OpenAI apuesta por transformar el trabajo de los contadores con un agente de IA que aprende de la experiencia de los profesionales
ElNotariado.com — Editor Jurídico y Tecnológico de Radio Nodo IA
OpenAI presentó oficialmente una propuesta basada en inteligencia artificial para asistir a los profesionales de las ciencias económicas durante la preparación de declaraciones tributarias. Desarrollado sobre Codex junto con Thrive Holdings y Crete Professionals Alliance, el agente incorpora las correcciones realizadas por contadores para mejorar continuamente su desempeño, manteniendo la supervisión humana como parte esencial del proceso. Según la compañía, la experiencia piloto permitió reducir tiempos de preparación, aumentar la capacidad operativa de las firmas participantes y alcanzar altos niveles de precisión en los borradores fiscales.
OpenAI publicó un caso de estudio sobre Tax AI, un agente de inteligencia artificial desarrollado junto con Thrive Holdings y Crete Professionals Alliance, que incorpora las correcciones realizadas por profesionales tributarios para mejorar continuamente su desempeño durante la preparación de declaraciones fiscales.
Según la documentación oficial, el sistema fue construido sobre Codex y está diseñado para asistir a contadores en la elaboración de declaraciones tributarias de los formularios estadounidenses 1040 y 1041. Durante una prueba realizada en más de 30 firmas de contabilidad integrantes de Crete Professionals Alliance, el agente procesó aproximadamente 7.000 declaraciones, redujo en torno a un tercio el tiempo de preparación, alcanzó hasta un 97 % de precisión en los borradores y aumentó la capacidad operativa de las firmas en alrededor de un 50 %.
El aspecto central del desarrollo es su capacidad de autoevaluación y mejora continua. OpenAI explica que, cuando un contador corrige un error detectado en una declaración, el sistema registra esa intervención, identifica el origen de la falla, genera pruebas específicas para evitar que el problema vuelva a producirse y utiliza Codex para proponer modificaciones al software antes de su incorporación al entorno productivo. Este ciclo convierte la experiencia de los especialistas en mejoras permanentes del agente de IA.
La arquitectura presentada por OpenAI se basa en tres componentes: las correcciones efectuadas por los profesionales, las trazas de producción que permiten reconstruir el proceso seguido por el agente y un sistema de evaluaciones diseñado para verificar que las modificaciones efectivamente resuelvan los errores identificados antes de su implementación.
De acuerdo con la empresa, este enfoque permitió incrementar progresivamente la calidad de las respuestas durante la temporada fiscal sin reemplazar la revisión humana, manteniendo al profesional como responsable de validar cada declaración antes de su presentación.
El caso de estudio también constituye uno de los ejemplos más concretos publicados hasta el momento por OpenAI sobre la aplicación práctica de agentes de inteligencia artificial capaces de ejecutar tareas complejas, aprender de la retroalimentación obtenida en operaciones reales y perfeccionar su desempeño mediante procesos de evaluación controlados.
La experiencia presentada por OpenAI trasciende el ámbito tributario. Su principal aporte consiste en demostrar un modelo de inteligencia artificial donde el conocimiento de los expertos deja de utilizarse únicamente para supervisar resultados y pasa a convertirse en un mecanismo sistemático de mejora del propio agente.
Desde la perspectiva jurídica y notarial, esta evolución resulta especialmente relevante para actividades intensivas en conocimiento, como el asesoramiento legal, la elaboración de instrumentos públicos, la auditoría documental, el cumplimiento normativo y la revisión contractual. En estos ámbitos, la posibilidad de construir agentes especializados que aprendan de las correcciones realizadas por profesionales experimentados podría incrementar la eficiencia, siempre manteniendo la supervisión humana y la responsabilidad profesional.
No obstante, la implementación de este tipo de sistemas también plantea interrogantes sobre auditoría algorítmica, trazabilidad de las decisiones, protección de datos, confidencialidad profesional, responsabilidad por errores asistidos por IA y gobernanza de modelos que evolucionan a partir de información generada durante su utilización.