Por qué Excel podría decidir el futuro de la IA en contabilidad

Una nueva investigación sugiere que el mayor obstáculo para la inteligencia artificial en la contabilidad podría no ser la desconfianza en la propia IA. Podría ser la comodidad, flexibilidad y peso institucional de Microsoft Excel. Eso convierte a la hoja de cálculo tanto en una barrera para la disrupción como en una puerta potencialmente poderosa para Microsoft.

Un nuevo estudio de 271 profesionales de contabilidad examinó por qué algunas organizaciones adoptan inteligencia artificial mientras que otras siguen aferradas a herramientas analíticas familiares.¹ Su hallazgo central es engañosamente sencillo: el uso de Excel para análisis de datos se asoció negativamente con la adopción de IA, mientras que la capacitación en IA y la adopción más amplia de herramientas de análisis de datos se asociaron positivamente con ella.

Esto no significa que Excel esté obsoleto o que los contadores sean irracionales. Excel sigue siendo flexible, ampliamente comprendido y profundamente integrado en la presupuestación, conciliación, pronóstico, elaboración de informes y preparación de auditorías. La lección más importante es que la adopción de tecnología depende del flujo de trabajo, los hábitos, el riesgo percibido y la capacitación tanto como de la capacidad técnica.

Para los inversores, eso cambia la forma en que debe evaluarse la oportunidad de IA empresarial. Los posibles ganadores podrían no ser las empresas que ofrecen el reemplazo más dramático del trabajo establecido. Podrían ser las empresas capaces de insertar IA en el software que los empleados ya abren cada mañana.

Por qué Excel puede ralentizar la adopción de IA en contabilidad

Los investigadores abordaron la adopción de IA mediante un modelo de doble factor. En lugar de tratar la adopción como una simple cuestión de si los usuarios perciben suficientes beneficios, consideraron tanto los impulsores como los inhibidores. Un empleado puede reconocer que la IA es útil y, sin embargo, resistirse a ella porque cambiar de herramientas introduce incertidumbre, costos de capacitación, trabajo de integración y la posibilidad de errores.

Esa tensión es especialmente importante en la contabilidad. Un borrador de marketing experimental puede corregirse. Un error en un modelo financiero, conciliación, presentación regulatoria o hoja de trabajo de auditoría puede acarrear consecuencias materiales. Por lo tanto, los contadores tienen buenas razones para preferir sistemas cuyas fórmulas, controles y limitaciones comprendan.

Excel también se beneficia del conocimiento organizacional acumulado. Las empresas han pasado décadas construyendo plantillas, macros, modelos, procedimientos de informes y procesos de aprobación alrededor de las hojas de cálculo. Los empleados saben cómo inspeccionar fórmulas y rastrear cálculos. Reemplazar ese entorno implica renunciar a más que una aplicación. Significa alterar un sistema operativo para el trabajo financiero.

El estudio interpreta esto a través del sesgo del statu quo. La familiaridad genera confianza y una sensación de control, mientras que las posibles pérdidas asociadas al cambio pueden parecer más inmediatas que los beneficios potenciales. Esto ayuda a explicar por qué simplemente demostrar que una plataforma de IA es más avanzada puede no ser suficiente para impulsar la adopción.

Qué encontró el estudio de IA en contabilidad

La muestra final incluyó a 271 profesionales de contabilidad que habían participado en iniciativas de IA, aprendizaje automático o análisis de datos. Aproximadamente el 92 % trabajaba en organizaciones de contabilidad o de servicios de consultoría relacionados, y el 62 % trabajaba en organizaciones con menos de 500 empleados.

Solo el 33 % de los encuestados informó haber recibido capacitación en IA. Mientras tanto, apenas el 36 % de los encuestados que utilizaban Excel para análisis de datos había pasado a soluciones de IA más avanzadas. El conocimiento de Excel por sí solo no fue un predictor estadísticamente significativo una vez considerado el modelo completo, pero el uso analítico basado en Excel tuvo una asociación negativa significativa con la adopción de IA.

La distinción es importante. Saber usar Excel no impide inherentemente que alguien adopte IA. La barrera surge cuando los flujos de trabajo de hojas de cálculo ya establecidos satisfacen las necesidades inmediatas, lo que hace que el costo y la incertidumbre de cambiar de sistemas sea difícil de justificar.

La capacitación en IA importa más que una licencia de software adicional

Las organizaciones a menudo tratan la adopción de IA como una decisión de adquisición. Compran licencias, activan funciones y esperan que el uso siga. El estudio sugiere que este enfoque confunde la disponibilidad del software con la capacidad organizacional.

La capacitación tuvo una asociación positiva con la adopción de IA, al igual que la adopción previa de herramientas de análisis de datos más amplias. En conjunto, esos resultados sugieren que las organizaciones se benefician al desarrollar una progresión de capacidades. Los contadores que ya han superado el análisis básico de hojas de cálculo están más preparados para evaluar, supervisar e incorporar la IA.

Por lo tanto, un programa práctico de adopción debería centrarse en flujos de trabajo específicos:

• Conciliación y detección de anomalías
• Análisis de variaciones y elaboración de informes de gestión
• Pronóstico y desarrollo de escenarios
• Revisión de documentos y preparación de auditorías

Estas aplicaciones delimitadas son más fáciles de validar que un mandato de propósito general de “usar IA”. También generan resultados medibles, como menos pasos manuales, ciclos de cierre más rápidos o más transacciones revisadas. Esto es cada vez más importante, ya que a los departamentos financieros se les pide demostrar un retorno de la inversión en IA en lugar de reportar recuentos de licencias o el interés de los empleados.

El hallazgo también complementa un análisis más amplio de Securities.io que argumenta que los datos propietarios y el conocimiento institucional pueden convertirse en la barrera de IA más valiosa. En contabilidad, el modelo es solo un componente. La ventaja más difícil de reproducir es la combinación de datos financieros confiables, controles establecidos, procedimientos específicos de la empresa y empleados que entienden cómo debería ser una salida válida.

Por qué el software familiar puede convertirse en el mejor canal de distribución de IA

El documento describe a Excel como un inhibidor, pero eso no significa que la hoja de cálculo deba desaparecer. La visión comercial más sólida es que reducir los costos de cambio puede ser más efectivo que pedir a los usuarios que abandonen herramientas familiares.

Microsoft ya está siguiendo esa ruta. Su Finance Agent conecta Excel con los sistemas financieros existentes y está diseñado para respaldar actividades como la conciliación, el análisis de variaciones y la obtención de información financiera en tiempo real. Esto es estratégicamente importante porque lleva la IA a la interfaz en la que los contadores ya confían.

Incorporar IA dentro del software existente puede abordar varias barreras de adopción a la vez. Limita la interrupción de los flujos de trabajo, mantiene las hojas de cálculo familiares, permite que los resultados se revisen en un formato establecido y reduce el costo psicológico de probar una nueva capacidad. No se le pide al usuario que reemplace Excel con IA. Se le invita al usuario a ampliar Excel mediante IA.

Este patrón no se limita a la contabilidad. La IA empresarial compite cada vez más en distribución, integración, gobernanza y acceso al contexto, más que en el rendimiento del modelo por sí solo. La cobertura reciente de Securities.io sobre UiPath y la transición hacia la automatización empresarial agente ilustra la misma realidad comercial: la automatización se vuelve más valiosa cuando puede operar a través de las aplicaciones y procesos que una empresa ya utiliza.

La adopción no produce automáticamente retornos financieros

El estudio no debe interpretarse como evidencia de que implementar IA mejorará necesariamente la rentabilidad. Midió la adopción, no el retorno financiero generado por esa adopción. Su encuesta fue relativamente pequeña, concentrada en gran medida en consultorías relacionadas con la contabilidad, y se realizó en un período corto. Los resultados de la regresión identifican asociaciones en lugar de probar que la capacitación o las herramientas analíticas hicieron que las organizaciones adoptaran IA.

También existen riesgos que el modelo no capturó completamente, incluidos la privacidad de datos, la ciberseguridad, la confianza en proveedores externos, la fiabilidad de los resultados y la responsabilidad regulatoria. Estos problemas son particularmente importantes cuando la IA se aplica a la elaboración de informes financieros.

Sin embargo, la evidencia actual de la industria sugiere que la adopción está en expansión. El Informe Global de IA en Finanzas 2026 de KPMG, basado en más de 1.000 altos directivos financieros, indica que el uso activo ha crecido sustancialmente, mientras que el rendimiento excepcional sigue siendo menos frecuente que la propia adopción. Esa brecha refuerza el mensaje subyacente del documento: adquirir tecnología es más fácil que cambiar la organización que la rodea.

Invertir en la interfaz para la IA contable

Para los inversores que buscan exposición a la adopción de IA en contabilidad, Microsoft ofrece una posición particularmente relevante. La empresa posee Excel, la herramienta incumbente identificada en el estudio, y también está desarrollando la capa de IA destinada a modernizar el trabajo financiero.

Eso crea una ventaja estratégica inusual. La arraigada presencia de Excel puede ralentizar la migración hacia plataformas de IA competidoras, pero también brinda a Microsoft acceso directo a una amplia base instalada de profesionales financieros. En lugar de superar el sesgo del statu quo eliminándolo, Microsoft puede monetizarlo colocando Copilot y agentes centrados en finanzas dentro del entorno existente de Microsoft 365.

El caso de inversión va más allá de una sola característica contable. Microsoft puede combinar software de productividad, infraestructura en la nube, controles de identidad, conexiones de datos empresariales y agentes de IA dentro de un único ecosistema comercial. El análisis de Microsoft como una inversión en IA más amplio de Securities.io explora cómo Copilot se integra dentro de esa plataforma mayor.

Existen riesgos significativos. Los clientes pueden resistir costos de suscripción adicionales, los equipos financieros pueden limitar el acceso a la IA por motivos de precisión o privacidad, y las plataformas competidoras pueden ofrecer capacidades contables especializadas más fuertes. Microsoft también debe demostrar que la IA integrada produce un valor medible en lugar de simplemente añadir otra característica de pago a una pila de software ya compleja.

Sin embargo, el estudio apunta a un principio comercial duradero. La adopción de IA empresarial no depende únicamente de cuál sistema es más inteligente. También depende de cuál sistema pide a los usuarios que cambien menos. En contabilidad, Excel puede retrasar la transición a la IA, pero podría convertirse finalmente en la puerta de entrada a través de la cual ocurre esa transición.

Referencias:

¹ Juma’h, A. H., & Li, Y. (2026). Desbloqueando el potencial de la IA en la contabilidad: Un estudio sobre barreras y impulsores de adopción. Advances in Accounting, 71, 100905. https://doi.org/10.1016/j.adiac.2026.100905