Realidad Profesional | Revista del Consejo Profesional de Ciencias Económicas de la Provincia de Buenos Aires y su Caja de Seguridad Social
Delegar sin abdicar: El criterio
profesional en tiempos de IA
Si bien la inteligencia artificial permite delegar tareas y acelerar el trabajo profesional, el desafío está en saber qué automatizar y cómo supervisar los resultados. Aquí, el autor analiza cómo distribuir las tareas entre la tecnología y los profesionales, establecer controles proporcionales al riesgo y asegurar que el criterio y la responsabilidad permanezcan siempre del lado humano.
La inteligencia artificial puede analizar documentos, detectar anomalías y preparar informes en segundos, pero una respuesta convincente no siempre es correcta. Delegar responsablemente exige distinguir qué tareas pueden automatizarse, cuáles requieren asistencia y dónde es necesario intensificar la supervisión. Cuanto mayor sea el riesgo, más rigurosos deberán ser los controles y la validación de los resultados. En esta nota, el Dr. Nicolás Paolucci explica cómo distribuir el trabajo entre la tecnología y los profesionales, preservar la trazabilidad y aprovechar la IA sin ceder el criterio ni la responsabilidad profesional.
ARTÍCULO PUBLICADO EL 2026-10-02
Edición N. 153 - Septiembre / Octubre 2026
NOTAS DE AUTOR
Dr. Nicolás Paolucci
Contador Público (Tomo 158, Folio 95) y Licenciado en Administración
(Tomo 5, Folio 181), Consejo Profesional
de Ciencias Económicas
de la Provincia de Buenos Aires.
Diplomatura en IA aplicada a Entornos
Digitales de Gestión (UBA).
Un profesional solicita a una herramienta de inteligencia artificial que analice un contrato, resuma una norma y prepare las conclusiones de un informe. En pocos segundos recibe un texto claro, ordenado y convincente. No hay errores de redacción, las ideas parecen coherentes y el resultado tiene la apariencia de un trabajo terminado. La tentación es comprensible: revisarlo rápidamente, hacer algunos ajustes y continuar con la siguiente tarea.
El problema es que una respuesta puede estar muy bien escrita y, al mismo tiempo, ser incorrecta. Puede omitir una excepción decisiva, utilizar una norma desactualizada, interpretar mal un dato o formular una conclusión que no se desprende de la documentación analizada. La fluidez del lenguaje no garantiza la solidez del razonamiento. Sin embargo, cuanto mejor presentada está una respuesta, más difícil resulta advertir sus debilidades. Esta situación introduce uno de los dilemas centrales que deberán afrontar los profesionales de Ciencias Económicas: cómo delegar tareas en sistemas de inteligencia artificial sin delegar también el criterio, el control y la responsabilidad por el resultado.
La inteligencia artificial puede ejecutar en segundos actividades que demandarían horas de trabajo, pero no conoce por sí sola todas las particularidades del caso ni responde por las consecuencias de sus recomendaciones. Su capacidad para comparar documentos, detectar inconsistencias u organizar grandes volúmenes de información puede mejorar significativamente el trabajo profesional. El desafío consiste en no confundir capacidad de ejecución con autonomía para decidir.
Automatizar, asistir y decidir: Tres niveles, distintos controles
No todas las formas de delegación son iguales. En algunos procesos, la tecnología puede actuar de manera automática porque existen reglas claras y resultados fácilmente verificables. Por ejemplo, clasificar comprobantes según criterios previamente definidos, identificar campos faltantes o generar una alerta cuando un indicador supera determinado parámetro. Allí, el profesional diseña las reglas, establece los controles y actúa frente a las excepciones.
En otras tareas, la inteligencia artificial cumple una función de asistencia. Puede preparar un borrador de informe, comparar cláusulas contractuales, resumir antecedentes o señalar operaciones inusuales. El resultado no constituye el producto final, sino un insumo para el análisis. La herramienta amplía la capacidad del profesional, pero la interpretación sigue requiriendo conocimiento técnico y comprensión del contexto.
Pensemos en una auditoría. Una herramienta puede analizar miles de movimientos y señalar patrones atípicos con una profundidad difícil de alcanzar mediante una revisión manual. Esa capacidad permite ampliar la cobertura y orientar mejor los procedimientos. Pero una anomalía no es necesariamente un error, así como una operación habitual no es necesariamente correcta. La selección de evidencia, la interpretación de los hallazgos y la conclusión continúan dependiendo del auditor.
La IA también necesita que la corrijan. Detrás de cada respuesta que parece terminada, el profesional debe verificar las fuentes, detectar errores y aportar el criterio que la herramienta no puede asumir por sí sola. Algo similar ocurre en materia tributaria. La inteligencia artificial puede organizar normativa, comparar tratamientos posibles y elaborar una primera explicación para un cliente. Sin embargo, una recomendación adecuada puede depender de la jurisdicción, la fecha, antecedentes administrativos, documentación respaldatoria y características específicas de la actividad. Una respuesta general puede resultar convincente y, aun así, ser inaplicable al caso concreto. Por eso, la supervisión humana no puede limitarse a una lectura rápida antes de firmar. Revisar no significa simplemente mirar el resultado. Significa poder reconstruir cómo se llegó a él, comprobar las fuentes utilizadas, cuestionar los supuestos y contrastar la conclusión con la evidencia disponible. Si el profesional no puede explicar por qué una respuesta es razonable, difícilmente pueda considerarse que ejerció un control efectivo.
Esta exigencia plantea una paradoja. La inteligencia artificial promete ahorrar tiempo, pero utilizarla responsablemente también demanda tiempo de validación. La respuesta no consiste en revisar todo con la misma intensidad, porque eso podría eliminar buena parte de sus beneficios. La solución es diseñar controles proporcionales al riesgo.
La IA puede elaborar un informe en segundos, pero el profesional debe contrastar sus conclusiones con la documentación original, verificar las fuentes y detectar posibles errores u omisiones.
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El resultado no constituye el producto final, sino un insumo para el análisis. La herramienta amplía la capacidad del profesional, pero la interpretación sigue requiriendo conocimiento técnico y comprensión del contexto.
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Rediseñar los procesos sin ceder el criterio
Una clasificación administrativa de bajo impacto puede verificarse mediante muestras y reglas de consistencia. Un informe destinado a una decisión relevante requerirá contrastar datos, fuentes y argumentos. Una recomendación profesional sensible exigirá una revisión completa y documentada. El control deja así de ser una actividad uniforme para convertirse en una decisión profesional en sí misma. También resulta necesario preservar la trazabilidad. Cuando una conclusión fue producida con asistencia de inteligencia artificial, debería ser posible identificar qué información se utilizó, qué modificaciones se realizaron y quién validó el resultado. No se trata de incorporar burocracia, sino de conservar evidencia suficiente para comprender el proceso. Estos desafíos revelan que incorporar inteligencia artificial no es simplemente aprender a escribir mejores instrucciones. Exige rediseñar procesos, asignar responsabilidades y establecer límites. Cada organización debería poder responder, al menos, cuatro preguntas: qué tarea realiza la tecnología, con qué información, bajo qué controles y quién responde por el resultado.
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Si el profesional no puede explicar por qué una respuesta es razonable, difícilmente pueda considerarse que ejerció un control efectivo.
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En este escenario, el papel de los profesionales de Ciencias Económicas se vuelve más amplio. Su aporte no estará únicamente en usar herramientas, sino también en participar en el diseño de los procesos donde esas herramientas intervienen. Contadores, administradores, auditores y especialistas en control conocen cómo circula la información, dónde aparecen los riesgos y qué decisiones requieren evidencia suficiente. Ese conocimiento es imprescindible para evitar que la adopción tecnológica quede reducida a una búsqueda de velocidad. La inteligencia artificial puede elevar la calidad del trabajo o multiplicar errores con la misma eficiencia. Puede fortalecer controles o crear una falsa sensación de seguridad. Puede ampliar el análisis profesional o debilitarlo si sus respuestas se aceptan sin cuestionamiento. La diferencia no reside solamente en la herramienta elegida, sino en la forma en que se distribuyen las tareas entre la tecnología y las personas.
Delegar en la inteligencia artificial no implica renunciar al criterio profesional. Implica reservarlo para aquello que realmente lo necesita: definir objetivos, evaluar riesgos, interpretar excepciones, validar conclusiones y asumir responsabilidad. La tecnología puede hacer una parte creciente del trabajo, pero no puede decidir qué es aceptable, prudente o adecuado en cada situación. El verdadero avance no consistirá en lograr que la inteligencia artificial actúe sin intervención humana. Consistirá en diseñar una intervención humana más inteligente. Porque el profesional del futuro no será quien revise manualmente cada tarea ni quien acepte automáticamente todo lo que produce un sistema. Será quien sepa qué delegar, qué controlar y qué decisiones nunca debe abandonar.
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