Transformación Contable: El impacto de la inteligencia artificial en la eficiencia de los procesos de análisis de costos

Resumen

Este estudio evaluó el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en la eficiencia de los procesos de análisis de costos en contabilidad. Se investigó cómo distintas plataformas de IA —ChatGPT, Claude, y Bing/Copilot— afectan la operatividad y la toma de decisiones estratégicas, midiendo variables como el tiempo de respuesta, la tasa de error y la facilidad de uso mediante un enfoque cuasi-experimental. Se combinaron métodos cualitativos y cuantitativos para evaluar el rendimiento de las plataformas usando un conjunto estandarizado de ejercicios de análisis de costos. Los resultados mostraron variaciones significativas en la eficacia entre las plataformas, destacando diferencias en precisión y velocidad de respuesta. Aunque todas las plataformas demostraron potencial para optimizar la eficiencia, también se identificaron desafíos en precisión de datos e interpretación de resultados complejos. Las conclusiones enfatizan la importancia de seleccionar adecuadamente la plataforma de IA para análisis de costos y resaltan la necesidad de complementar la inteligencia artificial con intervención humana en la interpretación y aplicación de los resultados para decisiones contables y empresariales. Este estudio aporta al conocimiento existente comparando el rendimiento de tecnologías de IA y sugiriendo áreas para futuras investigaciones en prácticas contables.

Abstract 

This study evaluated the impact of Artificial Intelligence (AI) on the efficiency of cost analysis processes in accounting. It investigated how different AI platforms—ChatGPT, Claude, and Bing/Copilot—affect operational efficiency and strategic decision-making, measuring variables such as response time, error rate, and usability through a quasi-experimental approach. Qualitative and quantitative methods were combined to assess the performance of the platforms using a standardized set of cost analysis exercises. The results showed significant variations in efficacy among the platforms, highlighting differences in analytical precision and response speed. Although all platforms demonstrated potential for optimizing efficiency, challenges were also identified in data accuracy and the interpretation of complex results. The conclusions emphasize the importance of selecting the appropriate AI platform for cost analysis and highlight the need for human intelligence to complement AI in interpreting and applying results for accounting and business decisions. This study contributes to existing knowledge by comparing the performance of selected AI technologies and suggesting areas for future research in accounting practices.

Kewywords: artificial intelligence, cost analysis, accounting efficiency, AI platforms, accounting processes