6 jun 2025
Beneficios concretos para la empresa
La IA permite automatizar tareas repetitivas como conciliaciones contables, cálculos de nómina, validación de deducciones fiscales y generación de reportes. Según PwC (2024), el uso de IA en finanzas puede reducir hasta un 40% del tiempo dedicado a procesos administrativos.
Los algoritmos de IA, al estar entrenados con reglas contables y tributarias, pueden detectar inconsistencias antes de que se conviertan en errores materiales. Esto ayuda a evitar sanciones de la Administración Tributaria y mejora la calidad de la información financiera.
Herramientas como Xero con IA o Fathom (para análisis financiero) ofrecen proyecciones automatizadas de flujo de caja, simulación de escenarios y alertas de riesgo. Esto empodera a los líderes empresariales a tomar decisiones con base en datos anticipados, no solo históricos.
Sistemas como Deel y ADP integran motores de cumplimiento que rastrean cambios legales en tiempo real. Esto permite que una pyme, por ejemplo, se ajuste automáticamente a modificaciones en salarios mínimos, cargas sociales o contratos sin intervención humana.
Aunque adoptar IA puede requerir una inversión inicial, su uso permite operar con estructuras más livianas y escalar sin aumentar proporcionalmente la planilla administrativa.
Riesgos reales que deben gestionarse
Sesgos algorítmicos. La IA aprende de datos históricos, y si esos datos tienen sesgos (por ejemplo, en reclutamiento o promociones), los replicará. Esto puede generar discriminaciones inadvertidas. El caso de Amazon (2018), donde su IA descartaba automáticamente a mujeres para puestos técnicos, es uno de los más citados a nivel global.
Falta de transparencia y trazabilidad
Muchos sistemas de IA funcionan como cajas negras. Es decir, no explican cómo llegan a sus conclusiones. En auditorías o inspecciones laborales, esto puede convertirse en un riesgo legal, especialmente si se toman decisiones automatizadas sin justificación clara.
Dependencia tecnológica y desactualización. Si una empresa implementa IA pero no mantiene sus sistemas actualizados ni capacita a su equipo, puede terminar confiando en herramientas obsoletas o mal configuradas que cometen errores en serie.
Vulnerabilidad a ciberataques. Las plataformas que usan IA gestionan grandes volúmenes de datos sensibles (financieros, laborales, personales). Si no se acompañan de políticas estrictas de ciberseguridad, pueden ser blanco de ataques que comprometan la confidencialidad y la integridad de la información.
Cumplimiento normativo en entornos sin legislación clara
En Costa Rica aún no existe una ley específica que regule el uso de inteligencia artificial en el sector privado. Por tanto, las empresas que implementan IA deben autogestionar principios éticos, derechos de los colaboradores y trazabilidad de decisiones, mientras llegan nuevas regulaciones.
Panorama en Costa Rica
La Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA) promueve el desarrollo ético y responsable de la IA, pero aún no impone obligaciones legales a las empresas privadas. En ese vacío normativo, es clave que las organizaciones adopten buenas prácticas como:
Incluir revisión humana final en todas las decisiones críticas automatizadas.
Informar a colaboradores sobre el uso de IA en procesos internos.
Auditar periódicamente los algoritmos para verificar su equidad y precisión.
Empresas como BAC Credomatic y Grupo INS ya han comenzado a explorar herramientas de IA en servicios financieros, pero con enfoques graduales, empezando por automatizaciones de bajo riesgo.
La IA ofrece enormes oportunidades para las empresas costarricenses: mayor eficiencia, reducción de costos, cumplimiento proactivo y una ventaja competitiva clara. Pero también implica desafíos éticos, legales y operativos que no deben ignorarse.
El uso responsable de la IA no significa detenerse, sino avanzar con prudencia, conciencia y supervisión. Las organizaciones que logren este equilibrio tendrán un recurso valioso que potencia su operación sin comprometer la confianza ni la legalidad de su actuar.