Análisis de la incidencia de la IA aplicada en el asesoramiento financiero y tributario de 2020-2024.

• Coello-Zavala, Nicole Jeyla ^[1] ; Concha-Ramírez, Jhonny Antonio ^[1]
  1. [1] Instituto Superior Tecnológico Vicente Rocafuerte “ISTVR”
• Localización: Journal of Economic and Social Science Research, ISSN-e 2953-6790, Vol. 5, Nº. 1, 2025 (Ejemplar dedicado a: Interdisciplinary Innovations in Economics and Social Sciences), págs. 245-264
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Analysis of the impact of applied AI on financial and tax advice 2020-2024.
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• Resumen
  • español

    El artículo analiza la incidencia de la inteligencia artificial (IA) en el asesoramiento financiero y tributario entre 2020 y 2024, destacando su papel transformador en procesos operativos y estratégicos. Se adoptó una metodología mixta, combinando enfoques cualitativos para explorar percepciones humanas y cuantitativos para medir impactos en eficiencia y precisión. Los hallazgos demuestran que la IA optimizó procesos como la generación de reportes y la detección de fraudes, reduciendo costos y errores operativos. Herramientas como algoritmos predictivos y procesamiento del lenguaje natural mejoraron la gestión fiscal y financiera, aunque las pequeñas y medianas empresas enfrentaron barreras de acceso debido a costos y brechas de conocimiento. La discusión aborda los desafíos éticos y regulatorios, incluyendo la necesidad de transparencia algorítmica y la protección de datos sensibles, resaltando además los riesgos de desigualdad tecnológica entre empresas. Concluye que, pese a los desafíos, la IA ofrece oportunidades significativas para optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones, pero requiere un enfoque ético, inclusivo y regulado para maximizar sus beneficios y minimizar los riesgos asociados.

  • English

    The article analyzes the impact of artificial intelligence (AI) on financial and tax advice between 2020 and 2024, highlighting its transformative role in operational and strategic processes. A mixed methodology was adopted, combining qualitative approaches to explore human insights and quantitative approaches to measure impacts on efficiency and accuracy. The findings show that AI optimized processes such as reporting and fraud detection, reducing costs and operational errors. Tools such as predictive algorithms and natural language processing improved fiscal and financial management, although small and medium-sized enterprises faced barriers to access due to costs and knowledge gaps. The discussion addresses ethical and regulatory challenges, including the need for algorithmic transparency and the protection of sensitive data, while also highlighting the risks of technological inequality between companies. It concludes that, despite the challenges, AI offers significant opportunities to optimize processes and improve decision making, but requires an ethical, inclusive, and regulated approach to maximize its benefits and minimize associated risks.