ADOPCIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LOS PROCESOS CONTABLES DE LAS EMPRESAS PARAGUAYAS
Adoption of artificial intelligence in the accounting processes of Paraguayan companies
DOI:
https://doi.org/10.65740/50zzdd52Palabras clave:
inteligencia artificial, contabilidad, adopción tecnológica, automatización, ParaguayResumen
El artículo analiza, desde una perspectiva teórica, los factores que condicionan la adopción de inteligencia artificial (IA) en los procesos contables de las empresas paraguayas. Se realizó una revisión narrativa y crítica de literatura sobre automatización del trabajo, modelos de adopción tecnológica, confianza en sistemas algorítmicos e IA aplicada a la contabilidad y la auditoría, complementada con el análisis de la normativa y los diagnósticos institucionales del país. La revisión muestra que la IA sustituye tareas antes que ocupaciones, que su adopción depende tanto de percepciones individuales como de recursos organizacionales, y que en contabilidad pesan de manera particular los riesgos de exactitud, confidencialidad y trazabilidad. En el caso paraguayo, la expansión del Sistema Integrado de Facturación Electrónica Nacional (SIFEN) ofrece datos estructurados que facilitan la automatización, mientras que la Ley N.º 7593/2025 de protección de datos personales y la brecha de formación profesional imponen condiciones. Con base en esa síntesis se propone un modelo conceptual que integra la teoría unificada de aceptación y uso de la tecnología con el marco tecnología-organización-entorno, seis proposiciones teóricas y una matriz que clasifica los procesos contables según el grado de estructuración de la tarea y la consecuencia de un error. Se concluye que la adopción avanzará primero en las tareas documentales y de conciliación, y que su extensión al cierre contable y al control interno requerirá supervisión profesional, políticas de datos y formación específica.
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Referencias
Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2019). Automation and new tasks: How technology displaces and reinstates labor. Journal of Economic Perspectives, 33(2), 3–30. https://doi.org/10.1257/jep.33.2.3
Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2018). Prediction machines: The simple economics of artificial intelligence. Harvard Business Review Press.
Alegre Brítez, M. Á. (2024). Adopción y percepción de NIIF en empresas privadas de Paraguay. Trascender, Contabilidad y Gestión, 9(26), 2–19. https://doi.org/10.36791/tcg.v9i26.256
Appelbaum, D., Kogan, A., & Vasarhelyi, M. A. (2017). Big data and analytics in the modern audit engagement: Research needs. Auditing: A Journal of Practice & Theory, 36(4), 1–27. https://doi.org/10.2308/ajpt-51684
Autor, D. H. (2015). Why are there still so many jobs? The history and future of workplace automation. Journal of Economic Perspectives, 29(3), 3–30. https://doi.org/10.1257/jep.29.3.3
Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. (2025). Generative AI at work. The Quarterly Journal of Economics, 140(2), 889–942. https://doi.org/10.1093/qje/qjae044
Commerford, B. P., Dennis, S. A., Joe, J. R., & Ulla, J. W. (2022). Man versus machine: Complex estimates and auditor reliance on artificial intelligence. Journal of Accounting Research, 60(1), 171–201. https://doi.org/10.1111/1475-679X.12407
Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission. (2013). Internal control: Integrated framework. AICPA.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008
Dietvorst, B. J., Simmons, J. P., & Massey, C. (2015). Algorithm aversion: People erroneously avoid algorithms after seeing them err. Journal of Experimental Psychology: General, 144(1), 114–126. https://doi.org/10.1037/xge0000033
Dirección Nacional de Ingresos Tributarios. (2026). DNIT designa nuevos facturadores electrónicos. https://www.dnit.gov.py/web/portal-institucional/w/dnit-designa-nuevos-facturadores-electr%C3%B3nicos
Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P., & Rock, D. (2024). GPTs are GPTs: Labor market impact potential of LLMs. Science, 384(6702), 1306–1308. https://doi.org/10.1126/science.adj0998
Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2017). The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? Technological Forecasting and Social Change, 114, 254–280. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.08.019
Kokina, J., & Davenport, T. H. (2017). The emergence of artificial intelligence: How automation is changing auditing. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 14(1), 115–122. https://doi.org/10.2308/jeta-51730
Ley N.º 7593/2025. De protección de datos personales en la República del Paraguay. (2025). Congreso de la Nación Paraguaya. https://www.bacn.gov.py/leyes-paraguayas/12924/ley-n-7593-2025-de-protecci-n-de-datos-personales-en-la-rep-blica-del-paraguay
Moll, J., & Yigitbasioglu, O. (2019). The role of internet-related technologies in shaping the work of accountants: New directions for accounting research. The British Accounting Review, 51(6), 100833. https://doi.org/10.1016/j.bar.2019.04.002
OECD. (2021). The digital transformation of SMEs. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/bdb9256a-en
Oliveira, T., & Martins, M. F. (2011). Literature review of information technology adoption models at firm level. Electronic Journal of Information Systems Evaluation, 14(1), 110–121.
Rogers, E. M. (2003). Diffusion of innovations (5.ª ed.). Free Press.
Tornatzky, L. G., & Fleischer, M. (1990). The processes of technological innovation. Lexington Books.
UNESCO. (2021). Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial. Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura.
UNESCO, Ministerio de Tecnologías de la Información y Comunicación y Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología. (2025). Paraguay: evaluación del estadio de preparación de la inteligencia artificial. https://repositorio.conacyt.gov.py/handle/20.500.14066/4714
Vasarhelyi, M. A., Kogan, A., & Tuttle, B. M. (2015). Big data in accounting: An overview. Accounting Horizons, 29(2), 381–396. https://doi.org/10.2308/acch-51071
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425–478. https://doi.org/10.2307/30036540
Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly, 36(1), 157–178. https://doi.org/10.2307/41410412
Villalba Quintana, L. P. (2024). La inteligencia artificial en la contaduría pública: Transformación e innovación en la profesión contable. Revista de Ciencias Empresariales, Tributarias, Comerciales y Administrativas, 3(2), 4–9.
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