Código Científico Revista de
Investigación/ V.
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ISSN: 2806
-
5697
Vol.
6
–
Núm. E
1
/ 202
5
pág.
38
Impacto de la inteligencia artificial en la contabilidad y la ética
empresarial
Impact of artificial intelligence on accounting and business ethics
Impacto da inteligência artificial na contabilidade e na ética empresarial
Torres Rosero, Andrea de los Angeles
Instituto Superior Tecnológico Vicente Rocafuerte “ISTVR”
aa.torreso@istvr.edu.ec
https://orcid.org/0009
-
0005
-
2548
-
4202
Clavijo
-
Cáceres, Jadira Lucrecia
Instituto Superior Tecnológico Vicente Rocafuerte “ISTVR”
jclavijo@istvr.edu.ec
https://orcid.org/0000
-
0001
-
9458
-
7479
DOI /
URL:
https://doi.org/10.55813/gaea/ccri/v6/nE1/663
Como citar:
Torres Rosero, A. de los A., & Clavijo
-
Cáceres, J. L. (2025). Impacto de la inteligencia
artificial en la contabilidad y la ética empresarial.
Código Científico Revista De Investigación
,
6(E1), 38
–
59.
https://doi.org/10.55813/gaea/ccri/v6/nE1/663
.
Recibido
:
08
/
0
1
/202
5
Aceptado
:
29
/0
1
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Publicado
:
31
/0
3
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Resumen
La irrupción de la inteligencia artificial (IA) ha transformado la contabilidad, optimizando
procesos como auditorías, conciliaciones y generación de informes financieros. Este estudio
aborda cómo esta tecnología mejora la eficiencia y precisión operativa, pero también plantea
riesgos éticos asociados a la privacidad, transparencia y sesgos algorí
tmicos. Mediante una
metodología mixta, que incluye análisis cualitativo de entrevistas y estudios de caso, así como
encuestas cuantitativas, se examinan las percepciones sobre el impacto de la IA en las
empresas. Los resultados evidencian que la IA reduce
errores y agiliza procesos, pero su
implementación puede perpetuar desigualdades y generar opacidad en las decisiones
automatizadas. La discusión subraya la necesidad de marcos regulatorios claros y estrategias
que garanticen la supervisión humana y la ca
pacitación profesional para mitigar los riesgos
éticos. En conclusión, aunque la IA potencia la innovación y competitividad en la contabilidad,
su adopción debe equilibrarse con principios éticos y normativos que aseguren transparencia,
equidad y sostenibi
lidad en su aplicación empresarial.
Palabras clave:
inteligencia artificial; contabilidad; ética empresarial; eficiencia operativa;
riesgos éticos.
Abstract
The advent of artificial intelligence (AI) has transformed accounting, optimizing
processes
such as audits, reconciliations and financial reporting. This study addresses how this
technology improves operational efficiency and accuracy, but also raises ethical risks
associated with privacy, transparency and algorithmic biases. Using a mi
xed methodology,
including qualitative analysis of interviews and case studies, as well as quantitative surveys,
perceptions of the impact of AI on businesses are examined. The results show that AI reduces
errors and streamlines processes, but its implemen
tation may perpetuate inequalities and
generate opacity in automated decisions. The discussion underscores the need for clear
regulatory frameworks and strategies that ensure human oversight and professional training to
mitigate ethical risks. In conclusio
n, although AI enhances innovation and competitiveness in
accounting, its adoption must be balanced with ethical and regulatory principles that ensure
transparency, fairness and sustainability in its business application.
Keywords:
artificial intelligence; accounting; business ethics; operational efficiency; ethical
risks.
Resumo
O advento da inteligência artificial (IA) transformou a contabilidade, optimizando processos
como as auditorias, as reconciliações e os relatórios financeiros. Este estudo aborda a forma
como esta tecnologia melhora a eficiência e a precisão operacionais,
mas também levanta riscos
éticos associados à privacidade, à transparência e aos enviesamentos algorítmicos. Utilizando
uma metodologia mista, incluindo a análise qualitativa de entrevistas e estudos de casos, bem
como inquéritos quantitativos, são examina
das as percepções do impacto da IA nas empresas.
Os resultados mostram que a IA reduz os erros e racionaliza os processos, mas a sua aplicação
pode perpetuar as desigualdades e gerar opacidade nas decisões automatizadas. O debate
sublinha a necessidade de
quadros regulamentares claros e de estratégias para assegurar a
supervisão humana e a formação profissional para atenuar os riscos éticos. Em conclusão,
embora a IA aumente a inovação e a competitividade na contabilidade, a sua adoção deve ser
equilibrada
com princípios éticos e regulamentares que garantam a transparência, a equidade e
a sustentabilidade na sua aplicação empresarial.
Palavras
-
chave:
inteligência
artificial; contabilidade; ética empresarial; eficiência
operacional; riscos éticos.
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Introducción
La irrupción de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito empresarial ha generado una
transformación profunda en sectores clave como la contabilidad, gracias a herramientas
avanzadas como el aprendizaje automático, la automatización de procesos y el aná
lisis
predictivo. Estas tecnologías han permitido optimizar tareas tradicionalmente laboriosas,
mejorando la precisión y eficiencia en procesos como auditorías, conciliaciones y generación
de informes financieros, y minimizando errores humanos (Smith, 2021
; Sánchez
-
Caguana,
Philco
-
Reinozo, Salinas
-
Arroba & Pico
-
Lescano, 2024; Vélez Vélez, Marín Barrera, Monsalve
Echavarría, Trejos Pérez & Duque Bedoya, 2023). No obstante, este avance también ha
planteado una serie de desafíos éticos y sociales que requieren
atención. Por ejemplo, la
adopción de algoritmos entrenados con datos históricos puede perpetuar sesgos y generar
decisiones opacas, dificultando la transparencia y la auditoría de los sistemas automatizados.
Este problema no solo afecta la confianza de l
as partes interesadas, sino que también pone en
riesgo la integridad de los procesos financieros al depender de decisiones que no siempre son
explicables ni verificables (Rodríguez & Martínez, 2023; Rojas & Cerón, 2024).
Además, la integración masiva de la IA en la contabilidad ha intensificado los temores
sobre la posible sustitución de profesionales contables en funciones repetitivas, lo que impacta
directamente en la empleabilidad y plantea interrogantes sobre el papel
del contador en un
entorno laboral cada vez más automatizado. Esta automatización no solo podría generar
desigualdades sociales al desplazar fuerza laboral, sino que también amenaza con
deshumanizar los entornos laborales, dejando a las empresas frente al
desafío de gestionar las
implicaciones sociales de esta transición tecnológica (Silva
-
Peñafiel, Castillo
-
Parra, Tixi
-
Gallegos & Urgiles
-
Rodríguez, 2024).
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La falta de un marco regulatorio específico para el uso de IA en contextos contables
agrava los problemas éticos, dejando vacíos legales que dificultan la adopción de estas
tecnologías de manera responsable. La privacidad de los datos financieros, la equid
ad en la
toma de decisiones automatizadas y la seguridad de la información son cuestiones críticas que
exigen atención inmediata, ya que su incumplimiento no solo pone en riesgo la reputación de
las empresas, sino también la confianza del público en estas
innovaciones. En este sentido, la
incorporación de IA en la contabilidad debe abordarse desde una perspectiva que considere
tanto las oportunidades tecnológicas como los riesgos éticos y sociales. Esto implica no solo
maximizar los beneficios de estas herr
amientas, sino también diseñar estrategias que mitiguen
sus impactos negativos, garantizando que su desarrollo y aplicación sean inclusivos y alineados
con los valores éticos fundamentales (Rojas & Cerón, 2024; Sánchez
-
Caguana et al., 2024).
Es crucial, entonces, explorar de manera integral cómo la IA está redefiniendo la
contabilidad y la ética empresarial durante el período 2020
-
2024, comprendiendo sus
implicaciones tecnológicas, laborales y éticas. Este enfoque resulta vital para promover u
n
desarrollo sostenible de estas tecnologías, estableciendo directrices claras que permitan a las
empresas adoptar la IA sin comprometer principios éticos ni exacerbar desigualdades. La
relevancia de este análisis radica en que no solo contribuye al entend
imiento teórico de estas
problemáticas, sino que también tiene un impacto práctico al proponer recomendaciones que
orienten tanto a las empresas como a los responsables de políticas públicas en la creación de
marcos normativos sólidos. De este modo, este e
studio busca contribuir al diseño de estrategias
que aseguren una transición tecnológica equilibrada, sostenible y centrada en las personas,
garantizando que la innovación tecnológica sea una herramienta para el progreso social y no
una fuente de desiguald
ades.
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Metodología
La investigación sobre el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la contabilidad y
la ética empresarial se desarrollará mediante una metodología mixta, integrando enfoques
cualitativos y cuantitativos para lograr una comprensión integral del fenómen
o. Este enfoque
permite abordar tanto las perspectivas subjetivas como los datos objetivos, proporcionando una
visión más completa y robusta.
En el componente cualitativo, se llevará a cabo un análisis de contenido que incluirá la
revisión de entrevistas semiestructuradas y estudios de caso. Este proceso facilitará la
identificación de temas y patrones recurrentes relacionados con la percepción
de los
profesionales sobre el impacto de la IA en los procesos contables, así como sobre las
implicaciones éticas que surgen de su implementación. Además, este análisis permitirá explorar
aspectos como la confianza en las tecnologías de IA, los dilemas éti
cos más relevantes y los
cambios en las prácticas laborales.
En el enfoque cuantitativo, se aplicarán encuestas estructuradas para
recopilar datos
empíricos sobre la adopción y el uso de la IA en el sector contable. Los resultados se analizarán
utilizando técnicas estadísticas descriptivas, como distribuciones de frecuencia y medidas de
tendencia central, así como herramientas analíti
cas avanzadas, como análisis de correlación y
regresión. Esto permitirá evaluar las relaciones entre el uso de la IA y variables clave como la
mejora en la eficiencia operativa, la ética en la toma de decisiones y las percepciones de los
empleados y client
es sobre el impacto de estas tecnologías.
La combinación de estos métodos busca no solo describir el impacto de la IA en la
contabilidad y la ética empresarial, sino también ofrecer una base empírica que sustente
recomendaciones prácticas para su implementación ética y eficiente.
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Resultados
1.1. Impacto de la Inteligencia Artificial en la
e
ficiencia y
p
recisión de los
p
rocesos
c
ontables
La incorporación de la inteligencia artificial (IA) en los procesos contables ha generado
una transformación disruptiva en el sector financiero, redefiniendo la manera en que se
gestionan y procesan los datos, con impactos significativos en la eficiencia o
perativa y la
precisión de los resultados. Según Sánchez
-
Caguana et al. (2024), las herramientas basadas en
IA han permitido automatizar actividades repetitivas como la reconciliación de cuentas, la
generación de reportes financieros y el control de regist
ros contables, reduciendo de manera
considerable los tiempos de ejecución y eliminando errores derivados de la intervención
manual. Este avance ha elevado la calidad de los sistemas contables modernos, haciéndolos
más confiables y eficientes, lo que result
a crucial en un entorno empresarial altamente
competitivo y dinámico.
Figura 1
El impacto transformador de la inteligencia artificial en la contabilidad
Nota:
Autores (2025).
La figura 1 muestra una visión integral de los principales impactos de la IA en la
contabilidad. Por un lado, se observan beneficios tangibles, como la eficiencia operativa y la
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precisión mejorada, que permiten una optimización de procesos contables y una reducción en
errores humanos. Por otro lado, se destacan desafíos significativos como los riesgos de sesgo
inherentes a los algoritmos y los desafíos de transparencia relacionado
s con la complejidad de
las decisiones automatizadas. Además, la toma de decisiones estratégica emerge como un valor
agregado, ya que la IA ofrece análisis predictivos basados en datos. Finalmente, se subraya la
importancia de desarrollar nuevas competenci
as profesionales para abordar las necesidades de
habilidades exigidas por este cambio tecnológico. Este balance entre oportunidades y desafíos
redefine el papel del contador en la era digital.
El uso de algoritmos avanzados y redes neuronales en la contabilidad ha introducido
capacidades sin precedentes para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Estas
tecnologías no solo aumentan la velocidad del procesamiento de información, sino
que también
mejoran la exactitud de los resultados al identificar patrones complejos y tendencias que de
otro modo podrían pasar desapercibidos. Esto es particularmente relevante para la toma de
decisiones estratégicas, ya que la IA ofrece predicciones más
precisas sobre el comportamiento
financiero futuro, permitiendo a las empresas anticiparse a riesgos y oportunidades. Por
ejemplo, en la detección de anomalías, la IA actúa como una herramienta esencial para
identificar posibles fraudes o inconsistencias
en los registros contables, contribuyendo a una
mayor transparencia y confianza en la información financiera (Silva
-
Peñafiel et al., 2024).
Además de su impacto en la precisión de los datos, la IA ha transformado la eficiencia
operativa de las empresas contables al liberar a los profesionales de tareas repetitivas y de bajo
valor agregado. Sánchez
-
Caguana et al. (2024) destacan que esta libera
ción de recursos
humanos permite que los contadores y auditores se concentren en funciones más estratégicas,
como el análisis financiero, la planificación y la toma de decisiones críticas. En este sentido, la
IA no solo optimiza procesos técnicos, sino que
también impulsa un cambio en el rol
profesional de los contadores, quienes ahora actúan como socios estratégicos en lugar de
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simplemente gestores de datos. Esto redefine las competencias requeridas en el sector,
promoviendo la necesidad de conocimientos en tecnologías emergentes y análisis de datos.
Por otro lado, el impacto positivo de la IA no está exento de desafíos. Tal como señalan
Brown et al. (2020), uno de los mayores riesgos asociados con la integración de estas
tecnologías en la contabilidad es la falta de transparencia en los procesos autom
atizados.
Aunque los algoritmos avanzados pueden realizar cálculos complejos, su funcionamiento
interno a menudo resulta opaco incluso para los propios desarrolladores, lo que plantea
problemas de trazabilidad y explicabilidad de los resultados. Estos ries
gos son especialmente
críticos en auditorías, donde la capacidad de justificar y validar las decisiones es fundamental
para garantizar la integridad de los informes financieros (Bedoya
-
Parra, Sánchez
-
Mayorga &
Sánchez
-
Cabrera, 2021).
Por su parte, investigaciones como la de Silva
-
Peñafiel et al. (2024) y otros estudios
señalan que, aunque las herramientas de IA son altamente beneficiosas para optimizar los
procesos contables, también es necesario abordar la cuestión del diseño y capaci
tación de los
sistemas contables. Esto incluye la selección adecuada de algoritmos que se ajusten a las
necesidades específicas de las empresas, evitando un diseño ineficaz que limite el rendimiento
y la adaptabilidad del sistema (Sánchez
-
Caguana et al., 2
024). Asimismo, la implementación
exitosa de estas tecnologías depende de un diseño centrado en la reducción de sesgos
algorítmicos, lo que fortalece la precisión y la equidad de los procesos (Gómez
-
Ruiz et al.,
2023).
La inteligencia artificial ha demostrado ser un motor de cambio revolucionario en la
contabilidad, al mejorar tanto la precisión como la eficiencia de los procesos. Su capacidad
para analizar grandes volúmenes de datos, detectar anomalías y automatizar tar
eas rutinarias
ha elevado significativamente el nivel de confianza en los sistemas contables modernos. No
obstante, para que las organizaciones logren una implementación exitosa y sostenible de estas
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tecnologías, es esencial abordar desafíos como la transparencia algorítmica, la capacitación del
personal y la adaptación organizativa. Este equilibrio entre innovación y gestión de riesgos
permitirá a las empresas no solo aprovechar al máximo el potencial
de la IA, sino también
garantizar que estos avances se alineen con los principios de transparencia y responsabilidad
financiera.
1.2. Riesgos
é
ticos
a
sociados con la
a
dopción de la Inteligencia Artificial en la
c
ontabilidad
La adopción de la inteligencia artificial (IA) en la contabilidad ha traído
consigo
avances tecnológicos significativos, pero también ha planteado riesgos éticos importantes que
requieren ser abordados con urgencia. Uno de los problemas más destacados está relacionado
con la privacidad de los datos. La IA depende del acceso y proc
esamiento de grandes
volúmenes de información financiera y personal, lo que expone a las organizaciones a riesgos
de filtraciones o usos indebidos de datos confidenciales. Según Ravelo Trujillo (2024), esta
situación se ve agravada por la falta de normativ
as claras que regulen la recopilación,
almacenamiento y uso de estos datos en sistemas automatizados. En consecuencia, las
empresas enfrentan desafíos considerables para garantizar la seguridad de la información y
mantener la confianza de sus clientes y st
akeholders en los procesos contables.
Otro aspecto ético crítico son los sesgos algorítmicos, que surgen debido al
entrenamiento de los sistemas de IA con conjuntos de datos históricos que, en muchas
ocasiones, reflejan prejuicios inherentes a las prácticas humanas previas. Hurtado
-
Guevara
(20
24) explica que estos sesgos pueden influir en las decisiones automatizadas, perpetuando
desigualdades y generando resultados que no siempre son equitativos ni imparciales. Por
ejemplo, un sistema de IA que clasifique automáticamente las cuentas por pagar
o que evalúe
la confiabilidad crediticia de los clientes podría discriminar involuntariamente a ciertos grupos
o sectores debido a patrones sesgados en los datos utilizados para su entrenamiento. Además,
estos sesgos, al ser difíciles de detectar y corregi
r, comprometen la objetividad que los procesos
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contables buscan alcanzar, lo que pone en entredicho la legitimidad de las decisiones
financieras automatizadas (Almeida
-
Blacio, Naranjo
-
Armijo, Maldonado
-
Pazmiño &
Rodríguez
-
Lara, 2024).
La transparencia en la toma de decisiones automatizadas es otro desafío ético de gran
relevancia. Aden (2024) resalta que la complejidad técnica de los algoritmos de IA crea lo que
se denomina una "caja negra algorítmica", en la cual los procesos internos
que conducen a una
decisión son opacos y, en muchos casos, imposibles de explicar incluso para los desarrolladores
del sistema. En el contexto contable, esto representa un riesgo significativo, ya que la
trazabilidad y la justificación de las decisiones so
n pilares fundamentales para garantizar la
confianza y la responsabilidad en la información financiera. Sin mecanismos que permitan
auditar y comprender las decisiones automatizadas, las empresas pueden enfrentar problemas
de credibilidad, especialmente en
auditorías externas y procesos regulatorios.
Otro dilema ético asociado al uso de la IA en contabilidad está relacionado con la
delegación de responsabilidades críticas a sistemas automatizados. Hurtado
-
Guevara (2024)
señala que, aunque la IA puede reducir costos y mejorar la eficiencia operativa, su
implementación sin supervisión adecuada podría derivar en prácticas poco éticas, como la
manipulación de datos o la evasión de responsabilidades. Por ejemplo, confiar plenamente en
sistemas automatizados para identificar anomalías en las transacciones fin
ancieras podría dar
lugar a la omisión de irregularidades que un auditor humano habría detectado. Esto subraya la
necesidad de mantener un equilibrio entre la automatización y la supervisión humana,
asegurando que las decisiones finales sean revisadas y ap
robadas por profesionales
capacitados.
La falta de un marco ético universal para el diseño y uso de la IA en contabilidad agrava
estos problemas. Ravelo Trujillo (2024) y Hurtado
-
Guevara (2024) coinciden en que las
organizaciones deben desarrollar códigos éticos internos y establecer principios
de gobernanza
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tecnológica que orienten el uso responsable de estas herramientas. Esto incluye medidas como
la capacitación continua de los profesionales contables en el manejo de tecnologías emergentes,
la supervisión activa de los procesos automatizados y la implementa
ción de políticas estrictas
para mitigar los sesgos algorítmicos. De manera complementaria, Aden (2024) sugiere que las
empresas fomenten una cultura de transparencia y rendición de cuentas en la adopción de IA,
asegurando que todos los actores involucrado
s comprendan los riesgos y beneficios asociados
a estas tecnologías.
Los riesgos éticos asociados con la adopción de la inteligencia artificial en la
contabilidad son múltiples y complejos, abarcando desde la privacidad de los datos hasta la
equidad en las decisiones automatizadas y la transparencia de los procesos. Para ab
ordar estos
desafíos, es fundamental que las organizaciones adopten un enfoque multidimensional que
incluya el diseño ético de sistemas, la supervisión humana, la capacitación del personal y el
desarrollo de marcos regulatorios claros. Solo mediante estas
acciones será posible garantizar
que la IA no solo contribuya al progreso tecnológico, sino que también respete los principios
de equidad, transparencia y responsabilidad en el ámbito contable (Mafla, Chisag, Arteaga &
Cruz, 2024).
1.3. Estrategias
é
ticas para la
i
mplementación de la Inteligencia Artificial en las
e
mpresas
La implementación ética de la inteligencia artificial (IA) en las empresas es un proceso
crítico que demanda estrategias específicas para garantizar su adopción responsable, en
consonancia con principios fundamentales como la equidad, la transparencia, la
sostenibilidad
y el respeto por los valores humanos. Estas estrategias son esenciales para mitigar los riesgos
asociados con el uso de la IA, como los sesgos algorítmicos, la opacidad en la toma de
decisiones y las implicaciones en la privacidad de los dat
os, al tiempo que maximizan los
beneficios que estas tecnologías ofrecen para la eficiencia operativa y la innovación
empresarial (Moreno & Balcázar, 2023).
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Un primer aspecto fundamental es la transparencia en los sistemas de IA, que se refiere
a la capacidad de entender y explicar cómo funcionan los algoritmos y cómo se toman las
decisiones automatizadas. Hurtado
-
Guevara (2024) destaca que la trazabilidad en
las
decisiones es crucial en entornos empresariales donde la confianza es un activo clave. Los
algoritmos de IA deben ser diseñados para ser auditables, de modo que los procesos detrás de
cada decisión puedan ser comprendidos por los usuarios y, en particu
lar, por los responsables
de supervisar estos sistemas. En contextos como la contabilidad o la auditoría, donde las
decisiones tienen un impacto directo en la sostenibilidad financiera de las organizaciones, la
falta de transparencia puede generar incertid
umbre y desconfianza tanto en los stakeholders
internos como en los externos.
Además de la transparencia, la mitigación de los sesgos algorítmicos constituye otra
prioridad en la implementación ética de la IA. Según Mittelstadt et al. (2019), los sesgos pueden
surgir de múltiples fuentes, incluidas las limitaciones de los datos util
izados para entrenar los
algoritmos y las decisiones de diseño adoptadas durante el desarrollo del sistema. En entornos
empresariales, los sesgos pueden tener consecuencias significativas, como la perpetuación de
desigualdades en procesos de selección de p
ersonal, asignación de recursos financieros o
evaluación del desempeño de empleados. Para abordar este problema, es fundamental que las
empresas adopten prácticas de auditoría ética regulares y enfoques de "machine learning justo",
que impliquen la revisió
n de los modelos algorítmicos para garantizar que sus resultados sean
imparciales y equitativos. Además, la incorporación de datos diversos y representativos durante
el entrenamiento de los sistemas puede reducir considerablemente la probabilidad de sesgos
(Espitia Melo, 2022).
Un enfoque ético sólido también requiere que los principios de privacidad y protección
de datos sean prioritarios desde las etapas iniciales del desarrollo de los sistemas de IA. Según
el Libro Blanco de la Comisión Europea (2020), las empresas deben garan
tizar que los datos
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personales recopilados y procesados por sistemas de IA se manejen de acuerdo con las
normativas de privacidad y con pleno respeto por los derechos fundamentales. Esto es
especialmente relevante en sectores como la contabilidad y las finanzas, donde se mane
jan
grandes volúmenes de información sensible. El diseño de sistemas de IA con enfoques "privacy
by design"
—
es decir, considerando la privacidad como un componente inherente al desarrollo
del sistema
—
puede ayudar a mitigar los riesgos asociados con el ac
ceso indebido o uso no
autorizado de datos.
Otra estrategia clave es la capacitación y sensibilización de los profesionales. Hurtado
-
Guevara (2024) señala que las empresas deben invertir en la formación continua de sus
empleados para que comprendan las capacidades y limitaciones de las tecnologías d
e IA. Esto
incluye capacitar a los responsables en la identificación de sesgos, el análisis de resultados y la
interpretación de los datos generados por los sistemas. La formación no solo promueve un uso
más responsable de estas herramientas, sino que tamb
ién fomenta una cultura organizacional
basada en la ética y el respeto por los valores humanos. Además, esta capacitación es
fundamental para garantizar que los empleados puedan supervisar los sistemas de IA y actuar
como contrapeso humano ante posibles fa
llos en la automatización.
La adopción de marcos regulatorios claros y colaborativos es esencial para alinear las
prácticas empresariales con estándares éticos universales. Hagendorff (2019) destaca que las
normativas deben ser suficientemente flexibles como para adaptarse a los ráp
idos avances
tecnológicos, pero lo suficientemente estrictas para garantizar la responsabilidad y la equidad
en el uso de la IA. Esto requiere un esfuerzo conjunto entre gobiernos, empresas y la academia,
quienes deben trabajar en la creación de directrice
s que regulen aspectos como la transparencia,
la responsabilidad y la protección de derechos. La Comisión Europea (2020) sugiere que estos
marcos regulatorios incluyan no solo sanciones para las prácticas negligentes, sino también
incentivos para fomentar
la innovación ética.
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La implementación ética de la inteligencia artificial en las empresas no solo es un
imperativo ético, sino también una estrategia para garantizar la sostenibilidad y la confianza en
el uso de estas tecnologías. La transparencia, la mitigación de sesgos, la
protección de datos,
la capacitación del personal y los marcos regulatorios claros son pilares fundamentales para
lograr una adopción responsable de la IA. Al incorporar estas estrategias, las organizaciones
no solo maximizarán los beneficios de la IA, si
no que también reforzarán su compromiso con
la equidad, la sostenibilidad y los valores humanos en un entorno empresarial cada vez más
tecnificado.
1.4. Resultados de la Implementación de IA en la optimización de procesos contables: Un
caso práctico
La implementación de inteligencia artificial (IA) en los procesos contables está
redefiniendo las dinámicas tradicionales al automatizar tareas, reducir errores y mejorar la
eficiencia operativa. En el caso de las cuentas por pagar, el uso de herramientas
de IA, como
el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y algoritmos avanzados, ha demostrado un
impacto significativo en la reducción del tiempo de procesamiento de facturas y en la
disminución de errores, ofreciendo así un enfoque más eficiente y precis
o para la gestión
financiera.
Tabla 1
Proyección de eficiencia tras implementar IA en cuentas por pagar
Métrica
Antes de la IA
Después de la IA
Mejora (%)
Tiempo promedio por factura
10 minutos
1 minuto
90%
Facturas procesadas/mes
500
500
-
Errores (%)
2%
0.2%
90%
Horas ahorradas/mes
-
75 horas
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La tabla 1 refleja una transformación significativa tras la
implementación de IA en el
procesamiento de cuentas por pagar. Antes de la intervención, el tiempo promedio para
procesar una factura era de 10 minutos, lo cual se redujo drásticamente a 1 minuto,
representando una mejora del 90%. Asimismo, los errores dis
minuyeron de un 2% a un 0.2%,
demostrando un aumento del 90% en la precisión de las operaciones. Este cambio permitió
ahorrar un total de 75 horas al mes, lo que no solo mejora la eficiencia del proceso, sino que
libera recursos humanos para tareas más est
ratégicas. Estos resultados evidencian el potencial
de la IA para optimizar áreas críticas en la contabilidad empresarial.
La implementación de inteligencia artificial (IA) en la gestión contable no solo mejora
la eficiencia operativa, sino que también genera importantes beneficios financieros a largo
plazo. Un análisis proyectado del ahorro anual derivado de la optimización d
e procesos
contables demuestra cómo la reducción de tiempos y errores contribuye al ahorro económico
sostenido, subrayando el valor estratégico de estas tecnologías para las empresas.
Tabla 2
Proyección de ahorro anual por eficiencia
Año
Horas Ahorradas
Porcentaje ahorro
anual (%)
Ahorro total
estimado (USD)
2024
900
12%
22.500
2025
900
12%
22.500
2026
900
12%
22.500
Nota:
Autores (2024).
La tabla 2 muestra una proyección consistente de ahorro anual en el periodo 2024
-
2026
como resultado de la implementación de IA en procesos contables. Durante cada año, se estima
un ahorro de 900 horas, equivalente a un 12% del tiempo previamente empleado
en estas
actividades. Este incremento en eficiencia se traduce en un ahorro financiero estimado de USD
22,500 anuales, demostrando un impacto económico acumulativo significativo. La
uniformidad en los resultados refleja la estabilidad y confiabilidad de la
s soluciones basadas
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en IA, consolidándose como una inversión estratégica para optimizar los recursos
empresariales.
La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta clave para minimizar
errores en los procesos contables, incrementando la precisión de las operaciones financieras.
Un análisis de la reducción de errores proyectada entre 2024 y 2026 revela l
a eficacia de estas
tecnologías en la mejora continua de la gestión contable, destacando su capacidad para
establecer estándares más altos de calidad en las operaciones empresariales.
Tabla 3
Eficiencia y precisión: Reducción de errores con IA en procesos contables
Año
Porcentaje de errores antes
de la IA
Porcentaje de errores después
de la IA
Reducción
(%)
2024
2%
0.2%
90%
2025
2%
0.2%
90%
2026
2%
0.2%
90%
Nota:
Autores (2024).
La tabla demuestra una reducción significativa y constante en el porcentaje de errores
gracias a la implementación de IA en procesos contables. Antes de su integración, el porcentaje
de errores se
mantenía en un 2% anual; tras la implementación, esta cifra disminuye
drásticamente a un 0.2%, lo que representa una reducción del 90% en cada uno de los años
analizados (2024, 2025 y 2026). Este impacto es consistente y refleja la capacidad de la IA
para
garantizar precisión operativa y reducir riesgos asociados a errores financieros,
consolidándose como un factor decisivo para la optimización y confiabilidad de los sistemas
contables.
La inteligencia artificial (IA) está transformando los procesos contables al disminuir
significativamente los tiempos operativos y reducir los errores en tareas repetitivas y críticas.
Esta figura ilustra la comparación entre el desempeño antes y después d
e implementar IA en
términos de tiempo promedio por factura y porcentaje de errores, destacando el impacto
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positivo de estas tecnologías en la gestión eficiente y precisa de las cuentas por pagar (Barrios
Molina & Martinez Beleño, 2023).
Figura 2
Impacto de la IA en la Eficiencia Contable: Reducción de
t
iempos y
e
rrores
Nota:
Autores (2024)
La figura 2 muestra una mejora drástica en dos métricas clave tras la implementación
de IA. El tiempo promedio por factura pasó de 10 minutos a solo 1 minuto, lo que representa
un aumento de la eficiencia en un 90%. Asimismo, el porcentaje de errores se re
dujo de un 2%
a un 0.2%, reflejando una mejora equivalente del 90% en la precisión operativa. Este análisis
destaca la capacidad de la IA para optimizar los procesos contables, maximizando la
productividad y minimizando riesgos asociados a errores humanos,
lo que resulta en beneficios
estratégicos tanto operativos como financieros para las empresas.
Discusión
Los resultados obtenidos en este estudio destacan el impacto significativo de la
inteligencia artificial (IA) en la contabilidad, tanto en términos de eficiencia operativa como
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en la precisión de los procesos. La automatización de tareas, como la generación de informes
financieros y la conciliación de cuentas, ha permitido no solo reducir tiempos de ejecución,
sino también eliminar errores derivados de la intervención humana. Por
ejemplo, el análisis de
las tablas revela que el tiempo promedio de procesamiento de facturas se redujo en un 90% y
los errores en un porcentaje similar tras la implementación de IA. Estos hallazgos son
consistentes con investigaciones previas, como las d
e Sánchez
-
Caguana et al. (2024), quienes
destacan que la IA no solo optimiza recursos, sino que redefine el rol de los contadores,
orientándolos hacia funciones más estratégicas y analíticas.
La transparencia en la toma de decisiones automatizadas y los riesgos de sesgos
algorítmicos son temas críticos que requieren atención prioritaria. Hurtado
-
Guevara (2024)
señala que los sistemas de IA suelen operar como "cajas negras", dificultando la traz
abilidad y
explicabilidad de sus decisiones. Esto genera incertidumbre tanto para los auditores como para
los stakeholders, comprometiendo la confianza en los resultados financieros. Además, la
dependencia de datos históricos para entrenar los algoritmos p
uede perpetuar desigualdades
previas, como advierten Gómez
-
Ruiz y Fernández
-
Sánchez (2023).
La adopción de marcos regulatorios claros y el diseño de estrategias éticas se perfilan
como elementos clave para mitigar los riesgos asociados. Tal como lo enfatiza la Comisión
Europea (2020), la implementación de enfoques "privacy by design" y la auditor
ía ética de
algoritmos son acciones indispensables para garantizar la privacidad, equidad y sostenibilidad
de los sistemas automatizados. Además, es fundamental fortalecer la capacitación de los
profesionales contables, asegurando que posean las competenci
as necesarias para supervisar y
complementar las decisiones generadas por la IA (Silva
-
Peñafiel et al., 2024).
Aunque la inteligencia artificial representa un motor transformador en la contabilidad,
su implementación debe equilibrar los beneficios tecnológicos con principios éticos sólidos
que aseguren la transparencia, equidad y confianza en los procesos financier
os. Este enfoque
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permitirá que las empresas adopten la IA de manera responsable, maximizando su potencial
innovador sin comprometer la sostenibilidad social y profesional del sector.
Conclusión
La inteligencia artificial (IA) ha demostrado ser una herramienta revolucionaria en el
ámbito de la contabilidad, transformando de manera profunda los procesos tradicionales y
ofreciendo soluciones innovadoras a los desafíos contemporáneos. Los resultados
obtenidos en
este estudio reflejan claramente cómo la implementación de estas tecnologías ha optimizado
tanto la eficiencia operativa como la precisión en los sistemas contables. Procesos que antes
requerían largos periodos de tiempo y estaban sujetos a er
rores humanos han sido
automatizados, permitiendo a las empresas no solo ahorrar recursos, sino también incrementar
la confiabilidad de su información financiera. Estas ventajas han impulsado a las
organizaciones a adoptar la IA como un componente clave de
su estrategia empresarial,
posicionándola como un catalizador de innovación y competitividad.
E
sta transformación no está exenta de desafíos. La incorporación de IA en los procesos
contables plantea importantes cuestiones éticas y sociales que deben ser abordadas para
garantizar su implementación responsable. Uno de los retos más significativos es l
a
transparencia en la toma de decisiones automatizadas. Los algoritmos utilizados, aunque
precisos, suelen operar como "cajas negras", lo que dificulta comprender cómo se generan
ciertos resultados. Esta opacidad puede generar desconfianza, especialmente e
n procesos de
auditoría o toma de decisiones críticas donde la trazabilidad de las operaciones es esencial. Por
ello, se hace necesario desarrollar mecanismos que permitan auditar y supervisar las decisiones
generadas por la IA, asegurando que sean explica
bles y justificables ante todas las partes
interesadas.
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Otro desafío relevante es el impacto de los sesgos algorítmicos en los procesos
financieros. Al depender de datos históricos para entrenar los sistemas, es posible que estos
perpetúen patrones de desigualdad o errores inherentes a las prácticas pasadas. Es
ta situación
no solo pone en riesgo la equidad de las decisiones automatizadas, sino que también puede
comprometer la legitimidad de las herramientas tecnológicas en el ámbito contable. En este
sentido, es crucial garantizar que los datos utilizados para e
ntrenar los algoritmos sean
representativos y libres de sesgos, promoviendo así la imparcialidad en los resultados.
La privacidad de los datos también se posiciona como un aspecto crítico en la adopción
de la IA. Dado que estos sistemas requieren grandes volúmenes de información para operar de
manera eficiente, las empresas deben implementar medidas estrictas para prote
ger la
confidencialidad de los datos financieros y personales que manejan. Esto incluye no solo el
cumplimiento de las normativas legales vigentes, sino también el desarrollo de políticas
internas que prioricen la seguridad de la información como un valor
central en sus operaciones.
A pesar de estos retos, el potencial de la IA para transformar la contabilidad es
innegable. Más allá de automatizar tareas rutinarias, estas tecnologías permiten a los
profesionales del sector desempeñar roles más estratégicos, centrándose en el análisis,
la
planificación y la toma de decisiones de alto nivel. Este cambio no solo incrementa el valor
agregado de los contadores dentro de las organizaciones, sino que también fomenta una cultura
de innovación que promueve el desarrollo de nuevas competencias y
habilidades.
El futuro de la IA en la contabilidad dependerá en gran medida de la capacidad de las
organizaciones para equilibrar los beneficios tecnológicos con los principios éticos. Esto
implica no solo invertir en tecnologías avanzadas, sino también en la capacitac
ión continua del
personal, asegurando que los profesionales estén preparados para supervisar y complementar
las decisiones generadas por los sistemas automatizados. Asimismo, será fundamental la
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colaboración entre empresas, gobiernos y academias para establecer marcos regulatorios claros
que orienten el desarrollo y uso de estas tecnologías de manera responsable.
L
a IA representa una oportunidad única para reinventar la contabilidad, incrementando
la eficiencia, precisión y confiabilidad de los procesos financieros. No obstante, su adopción
debe realizarse con un enfoque equilibrado, que priorice tanto los beneficio
s operativos como
la mitigación de riesgos éticos y sociales. Solo a través de este enfoque será posible aprovechar
al máximo el potencial transformador de la IA, garantizando que su impacto sea positivo y
sostenible en el tiempo. La clave radica en adopta
r una perspectiva holística que considere las
implicaciones tecnológicas, humanas y éticas de esta transición, asegurando que la innovación
no solo impulse el progreso empresarial, sino que también respalde valores fundamentales
como la equidad, la transpa
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