Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
Tecnologías emergentes en la educación superior: una revisión
sistemática de la literatura en la formación de contadores y
auditores
Emerging technologies in higher education: a systematic literature review
on the training of accountants and auditors
Tecnologias emergentes no ensino superior: uma revisão sistemática da
literatura sobre a formação de contadores e auditores
Morocho-Román, Zaida
Universidad Técnica de Machala
zmorocho@utmachala.edu.ec
https://orcid.org/0000-0003-3964-843X
González-Illescas, Mayiya
Universidad Técnica de Machala
mgonzales@utmachala.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-5219-3807
DOI / URL: https://doi.org/10.55813/gaea/ccri/v7/n1/1541
Como citar:
Morocho Román, Z., & González Illescas, M. (2026). Tecnologías emergentes en la educación
superior: una revisión sistemática de la literatura en la formación de contadores y auditores.
Código Científico Revista De Investigación, 7(1), 2064–2094.
Recibido: 27/05/2026 Aceptado: 24/06/2026 Publicado: 30/06/2026
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2065
Resumen
La educación contable superior atraviesa una transformación impulsada por la inteligencia
artificial, la automatización, la analítica de datos y el Big Data, tecnologías que redefinen tareas
históricamente manuales y reconfigurando los perfiles profesionales y las formas de producir
información financiera. El objetivo del estudio es analizar cómo estas tecnologías inciden en
la formación universitaria de contadores y auditores. La investigación se justifica en la brecha
entre la velocidad de transformación digital de la profesión y el ritmo de actualización
curricular. Metodológicamente, se desarrolló una revisión sistemática de literatura publicada
entre 2019 y 2024, bajo los lineamientos PRISMA 2020, con preguntas orientadoras
PICO/PICOC, criterios de inclusión y exclusión, matriz de extracción y síntesis temática
cualitativa. Los resultados identificaron cinco tendencias: reorientación curricular hacia
competencias digitales; integración de IA y analítica en materias contables, tributarias y de
auditoría; automatización para comprender procesos y controles; desarrollo de la auditoría
digital y continua; y fortalecimiento de la ética profesional y gobernanza de datos. Se concluye
que la formación contable debe superar el uso instrumental del software y preparar
profesionales capaces de comprender, evaluar y auditar sistemas digitales con criterio técnico
y responsabilidad pública.
Palabras clave: educación contable; inteligencia artificial; Big Data; automatización;
auditoría; revisión sistemática; competencias digitales.
Abstract
Higher accounting education is undergoing a transformation driven by artificial intelligence,
automation, data analytics and Big Data — technologies that are redefining historically manual
tasks and reconfiguring professional profiles and the ways in which financial information is
produced. The aim of this study is to analyze how these technologies affect the university
training of accountants and auditors. The research is justified by the gap between the pace of
digital transformation in the profession and the rate at which curricula are being updated.
Methodologically, a systematic literature review of publications from 2019 to 2024 was
conducted, following PRISMA 2020 guidelines, with PICO/PICOC guiding questions,
inclusion and exclusion criteria, an extraction matrix and qualitative thematic synthesis. The
results identified five trends: curricular reorientation toward digital competencies; integration
of AI and data analytics into accounting, tax and auditing courses; automation as a means of
deepening understanding of processes and controls; advancement of digital and continuous
auditing; and strengthening of professional ethics and data governance. It is concluded that
accounting education must move beyond the instrumental use of software and prepare
professionals capable of understanding, evaluating and auditing digital systems with technical
judgment and public responsibility.
Keywords: accounting education; artificial intelligence; Big Data; automation; auditing;
systematic review; digital competencies.
Resumo
O ensino superior em contabilidade está passando por uma transformação impulsionada pela
inteligência artificial, automação, análise de dados e Big Data, tecnologias que estão
redefinindo tarefas historicamente manuais e reconfigurando os perfis profissionais, bem como
as formas de produção da informação financeira. O objetivo deste estudo é analisar como essas
tecnologias afetam a formação universitária de contadores e auditores. A pesquisa justifica-se
pela lacuna existente entre o ritmo da transformação digital na profissão e a velocidade com
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2066
que os currículos são atualizados. Metodologicamente, foi realizada uma revisão sistemática
da literatura de publicações entre 2019 e 2024, seguindo as diretrizes PRISMA 2020, com
perguntas orientadoras PICO/PICOC, critérios de inclusão e exclusão, matriz de extração e
síntese temática qualitativa. Os resultados identificaram cinco tendências: reorientação
curricular para competências digitais; integração da IA e da análise de dados nas disciplinas de
contabilidade, tributação e auditoria; automação como meio para aprofundar a compreensão
dos processos e controles; avanço da auditoria digital e contínua; e fortalecimento da ética
profissional e da governança de dados. Conclui-se que a educação contábil deve superar o uso
instrumental de softwares e preparar profissionais capazes de compreender, avaliar e auditar
sistemas digitais com julgamento técnico e responsabilidade pública.
Palavras-chave: educação contábil; inteligência artificial; Big Data; automação; auditoria;
revisão sistemática; competências digitais.
Introducción
La contabilidad, asociada durante décadas con el registro, la clasificación, la medición
y la comunicación de hechos económicos, hoy se practica en entornos digitales, sistemas ERP,
inteligencia artificial, automatización robótica de procesos, analítica avanzada, blockchain,
computación en la nube y visualización interactiva de datos. Lo relevante no es únicamente el
cambio de herramientas; también se transforma la manera en que se construye evidencia, se
ejerce control, se interpreta la información y se sostiene el juicio profesional.
Durante años, los planes de estudio contables se apoyaron con fuerza en la norma, la
técnica de registro, los procedimientos de auditoría y el cumplimiento tributario. Esos saberes
continúan siendo indispensables; ningún avance tecnológico reemplaza la comprensión de la
partida doble, la medición contable, la materialidad o el control interno. Sin embargo,
enseñarlos de forma aislada resulta insuficiente cuando los datos se producen a gran escala, los
reportes se generan en tiempo real y los sistemas inteligentes intervienen en procesos de
conciliación, clasificación, predicción y detección de anomalías.
La producción académica reciente evidencia que tecnologías como la computación en
la nube, el Big Data, blockchain y la inteligencia artificial están redefiniendo el trabajo del
contador y abriendo nuevas preguntas de investigación (Moll & Yigitbasioglu, 2019). A su vez,
los estudios sobre digitalización contable señalan que el fenómeno no puede simplificarse
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2067
como una cuestión de adquisición de software. La digitalización transforma prácticas,
competencias, relaciones de poder, formas de producir conocimiento y fronteras profesionales
(Knudsen, 2020).
En este escenario, la inteligencia artificial ocupa un lugar especialmente sensible. Sus
aplicaciones en contabilidad y auditoría abarcan clasificación automática de documentos,
análisis de contratos, conciliaciones inteligentes, revisión de transacciones, predicción de
riesgos, detección de fraude, generación de reportes y apoyo a la auditoría continua. Holmes y
Douglass (2022) sostienen que la IA está reconfigurando la profesión contable y, al mismo
tiempo, tensionando la educación contable. Por ello, la universidad necesita preguntarse qué
contenidos, metodologías y resultados de aprendizaje permiten formar profesionales que no
solo usen estas herramientas, sino que las comprendan y supervisen críticamente.
El Big Data y la analítica de datos introducen otro giro importante. La contabilidad deja
de operar únicamente desde una mirada retrospectiva y empieza a dialogar con enfoques
prospectivos. La información histórica conserva su valor, pero se vuelve más útil cuando se
combina con análisis de tendencias, modelos predictivos, visualización de datos y evaluación
de riesgos. Para los estudiantes, esto implica aprender a depurar, organizar, interpretar y
comunicar datos sin perder los fundamentos normativos, éticos y conceptuales de la disciplina.
En paralelo, la automatización robótica de procesos (RPA) ha puesto en discusión la
enseñanza de las rutinas contables. Conciliaciones, validación de documentos, descarga de
reportes, registro de transacciones, pruebas de auditoría y elaboración de informes pueden
automatizarse cuando siguen reglas claras. Justamente por eso, antes de automatizar, el
estudiante debe comprender el proceso, los riesgos, los controles, los responsables y la
evidencia que lo respalda. La automatización, bien trabajada en el aula, no sustituye el
pensamiento contable; puede hacerlo más visible y más exigente.
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2068
Esta inquietud no se limita al ámbito académico. Los principales organismos
profesionales internacionales llevan tiempo señalando la urgencia de actualizar la formación
contable frente a la transformación digital. La Federación Internacional de Contadores (IFAC)
revisó los Estándares Internacionales de Educación 2, 3, 4 y 8, incorporando resultados de
aprendizaje vinculados al uso de tecnologías de información y comunicación, al escepticismo
profesional y al juicio ético (IFAC, 2019). En la misma línea, el Instituto Americano de
Contadores Públicos Certificados y la Asociación Nacional de Juntas Estatales de Contabilidad
desarrollaron el CPA Evolution Model Curriculum, una propuesta curricular orientada a una
formación más articulada con la tecnología, la analítica de datos, los sistemas de información
y el gobierno tecnológico (AICPA & NASBA, 2021).
En América Latina, este debate adquiere características propias que no pueden
ignorarse. Las brechas en conectividad digital, la distribución desigual de laboratorios y
recursos tecnológicos, la heterogeneidad entre currículos universitarios y las limitaciones en la
formación docente para el uso de herramientas digitales configuran un escenario que
condiciona la velocidad con que estas transformaciones pueden incorporarse a la educación
contable regional. Con todo, la formación de contadores y auditores con competencias digitales
no obedece únicamente a demandas del mercado laboral. Está también vinculada con la
transparencia pública, la administración tributaria, la rendición de cuentas institucionales, el
control gubernamental y la posibilidad real de tomar decisiones sustentadas en evidencia.
Con base en este contexto, el presente artículo desarrolla una revisión sistemática de
literatura publicada entre 2019 y 2024 sobre tecnologías emergentes en la educación contable
superior. El objetivo general es analizar la producción científica de ese período en torno a la
inteligencia artificial, la automatización y el Big Data en la preparación universitaria de
contadores y auditores. La revisión se organiza a partir de preguntas PICO/PICOC, criterios de
selección documental, una matriz de análisis y síntesis temática, con el propósito de ofrecer
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2069
una base útil tanto para el rediseño curricular como para nuevas investigaciones en el campo
de la educación contable.
El problema central de este estudio radica en la brecha existente entre la velocidad con
que se transforma la profesión contable y el ritmo con que los currículos universitarios logran
actualizarse. Mientras las organizaciones incorporan sistemas automatizados, analítica de
datos, inteligencia artificial y auditoría continua, numerosos programas de formación siguen
estructurados en torno a contenidos tradicionales con escasa conexión con estos nuevos
escenarios digitales.
Esa brecha genera efectos en distintos planos. En el académico, puede erosionar la
pertinencia de los perfiles de egreso. En el laboral, restringe la capacidad de los graduados para
desenvolverse en entornos contables digitalizados. En el ético y social, reduce la preparación
del profesional para cuestionar sistemas automatizados que producen información con impacto
económico, financiero, tributario y público.
Por todo ello, la educación contable superior debe responder a un entorno en el que las
tareas operativas se automatizan de manera creciente, mientras cobran mayor relevancia las
funciones de análisis, interpretación, control, asesoría, auditoría y responsabilidad ética. La
pregunta de fondo no es si la tecnología reemplazará al contador, sino qué tipo de profesional
debe formar la universidad para que la tecnología sea utilizada con criterio, responsabilidad
social y valor público.
Aunque el modelo PICO tiene origen en las ciencias de la salud, su lógica resulta
transferible a revisiones en ciencias sociales y educación cuando se adapta con flexibilidad. En
este estudio se emplea una variante PICO/PICOC: P corresponde a la población o problema; I,
a la intervención o fenómeno de interés; C, al contexto de comparación; O, a los resultados
esperados; y una C adicional, al contexto educativo superior. Desde esta delimitación, la Tabla
1 presenta la estructura que orientó la revisión.
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2070
La Tabla 1 cumple una función metodológica precisa: impide que la revisión se extienda
hacia cualquier tecnología educativa y concentra el análisis en la formación universitaria de
contadores y auditores, articulando el problema formativo, las tecnologías examinadas y los
resultados esperados en términos de competencias digitales, juicio profesional, ética y
pertinencia curricular.
Tabla 1
Estructura PICO/PICOC de la revisión sistemática
Elemento
Definición en el estudio
Aplicación al tema
P - Población/problema
Estudiantes, docentes, programas
universitarios de contabilidad, contadores
en formación y auditores en formación.
Formación de contadores y auditores
en educación superior.
I -
Intervención/fenómeno
Incorporación de tecnologías emergentes:
inteligencia artificial, automatización,
RPA, Big Data y analítica de datos.
Uso pedagógico y curricular de
tecnologías digitales aplicadas a la
contabilidad y auditoría.
C - Comparación
Formación contable tradicional, currículo
no digitalizado o enfoques con baja
integración tecnológica.
Contraste entre enseñanza
convencional y formación orientada a
competencias digitales.
O - Resultados
Competencias digitales, pensamiento
analítico, empleabilidad, juicio
profesional, ética, auditoría digital y
pertinencia curricular.
Efectos formativos y profesionales de
integrar tecnologías emergentes.
C - Contexto
Educación superior contable,
universidades, organismos profesionales,
programas de contabilidad y auditoría.
Escenario universitario y profesional
durante el periodo 2019-2024.
Nota: Elaboración con base en el problema de revisión (Autores, 2026).
A partir de esa matriz se formularon las preguntas que guiaron la búsqueda y la lectura
de los documentos. Estas preguntas sirvieron como punto de control durante el cribado, la
selección de estudios y la construcción de la síntesis temática. La Tabla 2 presenta las preguntas
PICO derivadas.
Tabla 2
Preguntas PICO derivadas
Tipo de pregunta
Formulación
Pregunta general
¿Cómo incide la incorporación de inteligencia artificial, automatización y Big
Data en la formación de contadores y auditores en la educación superior durante
el periodo 2019-2024?
Pregunta PICO 1
En estudiantes de contabilidad y auditoría, ¿la integración de inteligencia artificial
en el currículo, en comparación con métodos tradicionales, fortalece
competencias analíticas, digitales y éticas?
Pregunta PICO 2
En programas universitarios de contabilidad, ¿la incorporación de automatización
y RPA, frente a currículos convencionales, mejora la comprensión de procesos,
controles y auditoría continua?
Pregunta PICO 3
En la formación de auditores, ¿el uso de Big Data y analítica de datos, en
comparación con pruebas manuales tradicionales, favorece la identificación de
riesgos, anomalías y hallazgos basados en evidencia?
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2071
Pregunta PICO 4
En la educación superior contable, ¿qué desafíos curriculares, docentes,
institucionales y éticos emergen al incorporar tecnologías digitales en el proceso
de enseñanza-aprendizaje?
Pregunta PICO 5
¿Qué competencias deberían incluirse en el perfil de egreso del contador y auditor
para responder a la transformación digital de la profesión?
Nota: Preguntas orientadoras para la revisión sistemática (Autores, 2026).
Fundamentación teórica
Transformación digital de la profesión contable
La transformación digital de la contabilidad trasciende con mucho la simple sustitución
de soportes físicos por plataformas electrónicas. Implica una reorganización profunda del
trabajo profesional, de las fuentes de evidencia, de los mecanismos de control y de los procesos
mediante los cuales se construye confianza sobre la información financiera. En ese nuevo
marco, el contador establece vínculos cualitativamente distintos con el sistema contable, con
la organización en la que opera y con quienes utilizan la información que produce.
Moll y Yigitbasioglu (2019) identifican cuatro tecnologías asociadas a internet con
capacidad disruptiva para la profesión: computación en la nube, Big Data, blockchain e
inteligencia artificial. Estas tecnologías amplían el volumen, la velocidad y la variedad de la
información disponible para el trabajo contable. Como consecuencia directa, el profesional
necesita comprender cómo se originan los datos que posteriormente serán reconocidos,
medidos, revelados o sometidos a auditoría.
Knudsen (2020) aporta una perspectiva especialmente valiosa para la educación al
demostrar que la digitalización también reconfigura fronteras profesionales, relaciones de
poder y modos de producción del conocimiento. Desde esa óptica, incorporar tecnología en la
enseñanza no se reduce a capacitar al estudiante en el manejo de una herramienta; supone
también habilitarlo para preguntarse quién diseña los sistemas, qué datos quedan excluidos,
qué supuestos subyacen en los algoritmos y quién asume la responsabilidad cuando se produce
un error.
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2072
Inteligencia artificial y formación contable
La inteligencia artificial agrupa técnicas y sistemas orientados a ejecutar tareas
vinculadas con el aprendizaje automático, el razonamiento, la clasificación, la predicción y el
reconocimiento de patrones. En el campo contable se la observa en conciliaciones automáticas,
clasificación documental, predicción de insolvencia, análisis tributario, revisión de contratos,
auditoría continua y detección de conductas fraudulentas. Su presencia en estos procesos obliga
a replantear qué significa saber contabilidad cuando una parte sustancial del procesamiento
puede delegarse a sistemas inteligentes.
Holmes y Douglass (2022) señalan que los profesionales contables perciben la IA como
una herramienta capaz de disminuir errores humanos y liberar tiempo destinado a tareas
repetitivas. Esa promesa, sin embargo, tiene una contraparte exigente: demanda competencias
para comprender datos, supervisar las salidas del sistema, interpretar resultados y evaluar
riesgos de naturaleza tecnológica. En el aula, esa tensión debe abordarse de forma explícita y
sistemática.
La formación contable debe evitar dos posiciones igualmente improductivas: rechazar
la IA por temor al desplazamiento profesional o adoptarla sin criterio bajo la apariencia de
eficiencia. El reto pedagógico consiste en enseñar al estudiante a interactuar con los sistemas
inteligentes, reconocer sus limitaciones y demandar evidencia adicional cuando los resultados
lo requieran. Un contador preparado para la era digital debe saber emplear la tecnología, pero
también saber interrogarla.
Automatización y RPA como cambio pedagógico
La automatización robótica de procesos permite configurar programas de software para
ejecutar tareas repetitivas, estructuradas y gobernadas por reglas predefinidas. En contabilidad,
sus aplicaciones abarcan el procesamiento de facturas, la actualización de bases de datos, las
conciliaciones, las validaciones tributarias, la generación de alertas y la ejecución de
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2073
procedimientos de auditoría. Su utilidad depende de que el proceso subyacente esté
correctamente definido; por esa razón, la comprensión contable continúa siendo el punto de
partida irrenunciable.
Huang y Vasarhelyi (2019) proponen un marco conceptual para la aplicación de RPA
en auditoría y demuestran que la automatización puede ampliar la cobertura de las pruebas y
mejorar la oportunidad de la evidencia obtenida. Gotthardt et al. (2020), no obstante, advierten
que la automatización inteligente enfrenta desafíos técnicos, organizacionales y formativos
considerables. Dicho de otro modo, automatizar no equivale a instalar una herramienta; implica
revisar procesos, datos, controles y responsabilidades.
En el ámbito de la educación contable, Coe e Igou (2021) recomiendan introducir RPA
en asignaturas como contabilidad financiera, gerencial, tributación, auditoría y sistemas de
información contable. Esa propuesta convierte el aula en un laboratorio de procesos: el
estudiante no solo obtiene un resultado contable, sino que observa el flujo de trabajo que lo
genera y los controles que lo sostienen.
Big Data y analítica de datos en contabilidad y auditoría
El Big Data suele caracterizarse por el volumen de la información que maneja, la
diversidad de sus formatos, la velocidad con que se genera, la exigencia de veracidad en los
datos y la posibilidad de producir valor a partir de ellos. En contabilidad, su relevancia radica
en que posibilita el trabajo con transacciones masivas, la integración de fuentes estructuradas
y no estructuradas, el reconocimiento de patrones, la detección de anomalías y la producción
de información más oportuna para la toma de decisiones.
Ibrahim et al. (2021) sostienen que la convergencia entre Big Data y contabilidad abre
oportunidades de investigación e innovación en auditoría, sistemas de información, reportes
corporativos y gestión de riesgos. Tiron-Tudor y Deliu (2021) muestran, además, que el Big
Data redefine los perfiles profesionales, en particular en contabilidad de gestión, donde se
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2074
espera que el contador participe activamente en análisis de negocio y en la toma de decisiones
estratégicas.
En auditoría, la analítica de datos hace posible transitar de muestras limitadas hacia
análisis poblacionales completos, de revisiones diferidas hacia monitoreo más continuo y de
procedimientos manuales hacia pruebas automatizadas. No obstante, trabajar con grandes
volúmenes de datos exige cuidar la calidad, la trazabilidad, la documentación, la protección de
la información y la comunicación clara de los hallazgos. La capacidad técnica debe ir
acompañada, siempre, de criterio auditor.
Ética, juicio profesional y gobernanza de datos
La tecnología no suprime la responsabilidad profesional; más bien la desplaza hacia
nuevos puntos de decisión. Cuando un sistema inteligente clasifica transacciones, calcula
riesgos o genera recomendaciones, el contador y el auditor deben evaluar la razonabilidad tanto
del proceso como de sus resultados. Esa responsabilidad no puede transferirse al software como
si este fuera un actor neutral.
Lehner et al. (2022) identifican desafíos éticos asociados a los sistemas de decisión
basados en IA en contabilidad y auditoría: opacidad algorítmica, sesgo, privacidad,
responsabilidad difusa y necesidad de pensamiento normativo. Estos desafíos fundamentan la
incorporación, en la educación contable, de contenidos de ética digital, gobernanza de datos y
evaluación crítica de algoritmos.
La formación ética, en consecuencia, debe ir más allá de la enunciación de principios
generales. Resulta necesario trabajar dilemas próximos a la práctica profesional: uso de datos
sensibles, sesgos en modelos de riesgo, dependencia de sistemas automatizados,
documentación de evidencia digital y responsabilidad ante decisiones asistidas por IA. El juicio
profesional debe mantenerse como núcleo de la identidad contable.
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2075
Metodología
El estudio se concibió como una revisión sistemática de literatura con síntesis
cualitativa temática, no metaanalítica, atendiendo a la diversidad de enfoques, métodos y tipos
documentales identificados. El proceso se desarrolló conforme a los lineamientos PRISMA
2020 (Page et al., 2021), que orientan las fases de identificación, selección, evaluación y
síntesis de estudios. La revisión se apoyó en preguntas PICO/PICOC, criterios explícitos de
inclusión y exclusión, una matriz de extracción y una valoración de pertinencia documental. El
protocolo no fue registrado en PROSPERO ni en otro repositorio de protocolos, dado el
carácter exploratorio y descriptivo del estudio y las restricciones de acceso institucional a
dichas plataformas; las decisiones metodológicas, no obstante, fueron documentadas de forma
sistemática en la matriz bibliográfica y se reportan con transparencia en las tablas incluidas en
esta sección.
El período de análisis se delimitó entre 2019 y 2024, años en que se intensificó la
discusión académica sobre inteligencia artificial, RPA, Big Data, auditoría digital y
competencias tecnológicas en la profesión contable. La base bibliográfica se consolidó en junio
de 2026 a través de una matriz de Excel que consideró publicaciones en español e inglés. La
gestión de referencias se realizó mediante el gestor Mendeley y la depuración de duplicados se
efectuó manualmente en la misma matriz, cotejando autor, título y año de publicación. No se
llevó a cabo metaanálisis estadístico, dado que los documentos incluidos presentaban objetivos,
métodos y unidades de análisis heterogéneas; por esa razón, la síntesis adoptó la forma de
análisis temático cualitativo.
Con el propósito de hacer más transparente el recorrido metodológico, las decisiones
de búsqueda y selección se organizaron en dos momentos diferenciados. En el primero se
identificaron y depuraron los registros disponibles; en el segundo se analizó cualitativamente
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2076
el conjunto documental con mayor pertinencia para responder las preguntas PICO/PICOC. La
Tabla 3 resume el protocolo operativo aplicado.
Tabla 3
Protocolo operativo de búsqueda y selección documental
Componente
Periodo de búsqueda
Bases y repositorios
Idiomas
Tipos documentales
Gestión documental
Proceso de revisión
Síntesis
Nota: Protocolo metodológico elaborado para transparentar las decisiones de búsqueda, selección y síntesis
documental (Autores, 2026).
La estrategia de búsqueda se construyó a partir de las cinco dimensiones temáticas que
estructuran el objeto de estudio: educación contable, inteligencia artificial, automatización, Big
Data y auditoría. Para cada dimensión se identificaron los términos más utilizados en la
literatura especializada, tanto en español como en inglés, con el fin de garantizar una cobertura
bibliográfica amplia y consistente en bases de datos nacionales e internacionales. Los términos
se combinaron mediante operadores booleanos (AND, OR) y se aplicaron de forma adaptada
según las interfaces de búsqueda de cada repositorio. La Tabla 4 presenta el listado de
descriptores organizados por dimensión e idioma, seguido de las ecuaciones de búsqueda
completas sugeridas para su replicación.
Tabla 4
Estrategia de búsqueda bibliográfica
Dimensión
Términos en español
Términos en inglés
Educación contable
educación contable; formación contable;
currículo contable
accounting education; accounting
curriculum; higher accounting
education
Inteligencia artificial
inteligencia artificial; aprendizaje
automático; IA generativa
artificial intelligence; machine learning;
generative AI
Automatización
automatización; RPA; automatización
robótica de procesos
automation; robotic process automation;
RPA
Big Data
Big Data; analítica de datos;
visualización de datos
Big Data; data analytics; data
visualization
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2077
Auditoría
auditoría digital; auditoría continua;
auditoría basada en datos
digital auditing; continuous auditing;
data-driven auditing
Nota: Ecuaciones de búsqueda aplicables en bases académicas como Scopus, Web of Science, ScienceDirect,
Emerald, Springer, Google Scholar y repositorios institucionales. Fuente: elaboración propia con base en la
revisión de literatura (Autores, 2026).
Ecuación de búsqueda sugerida en inglés: (“accounting education” OR “accounting
curriculum”) AND (“artificial intelligence” OR “machine learning” OR “automation” OR
“robotic process automation” OR “Big Data” OR “data analytics”) AND (“accountants” OR
“auditors” OR “accounting students”) AND (“higher education” OR university).
Ecuación de búsqueda sugerida en español: (“educación contable” OR “formación
contable” OR “currículo contable”) AND (“inteligencia artificial” OR “automatización” OR
“RPA” OR “Big Data” OR “analítica de datos”) AND (“contadores” OR “auditores” OR
“estudiantes de contabilidad”) AND (“educación superior” OR universidad).
La definición de criterios de inclusión y exclusión constituye un paso esencial en toda
revisión sistemática, ya que delimita con transparencia qué documentos forman parte del
corpus analizado y cuáles quedan fuera del alcance del estudio. En esta revisión, los criterios
se establecieron antes del proceso de búsqueda y se aplicaron de manera consistente durante el
cribado por título y resumen, así como en la lectura a texto completo. Se privilegiaron
publicaciones recientes (2019-2024) que abordaran directamente la formación contable o la
práctica profesional en relación con tecnologías emergentes, y se excluyeron aquellos trabajos
de carácter exclusivamente técnico, sin vínculo con la educación o el ejercicio profesional de
la contabilidad y auditoría. La Tabla 5 sistematiza estos criterios de forma comparada.
Tabla 5
Criterios de inclusión y exclusión
Criterios de inclusión
Criterios de exclusion
Publicaciones entre 2019 y 2024.
Publicaciones anteriores a 2019, salvo fuentes
metodológicas o teóricas indispensables.
Artículos científicos, revisiones sistemáticas, estudios
empíricos y documentos técnicos de organismos
profesionales.
Blogs, notas de opinión o documentos sin respaldo
académico o institucional.
Estudios relacionados con contabilidad, auditoría,
educación contable o competencias profesionales.
Estudios tecnológicos sin relación con formación
contable o práctica profesional contable.
Investigaciones sobre IA, automatización, RPA, Big
Data, analítica de datos o transformación digital.
Textos centrados únicamente en software sin análisis
curricular, profesional o educativo.
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2078
Documentos en español o inglés.
Documentos duplicados, inaccesibles o sin datos
bibliográficos suficientes.
Nota: Criterios empleados para delimitar la pertinencia documental de la revisión. Fuente: elaboración propia con
base en la revisión de literatura (Autores, 2026).
Una vez seleccionados los documentos que cumplieron los criterios de inclusión, la
información relevante de cada uno fue organizada mediante una matriz de extracción. Este
instrumento permitió sistematizar los datos de forma homogénea, facilitar la comparación entre
estudios y sustentar el análisis temático posterior. La matriz se estructuró en ocho campos que
recogen tanto los elementos de identificación bibliográfica como los aportes sustantivos de
cada documento: tecnologías abordadas, nivel educativo o profesional al que se dirige,
hallazgos principales, implicaciones para el currículo y riesgos o desafíos identificados. Esta
estructura asegura la trazabilidad entre la fuente original y las tendencias sintetizadas en los
resultados. La Tabla 6 describe cada campo y su propósito dentro del proceso de extracción.
Tabla 6
Matriz de extracción de información
Campo
Descripción
Autor y año
Identificación bibliográfica del estudio.
País o contexto
Lugar, región o alcance institucional.
Tipo de documento
Artículo empírico, revisión, documento técnico, ensayo académico.
Tecnología abordada
IA, RPA, Big Data, analítica, blockchain, auditoría digital.
Nivel educativo o profesional
Estudiantes, docentes, universidades, organismos profesionales, firmas de
auditoría.
Hallazgos principales
Aportes, resultados o argumentos centrales.
Implicación curricular
Competencias, asignaturas, metodologías o cambios sugeridos.
Riesgos o desafíos
Limitaciones éticas, institucionales, docentes, tecnológicas o metodológicas.
Nota: Campos utilizados para organizar la base bibliográfica de la revisión (Autores, 2026).
Además de aplicar criterios de inclusión y exclusión, cada documento fue revisado
considerando su pertinencia temática, su aporte metodológico y su utilidad para pensar cambios
curriculares. Esta valoración no buscó jerarquizar autores ni revistas, sino asegurar que la
síntesis se apoyara en fuentes directamente relacionadas con el objetivo de la revisión.
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2079
Tabla 7
Criterios de valoración de calidad documental
Criterio
Escala aplicada
Descripción
Pertinencia temática
Alta / media / baja
Relación directa con educación contable, contabilidad,
auditoría y tecnologías emergentes.
Rigor metodológico
Alto / medio / bajo
Claridad del diseño, método, revisión, análisis o
argumentación académica.
Actualidad
Alta / media / baja
Correspondencia con el periodo 2019-2024 y relevancia
para la transformación digital reciente.
Aplicabilidad curricular
Alta / media / baja
Aporte para perfiles de egreso, asignaturas, metodologías
o competencias profesionales.
Contribución
PICO/PICOC
Alta / media / baja
Capacidad del documento para responder una o más
preguntas orientadoras de la revisión.
Nota: La valoración permitió distinguir estudios incluidos en la síntesis sistemática y documentos
complementarios de apoyo contextual (Autores, 2026).
La selección documental se organizó siguiendo el esquema PRISMA 2020. A partir de
la base bibliográfica anexa se identificaron 33 registros: Scopus (n = 19), Web of Science (n =
0), ScienceDirect (n = 7), Emerald (n = 2), Taylor & Francis (n = 1), SpringerLink (n = 1),
MDPI (n = 2) y Google Scholar (n = 1). Se eliminaron tres duplicados, por lo que 30 registros
únicos pasaron a cribado por título y resumen. En esta fase se excluyeron 13 documentos por
baja pertinencia temática, enfoque exclusivamente tecnológico o limitada contribución a la
formación contable. Los 17 textos restantes fueron evaluados a texto completo y cumplieron
los criterios PICO/PICOC; estos constituyen el corpus principal de la síntesis cualitativa. De
forma adicional, 12 documentos se mantuvieron como apoyo contextual para fortalecer el
marco teórico, los estándares profesionales y la discusión regional; se diferencian de los
documentos incluidos porque no responden directamente a las preguntas PICO/PICOC, sino
que proveen fundamento normativo o teórico previo a 2019 o de organismos internacionales
de referencia, y por ello no se integran al flujo principal de inclusión PRISMA. El
procedimiento se resume en la Figura 1. En cuanto a la valoración de calidad documental
aplicada mediante los criterios de la Tabla 7, los 17 estudios incluidos en la síntesis principal
obtuvieron una valoración de pertinencia temática alta (14 documentos) o media (3
documentos); el rigor metodológico se valoró como alto en 11 casos y medio en 6. Todos los
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2080
documentos incluidos presentaron aplicabilidad curricular alta o media, lo que respalda su
integración en las tendencias y la propuesta curricular derivada.
Figura 1
Flujograma PRISMA 2020 de identificación, cribado e inclusión
Nota: Conteos elaborados a partir de la base bibliográfica adjunta. El total inicial fue de 33 registros; luego de
eliminar tres duplicados quedaron 30 registros únicos. Tras el cribado por título y resumen se excluyeron 13
documentos y se incluyeron 17 estudios en la síntesis cualitativa temática principal. Los 12 documentos de apoyo
contextual (fuentes normativas de organismos internacionales y referencias teóricas anteriores a 2019) se reportan
fuera del flujo principal de inclusión PRISMA por no responder directamente a las preguntas PICO/PICOC
(Autores, 2026).
Resultados
Los documentos analizados revelan una correspondencia significativa entre la
transformación digital de la profesión contable y la necesidad de renovar los procesos
formativos universitarios. En el conjunto de fuentes examinadas, las tecnologías emergentes
son tratadas como componentes del perfil profesional y no como elementos accesorios o
complementarios. La síntesis se organizó en cinco categorías temáticas: transformación
profesional, inteligencia artificial, automatización/RPA, Big Data/analítica y ética/gobernanza.
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2081
Tabla 8
Correspondencia entre preguntas PICO/PICOC y resultados
Pregunta orientadora
Sección que responde
Síntesis de contribución
Pregunta general
Cinco tendencias de
resultados y discusión
Integra el efecto de IA, automatización y Big
Data en la formación contable superior.
PICO 1: IA y competencias
Tendencia 2
Relaciona IA con competencias analíticas,
digitales, éticas y de supervisión profesional.
PICO 2: automatización y
RPA
Tendencia 3
Explica la necesidad de laboratorios de
procesos, control interno y auditoría continua.
PICO 3: Big Data y auditoría
Tendencia 4
Vincula analítica de datos con riesgos,
anomalías, evidencia y toma de decisiones.
PICO 4: desafíos curriculares
y éticos
Tendencia 5 y discusión
Identifica retos institucionales, docentes, éticos
y de gobernanza tecnológica.
PICO 5: perfil de egreso
Tablas 10, 11 y 12
Propone competencias, ruta curricular y
estrategias pedagógicas para el contador/auditor
digital.
Nota: Correspondencia elaborada para evidenciar la trazabilidad entre la pregunta de revisión, los resultados y la
propuesta curricular (Autores, 2026).
La Tabla 9 presenta la matriz sintética de los 17 estudios y documentos técnico-
profesionales incluidos en la síntesis cualitativa principal. Para cada fuente se identifican cuatro
elementos: la tecnología o enfoque abordado, el aporte central al conocimiento del campo, y la
implicación específica que se deriva para la educación contable superior. Esta organización
permite visualizar de manera integrada la diversidad de tecnologías y enfoques presentes en la
literatura revisada, así como la convergencia de hallazgos en torno a la necesidad de actualizar
los perfiles de egreso, las estrategias pedagógicas y los contenidos curriculares de los
programas de contabilidad y auditoría. Los documentos de apoyo contextual —fuentes
normativas de organismos internacionales y referencias teóricas anteriores a 2019— no se
incluyen en esta tabla por no responder directamente a las preguntas PICO/PICOC, aunque sí
sustentan el marco teórico y la discusión.
Tabla 9
Matriz sintética de literatura revisada e incluida en la síntesis cualitativa
Autor(es)
Tecnología/enfoque
Aporte principal
Implicación para educación
contable
Moll y
Yigitbasioglu
(2019)
Nube, Big Data,
blockchain, IA
Revisan tecnologías de
internet con potencial
disruptivo en el trabajo
contable.
Actualizar la formación para
comprender sistemas digitales
y automatización de
decisiones.
Huang y Vasarhelyi
(2019)
RPA en auditoría
Proponen un marco de
aplicación de automatización
robótica en auditoría.
Incorporar laboratorios de
auditoría automatizada y
pruebas continuas.
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2082
Knudsen (2020)
Digitalización
contable
Presenta una revisión
sistemática sobre
digitalización, poder y
conocimiento en
contabilidad.
Formar pensamiento crítico
sobre tecnología, no solo
habilidades instrumentales.
Qasim y Kharbat
(2020)
Blockchain, analítica
e IA
Proponen ideas para incluir
tecnologías emergentes en el
currículo contable.
Rediseñar asignaturas desde
un modelo integrado de
competencias.
Gotthardt et al.
(2020)
RPA inteligente
Analizan el estado y desafíos
de implementación de
automatización inteligente.
Enseñar procesos, riesgos,
datos y control antes de
automatizar.
Ibrahim et al.
(2021)
Big Data y
contabilidad
Identifican oportunidades de
investigación por
convergencia entre Big Data
y contabilidad.
Fortalecer analítica,
visualización y toma de
decisiones basada en datos.
Coe e Igou (2021)
RPA en educación
contable
Recomiendan incorporar
RPA en contabilidad
financiera, gerencial,
tributación, auditoría y AIS.
Diseñar prácticas con bots,
simulaciones y casos
aplicados.
Lehner et al. (2022)
IA y ética
Analizan desafíos éticos de
decisiones contables y de
auditoría basadas en IA.
Incluir ética algorítmica,
explicabilidad y
responsabilidad profesional.
Holmes y Douglass
(2022)
IA y educación
contable
Evidencian percepciones
profesionales sobre impacto
de IA y disrupción educativa.
Preparar al estudiante para
supervisar, interpretar y
evaluar IA.
Jackson et al.
(2023)
Nuevas tecnologías y
habilidades
Analizan el rol de
universidades, empleadores y
asociaciones profesionales.
Promover corresponsabilidad
entre academia, profesión y
mercado laboral.
Bou Reslan y
Jabbour Al Maalouf
(2024)
IA en práctica
contable
Evalúan impacto de IA en
eficiencia, fraude y
competencias.
Orientar la formación hacia
eficiencia, control, fraude y
nuevas habilidades.
Chu y Yong (2021)
Big Data e
inteligencia de
negocios
Analizan el aporte de Big
Data analytics para
inteligencia de negocios en
contabilidad y auditoría.
Fortalecer visualización,
indicadores, dashboards y
análisis para decisiones
contables.
Tiron-Tudor y
Deliu (2021)
Big Data y perfiles
profesionales
Examinan el efecto disruptivo
de Big Data sobre el perfil del
contador de gestión.
Actualizar perfiles de egreso
hacia análisis de negocio,
estrategia y comunicación de
datos.
Han et al. (2023)
Blockchain e IA en
contabilidad y
auditoría
Revisan literatura sobre
tecnologías inteligentes y
blockchain aplicadas a
contabilidad y auditoría.
Incorporar visión integrada de
tecnologías emergentes,
riesgos y aseguramiento
digital.
AICPA y NASBA
(2021)
Currículo profesional
y tecnología
Proponen el CPA Evolution
Model Curriculum con
énfasis en tecnología,
analítica y sistemas.
Alinear planes de estudio con
competencias profesionales
digitales y certificaciones
internacionales.
IFAC (2019)
Estándares
internacionales de
educación
Actualiza estándares de
educación contable con TIC,
escepticismo y juicio
profesional.
Integrar resultados de
aprendizaje tecnológicos y
éticos en el perfil profesional.
IFAC (2022)
Transformación
digital y profesión
contable
Plantea el rol de profesionales
contables y financieros en
escenarios de transformación
digital.
Promover aprendizaje
continuo, adaptación
tecnológica y liderazgo
profesional.
Nota: Se presentan los 17 estudios y documentos técnico-profesionales incluidos en la síntesis cualitativa principal
de la revisión. Los 12 documentos de apoyo contextual (organismos normativos y fuentes teóricas de referencia
anteriores a 2019) no se integran en esta tabla por no responder directamente a las preguntas PICO/PICOC
(Autores, 2026).
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2083
Tendencia 1: rediseño curricular hacia competencias digitales
La primera tendencia concierne al rediseño de los currículos de contabilidad. La
literatura examinada señala que no resulta suficiente incorporar una asignatura de tecnología
al término del plan de estudios. La formación digital debe atravesar de manera transversal la
contabilidad financiera, la auditoría, la tributación, los sistemas de información, los costos, el
control interno y las finanzas, de modo que el estudiante encuentre la tecnología integrada en
problemas contables reales y no como un módulo separado.
Los estándares profesionales internacionales respaldan esta orientación. IFAC
incorporó resultados de aprendizaje vinculados con tecnologías de información y
comunicación, mientras que el modelo CPA Evolution enfatiza la tecnología, la analítica de
datos y los sistemas de información. Estas propuestas evidencian que la competencia digital
constituye ya un componente central de la identidad profesional del contador y no puede
relegarse a un aprendizaje optativo.
Tendencia 2: inteligencia artificial como apoyo y desafío formativo
La segunda tendencia se observa en el avance de la inteligencia artificial dentro de los
procesos contables y de auditoría. La IA puede favorecer la eficiencia operativa, reducir errores
y apoyar la identificación de patrones y anomalías. Al mismo tiempo, plantea interrogantes que
son genuinamente formativos: la calidad de los datos que alimentan los modelos, los supuestos
incorporados en los algoritmos, la interpretación de los resultados, la trazabilidad de las
decisiones y los riesgos éticos asociados.
Por ello, la educación contable debería abordar la IA desde una perspectiva
simultáneamente aplicada y crítica. No se trata de producir usuarios dependientes de una
herramienta, sino profesionales en condiciones de preguntar qué datos nutren el sistema, cómo
fue validado el resultado, qué riesgos conlleva su uso y qué evidencia respalda una
recomendación automatizada.
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2084
Tendencia 3: automatización y RPA como laboratorio de procesos
La tercera tendencia se vincula con la automatización de tareas contables. Actividades
que anteriormente demandaban una parte considerable del tiempo de auxiliares contables o
auditores junior pueden ser ejecutadas por sistemas de RPA cuando se ciñen a reglas
claramente definidas. Este cambio reconfigura la enseñanza: el estudiante debe comprender el
proceso en su totalidad antes de determinar qué conviene automatizar y qué controles resultan
irrenunciables.
En ese sentido, el aula puede operar como un espacio de simulación profesional:
recepción de facturas, validación documental, conciliación bancaria, emisión de reportes,
pruebas de auditoría y generación de alertas de riesgo. Cuando se enseña de esta manera, la
automatización no empobrece el aprendizaje contable; lo enriquece, porque obliga a mapear
actividades, responsables, evidencias y puntos de control de forma explícita.
Tendencia 4: Big Data y analítica para decisiones basadas en evidencia
La cuarta tendencia se relaciona con el Big Data y la analítica de datos. La formación
contable requiere incorporar habilidades de depuración y limpieza de datos, validación, análisis
descriptivo, visualización, construcción de modelos predictivos básicos y comunicación de
hallazgos. Estas capacidades resultan valiosas tanto en organizaciones privadas como en
instituciones públicas que demandan información oportuna, verificable y confiable.
La analítica de datos permite que el estudiante abandone la lectura de los indicadores
como cálculos aislados y comience a interpretarlos como señales de tendencia, riesgo o
comportamiento organizacional. Un tablero financiero, tributario o de auditoría no debería
funcionar únicamente como pieza visual; debe convertirse en un instrumento para explicar,
argumentar y sustentar decisiones ante distintos interlocutores.
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2085
Tendencia 5: ética, juicio profesional y gobernanza algorítmica
La quinta tendencia confirma que la digitalización hace más visible, y también más
urgente, la dimensión ética de la profesión contable. Cuando una decisión en el ámbito de la
contabilidad o la auditoría se apoya en IA, RPA o Big Data, emergen preguntas sobre
privacidad, sesgo, trazabilidad, explicabilidad, responsabilidad y control que no pueden dejarse
sin respuesta. Estas preguntas no son periféricas; forman parte constitutiva del trabajo
profesional en entornos digitales.
El juicio profesional, por tanto, debe mantenerse como eje articulador de la formación.
La educación contable debe insistir en que ninguna herramienta tecnológica exime al
profesional de la obligación de interpretar, documentar y responder por la información que
produce o valida. La confianza pública en la contabilidad depende de profesionales capaces de
integrar técnica, ética y comprensión tecnológica.
Tabla 10
Competencias digitales para el perfil de egreso
Dimensión
Competencia
Evidencia de aprendizaje sugerida
Tecnológica
Usar sistemas ERP, hojas de cálculo
avanzadas, visualización y herramientas
de automatización.
Proyecto integrado con registro,
análisis y reporte digital.
Analítica
Limpiar, validar, analizar e interpretar
bases de datos contables y financieras.
Informe con indicadores, tendencias,
anomalías y recomendaciones.
Auditoría digital
Aplicar pruebas automatizadas, análisis de
datos y evaluación de controles
tecnológicos.
Matriz de hallazgos basada en datos y
evidencia digital.
Ética digital
Reconocer sesgos, riesgos de privacidad,
opacidad algorítmica y responsabilidad
profesional.
Resolución argumentada de dilemas
éticos.
Comunicación
Explicar resultados técnicos a usuarios no
especializados mediante narrativas y
dashboards.
Presentación ejecutiva con
storytelling de datos.
Aprendizaje continuo
Actualizar competencias frente a
tecnologías cambiantes.
Portafolio digital de herramientas y
casos aplicados.
Nota: Competencias derivadas de la literatura revisada y adaptadas al perfil de contador y auditor digital (Autores,
2026).
Propuesta de integración curricular
A partir de los hallazgos de la revisión se propone un modelo curricular progresivo que
articula los fundamentos contables con competencias digitales, analítica de datos, inteligencia
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2086
artificial, automatización, auditoría digital y ética profesional. El modelo no concibe la
tecnología como un sustituto del contador; la entiende como un medio para fortalecer la
capacidad de análisis, la eficiencia operativa, la transparencia institucional y la responsabilidad
pública.
Figura 2
Modelo curricular integrado para educación contable digital
Nota. El modelo articula fundamentos contables, competencias digitales, analítica, automatización, IA, ética y
gobernanza (Autores, 2026).
A partir de las tendencias identificadas en la revisión, se propone una ruta curricular
organizada en cuatro niveles de formación progresiva: inicial, intermedio, avanzado e
integrador. Cada nivel articula asignaturas o espacios formativos específicos con tecnologías y
contenidos concretos, y define un resultado de aprendizaje esperado que orienta tanto el diseño
didáctico como la evaluación. La lógica de la ruta es acumulativa: los fundamentos contables
y la alfabetización digital del nivel inicial sustentan el trabajo analítico y visual del nivel
intermedio, que a su vez prepara al estudiante para la automatización, la auditoría basada en
datos y el pensamiento crítico del nivel avanzado. En el nivel integrador, el estudiante aplica
de forma autónoma competencias digitales, éticas y profesionales en proyectos de titulación,
prácticas preprofesionales y actividades de vinculación con la colectividad. Esta secuencia no
propone reemplazar los contenidos contables fundamentales, sino enseñarlos en el contexto
digital en que hoy se practican. La Tabla 11 sintetiza la ruta por niveles.
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2087
Tabla 11
Propuesta de ruta curricular por niveles
Nivel
Asignaturas o espacios
Tecnologías/contenidos
Resultado esperado
Inicial
Fundamentos contables, TIC
aplicada, matemática y
estadística básica
Excel, hojas de cálculo, bases
de datos simples,
alfabetización digital
Estudiante comprende
datos contables básicos y
los organiza
correctamente.
Intermedio
Contabilidad financiera,
costos, tributación, sistemas
de información
ERP, Power BI/Tableau, bases
de datos, dashboards
Estudiante analiza
información contable y
comunica hallazgos
visualmente.
Avanzado
Auditoría, control interno,
analítica de datos,
investigación
RPA, Python/R básico,
pruebas automatizadas,
análisis de anomalías
Estudiante aplica auditoría
basada en datos y evalúa
riesgos tecnológicos.
Integrador
Proyecto de titulación,
prácticas preprofesionales,
vinculación
IA aplicada, modelos
predictivos, gobierno de datos,
ética algorítmica
Estudiante diseña
soluciones contables
digitales con criterio ético
y profesional.
Nota: Ruta sugerida para la incorporación progresiva de tecnologías emergentes en la formación contable
(Autores, 2026).
La ruta curricular propuesta plantea una incorporación tecnológica gradual y
progresiva. En una primera etapa se consolidan los fundamentos contables junto con
competencias digitales básicas; posteriormente se avanza hacia la analítica y la visualización
de datos; más adelante se introducen la automatización y la inteligencia artificial aplicada. Esta
secuencia busca que el estudiante no aprenda herramientas de forma desarticulada, sino que
construya criterio profesional conforme avanza en niveles de complejidad creciente.
Tabla 12
Estrategias pedagógicas recomendadas
Estrategia
Descripción
Aplicación contable
Aprendizaje basado en
problemas
Uso de situaciones reales o simuladas
que requieren análisis y decisión.
Caso de fraude, morosidad tributaria,
conciliación o control interno.
Laboratorio de datos
Trabajo con bases contables
estructuradas y no estructuradas.
Limpieza, validación, visualización
y análisis de transacciones.
Simulación con RPA
Diseño de bots o flujos automatizados
simples.
Automatizar conciliación,
validación de facturas o reportes.
Auditoría basada en datos
Aplicación de pruebas automatizadas y
análisis poblacional.
Detección de duplicados, valores
atípicos o riesgos.
Dilemas éticos digitales
Discusión de casos de privacidad, sesgo
y responsabilidad algorítmica.
Evaluar decisiones automatizadas
con impacto financiero o tributario.
Portafolio digital
Evidencias acumulativas de aprendizaje
tecnológico y contable.
Dashboard, informe, matriz de
riesgos, bot, reflexión ética.
Nota: Estrategias aplicables en asignaturas de contabilidad, auditoría, tributación, sistemas de información y
metodología (Autores, 2026).
Las estrategias pedagógicas recomendadas parten de una premisa clara: innovar no
significa saturar el aula de aplicaciones digitales. Lo verdaderamente valioso es diseñar
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2088
experiencias en las que el estudiante analice información, resuelva problemas, contraste
resultados y argumente decisiones. Desde esa perspectiva, la tecnología se convierte en un
medio para aprender mejor contabilidad y auditoría, no en un fin en sí misma.
Agenda de investigación futura
Una primera línea de trabajo pendiente consiste en estudiar con datos empíricos el nivel
real de competencias digitales de los estudiantes de contabilidad y auditoría en universidades
latinoamericanas.
Se requieren, asimismo, diagnósticos comparativos de planes de estudio que permitan
conocer en qué medida se han integrado la IA, la RPA, el Big Data, la analítica de datos y la
auditoría digital en la formación contable de la región.
Una tercera línea necesaria consiste en evaluar si los laboratorios de datos y
automatización inciden positivamente en el aprendizaje, la motivación, la empleabilidad y la
capacidad de resolución de problemas profesionales.
Del mismo modo, resulta prioritario impulsar investigaciones sobre la formación
docente en tecnologías emergentes aplicadas a la contabilidad, con atención especial a
instituciones públicas y contextos con recursos limitados.
Finalmente, la ética algorítmica y la auditoría de sistemas inteligentes se perfilan como
líneas de investigación con alto potencial para fortalecer la profesión contable en los próximos
años.
Discusión
La formación contable no puede seguir siendo exclusivamente operativa
Los hallazgos obtenidos indican que la educación contable no puede sostenerse
únicamente sobre la ejecución de tareas operativas. El registro, la conciliación y la elaboración
de reportes continúan siendo saberes fundamentales, pero se desarrollan cada vez con mayor
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2089
frecuencia dentro de sistemas automatizados. En consecuencia, la formación debe otorgar
mayor relevancia a la comprensión de procesos, datos, riesgos, controles y decisiones.
Este desplazamiento no implica debilitar la técnica contable. Significa enseñarla en el
contexto real donde hoy se practica. El estudiante necesita comprender una transacción, su
reconocimiento contable, su efecto en los estados financieros, su tratamiento tributario y,
adicionalmente, la manera en que esa transacción circula por sistemas, bases de datos y reportes
automatizados.
Tecnología transversal y no asignatura aislada
Los resultados de la revisión sustentan también que la tecnología debe integrarse de
forma transversal al currículo. Una asignatura específica de tecnología contable puede
constituir un punto de partida válido, pero resulta insuficiente si las demás materias
permanecen desconectadas de la realidad digital de la profesión.
Una ruta viable consiste en avanzar por niveles. En los primeros semestres pueden
trabajarse la alfabetización digital, las hojas de cálculo, las bases de datos básicas y los sistemas
contables. En los niveles intermedios pueden incorporarse dashboards, analítica descriptiva,
automatización básica y casos construidos con datos reales o simulados. En los niveles
avanzados corresponde abordar la IA, la auditoría continua, la evaluación de controles
tecnológicos, la ética algorítmica y los proyectos integradores.
Desafíos para docentes e instituciones
Uno de los mayores obstáculos se encuentra en las condiciones institucionales y en la
formación del cuerpo docente. Muchos programas carecen de laboratorios adecuados, bases de
datos, licencias de software, capacitación docente o alianzas con el sector profesional. Por esa
razón, el rediseño curricular debe ir acompañado de inversión en infraestructura, programas de
capacitación, repositorios de casos y herramientas de acceso asequible.
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2090
La transformación digital no debería depender de la iniciativa individual de docentes
motivados. Requiere una política académica institucional que defina resultados de aprendizaje,
secuencia curricular, criterios de evaluación, mecanismos de actualización permanente y
vínculos sostenidos con empleadores, organismos profesionales y entidades públicas.
Implicaciones para América Latina
En América Latina, la incorporación de tecnologías emergentes debe considerar
desigualdades de conectividad, recursos, formación docente y acceso a software. Estas
limitaciones son reales, pero no deberían convertirse en argumento para mantener currículos
inmóviles. Existen herramientas de bajo costo o acceso abierto que permiten iniciar procesos
de alfabetización analítica, visualización y automatización. Aunque la literatura empírica
específica sobre educación contable digital en la región es todavía escasa —lo que constituye
en sí mismo una limitación de esta revisión y una oportunidad de investigación futura—,
existen indicios de que las universidades latinoamericanas enfrentan desafíos similares a los
identificados en contextos anglosajones: brechas entre los perfiles de egreso y las demandas
del mercado laboral digitalizado, y necesidad de formación docente continua en herramientas
tecnológicas aplicadas a la contabilidad y auditoría (Jackson et al., 2023; IFAC, 2022). En el
caso particular de Ecuador, la educación contable superior se desarrolla en un entorno regulado
por el Consejo de Educación Superior (CES) y el organismo de acreditación CACES, lo que
implica que cualquier rediseño curricular orientado a competencias digitales debe articularse
con los estándares de pertinencia territorial, vinculación con la colectividad y perfil de egreso
exigidos institucionalmente.
La región requiere contadores y auditores capaces de aportar a la transparencia pública,
la administración tributaria, la gestión financiera local, el control interno y la rendición de
cuentas. La analítica de datos puede apoyar la detección de morosidad tributaria, riesgos de
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2091
corrupción, ineficiencia presupuestaria y debilidades de control. Por ello, la educación contable
digital también tiene una dimensión social.
Tensiones críticas de la transformación digital contable
La transformación digital tampoco debe presentarse como una solución sin costos ni
contradicciones. La revisión pone de manifiesto tensiones que requieren atención pedagógica
e institucional: dependencia excesiva de la IA, dashboards utilizados sin interpretación
contable, brechas entre universidades con distintos niveles de infraestructura, formación
docente insuficiente y riesgos de privacidad, sesgo algorítmico y opacidad de modelos. La
adopción tecnológica debe acompañarse de políticas académicas sólidas, integridad en la
evaluación, autenticidad en las evidencias y criterios claros de responsabilidad profesional.
Limitaciones del estudio
La limitación principal del estudio deriva de la heterogeneidad de los documentos
analizados, dado que se integraron estudios empíricos, revisiones sistemáticas y documentos
técnico-profesionales. Esa diversidad impidió la realización de un metaanálisis o la
comparación estadística de efectos. Por otra parte, aunque se consultaron bases académicas de
reconocida proyección, es posible que algunos documentos relevantes hayan quedado fuera del
corpus por restricciones de acceso, idioma o indexación. Una limitación adicional de particular
relevancia es la escasez de estudios empíricos sobre educación contable digital en América
Latina presentes en las bases consultadas: la mayor parte de la producción científica
identificada proviene de contextos anglosajones, australianos y europeos, lo que restringe la
generalización directa de los hallazgos a universidades latinoamericanas y ecuatorianas. Los
resultados, en consecuencia, deben interpretarse como una síntesis cualitativa de tendencias y
no como una medición causal del impacto de las tecnologías emergentes sobre el aprendizaje
contable.
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2092
Conclusión
En relación con el objetivo general planteado, el análisis de la literatura publicada entre
2019 y 2024 permite concluir que la educación contable superior necesita avanzar hacia un
modelo formativo híbrido. En ese modelo, los fundamentos contables no desaparecen; se
articulan con competencias digitales, analíticas, éticas y de gobernanza tecnológica. La
inteligencia artificial, la automatización, el Big Data y la analítica de datos ya no pueden
tratarse como contenidos accesorios, puesto que integran el contexto profesional en el que
actuarán los futuros contadores y auditores.
La educación contable debe, por tanto, superar el enfoque meramente operativo y
orientarse hacia una formación integral. El estudiante precisa aprender a registrar, analizar,
interpretar, auditar y gobernar información en entornos digitales. Para lograrlo se requiere
rediseñar los planes de estudio, fortalecer las competencias del cuerpo docente, incorporar
laboratorios de datos, promover el aprendizaje basado en problemas y abordar la ética
profesional en escenarios tecnológicos concretos.
La inteligencia artificial ofrece oportunidades reales para mejorar la eficiencia, la
detección del fraude y la calidad de la información financiera. Sin embargo, introduce también
riesgos de sesgo, opacidad, afectación de la privacidad y dependencia tecnológica. Por esa
razón, la formación universitaria debe mantener el juicio profesional como eje articulador de
todo el proceso. La tecnología puede automatizar tareas, pero no sustituye la responsabilidad
ética del contador ni su obligación de interpretar la realidad económica con criterio propio.
La automatización y la RPA exigen que los estudiantes comprendan procesos, controles
y riesgos antes de automatizar. El Big Data demanda capacidad para gestionar datos, visualizar
información y comunicar hallazgos de manera comprensible. La auditoría digital, por su parte,
requiere competencias para evaluar sistemas, detectar anomalías y asegurar información en
tiempo real.
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2093
En síntesis, la educación contable del futuro debe ser crítica y pertinente. Crítica, porque
los estudiantes deben desarrollar la capacidad de cuestionar los resultados de los sistemas
inteligentes; y pertinente, porque la universidad tiene la obligación de responder a las demandas
reales de la profesión, las organizaciones y el interés público.
Referencias bibliográficas
AICPA & NASBA. (2021). CPA Evolution Model Curriculum. American Institute of Certified
Public Accountants & National Association of State Boards of Accountancy.
https://nasba.org/wp-content/uploads/2021/06/Model-curriculum_web_6.11.21.pdf
Ayala-Chavez, N. E., Lino-Garces, C. J., Zambrano-Zambrano, F. M. A., & Gonzalez-Segovia,
L. A. (2025). Percepciones estudiantiles sobre la educación virtual implementada en el
nivel secundario. Revista Científica Ciencia Y Método, 3(2), 88-101.
https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v3/n2/57
Bou Reslan, F., & Jabbour Al Maalouf, N. (2024). Assessing the transformative impact of AI
adoption on efficiency, fraud detection, and skill dynamics in accounting practices.
Journal of Risk and Financial Management, 17(12), 577.
https://doi.org/10.3390/jrfm17120577
Campuzano-Vera, S. E., Alcazar-Espinoza, J. A., Alcazar-Campuzano, M. Z., & Alcazar-
Campuzano, J. A. (2025). Transformación de hábitos y actitudes ambientales mediante
programas formativos integrales. Revista Científica Ciencia Y Método, 3(3), 416-427.
https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v3/n3/84
Chu, M. K., & Yong, K. O. (2021). Big Data analytics for business intelligence in accounting
and audit. Open Journal of Social Sciences, 9(9), 42-52.
https://doi.org/10.4236/jss.2021.99004
Coe, M., & Igou, A. (2021, October 8). Robotic process automation in accounting education.
The CPA Journal. Recuperado el 20 de junio de 2026, de
https://www.cpajournal.com/2021/10/08/robotic-process-automation-in-accounting-
education/
Gotthardt, M., Koivulaakso, D., Paksoy, O., Saramo, C., Martikainen, M., & Lehner, O. (2020).
Current state and challenges in the implementation of smart robotic process automation
in accounting and auditing. ACRN Journal of Finance and Risk Perspectives, 9, 90-102.
https://doi.org/10.35944/jofrp.2020.9.1.007
Han, H., Shiwakoti, R. K., Jarvis, R., Mordi, C., & Botchie, D. (2023). Accounting and auditing
with blockchain technology and artificial intelligence: A literature review. International
Journal of Accounting Information Systems, 48, 100598.
https://doi.org/10.1016/j.accinf.2022.100598
Holmes, A. F., & Douglass, A. (2022). Artificial intelligence: Reshaping the accounting
profession and the disruption to accounting education. Journal of Emerging
Technologies in Accounting, 19(1), 53-68. https://doi.org/10.2308/JETA-2020-086
Código Científico Revista de Investigación Vol. 7 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2026
2094
Huang, F., & Vasarhelyi, M. A. (2019). Applying robotic process automation in auditing: A
framework. International Journal of Accounting Information Systems, 35, 100433.
https://doi.org/10.1016/j.accinf.2019.100433
Ibrahim, A., Elamer, A. A., & Ezat, A. N. (2021). The convergence of Big Data and accounting:
Innovative research opportunities. Technological Forecasting and Social Change, 173,
121171. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.121171
IFAC. (2019). Revisions to International Education Standards 2, 3, 4 and 8. International
Federation of Accountants. https://www.ifac.org/education/publications/revisions-ies-
2-3-4-and-8
IFAC. (2022). Digital transformation and the role of accounting and finance professionals in
this new era. International Federation of Accountants.
https://www.ifac.org/knowledge-gateway/artificial-intelligence-
technology/publications/digital-transformation-and-role-accounting-and-finance-
professionals-new-era
Jackson, D., Michelson, G., & Munir, R. (2023). Developing accountants for the future: New
technology, skills, and the role of stakeholders. Accounting Education, 32(2), 150-177.
https://doi.org/10.1080/09639284.2021.2002686
Knudsen, D.-R. (2020). Elusive boundaries, power relations, and knowledge production: A
systematic review of the literature on digitalisation in accounting. International Journal
of Accounting Information Systems, 36, 100441.
https://doi.org/10.1016/j.accinf.2019.100441
Lehner, O. M., Ittonen, K., Silvola, H., Ström, E., & Wührleitner, A. (2022). Artificial
intelligence based decision-making in accounting and auditing: Ethical challenges and
normative thinking. Accounting, Auditing & Accountability Journal, 35(9), 109-135.
https://doi.org/10.1108/AAAJ-09-2020-4934
Moll, J., & Yigitbasioglu, O. (2019). The role of internet-related technologies in shaping the
work of accountants: New directions for accounting research. The British Accounting
Review, 51(6), 100833. https://doi.org/10.1016/j.bar.2019.04.002
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D.,
Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E., Chou, R., Glanville, J.,
Grimshaw, J. M., Hróbjartsson, A., Lalu, M. M., Li, T., Loder, E. W., Mayo-Wilson,
E., McDonald, S., McGuinness, L. A., Stewart, L. A., Thomas, J., Tricco, A. C., Welch,
V., Whiting, P., & Moher, D. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated
guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 372, n71.
https://doi.org/10.1136/bmj.n71
Qasim, A., & Kharbat, F. F. (2020). Blockchain technology, business data analytics, and
artificial intelligence: Use in the accounting profession and ideas for inclusion into the
accounting curriculum. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 17(1), 107-
117. https://doi.org/10.2308/jeta-52649
Tiron-Tudor, A., & Deliu, D. (2021). Big Data's disruptive effect on job profiles: Management
accountants' case study. Journal of Risk and Financial Management, 14(8), 376.
https://doi.org/10.3390/jrfm14080376