El viernes 10 de julio participé como facilitador invitado en el Taller sobre Automatización y Análisis de Datos, evento que forma parte de una iniciativa de la Facultad de Ciencias Sociales y Humanísticas de ESPOL denominada Semillero AUDEX.
Durante 3 horas, compartimos esta jornada con alrededor de 50 estudiantes destacados por sus habilidades y conocimiento sobre análisis de datos e inteligencia artificial, con un objetivo claro: transformar la función contable de digitadores de datos a analistas financieros que agreguen valor a la empresa.
En este artículo quiero desarrollar con más detalle el caso completo que trabajamos ese día: el problema del que partimos, cómo construimos la solución y qué aprendimos en el camino, tanto nosotros como facilitadores como los mismos estudiantes.
El punto de partida: un proceso que cualquier área contable conoce bien
Para entender el problema, trabajamos con un ejemplo que armamos para el taller: una empresa a la que llamamos «Distribuidora El Faro», con un volumen de 800 facturas de proveedores al mes. Es un ejemplo ilustrativo, pero los números representan una situación muy real que cualquier Contador reconoce de inmediato.
El proceso manual, tal como se da en la práctica, se ve más o menos así:
- Descarga de comprobantes del SRI (XML y PDF): un promedio de 3 minutos por documento.
- Análisis y registro contable de cada factura: un promedio de 7 minutos por documento.
Eso nos da 10 minutos de trabajo operativo por cada factura. Con 800 facturas al mes, hablamos de 8,000 minutos, es decir, 133 horas de trabajo humano dedicadas casi exclusivamente a tareas repetitivas. Prácticamente el equivalente al tiempo completo de una persona.
Y no es solo un tema de tiempo. Este tipo de proceso manual también trae:
- Cuellos de botella en el cierre de mes.
- Riesgo constante de errores de tipeo en bases imponibles y retenciones.
- Desgaste del talento humano en tareas que no requieren realmente su criterio profesional.
Lo que construimos entre todos
Lo ideal, técnicamente hablando, sería que los sistemas se comuniquen entre sí de forma directa, a través de lo que se conoce como una API. Pero la realidad es distinta: los portales gubernamentales como el del SRI, o sistemas contables ya instalados en las empresas, muchas veces no tienen esa posibilidad, o es inestable o restringida.
Por eso trabajamos con automatización robótica de procesos, bajo una idea sencilla que compartimos con los estudiantes: cuando no tenemos acceso directo al portal a través de una API, usamos su propia interfaz de usuario para obtener la información, tal como lo haría una persona, pero de forma automática. En vez de conectarnos al sistema por detrás, construimos un proceso que interactúa con la pantalla igual que nosotros lo haríamos, solo que en segundos y sin errores.
Así fue quedando armado el flujo completo:
Primero, la descarga automática. Usamos una extensión de Google Chrome que yo había creado con ayuda de IA, y que mejoramos en vivo con las sugerencias de los mismos participantes del taller. Esta extensión ingresa al portal de comprobantes electrónicos del SRI, filtra por tipo de comprobante y periodo, y descarga de forma masiva los archivos XML y PDFs directamente a una carpeta sincronizada en la nube. Sin necesidad de hacer clic documento por documento.
Luego, la lectura de la información. Cada factura electrónica en Ecuador viene en un archivo XML organizado en bloques y etiquetas, una estructura definida que nos permite leer el archivo y obtener todos los datos de la factura, tal como si alguien estuviera leyendo un PDF. Armamos un flujo, usando una herramienta de automatización sin necesidad de programar (Make.com), que detecta automáticamente cada archivo nuevo y extrae la información que realmente importa: RUC, razón social, montos, impuestos, etc.
Después, la aplicación de las reglas del negocio. Esta fue la parte más importante de todo el ejercicio, porque es donde realmente se necesita entender el negocio y no solo saber usar una herramienta. El sistema busca automáticamente cada proveedor en una especie de lista de proveedores ya conocidos (Datos maestros de proveedores). Pero, ¿qué pasa cuando llega la factura de un proveedor nuevo que todavía no está registrado ahí? Si no se considera esa posibildad, esto detiene todo el proceso con un error. Con los estudiantes diseñamos un mecanismo para que, en ese caso, el proceso no se detenga, sino que registre esa excepción en un listado aparte para que alguien la revise después, sin perder el documento ni frenar todo el flujo.
Finalmente, el registro contable. El sistema decide automáticamente qué hacer con cada factura: si el proveedor fue encontrado, la registra directamente en el libro contable, con las fechas y montos ya formateados correctamente. Si no fue encontrado, la deja en un listado de excepciones para revisión humana.
Lo que vimos funcionar en vivo
Ya con el flujo armado, lo activamos con un lote de 100 facturas de prueba. Desde que el archivo llegó a la carpeta hasta que quedó registrado el asiento contable, pasaron menos de 1 minuto.
Llevado a la escala mensual de nuestro ejemplo, esto significa pasar de 133 horas de trabajo manual a apenas 5 minutos de ejecución. Una reducción de prácticamente el 99.9% en el tiempo operativo, y sin errores de transcripción.
Lo más valioso no fueron las herramientas
Algo que conversamos con los estudiantes, y que quiero resaltar porque es realmente el centro de todo esto: tanto la extensión de Chrome como el flujo de automatización fueron construidos con ayuda de inteligencia artificial, y hoy este tipo de soluciones son mucho más accesibles de construir de lo que la mayoría de nosotros imagina.
Lo más valioso de la sesión no fueron las herramientas que usamos, sino la conversación sobre todas las posibilidades que tenemos hoy de construir soluciones más accesibles con ayuda de la IA, para optimizar nuestro trabajo y dedicarle más tiempo a lo que realmente agrega valor en nuestras empresas. Además, concluimos que existe un gran número de PyMEs con altos volúmenes de transacciones que tienen este mismo dolor y que hoy no están trabajando en la automatización de sus procesos, lo que nos lleva a ver que hay un mercado interesante para el desarrollo de soluciones automatizadas, con potencial de convertirse en un negocio para quien esté dispuesto a arriesgarse.
Ahí está la oportunidad. No está en la herramienta en sí, sino en entender el negocio, el proceso y el dolor detrás de él. Ese entendimiento es lo que nos da la visión para identificar dónde automatizar primero y cómo diseñarlo para que funcione en la vida real, con reglas de negocio y no solo con código. Esta fue una de las conclusiones más importantes que nos quedaron a todos de este taller.
De digitadores a analistas: una conversación que seguimos teniendo
La automatización y la inteligencia artificial no eliminan al profesional contable o financiero. Eliminan la tarea operativa. Lo que cambia es el rol: de procesar historia, a diseñar los sistemas que generan esa información y a interpretar los resultados, que es lo que realmente importa para el negocio.
Las competencias que necesitamos seguir desarrollando como contadores y auditores tienen que ver con pensamiento lógico y estructurado, con saber diseñar procesos, y con aprender a auditar los flujos de datos y algoritmos que ahora hacen el trabajo repetitivo por nosotros.
Esa fue, en el fondo, la conversación que más nos quedó de ese viernes en ESPOL. Y es justamente el tipo de conversación que me gustaría seguir teniendo, ahora con empresas que están viviendo este mismo dolor todos los días.
¿En tu empresa manejan un volumen alto de facturación y todavía lo procesan de forma manual? Este es justamente el tipo de proceso en el que trabajamos en Strategy Edge: entender a fondo el proceso y el dolor detrás de él, para diseñar automatizaciones que funcionen de verdad en el día a día del negocio. Conversemos sobre tu caso →
