¿Quién audita a la inteligencia artificial cuando el estudiante no conoce la norma?

“El verdadero peligro no es que la inteligencia artificial se equivoque; es que el estudiante no sepa que está equivocada”.

Dos personas reciben en su pantalla exactamente la misma respuesta generada por una inteligencia artificial sobre la deducibilidad de un gasto de S/ 20 000 para el Impuesto a la Renta. Para la primera, la respuesta parece suficiente, brillante y definitiva: sonríe, la copia y la entrega. Para la segunda, el texto de la máquina es apenas un borrador incierto, un punto de partida que debe ser sometido a verificación.

¿Qué diferencia a ambas personas? No es el acceso a la tecnología: ambas tienen la misma herramienta al alcance de un clic. Las diferencia el conocimiento de la norma tributaria.

Esta escena plantea una pregunta que debería incomodar a cualquier facultad de Contabilidad en el Perú: ¿cómo podrá saber un estudiante que la IA se equivocó si desconoce el contenido del artículo 37 de la Ley del Impuesto a la Renta?

Frente a este dilema, la postura docente debe ser clara: IA sí; dependencia ciega de la IA, no. La tecnología puede ser una aliada extraordinaria para dinamizar el aprendizaje, pero no debe sustituir la lectura, comprensión e interpretación de la normativa tributaria.

Aquí aparece una distinción pedagógica fundamental: la información no equivale al conocimiento. La IA puede entregar en segundos textos, resúmenes, cálculos e interpretaciones, pero tener esa información en la pantalla no demuestra, por sí mismo, que el estudiante haya aprendido Tributación. El conocimiento se evidencia cuando puede explicar por qué una respuesta es correcta, qué norma la sustenta y en qué circunstancias dejaría de ser aplicable.

El artículo 37 de la Ley del Impuesto a la Renta (LIR) permite visualizar claramente esta diferencia. Preguntemos a una IA: “¿Este gasto es deducible?”. La respuesta puede parecer convincente. Pero el estudiante que conoce el artículo 37 sabrá que la consulta no termina allí: tendrá que analizar el principio de causalidad, considerar criterios de normalidad y razonabilidad y verificar que la operación se encuentre debidamente acreditada. La norma convierte al estudiante en evaluador de la respuesta, no en un simple receptor de ella.

Aquí aparece la metáfora del oráculo: la IA puede entregar una respuesta, pero no puede garantizar que el usuario sepa reconocer si esa respuesta es correcta. ¿Quién audita al oráculo? El conocimiento de la norma.

En un entorno profesional crecientemente tecnologizado, donde la SUNAT emplea herramientas digitales y analítica de datos para fortalecer sus procesos de control y fiscalización, el perfil del contador no se define por competir contra la velocidad del software. La postura del profesional frente a la tecnología no es un vanaglorioso “yo sé más que la máquina”, sino la actitud rigurosa del auditor: “conozco la norma y, por eso, puedo someter la respuesta de la IA a verificación”.

Por ello, la misión de la universidad es avanzar hacia una “pedagogía de auditoría de respuestas algorítmicas”. El docente debe evolucionar de preguntar únicamente “¿cuál es la respuesta?” a formular preguntas verdaderamente formativas: “¿Qué norma sustenta esa respuesta?, ¿Cómo la verificó?, ¿Qué parte de la respuesta de la IA acepta y cuál rechaza?”.

El estudiante no debería limitarse a obtener una respuesta de la máquina. Debe ser capaz de explicarla, contrastarla y defenderla con fundamento normativo.

El futuro contador no podrá limitar su competencia profesional a saber preguntarle a una máquina. Será valorado por su capacidad para interpretar la información, cuestionarla cuando corresponda y asumir la responsabilidad de sus conclusiones. Y para ello necesitará algo que ninguna herramienta tecnológica puede estudiar por él: conocer la norma.

La IA puede generar la respuesta. El conocimiento tributario permite juzgarla.