que garantizar (es fundamental) la calidad de los datos y gestionar de forma esmerada el proceso de entrada para evitar resultados que acaben siendo poco fiables.
Al lado de los riesgos técnicos y relacionados con los datos referidos, es preciso tomar en cuenta otra variable. Nos referimos al mayor riesgo de ciberataques: las brechas de datos crecieron de forma global un 72% entre 2022 y 2023. Esto puede resultar en costos significativos para la entidad afectada. Sin ir más lejos, en España el costo promedio de un ciberataque supone unos 12.400 dólares, una circunstancia que pone de manifiesto la importancia de utilizar esta tecnología de forma efectiva.
En otro orden de cosas, la entidad afectada puede sufrir daños reputacionales, especialmente en la eventualidad de que el ciberataque exponga información personal y sensible de los clientes. Ello pone de manifiesto la necesidad de contar con controles legales sólidos en materia de regulación de privacidad de datos al usar IA en los negocios y actividades propias. Porque resulta necesario garantizar, en cualquier caso, los requisitos de seguridad y protección de datos de los clientes, junto con la validez estadística y la precisión del modelo, con el fin de lograr resultados fiables.
Por todo lo expresado aquí, el futuro de los informes financieros se presenta prometedor con la integración de la inteligencia artificial. Lejos de relevar a los profesionales, la IA elevará su papel y les permitirá centrarse en tareas de mayor valor (pensamos en la interpretación de datos complejos y la provisión de perspectivas estratégicas, entre otras).
Aún más, los empoderará para descubrir patrones y anomalías que de otra forma pasarían inadvertidos. La consecuencia, positiva desde un punto de vista del bien común, serán más garantías de precisión y fiabilidad en unos informes financieros que se beneficiarán de unos procesos más eficientes, seguros y perspicaces.