¿Se termina el primer empleo contable? Descubra cómo la IA en auditorías está eliminando las tareas base en las Big Four
El avance de la IA en auditorías: Según un informe de The Wall Street Journal, firmas como KPMG ya prueban agentes autónomos para reemplazar tareas que hoy realizan humanos.
La implementación de la IA en auditorías ya es una amenaza real para el empleo joven. Según reveló The Wall Street Journal, firmas como KPMG ya utilizan agentes autónomos para eliminar la intervención humana en tareas básicas, proyectando un cambio estructural irreversible en el mercado laboral para 2027.
La transformación no se limita a simples scripts de automatización. Estamos ante la era de los "agentes de orquestación". Según detalló Thomas Mackenzie, jefe digital de auditoría de KPMG, al WSJ, estos sistemas pueden gestionar simultáneamente más de 20 agentes especializados que realizan tareas de comprobación sin supervisión humana directa en el proceso intermedio.
"Mañana, para esas transacciones de rutina, creo que no habrá casi seres humanos en esa burbuja", dijo Mackenzie. "Todo serán agentes y orquestadores haciéndolo".
Para los estudiantes y recién graduados en Argentina y el mundo, esto representa un sismo. Históricamente, la auditoría funcionó como una "escuela silenciosa". El joven profesional entraba al sistema picando datos en un Excel, extrayendo muestras de facturas y aplicando guías de auditoría manualmente.
Era un trabajo tedioso, pero era el laboratorio donde se forjaba el criterio profesional. Hoy, ese primer encuentro con el mundo laboral profesional está siendo rebanado por la eficiencia del código.
El cronograma no es una distopía lejana. KPMG planea que la implementación masiva de estos agentes en pruebas específicas ocurra el próximo año, tras los pilotos de este verano.
La meta corporativa es que para 2029, entre el 20% y el 30% de una auditoría financiera típica sea ejecutada íntegramente por agentes de IA.
Sin embargo, KPMG no está sola en esta cruzada. El informe del WSJ destaca que otras firmas están siguiendo caminos similares con matices estratégicos:
PwC (PricewaterhouseCoopers): Está aplicando IA a testeos más complejos, como el análisis de reembolsos farmacéuticos. Su herramienta de "concordancia de evidencia" ya puede procesar 30 tipos de documentos distintos, superando por mucho su capacidad de hace apenas seis meses.
EY (Ernst & Young): Ha lanzado capacidades de "IA agéntica" donde los bots de la consultora hablan directamente con los bots de los clientes para recolectar información y preparar papeles de trabajo.
Deloitte: Mantiene una postura más conservadora hacia el público, enfatizando que la IA es una "mejora" para el auditor humano, priorizando el escepticismo profesional y la rendición de cuentas.
La pregunta del millón es si este avance tecnológico se traducirá en una caída masiva de contrataciones. Desde las cúpulas de las Big Four aseguran que no, pero advierten que el perfil del contratado cambiará radicalmente.
Mackenzie dio declaraciones fuertes: ya no contratará a un graduado universitario para "crear papeles de trabajo". En su lugar, buscará a alguien que sea capaz de interpretar los hallazgos que la IA ya procesó. El "saber hacer" de la auditoría seguirá siendo oro, pero el proceso para llegar a ese conocimiento ya no pasará por la carga manual de datos.
A pesar del optimismo tecnológico, el riesgo es alto. Una falla en una auditoría puede significar pérdidas de miles de millones de dólares para los inversores. Por ello, los reguladores están empezando a poner la lupa.
En el Reino Unido, el Financial Reporting Council (FRC) ya emitió guías advirtiendo que, sin importar cuánta IA se use, el auditor humano es siempre el responsable final ante la ley.
En Argentina, donde las Big Four tienen centros de servicios globales (Global Delivery Centers) que emplean a miles de jóvenes para procesar datos de Estados Unidos y Europa, este cambio podría reconfigurar la demanda de talento local.
La ventaja competitiva ya no será el costo de la mano de obra para tareas repetitivas, sino la capacidad de manejar, auditar y "curar" lo que la inteligencia artificial produce.
El mensaje para las universidades y los consejos profesionales es que la auditoría ya no se trata de buscar la aguja en el pajar, sino de supervisar a la máquina que analiza el pajar completo en segundos.
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