La inteligencia artificial entró en los despachos por la puerta de las tareas repetitivas, pero no se ha quedado ahí. Hoy es fácil pedirle que revise una declaración de la renta, que adelante el cálculo de un impuesto de sociedades o que resuelva una duda sobre el IVA de una operación concreta.
La tentación es comprensible: ahorra tiempo, y el tiempo en un despacho siempre va justo. Pero antes de apoyarse en ella para cualquiera de esas tareas conviene detenerse en dos preguntas. Una antes de usarla y otra después. Las dos se descuidan, y la segunda más que la primera.
Lo que le das: ¿qué ocurre con esos datos?
La primera pregunta es por la entrada.
Cuando pegas una declaración, un balance o los datos de una operación en una herramienta de inteligencia artificial, estás entregando información de terceros. Datos de tus clientes, a menudo sensibles, de los que el despacho responde.
Qué ocurre con esa información no tiene una respuesta única. Depende de dos cosas: de la herramienta —si conserva lo que le das, cuánto tiempo, si lo reutiliza para otros fines— y de cómo está construida por dentro. No es lo mismo pegar datos en un asistente de uso general que emplear una herramienta diseñada para una tarea concreta, donde ese tratamiento está definido de antemano y es siempre el mismo.
Antes de confiarle datos de un cliente a cualquier herramienta, conviene poder responder a tres preguntas: ¿conserva lo que le envías o solo el resultado?, ¿durante cuánto tiempo?, ¿se utiliza esa información para entrenar modelos? Y una cuarta que vale por todas: ¿están esas respuestas escritas y accesibles en sus políticas? Si no encuentras una respuesta clara, eso ya es una respuesta.
Y resolver la duda no es complicado, pero hay que hacerlo antes, no después. La respuesta suele estar en la política de privacidad y en los términos de uso de la herramienta, a veces también en una sección de preguntas frecuentes. Ahí conviene buscar tres cosas concretas: quién trata los datos —lo que las políticas llaman “encargados del tratamiento”—, cuánto tiempo se conservan y si se utilizan para entrenar modelos.
Lo que distingue a una herramienta seria es que lo diga por escrito, de forma concreta y sin que haya que deducirlo. Si el texto es vago o hay que adivinarlo, trátalo como una señal.
Hay además una parte formal que conviene tener presente. Cuando una herramienta trata datos de tus clientes, actúa como encargado del tratamiento, y el despacho sigue siendo el responsable. Lo habitual es que exista un contrato de encargado del tratamiento y, si hay transferencias de datos fuera de la Unión Europea, garantías como las cláusulas contractuales tipo. Comprobar que ese marco existe es parte de hacer bien el trabajo, y conviene revisarlo con tu asesor de protección de datos o con quien lleve esa función en el despacho.
Y una decisión práctica para lo más delicado: si un dato es especialmente sensible y no necesitas entregárselo para la tarea, no lo entregues. Entre un asistente de uso general —cuyas condiciones a veces permiten reutilizar lo que escribes— y una herramienta diseñada para una tarea concreta, con un tratamiento fijo y documentado, la segunda es más fácil de evaluar y de defender ante un cliente.
Lo que te devuelve: no es una respuesta, es un punto de partida
La segunda pregunta es por la salida, y se descuida todavía más.
La inteligencia artificial devuelve resultados que suenan bien. Están redactados con seguridad, ordenados, con aspecto de conclusión cerrada. Y ese es precisamente el riesgo: un cálculo plausible puede estar mal, y una norma citada con aplomo puede no aplicar al caso.
Tomar ese resultado como exacto es el error. Lo que devuelve la IA es material para analizar, no una conclusión que copiar. Sirve para empezar a trabajar, no para terminar.
Esto importa de forma distinta según la tarea. Cuando se trata de extraer un dato de una factura, un error se detecta rápido: basta comparar con el documento. Pero en una declaración de la renta, en un cálculo de sociedades o en una decisión sobre el IVA de una operación, el error es más sutil y la consecuencia, mayor. Ahí no hay un documento contra el que contrastar de un vistazo, sino un criterio que aplicar. Y Hacienda no acepta “lo calculó la inteligencia artificial”.
La regla práctica es sencilla: cuanto más juicio e interpretación exige una tarea, más hay que desconfiar de lo que la herramienta devuelve y más insustituible es la revisión del profesional.
Dónde confiarse cuesta más caro
Conviene distinguir dos cosas que la IA hace, pero no igual de bien.
Una es leer y extraer: localizar un importe, una fecha, un NIF en un documento. Es una tarea acotada, verificable, donde acierta la mayoría de las veces y donde el fallo, cuando ocurre, se ve.
Otra es interpretar y decidir: qué tratamiento corresponde, qué norma aplica, cuánto sale a pagar. Aquí no hay una respuesta única que comprobar, sino un criterio que depende del caso, del contexto y de una normativa que cambia. Es justo donde una herramienta puede sonar más convincente y equivocarse más.
La línea entre una y otra es la que marca cuánto puedes apoyarte en el resultado sin revisarlo a fondo.
Dónde encaja Billexia
Billexia se ocupa, a propósito, solo de la primera de esas dos cosas: leer las facturas recibidas y extraer sus datos. No interpreta la normativa fiscal, no decide el tratamiento contable, no calcula un impuesto ni resuelve una duda de IVA. Eso es una decisión de diseño, no una limitación que se disculpe: se queda en la parte donde la inteligencia artificial es más fiable y deja el criterio donde tiene que estar, en el profesional.
Y aun así, las dos cautelas se aplican igual.
En la entrada: Billexia no conserva los documentos. Una vez extraídos los datos, el documento original no se almacena de forma permanente. De cada factura se queda solo con los datos extraídos, para que puedas descargarlos o consultarlos más adelante, y esos datos no se utilizan para entrenar modelos de inteligencia artificial. No es una promesa de palabra: está recogido en las políticas publicadas en la web, donde puedes comprobarlo antes de procesar una sola factura.
En la salida: los datos extraídos hay que revisarlos, sobre todo en documentos de mala calidad o con diseños poco habituales. La diferencia es que revisar un dato ya extraído —compararlo con la factura— cuesta segundos, mientras que buscarlo y teclearlo desde cero cuesta minutos. Esa es la ayuda: no sustituir la revisión, sino abaratarla.
Si quieres comprobarlo tú mismo
Puedes probar Billexia sin registrarte en billexia.com: hasta tres facturas cada 24 horas, sin proporcionar ningún dato personal. Y antes de procesar nada, puedes leer las políticas y ver por escrito lo que aquí te he contado.
Si te encaja y quieres procesar más documentos durante esta fase beta, el acceso ampliado sigue siendo gratuito. Escríbeme a cfresco@billexia.com y te lo habilito.
Quién escribe esto
Carlos Frescó. Trabajé veintinueve años en sistemas de banca, donde el tratamiento de datos sensibles no admite atajos y donde un resultado no se da por bueno solo porque lo haya producido una máquina. Tras jubilarme desarrollé Billexia para extraer los datos de las facturas recibidas sin renunciar a ninguna de esas dos exigencias. La herramienta sigue en beta y mejora con el uso real de quienes la prueban.