La inteligencia artificial (IA) está apareciendo en todos los rincones del mundo empresarial, pero en sectores de alto riesgo como las finanzas y los impuestos, su verdadero valor no radica en la velocidad por sí misma. Se trata de reducir la fricción, aumentar la precisión y brindar a los equipos sobrecargados las herramientas para concentrarse en lo que más importa.

En nuestra empresa, aplicamos la IA para interpretar documentos fiscales complejos y no estructurados —de decenas o incluso cientos de páginas— y convertirlos en datos limpios y estructurados que se integran directamente en el software fiscal en cuestión de segundos.

Este tipo de automatización no se trata de creatividad. Se trata de hacer las cosas bien a la primera: de manera precisa, coherente y en total cumplimiento. Cuando la IA se diseña como infraestructura, no reemplaza a las personas; las respalda, ganándose su confianza y reduciendo la presión sobre los equipos que realizan el trabajo más difícil.

Pero la velocidad por sí sola no es suficiente. En las industrias reguladas, la forma en que construyes es tan importante como lo que construyes. Nuestro equipo trata la gobernanza de la IA de la misma forma que el IRS (Internal Revenue Service) trata a los preparadores humanos: con estándares rigurosos y trazabilidad total. Al incorporar salvaguardas desde el inicio, podemos avanzar de forma rápida y segura sin sacrificar calidad, cumplimiento ni la confianza del usuario.

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Diseñar con salvaguardas, entregar con confianza

La IA ha sido la infraestructura central de nuestra empresa desde el primer día. Diseñamos nuestro software patentado de preparación de impuestos con los mismos estándares estrictos que el IRS aplica a los preparadores humanos porque, en un sector regulado, el cumplimiento y el diseño son inseparables. Tratamos la gobernanza de la IA como un requisito de ingeniería innegociable.

Aquí algunos ejemplos: una vez que nuestra actualización de software entra en producción, mantenemos la vigilancia registrando todas las entradas, salidas y versiones del modelo para monitorear posibles desviaciones. También definimos umbrales de condiciones de rendimiento del modelo que notifican de inmediato a un responsable de guardia, y designamos con claridad quién tiene el “interruptor de reversión” y el protocolo para usarlo. Como base de todo, un ciclo de vida de desarrollo de modelos bien gestionado y estructurado debe registrar las fuentes de datos y los conjuntos de entrenamiento, las versiones de los modelos, las evaluaciones y los incidentes, para contar con un registro más transparente de qué cambió y por qué.

Así es como se mantiene la velocidad sin liberar riesgos en producción.

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Seguridad automatizada: más allá de la reacción

La automatización inteligente está marcando un cambio de paradigma en la ciberseguridad. Frente a amenazas cada vez más sofisticadas, ya no basta con reaccionar: es necesario anticiparse.

Aplicar automatización en esta vertical permite:

• Detectar anomalías en tiempo real gracias a motores de inteligencia artificial.
• Ejecutar respuestas automáticas ante incidentes críticos, como el bloqueo de accesos o el aislamiento de sistemas.
• Automatizar flujos de auditoría, cumplimiento y protección de datos sensibles.
• Integrar controles de seguridad en cada capa operativa.

En lugar de depender de equipos humanos que operan en silos, la automatización posibilita una ciberseguridad proactiva, continua y distribuida, alineada con las exigencias regulatorias y las expectativas del cliente.

Para que la automatización inteligente funcione de forma efectiva, requiere una base sólida de datos y un entorno tecnológico flexible. Aquí es donde la nube se convierte en un habilitador clave.

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Usa la IA para reducir el agotamiento, no para recortar atajos

Nuestros datos de la temporada fiscal muestran que el uso de nuestro producto por parte de los clientes prácticamente desaparece después de las 5 pm y los fines de semana. Esto no significa que falte trabajo; es una señal de que los clientes están recuperando sus tardes gracias a que ahora el trabajo se realiza con IA diseñada para reducir el agotamiento, no para sacrificar calidad. Cuando nuestros clientes tienen dudas, la IA ayuda a resolver el 73% de las solicitudes de soporte en el primer intento, lo que alivia las largas filas de espera y reduce la carga mental de todos los involucrados.

Tu empresa puede lograr resultados similares si actúa con mayor intención. Empieza por mapear las principales fuentes de desgaste energético. Pide a cada equipo que identifique al menos tres tareas que, de forma constante, drenan la concentración y la moral. Comprométete a automatizar un punto problemático por trimestre; incluso pequeñas victorias, como la clasificación de correos asistida por IA, se acumulan rápidamente.

Tras la implementación, registra las horas recuperadas y hazlas visibles en las evaluaciones y reuniones generales. Cuando las personas pueden ver que el tiempo regresa a sus calendarios, los escépticos se convierten en defensores de tu visión, y el impulso se alimenta por sí solo.

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Haz que la innovación con IA sea responsabilidad de todos

En mi empresa fintech, organizamos “Días de Innovación” que dan vida a ideas frescas en todos los rincones de la organización. Es la oportunidad de nuestro equipo para alejarse de lo familiar y poner en juego su curiosidad, creatividad y colaboración, no solo para imaginar innovaciones de producto, sino también para optimizar procesos, explorar nuevas oportunidades de mercado y, por supuesto, crear experiencias superiores para el cliente.

Pero no nos detenemos ahí. Nuestros clientes confían en nuestros productos para automatizar las partes más tediosas de la preparación de impuestos, por lo que de forma natural comparten sus propias ideas sobre hacia dónde deberíamos llevar nuestras soluciones. Y los escuchamos. Algunos meses, casi todas las actualizaciones de nuestros lanzamientos provienen directamente de ideas sugeridas por clientes a través de nuestro sitio web o durante nuestras reuniones periódicas con la comunidad.

Este es exactamente el tipo de creatividad de abajo hacia arriba que nos ha permitido ubicarnos en el nivel de mayor crecimiento para las empresas SaaS de nuestro tamaño y lograr el doble de ingresos por empleado en comparación con nuestros competidores.

Para que la innovación sea parte del sistema operativo de tu empresa, comienza dando acceso a herramientas no code a todos los equipos, no solo a quienes tienen habilidades técnicas. Elimina las barreras de permisos que frenan la experimentación. Ofrece micro becas: $1,000 dólares suelen ser suficientes para poner una idea en marcha.

Luego, convierte esas ideas en impulso real con demostraciones trimestrales que celebren soluciones capaces de aumentar ingresos, reducir costos o mejorar el servicio. Las mejores ideas no siempre vienen de arriba, sino de las personas más cercanas a los problemas.

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Pon a prueba tu IA de forma periódica

En nuestra empresa, abordamos la seguridad de los modelos como un deporte de contacto: “entrenamos” a los modelos ya preparados para asegurarnos de que puedan ejecutar nuestras jugadas con eficiencia y precisión. Estas pruebas deben ser parte habitual del ciclo de vida de tu IA.

Miradas frescas —especialmente de otros departamentos— pueden detectar desviaciones ocultas que las pruebas rutinarias podrían pasar por alto, revelando bucles de retroalimentación y otras señales clave sobre el rendimiento de tu IA. Reconoce públicamente a quienes detecten errores o casos extremos, ya sea con menciones en público o con pequeños incentivos.

Después de cada sesión, publica un breve informe post-mortem que detalle qué falló, cómo se solucionó y qué se aprendió. Estos rituales no te frenan: afinan tu ventaja competitiva.

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Escala de forma inteligente, no solo más rápido

La velocidad acapara los titulares. Pero si quieres perdurar, tienes que construir con intención. Esto implica incorporar estándares éticos desde el inicio, antes de que algo se lance, falle o tenga un efecto contrario al esperado. Las salvaguardas no deben ser reactivas, sino parte integral del diseño.

Creo que debemos redefinir lo que significa la automatización. Aunque la IA es una herramienta para ganar eficiencia, también debe servir para abrir espacio al pensamiento profundo y empoderar a los equipos para que destaquen. El objetivo no es reemplazar, sino elevar. Así es como se llega a una definición más saludable de lo que significa escalar.

Las mejores empresas construyen sistemas adaptativos basados en la retroalimentación y la responsabilidad. Entienden que el verdadero impulso no está en la carrera frenética hacia el próximo lanzamiento, sino en el acto deliberado de construir algo que perdure.