OpenAI y Thrive lanzan Tax AI que aprende con su uso

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En plena temporada de impuestos, contadores enfrentan montañas de documentos y horas de entrada de datos.

Esa fricción convierte tareas simples en jornadas largas y retrabajo constante.

Una nueva herramienta promete reducir ese peso automatizando la preparación y aprendiendo de las correcciones de los propios profesionales.

Qué ocurrió

OpenAI y Thrive Holdings desarrollaron Tax AI junto a la red de 30+ firmas contables de Crete. La plataforma procesó 7.000 declaraciones en el piloto de esta temporada.

Usa Codex, un asistente que puede leer trazas de producción y proponer cambios al software, para convertir errores detectados en mejoras reales. El sistema se desplegó durante seis meses y continuó ajustándose con uso real.

Qué cambia en la práctica

Ahorro directo en tiempo por declaración

Tax AI genera borradores que ahorran alrededor de un tercio del tiempo que toma preparar una declaración.

Para trabajos de complejidad media y alta, donde la entrada manual era la parte más larga, el ahorro es mayor.

Menos correcciones y más precisión

Al lanzar, solo 25% de las declaraciones alcanzaban 75% de campos correctos sin ajustes. Seis semanas después, ese porcentaje subió a 86%.

El sistema llegó a redactar con hasta 97% de precisión en algunos casos, reduciendo la necesidad de revisión humana.

Mayor capacidad de servicio

La adopción aumentó la productividad cerca de 50%, lo que permitió a contadores dedicar más tiempo a clientes y asumir más casos.

Un ejemplo citado es una contadora que redujo su carga de 180 a 15 horas en preparación, y utilizó el tiempo liberado en atención directa y crecimiento de cartera.

Cómo lo hace

La plataforma guarda un historial completo desde los documentos originales hasta la declaración final.

Cuando un profesional corrige un valor, esa corrección se registra con su contexto. Codex usa esos registros para identificar patrones repetidos, crear pruebas focalizadas y proponer cambios en el código o en las reglas de extracción; los ingenieros revisan y validan las propuestas antes de aplicarlas.

Lo que no está resuelto

El sistema mejora tareas acotadas de extracción y mapeo, pero no sustituye el juicio fiscal.

Algunas correcciones reflejan preferencias del profesional o decisiones del año anterior en el software de impuestos; esos casos se envían al equipo humano. Tampoco todas las fallas son automáticamente solucionables sin revisión.

Cierre

Tax AI es un ejemplo claro de automatización que se refina con uso real y con la guía de expertos.

La tendencia apunta a herramientas que no solo ejecutan tareas, sino que transforman la retroalimentación en mejoras concretas supervisadas por personas.

Por qué importa

• Impacto en negocio: Reduce costos de preparación y acelera procesos operativos.
• Impacto en usuarios: Menos horas de entrada manual y más tiempo para atención al cliente.
• Impacto en industria: Abre camino a agentes que se autoajustan con evidencia real y revisada.

Nota de Transparencia

Esta nota fue escrita con apoyo en herramientas de IA. La fuente fue aprobada por Diario Occidente y el contenido final fue revisado por un miembro del equipo de redacción.

Sobre la autora

Rosa María Agudelo Ayerbe es comunicadora social y periodista, directora de Diario Occidente y líder de DO Tech.

Cuenta con más de 35 años de experiencia en medios de comunicación, transformación digital y estrategias de contenidos.

Actualmente desarrolla proyectos sobre inteligencia artificial aplicada al periodismo, marketing de contenidos y automatización de procesos editoriales y comerciales.

Tiene formación en transformación digital e inteligencia artificial con énfasis en estrategia y dirección de empresas.

Desde Diario Occidente lidera iniciativas orientadas a analizar cómo la IA está transformando la comunicación, los negocios y la vida cotidiana.

Estas notas se apoyan en un agente de investigación basado en inteligencia artificial, diseñado para monitorear semanalmente avances, lanzamientos y debates clave del sector.

El contenido es posteriormente leído, analizado, contextualizado y validado editorialmente antes de su publicación.

Este proceso forma parte del mecanismo de actualización continua que permite interpretar los desarrollos tecnológicos desde una mirada periodística, crítica y comprensible para audiencias no especializadas.

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