DOI: https://doi.org/10.56124/refcale.v14i1.006
La inteligencia artificial en la contabilidad: una revisión narrativa sobre sus beneficios, aplicaciones y competencias profesionales emergentes.
La inteligencia artificial en contabilidad: una revisión narrativa.
AUTORES:
Yandry Jesús Vera Alcívar1
Claudia Isabel Cevallos Guevara2
Navira Gissela Angulo Murillo3
DIRECCIÓN PARA CORRESPONDENCIA: Yandry Jesús Vera Alcívar, e1316034923@live.uleam.edu.ec, Manabí - Ecuador.
Fecha de recepción: 05 de Febrero de 2026
Fecha de aceptación: 28 de Abril de 2026
1 Estudiante de la carrera de Contabilidad y Auditoría, Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí, Ecuador. Código ORCID: https://orcid.org/0009-0008-0260-278, correo: e1316034923@live.uleam.edu.ec;
2 Estudiante de la carrera de Contabilidad y Auditoría, Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí, Ecuador. Código ORCID: https://orcid.org/0009-0000-6107-3201, correo: e0929117992@live.uleam.edu.ec;
3 Ingeniera en Sistemas, Magíster en Auditoría de Tecnologías de la Información. Docente Titular Auxiliar 1 de la Carrera de Contabilidad y Auditoría de la Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí, Ecuador. Docente investigadora Agregado 1 de la Senescyt. Doctorando en la Universidad Nacional La Plata – Argentina. https://orcid.org/0000-0002-4000-0756, Manabí, Ecuador. navira.angulo@uleam.edu.ec
RESUMEN
La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta clave en la contabilidad moderna, transformando la forma en que se registran, procesan y analizan los datos financieros. El objetivo de este estudio es analizar las principales aplicaciones y beneficios de la inteligencia artificial en la contabilidad, así como las competencias profesionales que emergen de su implementación. La investigación se desarrolló mediante una revisión narrativa de artículos científicos publicados entre 2020 y 2025. Los resultados muestran que la inteligencia artificial permite automatizar tareas, reducir errores, optimizar auditorías y mejorar la calidad de la información financiera. Se concluye que su implementación fortalece la transparencia, la trazabilidad y la confiabilidad de los procesos contables, consolidándose como un recurso esencial en la transformación digital del sector.
Palabras clave: Inteligencia artificial; contabilidad; automatización; transformación digital; eficiencia contable.
Artificial Intelligence in Accounting: A Narrative Review of Its Benefits, Applications, and Emerging Professional Competencies.
ABSTRACT
Artificial intelligence has become a key tool in modern accounting, transforming the way financial data are recorded, processed, and analyzed. The objective of this study is to analyze the main applications and benefits of artificial intelligence in accounting, as well as the professional competencies that emerge from its implementation, the research was conducted through a narrative review of scientific articles published between 2020 and 2025. The results show that artificial intelligence enables task automation, error reduction, audit optimization, and improvement in the quality of financial information. It is concluded that its implementation strengthens transparency, traceability, and reliability in accounting processes, establishing itself as an essential resource in the digital transformation of the sector.
Keywords: Artificial intelligence; accounting; automation; digital transformation; accounting efficiency.
INTRODUCCIÓN:
La inteligencia artificial (IA) está transformando los entornos laborales en diversas disciplinas, automatizando tareas y redefiniendo los roles profesionales. Zamain & Subramanian (2024) plantearon que la inteligencia artificial ha generado un impacto significativo en la profesión contable, creando grandes beneficios en eficiencia y precisión para los procesos de contabilidad y auditoría, pero al mismo su incorporación conlleva ciertos riesgos que deben ser evaluados. Ndaka et al., (2024) evidenciaron que la adopción de la inteligencia artificial, junto con la tecnología Big Data y computación en la nube, mejoran la eficiencia y precisión en la contabilidad y auditoría, mejorando las capacidades de análisis de datos y la toma de decisiones en el ámbito financiero.
En los últimos años, varios estudios documentan los beneficios que presenta la IA en el contexto contable, destacando su impacto positivo en tareas relacionadas con la conciliación bancaria, análisis de datos financieros, detección de fraudes y la generación de informes de auditoría (Sánchez-Caguana y otros, 2024). Estas aplicaciones no solo agilitan los procesos, sino que reducen los errores humanos y sirven de soporte para dar valor estratégico a sus directivos. La Inteligencia Artificial (IA), mediante aprendizaje automático (ML) y procesamiento del lenguaje natural (PLN), se está integrando activamente en la contabilidad para automatizar tareas repetitivas, detectar anomalías y mejorar la eficiencia operativa. Zamain & Subramanian (2024) destacan, cómo herramientas como el sistema Kira de Deloitte reducen drásticamente el tiempo de revisión de documentos, mientras Kokina et al., (2025) advierten que la adopción de la IA en la contabilidad no ocurre de manera homogénea, debido a los sesgos en los algoritmos y privacidad de los datos.
A pesar de que este es un tema de interés actual, varios estudios se enfocan en aspectos muy específicos como: herramientas informáticas o estudios de caso empresariales, otros abordan el tema desde el marco teórico que aún están en desarrollo. Por lo que, se identifica como problema la ausencia de una sistematización actualizada que integre distintos enfoques y evidencias, sobre los beneficios que brinda la IA en el ámbito contable. En respuesta a esta necesidad, el presente artículo tiene como objetivo analizar las principales aplicaciones y beneficios de la inteligencia artificial en la contabilidad, así como las competencias profesionales que emergen de su implementación. Esta revisión se fundamenta en estudios publicados entre 2018 y 2025, seleccionados por su relevancia temática y aplicabilidad, con el fin de ofrecer una visión clara, actualizada y fundamentada sobre el papel de la IA en la evolución de la práctica contable contemporánea.
La investigación se desarrolló mediante una revisión narrativa de la literatura, que permitió integrar y analizar de forma cualitativa las evidencias teóricas y empíricas publicadas entre 2018 y 2025 en bases de datos académicas especializadas. A partir de este marco, se describe la metodología utilizada para la identificación, selección y análisis de los estudios incluidos en la revisión.
REVISIÓN LITERARIA
Conceptualización de la inteligencia artificial (IA)
Algunas definiciones o puntos de vista de sobre la definición de Inteligencia Artificial, inicialmente Boden (1984) la definió como un conjunto de técnicas y herramientas dedicadas a la resolución de problemas que requieren un nivel de inteligencia humano. Adicionalmente García Serrano (2017), la define como un conjunto de métodos y algoritmos que abordan problemas complejos que pueden desafiar la inteligencia humana. De igual manera, Alastruey (2021) refiere que la IA es considerada como una disciplina que desarrolla procesos informáticos basados en el razonamiento y la conducta humana. Por su parte, Rouniainen (2018) define la IA como la capacidad que tienen las máquinas para usar algoritmos y aprender de los datos para tomar decisiones como lo haría la mente humana. Una diferencia clave entre una aplicación de IA y una tradicional es que las herramientas de IA aprenden y mejoran a partir de la experiencia, sin necesidad de ser programadas explícitamente para cada tarea.
Añade Kokina et al., (2025) que la IA se presenta como un conjunto de tecnologías diseñadas para realizar tareas cognitivas que anteriormente solo podían ser ejecutadas por seres humanos. Estas tecnologías se fundamentan en capacidades subyacentes como la estadística y la semántica, las cuales se combinan o refinan en aplicaciones específicas como el aprendizaje automático, la Automatización Robótica de Procesos (RPA) y el procesamiento de lenguaje natural. Los autores distinguen entre lo que denominan "IA simple", que incluye herramientas bien establecidas y accesibles como la extracción de datos clave de documentos y el reconocimiento óptico de caracteres, y la "IA compleja", representada por redes neuronales profundas e inteligencia artificial generativa, que requieren de experiencia técnica especializada para su desarrollo y uso efectivo.
Esta conceptualización jerárquica permite distinguir entre tecnologías establecidas, como la RPA y Business Intelligence, otras más avanzadas como el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural, que poseen mayor autonomía y capacidad de mejora continua (Leocádio et al., 2024). El surgimiento de la IA en contabilidad y auditoría responde a una convergencia de factores de oferta (datos masivos, poder de procesamiento en la nube) y demanda (presión por mejorar la productividad y auditar transacciones en tiempo real), lo que ha permitido su adopción progresiva en tareas como la revisión de documentos, confirmaciones y análisis predictivo de riesgos (Tapia-Marcial & Sánchez-Quinde, 2025).
Transformación digital en el ámbito contable
Según BaQun (2025), considera que la industria contable está experimentando una profunda transformación digital impulsada por el rápido desarrollo de la IA. Este cambio se manifiesta principalmente en la automatización de tareas contables que son repetitivas, estandarizadas y basadas en procesos. Mediante el uso de algoritmos y modelos de IA, actividades fundamentales como el ingreso de comprobantes y la conciliación de cuentas pueden ser completadas automáticamente, lo cual no solo reduce significativamente la probabilidad de error humano, sino que también mejora notablemente la velocidad y precisión del procesamiento de datos (Mejía, 2024).
Adicionalmente, Taylor-Isiwele (2019) menciona que la IA representa un cambio de paradigma al modernizar sistemas tradicionales de costeo mediante la automatización de procesos y el análisis de datos en tiempo real. Su estudio empírico demuestra que herramientas como la RPA y los tableros de control en tiempo real no solo optimizan la precisión y reducen errores en los informes de costos, sino que también transforman la función del contador de un procesador de datos a un analista estratégico. Estudios realizados en Ecuador evidenciaron que la transformación digital a través de la IA ha mejorado la eficiencia y desempeño en el ámbito contable, destacando que las tecnologías permiten realizar tareas de forma estratégica, entre ellos están los sistemas contables ERP y plataformas de gestión documental (Ocampo, 2024).
Para Vélez et al., (2023) la inteligencia artificial es especialmente útil en tareas contables como la conciliación de cuentas, la detección de fraudes y la generación de informes financieros en tiempo real, lo que representa una ventaja significativa para las organizaciones. Aporta Morel et al., (2025) que el ejercicio contable permanecerá a futuro; sin embargo, se requiere fortalecer las competencias digitales del contador para afrontar los cambios tecnológicos y aprovechar las oportunidades que ofrecer la IA. Un estudio describe como la inteligencia artificial está transformando la contabilidad, mejorando la eficiencia operativa, resaltando el rol que cumple el profesional contable, además destaca la necesidad de que el contador adquiera nuevas habilidades en el tratamiento y análisis de datos con enfoque ético (Almeida-Blacio y Naranja-Armijo, 2024).
Beneficios de la inteligencia artificial en la práctica contable
La aplicación de la Inteligencia Artificial (IA), en la práctica contable ha demostrado ser una herramienta significativa, por su capacidad de automatizar tareas rutinarias, mejorar la eficiencia operativa e incrementar la precisión en el procesamiento de la información financiera (Arias et al., 2025). En la contabilidad de gestión, la IA permite el análisis continuo de datos en tiempo real para la toma de decisiones estratégicas, la mejora las valoraciones contables y facilita la detección de errores (Nurul et al., 2024). De igual manera, el uso de la IA contribuye a la reducción de errores y mejora la calidad de la información, presentada a través de los informes financieros (Jing, 2025).
Estudios destacan que la inteligencia artificial optimiza los procesos de auditoría contable al analizar grandes volúmenes de datos mediante algoritmos de aprendizaje automático, facilitando la detección oportuna de irregularidades y fraudes financieros (Valladares-Albarracín y Odoñez-Parra, 2024). La IA permite automatizar tareas rutinarias, incrementa la precisión de procesos y orienta al contador hacia funciones analíticas y de apoyo (Marchesano et al., 2023), otras de las ventajas son reducción de tiempos de revisión, fortaleciendo la transparencia de la información financiera (Herrera-Sánchez et al., 2024). Otro de los aportes de la IA en la contabilidad y las finanzas es la eficiencia operativa, precisión de los registros y fortalecimiento de la toma de decisiones mediante el análisis predictivo y automatización de procesos.
Abbas (2025), sustenta que las tecnologías basadas en Inteligencia Artificial, como el aprendizaje automático y los modelos de lenguaje avanzado (LLMs), tienen un gran potencial para fortalecer la contabilidad, principalmente al automatizar tareas rutinarias para aumentar la eficiencia y la precisión, y al permitir un análisis avanzado de datos en tiempo real para mejorar las estimaciones contables, la detección de errores y la toma de decisiones estratégicas. La IA está transformando las prácticas contables a través de la automatización de tareas repetitivas como la entrada de datos y la reconciliación, incrementando la eficiencia y reduciendo errores humanos, tal como afirman Abdullah & Almaqtari (2024), quienes destacan el papel de las tecnologías como: el Big Data, el Deep Learning y la Computación en la Nube para analizar grandes volúmenes de datos financieros.
Coincidiendo con esta perspectiva, Mathboob et al., (2024) sostienen que la adopción de la inteligencia artificial en la contabilidad abarca desde la automatización de procesos rutinarios hasta la implementación de tecnologías avanzadas como la Automatización Robótica de Procesos (RPA) y el Procesamiento de lenguaje natural (NLP). Estas herramientas permiten reducir errores, optimizar las operaciones financieras y mejorar la calidad y oportunidad de la información contable, fortaleciendo así el apoyo a la toma de decisiones estratégicas dentro de las organizaciones. En la misma línea Abdullah y Almaqtari (2024) destacan que herramientas como el Big Data, el Deep Learning y la computación en la nube permiten analizar grandes volúmenes de datos financieros con eficiencia. Estas tecnologías fortalecen la capacidad de la contabilidad para detectar fraudes, optimizar procesos y ofrecer información más confiable para la gestión de datos.
Herramientas y tecnologías utilizadas en contabilidad con IA
La adopción de herramientas basadas en inteligencia artificial ha revolucionado la contabilidad, automatizando procesos y mejorando la precisión de la información financiera. En la tabla 1 se presenta el resumen de las principales tecnologías identificadas entre 2020 y 2025, sus funcionalidades y su impacto en la eficiencia contable y la auditoría.
Tabla 1: Principales herramientas tecnológicas basadas en inteligencia artificial aplicadas a la contabilidad (2020–2025)
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Herramientas |
Año de Aplicación |
Funcionalidad |
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Kira System (Machine Learning) |
2021 |
Clasificación y revisión automatizada de documentos complejos (contratos legales, estados financieros, facturas), reduciendo el tiempo de revisión en hasta un 50%. |
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BlackLine (Plataforma de Automatización Financiera) |
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Automatización de operaciones financieras, reducción de costos, menor riesgo y mejora en la planificación y análisis financiero. |
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H20.ai / GL.ai (Colaboración con PwC) |
2021 |
Análisis de miles de millones de datos en milisegundos mediante machine learning, útil para procesos de auditoría y generación de informes. (Zamain & Subramanian, 2024) |
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Chatbots con Procesamiento de lenguaje natural (NLP) |
2020 |
Soporte al cliente, monitoreo de finanzas, seguimiento de facturas vencidas y respuestas automatizadas basadas en contexto. |
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Big Data Analytics |
2020 |
Procesar y analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones, tendencias y anomalías; mejorar la toma de decisiones; detectar fraudes; optimizar costos y mejorar la precisión de los informes financieros y de auditoría. |
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Cloud Computing (Computación en la Nube) |
2020 |
Almacenar y procesar datos de forma remota; facilitar el acceso a información financiera en tiempo real; mejorar la colaboración entre equipos; reducir costos de infraestructura y aumentar la escalabilidad de los sistemas contables y de auditoría. |
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Deep Learning (Aprendizaje Profundo) |
2020 |
Automatizar tareas repetitivas; analizar grandes conjuntos de datos; reconocer patrones complejos en información financiera; mejorar la detección de fraudes; optimizar la planificación estratégica y la elaboración de presupuestos. |
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Robotic Process Automation (RPA) |
2020 |
Automatizar tareas repetitivas como entrada de datos, conciliaciones y procesos de auditoría; reducir errores manuales; liberar a los profesionales para tareas de mayor valor. |
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Natural Language Processing (NLP) |
2020 |
Analizar texto no estructurado (como contratos o informes); mejorar el cumplimiento normativo; responder consultas financieras de forma automatizada. (Abdullah & Foazi, 2024) |
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Blockchain |
2020 |
Mejorar la trazabilidad y seguridad de las transacciones financieras; facilitar la auditoría continua; reducir el riesgo de fraude. |
Nota: Elaboración propia a partir de la revisión narrativa de literatura científica (2018–2025),
Las herramientas tecnológicas detalladas en la tabla 1, han afianzado un entorno contable más automatizado, preciso y basado en datos, donde la inteligencia artificial cumple un papel estratégico en el análisis y validación de la información financiera. Sin embargo, la incorporación efectiva de estas tecnologías requiere profesionales capaces de interpretar los resultados, garantizar la integridad de los datos y fundamentar las decisiones en criterios éticos y técnicos.
Nuevas competencias del contador en la era digital
La adopción de la IA está automatizando tareas rutinarias, alertando a los contadores sobre la necesidad de reinventar su perfil profesional y adquirir habilidades digitales avanzadas que les permitan adaptarse a los nuevos entornos tecnológicos. Por su parte, Ng y Alarcón (2021) precisan que este nuevo perfil estratégico exige dominar competencias técnicas concretas como la automatización robótica de procesos (RPA) para eliminar tareas repetitivas, y el text mining con procesamiento de lenguaje natural (NLP) para interpretar contratos e informes, tal como aplican firmas globales. Asimismo, subrayan que esta colaboración humano-máquina está cimentada en una ética operativa, donde el contador debe auditar activamente los sesgos algorítmicos, garantizar la transparencia de las decisiones automatizadas y asumir la plena responsabilidad profesional sobre los resultados generados por la IA, consolidándose, así como el garante último de la integridad financiera.
En este sentido, Soto et al., (2025) evidencian que la IA no sólo transforma la práctica profesional del auditor, sino también la forma en que se enseñan y adquieren las competencias en auditoría financiera, promoviendo metodologías de aprendizaje basadas en inteligencia predictiva. Stancheva-Todorova (2018) enfatiza que el contador no solo deberá auditar algoritmos, sino también participar activamente en la gestión y el entrenamiento de los modelos de IA, así como en la preparación y validación de los datos que alimentarán dicha herramienta. De la misma forma, se enfatiza que la analítica de Big Data y la comprensión de machine Learning, se vuelven decisivos al momento de transformar los datos en insights estratégicos que apoyen la gestión presupuestaria, la previsión de ingresos y la gestión de riesgos. En este sentido, Aldemir y Uysal (2024) sostienen que el auditor interno debe fortalecer competencias tecnológicas y analíticas que le permitan comprender y supervisar herramientas de inteligencia artificial aplicadas a la detección de fraudes y la evaluación de riesgos financieros. Estas habilidades deben complementarse con la formación continua, la ética digital y el conocimiento de los riesgos asociados a los algoritmos, asegurando la transparencia y la fiabilidad de los procesos de auditoría en la era digital.
MATERIALES Y MÉTODOS
Este estudio se desarrolló bajo un enfoque cualitativo y diseño documental, mediante una revisión narrativa de literatura científica y técnica orientada al análisis de la inteligencia artificial en el ámbito contable y de auditoría, mediante el método histórico-lógico, con el propósito fue examinar las principales aplicaciones tecnológicas, conocer sus beneficios, riesgos y competencias profesionales que se derivan del uso de IA en contexto contable. Se adoptó el modelo PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses), como guía para fortalecer el proceso de selección documental y lograr el objetivo planteado. La búsqueda de información se realizó en tres bases de datos científicas reconocidas: Scopus, ScienceDirect y Google Scholar, seleccionadas por su amplio alcance. Para garantizar la relevancia temática, se emplearon palabras clave en español e inglés, tales como: “inteligencia artificial y contabilidad”, “artificial intelligence in accounting”, “automatización contable” y “machine learning in accounting”, junto a los operadores booleanos: AND, OR para combinar los términos y obtener resultados certeros.
Los criterios de inclusión establecidos fueron:
• Publicaciones escritas en español o inglés.
• Artículos científicos originales, revisiones y estudios técnicos publicados entre los años 2018 y 2025.
• Estudios científicos centrados en el uso, beneficios y aplicaciones de la inteligencia artificial en procesos contables.
Como criterios de exclusión se descartaron:
• Artículos duplicados en diferentes bases de datos.
• Documentos sin revisión por pares, publicaciones no relacionadas directamente con la contabilidad.
• Trabajos científicos publicados antes del año 2018.
La búsqueda inicial arrojó 266 artículos por bases de datos distribuidos de la siguiente manera: Scopus 57, Google Scholar 162 y ScienceDirect 47. Tras la eliminación de 38 documentos duplicados quedaron 228 documentos para el proceso de cribado. En la fase de revisión por títulos y resúmenes se excluyeron 170 estudios que no cumplieron los criterios establecidos. Como resultado se seleccionaron 58 artículos fueron evaluados mediante la lectura completa. Finalmente, se seleccionaron 33 artículos para la síntesis cualitativa.
Este método permitió identificar modelos conceptuales, clasificar hallazgos por categorías y establecer relaciones entre los enfoques teóricos revisados. Las publicaciones científicas fueron examinadas en su totalidad y organizadas en cuatro categorías:
• Conceptualización y fundamentos de la inteligencia artificial.
• Beneficios y uso actuales de la IA en la práctica contable y de auditoría.
• Herramientas tecnológicas aplicadas en el ámbito contable.
• Nuevas competencias profesionales derivadas de la adopción de la IA.
El proceso de selección, análisis e interpretación priorizó la identificación de vacíos en la investigación y con esta base construir una síntesis argumentativa, que aporte información actualizada sobre el papel de la IA en la contabilidad contemporánea. al campo contable. Para asegurar la calidad y validez de la revisión, se verificó la actualidad y pertinencia de cada fuente, priorizando aquellas que fueron publicadas entre el año 2020 y 2025. Se compararon y contrastaron los hallazgos entre los distintos autores para avalar la triangulación teórica, de acuerdo con los principios recomendados por Snyder (2019), de tal manera que el proceso de búsqueda, selección y análisis tenga coherencia metodológica con los objetivos de estudio.
RESULTADOS:
Como producto de la revisión narrativa, se identificaron estudios recientes que abordan la aplicación de la inteligencia artificial en la contabilidad y la auditoría con distintos enfoques teóricos y empíricos. En la tabla 2 se muestra de manera sintetizada los principales aportes, áreas de aplicación, hallazgos y competencias profesionales señaladas por los autores analizados. Este resumen permite observar cómo la inteligencia artificial ha influido en la optimización de los procesos contables, la detección de fraudes, la gestión del riesgo y la transformación del perfil profesional del contador y del auditor, destacando la necesidad de fortalecer las competencias tecnológicas, analíticas y éticas en el ejercicio profesional.
Tabla 2: Estudios seleccionados sobre la aplicación de la inteligencia artificial en la contabilidad y auditoría (2020–2025)
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Autor(es) / Año |
Tipo de estudio |
Área de aplicación |
Principales hallazgos / Resultados |
Competencias implicadas |
|
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Ng & Alarcón (2021) |
Artículo teórico |
Contabilidad general |
La IA redefine el rol del contador, desplazándolo hacia un perfil analítico y estratégico. |
Pensamiento crítico, analítica de datos, ética profesional. |
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Hasan (2022) |
Revisión documental |
Auditoría financiera |
La IA mejora la detección de fraudes y la trazabilidad de los procesos contables. |
Competencias tecnológicas, control de calidad y gobernanza digital. |
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Abdullah & Almaqtari (2024) |
Estudio empírico |
Auditoría y gestión de riesgos |
Los modelos predictivos de IA reducen errores y fortalecen la gestión del riesgo financiero. |
Análisis predictivo, gestión del riesgo, interpretación de datos. |
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Kokina, Kozlowski & Vasarhelyi (2025) |
Investigación aplicada |
Auditoría digital |
La IA incrementa la eficiencia de la auditoría y permite evaluaciones en tiempo real. |
Alfabetización digital, evaluación algorítmica, supervisión automatizada. |
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Aldemir & Uysal (2024) |
Revisión conceptual |
Auditoría interna (sector público) |
Los auditores deben adquirir competencias en IA y ética digital para interpretar y supervisar algoritmos. |
Ética algorítmica, formación continua, pensamiento analítico. |
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Abbas (2025) |
Estudio conceptual |
Educación contable |
Propone la incorporación de IA en la formación profesional del contador. |
Competencias digitales, innovación educativa, aprendizaje permanente. |
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Nurul, Abdullah & Almaqtari (2024) |
Estudio empírico |
Contabilidad en la nube |
La integración de IA con cloud computing optimiza el flujo de información financiera. |
Colaboración digital, ciberseguridad, gestión de datos. |
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Nota: Estudios seleccionados sobre la aplicación de la inteligencia artificial en la contabilidad y auditoría (2020–2025)
En el gráfico 1, se exponen las principales aplicaciones de la inteligencia artificial en la contabilidad y los efectos que genera en los procesos financieros. Este esquema teórico evidencia cómo la automatización, el análisis de datos y la detección de fraudes constituyen ejes fundamentales que contribuyen al fortalecimiento de la eficiencia contable, la precisión de la información y la transparencia organizacional.
Gráfico 1: Aplicaciones de la inteligencia artificial en la contabilidad y sus efectos principales
Nota: El gráfico muestra las relaciones entre los procesos contables automatizados mediante inteligencia artificial y los resultados que se derivan de su implementación.
El gráfico 1 muestra cómo las tecnologías emergentes, especialmente la inteligencia artificial, impulsan la transformación digital de la contabilidad al automatizar procesos, mejorar la precisión y fortalecer la transparencia financiera. Esta transformación redefine el rol del profesional contable, quien debe desarrollar competencias tecnológicas, analíticas, éticas y adaptativas para interpretar los resultados generados por sistemas automatizados. En conjunto, el modelo evidencia que la integración equilibrada entre tecnología y juicio profesional es clave para una práctica contable más eficiente, confiable y orientada a la toma de decisiones estratégicas.
Los hallazgos sintetizados en la Tabla 2, son la base para proponer un marco conceptual que articula la adopción de la inteligencia artificial, la transformación de procesos contables y de auditoría, las competencial del profesional y la gobernanza ética. Adicionalmente, el modelo incorpora riesgos estructurales como la dependencia tecnológica, la concentración del desarrollo en grandes firmas y las brechas en países en desarrollo.
La Figura 2 evidencia las relaciones entre conceptos y permite comprender que la IA, no es solamente un recurso de apoyo a los profesionales del área contable y auditoría, sino como un cambio que transforma las funciones del contador, las competencias tecnológicas y habilidades que la sociedad hoy requiere.
Gráfico 2: Modelo conceptual de la adopción de la inteligencia artificial en contabilidad y auditoría
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Gráfico 3: Aplicaciones de la inteligencia artificial en la contabilidad y sus efectos principales
Nota: Elaboración propia a partir de la revisión de literatura científica sobre inteligencia artificial en contabilidad (2018–2025).
DISCUSIÓN
Los hallazgos obtenidos en esta revisión narrativa confirman que la inteligencia artificial (IA) ha generado un impacto transformador en la práctica contable y de auditoría, tal como lo evidencian estudios recientes (Kokina et al., 2025; Zamain & Subramanian, 2024). En concordancia con lo planteado por BaQun (2025) y Vélez et al., (2023), la adopción de tecnologías como el aprendizaje automático, la automatización robótica de procesos (RPA) y el procesamiento de lenguaje natural (NLP) ha permitido reducir tiempos operativos, optimizar la conciliación de cuentas y aumentar la precisión en los informes financieros.
Desde una perspectiva comparativa, los autores Kokina et al. (2025) y Abdullah & Almaqtari (2024) destacan la eficiencia operativa y la automatización como principal aporte de la IA, mientras que Ndaka & Lassou (2024) analizan de forma crítica que la adopción de tecnología puede reproducir desigualdades (contextos africanos) si no existe una gobernanza adecuada. Esto muestra que algunos estudios se enfocan más en la eficiencia y el ahorro de tiempo, mientras otros se preocupan por los efectos que la IA puede causar en el sistema, como desigualdades o falta de control.
Así mismo, autores destacan que la IA mejora la eficiencia en la contabilidad porque automatiza tareas, disminuye errores y acelerar la creación de informes (Arias et al., 2025; Jing, 2025; Herrera-Sánchez et al., 2024); sin embargo, otros estudios indican que estos avances exigen un cambio en el perfil del contador: ya no es suficiente con solo registrar datos, ahora también debe interpretar resultados, supervisar algoritmos y tomar decisiones con un enfoque ético (Ng & Alarcón, 2021; Aldemir & Uysal, 2024; Soto et al., 2025).
Aunque varios estudios indican que la IA puede potenciar la transparencia y la confiabilidad de la información financiera al mejorar la trazabilidad y detectar anomalías más rápidamente (Herrera-Sánchez et al., 2024; Valladares-Albarracín & Ordoñez-Parra, 2024), hay otros autores que advierten que muchos modelos operan como una ‘caja negra’. Esto significa que ofrecen resultados sin explicar claramente cómo llegaron a ellos, y, además, pueden perpetuar sesgos si fueron entrenados con datos incompletos o desbalanceados (Kokina et al., 2025; Murphy et al., 2024). Así, aunque la IA puede mejorar el control, también puede generar nuevas dudas si no se audita y supervisa de manera adecuada.
Más allá de los beneficios que brinda la IA, es importante analizar los riesgos estructurales que podría generar la implementación de la IA en el contexto contable, como la dependencia tecnológica, la concentración de innovación en la Big Four y las brechas existentes en países en desarrollo. Esta concentración puede generar desigualdades competitivas, donde pequeñas y medianas firmas contables enfrentan mayores dificultades para acceder a soluciones de inteligencia artificial de alto nivel.
CONCLUSIONES
La presente revisión narrativa permitió evidenciar que la inteligencia artificial representa una herramienta estratégica en la evolución de la contabilidad moderna. Su adopción ha generado mejoras significativas en la eficiencia de los procesos contables y de auditoría, reduciendo los errores humanos y optimizando la toma de decisiones mediante el análisis predictivo y el aprendizaje automático.
Como contribución del estudio, se encuentra el modelo conceptual en el que integra la adopción de la inteligencia artificial, la remodelación de los procesos contables, el cambio competencial del profesional contable o la gobernanza ética, que ayuda a entender la IA no meramente como una herramienta tecnológica, sino como un cambio que transforma la práctica contable en un contexto de riesgos estructurales.
La incorporación de la inteligencia artificial redefine el perfil profesional del contador y del auditor, generando la necesidad de desarrollar nuevas competencias digitales, analíticas y éticas. La formación continua y la alfabetización tecnológica se consolidan como elementos esenciales para garantizar una práctica contable adaptada a los entornos digitales y sostenibles del futuro.
Como limitación, este estudio se centra en una revisión documental sin incorporar evidencia empírica directa, lo que restringe la generalización de los resultados y deja abierta la posibilidad de futuras investigaciones aplicadas sobre el uso de la inteligencia artificial en la práctica contable y de auditoría.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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