La transformación en la auditoría tiene nombre: agentes de IA de EY
La transformación en el mundo de la auditoría está ocurriendo ahora mismo, y tiene nombre: agentes de IA.
Existe una paradoja clásica en esta profesión que todo auditor conoce bien: se aprende haciendo lo mismo una y otra vez. Es en la repetición donde el conocimiento se consolida, donde los ojos entrenados empiezan a ver lo que otros no ven. Ese trainee que pasa horas revisando hojas de cálculo, conciliando cuentas y verificando documentos no solo está ejecutando tareas mecánicas — está construyendo una base de percepción que sostendrá toda su carrera. Es un proceso lento, a veces frustrante, pero históricamente necesario.
Pero, ¿qué pasa cuando la inteligencia artificial empieza a asumir exactamente ese trabajo repetitivo? Ahí es donde las cosas se ponen interesantes 👀
EY, una de las mayores firmas de contabilidad y consultoría del mundo, está encarando este dilema de frente. En lugar de ignorar la tensión entre el modelo tradicional de aprendizaje y la nueva realidad de la IA, la empresa decidió rediseñar la forma en que se forman sus nuevos profesionales, al mismo tiempo que lanza un framework global de agentes de IA para sus 130 mil auditores alrededor del planeta.
El anuncio se hizo este martes e contempla un sistema multiagente integrado en EY Canvas, la plataforma de assurance de la firma. El objetivo es ambicioso: tener el 100% de las actividades de auditoría respaldadas por agentes para 2028, según Marc Jeschonneck, líder global de transformación en assurance de EY, en entrevista con Business Insider. Pero, ¿qué significa esto en la práctica para quien está empezando su carrera? ¿Y será que esta apuesta realmente va a funcionar, o estamos ante otra promesa tecnológica que suena mejor en el papel que en la vida real? A continuación, nos sumergimos en todo esto 🚀
Qué son los agentes de IA de EY y cómo funcionan
Antes de entender el impacto, vale la pena explicar qué es exactamente lo que EY está poniendo en marcha. Los agentes de IA desarrollados por la empresa no son simples chatbots ni herramientas de autocompletar. Son sistemas autónomos capaces de ejecutar secuencias complejas de tareas dentro del proceso de auditoría — como investigar y resumir documentación, automatizar tareas administrativas y señalar puntos de atención para los auditores humanos. Todo esto de forma integrada, continua y embebida directamente en la plataforma EY Canvas, que los auditores ya utilizan en su día a día.
El modelo funciona con múltiples agentes especializados trabajando en conjunto. El lanzamiento inicial incluye un asistente principal acompañado de otros tres agentes orientados a la búsqueda y resumen de documentos y la automatización de tareas administrativas. En total, son alrededor de 20 capacidades modulares, pero ese número se multiplica dependiendo de los datos expuestos al sistema y de cómo se combinan las diferentes capacidades, según explicó Jeschonneck.
Dos agentes adicionales estarán disponibles próximamente: uno que revisará los papeles de trabajo de los auditores y sugerirá mejoras, y otro enfocado en documentación de conciliación — cruzando facturas y otros registros con muestras de auditoría. Esta arquitectura distribuida permite que tareas que antes consumían días enteros de trabajo manual se completen en horas, con un nivel de consistencia mucho más alto que el alcanzado por un equipo humano operando bajo presión de plazos.
Un punto que Jeschonneck se encargó de destacar es que, a diferencia de herramientas como Copilot, que requieren que el usuario suba archivos manualmente, el sistema agéntico de EY funciona como una solución integrada de extremo a extremo. Los agentes ya tienen acceso a los datos relevantes dentro de la plataforma, eliminando pasos intermedios que fragmentan la experiencia y reducen la eficiencia.
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La cantidad de agentes no es lo que importa
Una discusión que se apoderó del sector de servicios profesionales en los últimos meses gira en torno al conteo de agentes. A principios de año, el CEO de McKinsey, Bob Sternfels, afirmó que su firma de consultoría ya contaba con 25 mil agentes empleados. Cifras así llaman la atención, pero Jeschonneck tiene una visión muy diferente sobre esta carrera numérica.
Según él, medir la cantidad de agentes no es el camino correcto para evaluar el éxito. De hecho, puede ser incluso una señal de problema. En palabras del propio ejecutivo, si alguien construye miles de agentes, probablemente no entendió cómo funciona la tecnología. La filosofía de EY es que un conjunto menor y bien orquestado de agentes, con capacidades modulares e articuladas, entrega más valor que un ejército descoordinado de bots aislados.
Este enfoque refleja una madurez técnica que no todas las organizaciones han desarrollado todavía. Al optar por un framework modular en lugar de crear agentes específicos para cada microproceso, EY consigue escalar la solución de forma mucho más eficiente y mantener la gobernanza sobre lo que cada agente hace, cómo lo hace y con qué datos opera. En auditorías de gran envergadura, este tipo de control no es opcional — es obligatorio.
El dilema del aprendizaje cuando la IA hace el trabajo repetitivo
Aquí está el nudo central de todo esto. Históricamente, los profesionales junior en empresas de auditoría como EY aprendían el oficio literalmente a base de repetición. Llegabas como trainee, recibías una pila de documentos y pasabas semanas revisando números. Era tedioso, pero era formativo. Cada error encontrado, cada inconsistencia detectada, cada patrón reconocido en una secuencia de datos — todo eso se iba acumulando en la memoria práctica del profesional y construyendo lo que los más experimentados llaman sentido de auditoría: esa capacidad casi intuitiva de percibir cuándo algo está fuera de lugar aunque no puedas explicar exactamente por qué.
El problema es que, si los agentes de IA pasan a ejecutar exactamente esas tareas, el trainee de 2025 en adelante simplemente no va a tener la misma exposición que los profesionales de generaciones anteriores tuvieron. Y ahí surge una pregunta incómoda: ¿cómo se desarrolla el criterio sin experiencia acumulada? ¿Cómo alguien aprende a supervisar un agente inteligente en una tarea que nunca ejecutó manualmente?
Marc Jeschonneck reconoció este desafío de forma directa. Según él, los auditores van a necesitar tener un nivel considerable de experiencia para revisar con eficacia lo que los agentes de conciliación producen. Y para los profesionales más jóvenes, esto significa que el punto de entrada en la carrera puede no volverse más fácil de inmediato.
Este no es un problema que EY inventó — es una tensión que cualquier sector enfrenta cuando la automatización avanza sobre actividades que antes eran el punto de entrada al mercado laboral. Pero el hecho de que sea una tensión universal no significa que sea fácil de resolver.
El nuevo enfoque de formación de EY
La respuesta de EY a este desafío involucra una reingeniería completa de los programas de desarrollo profesional. La empresa planea capacitar a sus nuevos empleados de una forma fundamentalmente diferente a lo que se hacía antes.
En lugar de aprender en el trabajo repitiendo la misma tarea en múltiples proyectos, los nuevos contratados trabajarán con escenarios de auditoría realistas, apoyados por herramientas de aprendizaje adaptativo y videos cortos integrados directamente en la propia plataforma. Es un enfoque de aprendizaje por análisis y supervisión, y no por ejecución directa — lo que representa un giro bastante radical en el modelo pedagógico de la profesión.
Jeschonneck ve este cambio como algo positivo a largo plazo, aun reconociendo que la transición será difícil. Profesionales cualificados que salen de la universidad no quieren pasar su tiempo con tareas administrativas, y según el ejecutivo, no necesitan hacer ciertas cosas mil o diez mil veces antes de finalmente entender cómo funciona.
La apuesta es que esta nueva generación de auditores, formada desde el inicio para trabajar en colaboración con agentes de IA, desarrolle un tipo diferente de competencia: menos basada en la repetición mecánica y más orientada al pensamiento crítico, la supervisión inteligente y la toma de decisiones en entornos complejos. Si esto va a funcionar a la escala necesaria, todavía es una cuestión abierta, pero la dirección elegida muestra que EY está tratando el problema con seriedad.
Qué cambia para los auditores en la práctica
Para quienes ya están en la carrera, la llegada de los agentes de IA dentro de EY representa un reposicionamiento significativo de lo que significa ser un auditor de alto rendimiento. Las habilidades técnicas de verificación manual, que eran la base de la pirámide de competencias, pierden terreno frente a capacidades como el pensamiento crítico, la comunicación de riesgos, la interpretación de datos complejos y la gestión de la relación con los agentes inteligentes. Esto no es un cambio superficial — es una redefinición de lo que el mercado va a valorar en los próximos años dentro de esta profesión.
En la práctica del día a día, la transformación debería traducirse en flujos de trabajo donde el auditor comienza su jornada no abriendo hojas de cálculo, sino revisando informes consolidados por los agentes, priorizando las señalizaciones de mayor riesgo y dedicando su atención a los puntos que realmente exigen juicio humano. La idea es que el tiempo liberado por la automatización se reinvierta en análisis más profundos, en conversaciones más ricas con los clientes y en una postura más consultiva que operativa.
Si esto funciona según lo planeado, el resultado para los clientes de EY sería una auditoría más completa, más rápida y con un nivel de cobertura de datos que simplemente no era viable en el modelo 100% humano.
El panorama más amplio: Big Four y la carrera de la IA
Integrar agentes de IA en la auditoría y la consultoría ya forma parte del modelo de negocio de las Big Four en 2026. Estas empresas consiguen contratos cuando logran demostrar el valor de la IA a escala corporativa — ¿y qué mejor demostración que aplicar la tecnología en su propia fuerza laboral?
El movimiento no es exclusivo de EY. Este mes, KPMG reveló a Business Insider que está piloteando un programa donde profesionales de impuestos usan vibe coding para automatizar procesos fiscales y de compliance. Son enfoques diferentes para el mismo objetivo: reducir la fricción operativa y liberar a los profesionales para actividades de mayor valor.
Pero mientras los líderes del sector invierten miles de millones en IA, las profesiones ligadas a negocios, finanzas y consultoría aparecen frecuentemente en las listas de funciones más expuestas a la automatización. La contratación de ciertos cargos, como consultores de gestión, está en descenso. Y PwC, otra gigante del grupo Big Four, recortó un tercio de todas las contrataciones de nivel inicial en Estados Unidos para los próximos tres años, según reportó Business Insider en agosto.
Herramientas que usamos a diario
Nadie debería preocuparse, dice EY
Ante este panorama, la pregunta inevitable es: ¿EY va a recortar personal? Jeschonneck dijo que la empresa no planea reducir contrataciones.
Reconoce que el número de personas necesarias para la auditoría tradicional de estados financieros históricos probablemente va a disminuir. Pero el objetivo de la firma es mantener la misma plantilla de empleados, redirigiendo capacidad para atender el lado tecnológico y las demandas regulatorias y de clientes cada vez más complejas.
En palabras del propio ejecutivo: nadie debería preocuparse por iniciar una carrera en el mundo de la contabilidad ahora. La empresa va a necesitar personas con el conocimiento institucional de más de cien años de trayectoria en el área para hacer que la tecnología sea verdaderamente relevante.
Es una declaración optimista, y vale destacar que viene de alguien directamente responsable de vender esta visión dentro y fuera de la organización. Pero el argumento tiene lógica: la regulación del sector financiero se está volviendo más compleja, los clientes operan en entornos cada vez más globales e interconectados, y la demanda de análisis que van más allá del checklist tradicional está creciendo. Si los agentes de IA liberan a los auditores del trabajo operativo, el espacio para la actuación consultiva y estratégica puede efectivamente ampliarse.
Por qué esta iniciativa importa más allá de EY
Lo que EY está haciendo no es un caso aislado de una gran empresa adoptando tecnología nueva. Es, en realidad, un experimento a escala real sobre cómo los sectores altamente regulados y basados en la confianza van a adaptarse a la era de los agentes de IA. La auditoría es un campo donde el error tiene consecuencias serias — fraudes no detectados, estados financieros incorrectos aprobados, riesgos sistémicos ignorados. Por eso mismo, la forma en que EY equilibre automatización y responsabilidad humana servirá de referencia, o de advertencia, para otros sectores que están atentos a este camino.
Además, el modelo de aprendizaje que la empresa está desarrollando para sus trainees puede inspirar una discusión más amplia sobre cómo las instituciones educativas y las empresas necesitan repensar la formación profesional en áreas donde la IA ya llegó para quedarse. Ya no se trata de prepararse para un futuro lejano — es una adaptación que está ocurriendo ahora, en tiempo real, dentro de una de las mayores organizaciones profesionales del planeta.
Por supuesto, el éxito de esta transformación depende de una serie de variables que todavía se están poniendo a prueba. La calidad de los datos que alimentan a los agentes, la capacidad de integración con los sistemas de los clientes, la curva de adopción interna y la aceptación regulatoria del uso de IA en procesos de auditoría formal son todos factores que van a determinar si la meta de 2028 es realista o demasiado optimista.
Lo que queda claro es que EY no está simplemente automatizando tareas. Está intentando redefinir lo que significa ser auditor en el siglo XXI, usando los agentes de IA no como sustitutos, sino como amplificadores del potencial humano. Si esta visión se va a concretar de la forma planeada, todavía es pronto para decirlo. Pero la apuesta está hecha, la inversión es real y el mundo de la auditoría nunca más va a ser exactamente el mismo 🤖
