Accountant builds specialized AI bot for tax compliance and electronic invoicing

[música] [música] [música] [música] [música] [música] [música] [música] [música] [música] [música] [música] [música] [música] [música] [música] [música] [música] [música] [música] [música] [música] [música] Muy buenas noches, estimados. Gracias por conectarse a un nuevo webinar de conta portable. Eh, confírmenme que se esté escuchando bien y que tengamos buen video, porfa. Y vamos a comenzar de inmediato. Eh, tengo ahí algunos conectados en el chat. Confírmennos que tengamos buen audio, porfa. Gracias a todos por conectarse, gracias por estar pendiente de nuestras publicaciones, de nuestros webinars. Vamos a desarrollar esta noche un tema muy muy interesante. Quedó pendiente. E ya les voy a explicar por qué es que quedó pendiente este tema. Solo déjenos, eh, déjenos ahí si se está escuchando porfa. Veamos. duda. Okay, ambas cosas excelentes, me dice eh Cristian Arias. Gracias, Cristian, gracias. Espero que se esté escuchando muy bien. Listo. Okay. Bien, entonces vamos a iniciar de inmediato estimados. Perfectamente bien, me dice Alma Yanira. Gracias a todos. Okay, listo. Entonces, hemos confirmado el audio. Vamos a comenzar de inmediato. Este es un tema que quedó pendiente la última vez que eh tratamos el cumplimiento de la factura electrónica. Hemos a lo largo de estos últimos siete webinars hemos tenido el tema de la normativa 2.0, pero como les he estado explicando, nosotros desde este año, enero 2026 iniciamos el curso de IA y contabilidad, curso de inteligencia artificial y contabilidad. Desde enero llevamos ese ese tema en diferentes webinars. Ya habíamos terminado el ciclo uno y ahorita empezamos el ciclo dos. El ciclo 2 era factura electrónica e inteligencia artificial. Y nos quedamos en el cumplimiento tributario. Yo les expliqué, si ustedes recuerdan, el último webinar que hicimos de eso, eh fue el último de mayo, el último que hicimos en mayo, eh o el penúltimo, mejor dicho, y lo que lo que quedó pendiente era utilizar ya un bot más especializado. Les expliqué cómo hacer un bot, si ustedes recuerdan, a través de un proyecto de chat GPT, lo cual es algo que se puede implementar muy fácilmente dentro de la plataforma. de chat GPT. Y esta noche vamos a hacer un poquito, vamos a ir un poquito más allá, un poquito más allá para explicar eh con una tecnología que se llama RAG o RAM, cómo se puede crear ya un bot verdaderamente que esté muy especializado en un tema en específico. Entonces, lo que he hecho para esta noche, he preparado con la documentación de los últimos siete webinars. Los últimos siete webinars son los de la normativa 2.0, que ahora vamos a llamar factura electrónica 2.0. Esa normativa o esa factura 2.0, yo he sacado una serie de PDFs, una serie de comentarios. Si usted no tiene esa información, suscríbase el QR. Ahí se las estamos enviando. Justamente he mandado el último, el último que he mandado es el de la invalidación. Todavía me falta un tema porque tengo que redactar el comentario, que es un extracto de la normativa que permite de una manera más simple, más sencilla entender cuáles son los cambios. Entonces, lo que hemos realizado en estos siete webinars, lo hemos compilado en esos PDF, lo hemos metido a un bot y vamos a probar esta noche que también responde las preguntas relacionadas a la factura electrónica 2.0. Tienen que ser relacionadas a ese tema porque este bot que he preparado, este bot que he trabajado no sabe absolutamente nada más. que factura electrónica 2.0. Y ese es el tema de esta noche, crear un bot de IA que responda todas las preguntas. Es la segunda parte dado que quedamos a medias en el último, si usted no lo recuerda, lo que sucedió es que se vino todo el tema de la eh normativa, ¿verdad? Entonces, al venir todo el tema de la normativa, pues yo tuve que suspender momentáneamente el curso de inteligencia artificial y contabilidad y pasamos a normativa. Entonces, quedamos ahí a la mitad. Y por eso quiero presentarles o quiero mostrarles eh recapitulando un poco cómo es que estamos con este curso de inteligencia artificial y contabilidad para que usted se ubique. Estábamos en el eh bueno, tenemos los temas del ciclo uno ya fueron cubiertos que son estos primeros. Luego tuvimos que o mejor dicho del ciclo dos, esto es ciclo dos porque antes de estos tenemos 16 webinar que hicimos. relaciono relacionados a inteligencia artificial y uso de Excel. Si ustedes recuerdan, hicimos una parte introductoria, luego inteligencia artificial y uso de Excel y luego eh tratamos inteligencia artificial y factura electrónica. Todo eso dentro del marco del curso de IA y contabilidad. O sea, este, si ustedes lo ven, estimados, este curso es muy valioso. No creo, y sin ánimo de jactarme, no creo que puedan conseguir este contenido en ninguna universidad, en ninguna institución que se dedique a dar cursos y o en ninguna otra institución educativa. Prácticamente lo que yo he preparado en este curso es enfocado a la contabilidad. No estoy diciendo que no hayan cursos muy buenos de IA en otras plataformas, si las hay, pero me refiero a que esté enfocado en contabilidad, eso sí no lo van a encontrar. Entonces, lo que yo he hecho durante todo este año es trabajar el tema de la IA aplicado a contabilidad y de eso ya estamos en el ciclo eh 13 sería realmente y de este ciclo nos quedamos en el marco sancionatorio, fue lo último que vimos. Luego eh hicimos el bot con el cumplimiento tributario, hicimos el bot a través de un proyecto y lo que vamos a hacer esta noche es luego vimos todos los temas, los siete webinars de la normativa 2.0 y luego vimos y luego esta noche vamos a tratar el tema 3.5 5 del ciclo 3, tema CCO, que es factura electrónica, pero creando un bot de A con una tecnología que se llama RAG. Ya le voy a explicar en qué consiste eso y esta sería la segunda parte y al final yo les voy a pasar el bot, les voy a pasar el enlace a los que se queden hasta el final para que ustedes lo prueben el bot y vean qué eh qué preguntas le pueden hacer. Pero tienen que ser relacionadas al tema de la normativa 2.0 o de la factura electrónica 2.0, porque es de lo único que sabe este bot que he construido y les voy a explicar en este webinar cómo se hizo ese bot. Okay. Así que les parece todo este tema les parece bien. Díganme ustedes si alguna vez eh habían construido un bot de algún tipo o si hicieron el ejercicio como lo planteamos en el webinar 3.4. con el 3.3 fue haciendo un proyecto de chat GPT. Si ya hicieron esa parte, se les va a facilitar mucho el poder hacer un bot con la tecnología RAG. Así que ponga mucha atención esta noche porque este conocimiento, estimados, es sumamente valioso. Yo le voy a explicar aquí para qué le puede servir y en qué casos aplica. ¿Listo? Okay. Hablemos un poquito de un LLM. ¿Qué es un LLM? Es un modelo de lenguaje. Esto eh de modelo de lenguaje, estimados, recuerden que cuando decimos modelo de lenguaje nos referimos a Chat GPT, a Gemini, nos referimos a Cloud, nos referimos a un chat de inteligencia artificial. Algo que usted tiene que saber es que la inteligencia artificial existe desde los años 70 o antes. Inteligencia artificial lo que hace es que a través de una serie de algoritmos, estadística y datos se puede simular una inteligencia. Da la sensación de que es una inteligencia. Anteriormente de los modelos de lenguaje que tenemos actualmente, me estoy refiriendo a chat GPT, me estoy refiriendo a cloud y todo lo que normalmente utilizamos, ya teníamos eh nosotros inteligencia artificial muy especializada. Entonces, tú podías, por ejemplo, hacer una inteligencia artificial para predecir las ventas de una empresa con bastante certeza. Certeza de entre un 80%, un 70 80%. ¿Cómo poder construir una inteligencia artificial de este tipo? Es un tema sumamente interesante. Para hacer esto se ocupa mucha eh muchos algoritmos, estadística y datos. Entonces, existía la inteligencia artificial antes de Chat GPT. Sí, claro que existía. Siempre existió desde que existen las computadoras, se logró en el momento que se inventan las computadoras se logró tener una inteligencia artificial a la cual le podíamos alimentar datos de una área en específico y esa inteligencia artificial predecía cierta cosa. ¿Qué es lo que predecía? Como le digo, pudiera ser ventas de una empresa, pudiera ser los costos de una empresa, pudiera ser eh cuáles son los productos que tiene que vender en x eh temporada del año. Y toda esa información sirve para la toma de decisiones. Esto es muy interesante porque a lo mejor usted piensa que inteligencia artificial simplemente es chat GPT y como yo hablo con el chat y etcétera, que es super genial, pero esto es una nueva rama, esto se llama una inteligencia artificial generativa de texto y a eso es lo que le llamamos un modelo de lenguaje. Sin embargo, usted no dude en que existen otras y se pueden crear otros modelos para otro tipo de cosas. Por ejemplo, ventas. venta sería. Por ejemplo, si usted profundiza en este tema, que yo espero llegar en algún momento a ese tema aquí dentro de los webinars de eh conta portable, por ejemplo, para hacer un predecir las ventas de una empresa con datos reales. Entonces, eso no es una que te va a decir cómo eh funciona o o que te va a hablar o te va a chatear. Es una idea que te da un número, ¿verdad? Y eso se llama machine learning. o se llama deep learning y sirve para poder a través de algoritmos predecir números, predecir valores, predecir ventas, predecir costos. Hay muchas empresas que se manejan así. Eh, cuando usted, por ejemplo, utiliza una red social como TikTok y tenemos otra red social como YouTube, muchos me están viendo en este momento a través de YouTube. Déjenme ahí desde qué red social me están viendo. YouTube, TikTok, LinkedIn, Facebook. Entonces, lo que usted está utilizando ahí es una inteligencia artificial. una inteligencia artificial que decide o predice cuál es el mejor video para que usted pueda visualizar. Y eso cuando usted entra a YouTube le sale una serie de videos porque YouTube tiene