¡Otro impacto de la inteligencia artificial en la contabilidad!
Por Samuel Mantilla – La depreciación como inversión de capital. ¡Otro impacto de la inteligencia artificial en la contabilidad!
Introducción
Estamos ante una auténtica neo revolución en los estándares internacionales que, entre otras cosas, hace parte de la glolocalización que está reemplazando la globalización[1]. Su puesta en funcionamiento depende de: (1) las nuevas condiciones de los entornos macroeconómicos del comercio (internacional, regional, nacional, local); y (2) las distintas respuestas que las organizaciones empresariales están dando a ello.
En ese contexto, lo relacionado con la depreciación está generando interrogantes cuyas respuestas no son definitivas: ¿Debe restarse del valor de los activos fijos? ¿No se debe tener en cuenta? ¿Debe adicionarse a tal valor? Las respuestas a estas preguntas no son tan obvias como parece, dado que dependen de las perspectivas que se asuman.
Este es otro impacto que la Inteligencia Artificial (IA), y las prácticas contables asociadas a los activos fijos flexibles en que se basa su desarrollo, están teniendo en la contabilidad.
El problema técnico asociado con estas cosas se denomina depreciación de los chips, y más concretamente, depreciación de las GPU (Graphics Processing Units = Unidades de procesamiento gráfico[2]) y de las QPU (Quantum Processing Units = Unidades de procesamiento cuántico[3]), pero no se trata de los chips incorporados a los más diminutos dispositivos domésticos, sino los que hacen parte de los centros de datos de la IA[4]. De manera alguna es un aburrido problema contable, sino una cuestión tecnológica e, incluso, geopolítica.
El presente artículo ayuda a analizar cómo se está abordando todo esto.
Contexto técnico
Los conceptos relacionados con la depreciación son relativamente fáciles de entender, pero su aplicación y análisis tienen muchas dificultades y, sobre todo, contradictores.
Se distinguen principalmente tres de ellos: (1) Depreciación contable: costo/gasto; (2) La depreciación no es salida de dinero; y (3) La depreciación como inversión de capital.
- Depreciación contable: costo/gasto. La depreciación (y la amortización) contable está asociada con el desgaste normal derivado del USO de los activos fijos (o de los activos intangibles) durante su vida útil, considerando su valor de salvamento (valor residual). Disminuye el valor del activo y la contrapartida es ya sea un costo (de producción) o un gasto (de administración). Su cálculo generalmente es por el método de línea recta, pero hay otras alternativas: depreciación acelerada, suma de los años, saldo doble que declina, unidades de producción, entre otros. En este contexto, la pregunta de: ¿la depreciación debe restarse del valor de los activos? recibe un sí que prácticamente no admite afirmación en contrario. Sin embargo, el manejo que se le dé a la vida útil puede generar problemas que complican las cosas.
- La depreciación no es salida de dinero. Los analistas, sobre todo quienes impulsan las medidas alternativas de desempeño (medidas que no-son-IFRS, no-son-USGAAP), esto es, EBITDA (earnings before interest, taxes, depreciation, and amortization = ganancias antes de intereses, depreciación, y amortización) y similares, consideran que la depreciación no constituye una salida de dinero[5].
El no-uso de la depreciación para el cálculo de indicadores financieros clave de la rentabilidad operativa de una empresa, aislando el rendimiento puro de su actividad principal al excluir gastos financieros, fiscales y contables no operativos, a fin de facilitar la comparabilidad entre las empresas y la evaluación de su capacidad de generar efectivo, no ha estado ajeno a controversias por diversas razones: (1) No es aceptado por los IFRS aunque el recientemente emitido IFRS 18 hizo un importante acercamiento[6]; (2) Tampoco es aceptado por los US GAAP[7]; (3) No facilita la comparabilidad, más aún, la dificulta, dado que en la práctica cada entidad incorpora medidas propias, que no necesariamente son iguales o similares a las de otras entidades. Sin embargo, debe reconocerse su fortaleza para el análisis de la generación de efectivo, lo cual constituye su uso principal.
En este contexto, la pregunta de: ¿la depreciación no se debe tener en cuenta en el valor de los activos? recibe una respuesta afirmativa condicionada (porque otros elementos como impuestos e intereses también deben no ser tenidos en cuenta) en función de poder medir adecuadamente la capacidad de generación de efectivo.
- La depreciación como inversión de capital. En el presente, con el auge de la inteligencia artificial y los activos asociados con ella, está tomando fuerza el entendimiento de la depreciación como un integrante de la inversión de capital. Ciertamente a primera vista hace que se abran los ojos de muchos, principalmente de quienes se aferran al conservadurismo contable. En este contexto, la pregunta: ¿la depreciación debe adicionarse al valor de los activos fijos? recibe un sí que asombra a los más conservadores, pero que entusiasma a quienes son partidarios de asumir riesgos casi extremos. No es algo que esté fuera de los cabales y a ello se dedica lo que sigue de este artículo.
Al referirse a estas cosas, debe tenerse cuidado en no confundirla con la expresión la depreciación como inversión, que es un concepto de alguna manera tradicional, que “se refiere a cómo los negocios distribuyen el costo de un activo (p.ej., una construcción o una máquina) durante su vida útil, reduciendo los ingresos gravables y creando un beneficio de flujo de efectivo, recuperando de manera efectiva el desembolso inicial de capital, con incentivos tributarios tales como bonos por depreciación que permiten castigos más rápidos, haciéndolo parte integral de la estrategia de inversión de capital para ahorros tributarios y recuperación del valor en el largo plazo, no solo como un gasto”[8].
La depreciación como inversión de capital, tal y como arriba se ha explicado, es bastante diferente y el lector debe estar atento a ello.
Los cambios en los conceptos de depreciación dependen de conceptos relacionados con los activos fijos (depreciación/amortización contable), capacidad de generación de efectivo (no-consideración de la depreciación/amortización) y, ahora, de los activos fijos flexibles.
Los activos fijos flexibles son activos fijos que dependen ya sea de software especializado para su funcionamiento (como se vio con el reciente caso de los Airbus A320) o de chips (tales como GPU o QPU). El activo sigue siendo fijo, pero su valor y uso son modificados (vía actualización u obsolescencia) por avances en la tecnología propia (actualización) o porque una tecnología nueva les hace no-productivos (obsolescencia).
Como la nueva tecnología o los nuevos chips son extremadamente costosos, el manejo de la depreciación contable tradicional se complica: ello hace que para algunos (Cfr. Olga Usvyatsky) su revelación en los estados financieros sea opaca, mientras que para otros (Cfr. MBI Deep Dives y Mark Sentiment) conlleven un entendimiento nuevo de las inversiones de capital: tradicionalmente éstas son ‘fijas’ y van generando rendimientos vía pago de dividendos. Pero ahora las inversiones son ‘no-objetivo’, esto es, no interesa la recuperación del capital como tal. Lo que interesa es ‘el efectivo’ (ingresos ordinarios) que genera durante la vida útil.
Analizar las inversiones que son ‘no-objetivo’ a la luz de las tradicionales inversiones ‘fijas’ hace que tal análisis se convierta en pérdida de tiempo y sacude la contabilidad y el análisis financiero tal y como ‘normalmente’ son entendidos. Por eso ahora se habla de una neo revolución en los estándares internacionales que, entre otras cosas, hace parte de la glolocalización que está reemplazando la globalización. ¡A realidades nuevas, metodologías y tipos de análisis nuevos!
¿Depreciación o burbuja?
Se reconoce que Michael Burry (predijo la crisis del 2009; se retiró de la industria de administración de activos en corto y ahora es ‘libre de opinar’) ha sido uno de los primeros en plantear en su blog Cassandra Unchained la problemática de la depreciación de las grandes tecnológicas cuestionando su calendario/programación.
Su artículo titulado The Cardinal Sign of a Bubble: Supply-Side Gluttony. Part 1 of The Heretic’s Guide to AI’s Stars [El signo cardinal de una burbuja: la glotonería del lado de la oferta. Parte 1 de la Guía del hereje para las estrellas de la IA], publicado el 23 de noviembre de 2025, es el primero en ‘atacar’ a Nvidia y todo el mercado de la IA, señalando que la demanda no va a poder hacer frente a toda la oferta de las grandes tecnológicas.
Este es, quizás, su argumento principal para referirse a la probable burbuja de la IA: desequilibrio entre la oferta y la demanda. Enormes inversiones que ‘nunca se recuperarán’ y la quiebra de un mercado que espera se le paguen los rendimientos asociados. Sin embargo, no considera lo arriba mencionado respecto de las inversiones que son ‘no-objetivo’ y que se recuperan no por la vía de los dividendos sino de los movimientos de efectivo (ingresos ordinarios de las plataformas), que requiere un nuevo análisis financiero que apenas empieza a plantearse.
Burry anota que el manejo que están dando a la ‘depreciación’ es un elemento clave para mantener (‘en corto’) los atractivos de la rentabilidad de las grandes tecnológicas, pero que eso no les va a durar mucho y advierte una ‘burbuja’ de la IA. Para ello usa la expresión calendario/programación de la depreciación diciendo que ésta no se cumple por el manejo que les dan a las modificaciones de las vidas útiles. En el fondo usa el concepto tradicional de activos fijos y no considera los activos fijos flexibles.
Técnicamente lo que aborda es la ‘depreciación de los chips’, algo para lo cual los sistemas tradicionales de contabilidad no son funcionales y por eso hacen ver que las revelaciones de las grandes tecnológicas sean percibidas como ‘opacas’.
El campo de batalla de la depreciación
El 29 de noviembre de 2025 MBI Deep Dives publicó un interesante artículo que tituló The Depreciation Battleground [El campo de batalla de la depreciación] donde recoge buena parte de las ideas de Michael Burry en relación con el calendario/programación de la depreciación de las grandes tecnológicas.
Anota que los vendedores en corto son una fuerza neta positiva en los mercados de capital, pero que los fraudes en las posiciones cortas hacen que otros prefieran inversiones de largo plazo. Reconoce que ello hace parte del análisis financiero convencional, pero que nuevos fenómenos lo han llevado a cambiar su perspectiva respecto de estas cosas.
Deja claro que, ahora, la distinción entre las cargas de trabajo de la IA es clave: el entrenamiento de los modelos de frontera exige incorporar los chips tecnológicamente ‘más nuevos’, ‘más avanzados’, mientras que la inferencia (ejecución de los modelos) es menos exigente.
Hace referencia a ello como el modelo de cascada de valor: los chips nuevos (p. ej., Blackwell) se encargarán del entrenamiento de frontera, los chips desplazados (H100) pasarán a la inferencia de gama alta o al ajuste fino, y los chips más antiguos (A100) pasarán a la inferencia en masa u otras tareas de computación acelerada. Cuando aparezcan otros chips ‘más nuevos’ desplazarán a los vigentes, y así sucesivamente. Los cambios de chips modifican, necesariamente, el calendario/programación de la depreciación en fechas que no es posible prever porque dependen de la creación y aceptación de esos chips ‘más nuevos’.
Subraya que los ciclos de vida de los chips han cambiado radicalmente. Los de Nvidia, por ejemplo, que eran de 18 – 24 meses, ahora son de 1 año. Y la competencia ‘externa’ no se queda quieta[9]. Agrega que Microsoft continúa depreciando chips y servidores durante 6 años, y centros de datos a 15 años o más. Ello hace aún más critica la atención a los cambios en el calendario/programación de la depreciación.
Por eso MBI Deep Dives entiende que Burry no dude en señalar que la contabilidad de las vidas útiles es ficción, y que Nadella se refiera al ritmo del gasto del capital y el riesgo de concentración. Muestra simpatía por un argumento contra el calendario/programación de la depreciación en las grandes tecnológicas, que señala que la falla está en el uso del método de línea recta, siendo preferible el método acelerado:
“La realidad para los híper-escaladores es que las nuevas GPU generan muchos más ingresos ordinarios por unidad en el “entrenamiento de frontera + la inferencia premium” en los primeros años. La curva del valor económico no es lineal, es alta en los años 1, 2 y 3, y luego disminuye a medida que los chips descienden en la cascada de valor”.
Ello le permite concluir que, en muchos sentidos, la definición de cuál es el cronograma/programación de depreciación correcto tiene muchos matices (es un ‘campo de batalla’). Y puede que no sea una aburrida cuestión contable, pero en su esencia, puede ser una cuestión tecnológica. Incluso cabe preguntarse si se trata de una cuestión geopolítica.
Desembolsos de capital y activos fijos flexibles
Se reconoce que Satya Nadella es uno de los primeros en insistir en los conceptos de capex pacing and concentration risk [ritmo del gasto de capital y riesgo de concentración] y en la dificultad de conocer la verdadera vida económica de un chip de GPU. En el podcast How Microsoft is preparing for AGI [Cómo Microsoft se está preparando para la Inteligencia Artificial General] hace una descripción clara de cómo está evolucionando esto y por qué está generando expectativas nuevas tanto para su análisis como para su implementación.
Market Sentiment, en The CapEx Boom. Spending $400 billion to make $50 billion [Gastar 400 mil millones de dólares para hacer 50 mil millones de dólares], publicado el 16 de diciembre de 2025, profundiza en cómo el desembolso de capital asociado con la IA está generando un impacto que no se puede desconocer.
Anota que a finales de los años 1990 hubo un auge durante el cual los inversionistas aplaudieron el CapEX (desembolso de capital) que reventó en la crisis del 2008. Con la ‘trampa’ de Silicon Valley se percibe que está pasando algo similar… ¿pero de mayores dimensiones?:
- Dada la masiva carrera intensiva-en-capital (buena parte en deuda) que se está dando alrededor de la IA y, particularmente, los centros de datos asociados con ella.
- Los precios de las acciones se dispararon no por las ganancias actuales, sino por la enorme escala de sus proyectos de construcción.
- Las inversiones que se han hecho en 2025 en silicón hacen que la burbuja de las telecom de 2008 sea, comparativamente, insignificante.
Históricamente, las compañías de software detestaron el CapEx dado que la ‘belleza’ del software era que Ud. podía escribir código una vez y venderlo ‘un millón de veces’ con costo marginal cero.
Pero la IA rompió ese modelo. Ahora CapEx no es solo ‘gastar dinero’.
En el mundo de las grandes tecnológicas, es el proceso de convertir efectivo (líquido) en concreto, acero y silicón (ilíquidos), esto es, los centros de datos, y particularmente los chips asociados con éstos:
- Cuando una compañía compra una GPU (Graphics Processing Unit = Unidad de procesamiento gráfico) de las series H100 o Blackwell de Nvidia, ese dinero desaparece efectivamente.
- Ya no se trata de software sino de ‘fabricación industrial’ que requiere fábricas (centros de datos) y materias primas (electricidad y computación), dando origen al concepto de activos fijos flexibles, para diferenciarlos de los tradicionales activos fijos (PPE) y activos intangibles.
- Por eso la depreciación de los chips (y de las GPU) se le añaden a su valor considerándola parte de la inversión. Como inicialmente son llevadas al costo/gasto, su recuperación es una inversión.
- Parece una idea loca, pero no lo es tanto.
- Si bien para efectos contables la vida útil inicial se puede calcular para 4 – 6 años, los rápidos desarrollos tecnológicos pueden prontamente hacerlas obsoletas, pero el cambio del chip (la GPU) hace que la vida útil se alargue de nuevo, por eso la idea de que es una inversión.
- Si bien se reconoce que puede ser una ‘profit air pocket’ (bolsa de aire de utilidades/ganancias), la expectativa de las utilidades futuras es la que le da un soporte que de alguna manera es real.
- La capitalización del mercado es la que, en últimas, tiene la clave. Pero no se puede olvidar que tal capitalización puede volverse ‘caprichosa’.
Depreciación de las GPU: vidas útiles versus mitos útiles
Olga Usvyatsky, de Deep Quarry[10], ha estado analizando la opacidad de las revelaciones, contenidas en los reportes financieros, respecto de las depreciaciones de los activos fijos de las grandes empresas de tecnología. Lo hace con el prisma de los estándares, regulaciones y prácticas vigentes.
El 12 de diciembre de 2025 publicó un artículo que tituló Depreciation of GPUs: useful lives versus useful myths [Depreciación de las GPU: vidas útiles versus mitos útiles] donde recoge la idea de Michael Burry de que el auge de la AI recae en buena parte en contabilidad agresiva mediante la cual reducen las ganancias al depreciar el hardware de los centros de datos durante 5 o 6 años, aunque el rápido ciclo de los chips de Nvidia significa que la vida económica real está más cerca a solo 2 o 3 años.
Hace referencia al enfrentamiento entre Burry, quien acusa a Nvidia de destruir las ‘ganancias del propietario’ mediante compensación masiva basada-en-acciones, y la respuesta de Nvidia de que no está realizando fraude contable alguno, que su presentación de reportes financieros es transparente, y que sus inversiones estratégicas y prácticas de compensación no menoscaban el valor del accionista.
Ciertamente se trata de un ‘enfrentamiento’ con dos lenguajes diferentes: el del análisis tradicional basado en la contabilidad regulada, y el de las decisiones estratégicas que privilegian los ingresos ordinarios por encima de la acumulación y retribución del capital.
Pero Olga Usvyatsky reconoce que el problema central puede estar en el manejo de la vida útil depreciable, con variaciones que pueden ser fácilmente entendidas y cuyas revelaciones, en los reportes financieros, no son completamente transparentes. Las denomina revelaciones opacas.
Ante estas cosas, sería importante conocer qué dicen las autoridades regulatorias, pero hasta el momento no han dicho nada. No hay investigaciones ni análisis en curso. El mismo análisis de Olga Usvyastsy muestra que los cambios en las vidas útiles de servidores y equipos de red son práctica común de todas las grandes empresas, incluyendo Amazon, Alphabet, Meta, Microsoft, Oracle, y CoreWeave, de lo cual ofrece un Apéndice que muestra datos concretos. Dado el tamaño e importancia actual de Nvidia, ciertamente es la empresa que recibe mayor atención: todos los reflectores están puestos en ella.
Un párrafo suyo deja ver buena parte de los problemas que enfrenta el análisis:
“La mayor visibilidad también, inevitablemente, condujo a la introducción en el debate de diversas percepciones erróneas, mitos y simplificaciones excesivas relacionadas con la contabilidad. Entre ellas, se incluyen malentendidos sobre cómo se determinan las estimaciones de depreciación según los Principios de Contabilidad Generalmente Aceptados (PCGA) y las normas fiscales, cómo se reflejan los cambios en la vida útil en los estados financieros y qué implican estos ajustes sobre la economía subyacente de la infraestructura de IA. Es importante aclarar estos puntos, tanto para fundamentar la conversación en la mecánica real de los PCGA como para distinguir las preocupaciones analíticas legítimas de las simplificaciones excesivas que han inundado los medios de comunicación a medida que el tema se ha generalizado.” [Traducción de SAMantilla]
Olga Usvyatsky se refiere a los PCGA en general y ofrece un interesante resumen, apoyado en literatura de las grandes firmas de auditoría, sobre los US GAAP. Ello le permite señalar y explicar en detalle cuatro (4) mitos comunes acerca de la vida depreciable y lo que realmente dicen los PCGA:
- Extender la vida útil de las GPU es “fraude” que las compañías estarán obligadas a corregir como un error.
- La vida útil es un número determinable, fijo y constante, definido por el fabricante o mediante normas de la industria.
- Las altas tasas de utilización – o de duración de la vida económica – son el único parámetro para determinar la vida depreciable apropiada según los PCGA.
- Los PGCA requieren la depreciación por línea recta, incluso cuando el uso del activo se concentra en el principio de la vida útil.
Interesante cómo ‘destruye’ cada uno de esos mitos y abre caminos a un entendimiento más eficiente de esos problemas.
Para agregar mucho más valor a su análisis, Olga Usvyatsky analiza las problemáticas contables de: (1) las vidas útiles de las CPU (‘que es probable todavía sobrepasen en número a las GPU en los centros de datos’), y (2) la construcción en proceso (‘por qué la depreciación no refleja hoy toda la carga’). Tal y como se mencionó arriba, ofrece un Apéndice con el cronograma de las revisiones de la vida útil según diferentes compañías durante el período 2020-2025.
El 26 de diciembre de 2025 Olga Usvyastsky publicó un nuevo artículo con el título de Between Headlines and Numbers: Tracking What We Can’t Yet See in AI Buildouts. A look at what’s still opaque in AI infrastructure disclosures [Entre titulares y cifras: seguimiento de lo que todavía no podemos ver en las implementaciones de la IA. Una mirada a lo que todavía es opaco en las revelaciones sobre la infraestructura de la IA].
En este artículo usa un estilo diferente al habitual: mediante notas cortas hace unas actualizaciones relacionadas con nuevos desarrollos. En lo que interesa para lo que en este artículo se está comentando, se destacan dos:
- Comentario de WSJ sobre la discusión de la construcción en curso que hizo en su artículo arriba citado.
- Observaciones que sobre la revelación y contabilidad de la IA hizo la SEC en la Conferencia del AICPA realizada en diciembre de 2025, en particular las que corresponden a las vidas útiles de los activos fijos y las entidades de un-solo-uso utilizadas para financiar la construcción de los centros de datos.
Lo que queda claro de estas cosas es que, incluso dentro de la más rigurosa línea de análisis contable tradicional, con el respaldo de los estándares, regulaciones y prácticas generalmente aceptadas, las cosas están lejos de estar suficientemente claras y que todavía hay muchos problemas por resolver.
Por eso se está planteando la neo revolución en los estándares internacionales que, entre otras cosas, hace parte de la glolocalización que está reemplazando la globalización. Porque, si bien el análisis que hace Olga Usvyatsky se hace en el contexto de los US GAAP (y el uso de la plataforma EDGAR para los datos del análisis), en los entornos IFRS las cosas no son muy diferentes[11].
¿Avanzará IASB?
El 12 de mayo de 2014 IASB publicó Clarification of Acceptable Methods of Depreciation and Amortisation (Amendments to IAS 16 and IAS 38) [Aclaración de los métodos aceptables de depreciación y amortización (Enmiendas a la NIC 16 y a la NIC 38)] mediante la cual resuelve parcialmente lo relacionado con la depreciación contable. Está vigente desde el 1 de enero de 2016.
Reitera que el IAS 16 y el IAS 38 establecen el principio para la base de depreciación y amortización: el patrón esperado de consumo de los beneficios económicos futuros de un activo.
Si bien no explica los distintos métodos aceptables, aclara que los métodos basados-en-ingresos ordinarios no son apropiados para calcular la depreciación de un activo porque los ingresos ordinarios generados por una actividad que incluye el uso de un activo generalmente reflejan otros factores diferentes al consumo de los beneficios económicos inmersos en el activo.
Ese carácter de no apropiados lo expresa de dos maneras diferentes[12]:
- Prohibición total de su uso para los elementos de propiedad, planta y equipo cubiertos por el IAS 16.
- Presunción refutable de que no son base apropiada para los activos intangibles cubiertos por el IAS 38. Esta presunción solo puede ser refutada en dos circunstancias limitadas: (a) el activo intangible es expresado como una medida de ingresos ordinarios, y (b) los ingresos ordinarios y el consumo del activo intangible están altamente correlacionados.
Esta aclaración de IASB recibió una opinión de disenso por parte de un miembro de IASB, con base en que no resuelve el problema originalmente planteado por el IFRIC (método apropiado de amortización para los acuerdos de servicios de concesión según la IFRIC 12) y que no son suficientemente claras respecto de cuál evidencia es requerida para superar la presunción que se introdujo en el IAS 38[13].
A la fecha (enero 2026) no hay enmiendas en consideración para el IAS 16 o para el IAS 38 en relación con este tema, aunque tiene la intención de un proyecto comprensivo sobre activos intangible que ‘arranca y no arranca’.
Dados los desarrollos que están teniendo los temas que se abordan en el presente artículo (activos fijos flexibles, inversiones que son no-objetivo, depreciación de los chips) se percibe que la posición de IASB necesitaría una revisión de fondo. Posiblemente sea conveniente la aceptación de los métodos de depreciación y amortización basados en ingresos ordinarios porque responden al patrón esperado de consumo de los beneficios económicos futuros de un activo. Mientras no se logre esa revisión toma más fuerza lo relacionado con la depreciación como inversión de capital.
Se reitera, entonces, que estas cosas están lejos de estar completamente claras y definitivas. Se necesitan análisis más profundos, también en los terrenos de FASB.
¿Qué se puede concluir?
Con relación a la depreciación, buena parte de lo que se considera que tiene general aceptación está recibiendo cuestionamientos importantes. Hay interrogantes cuyas respuestas no son definitivas: ¿Debe restarse del valor de los activos fijos? ¿No se debe tener en cuenta? ¿Debe adicionarse a tal valor? Las respuestas a estas preguntas no son tan obvias como parece, dado que dependen de las perspectivas que se asuman.
Surgen conceptos y prácticas nuevos que requieren toda la atención: activos fijos flexibles, inversiones que son no-objetivo, depreciación de los chips (principalmente GPU y QPU), los cuales están llevando a que los tradicionales estándares, prácticas y regulaciones de la contabilidad y de la presentación de reportes financieros generen más dudas que claridades.
Este es otro impacto que la Inteligencia Artificial (IA), y las prácticas contables asociadas a los activos fijos flexibles en que se basa su desarrollo, están teniendo en la contabilidad. Estamos ante una auténtica neo revolución en los estándares internacionales que, entre otras cosas, hace parte de la glolocalización que está reemplazando la globalización. Vienen desarrollos mucho más novedosos y conviene estar atentos a ellos. Unos provendrán, lentamente, de los emisores de estándares (IASB y FASB), otros brotarán de las nuevas prácticas en las plataformas y con el uso de la IA, principalmente.
[1] Cfr. De la globalización a la glolocalización: https://www.youtube.com/watch?v=X_LeueKjbMc
[2] Cfr. Que es la computación acelerada por GPU?
[3] Un análisis sencillo de las diferencias entre CPU, GPU y QPU, así como de la computación tradicional, la computación gráfica acelerada y la computación cuántica, los encuentra en el video de Jensen Huang, “Computación cuántica vs Nvidia”, en: https://www.youtube.com/watch?v=d8LylWvZxWg&pp=ygUMamVuc2VuIGh1YW5n
[4] Cfr: “Contabilidad de los centros de datos. Trucos contables para reducir pérdidas”, en: https://samuelmantilla.substack.com/p/contabilidad-de-los-centros-de-datos
[5] Al respecto, Wikipedia señala lo siguiente:
“El término empezó a ser usado a finales de los años noventa del pasado siglo XX, con motivo de la denominada burbuja tecnológica, en la que se produjeron una gran cantidad de adquisiciones de empresas, mediante fuertes apalancamientos, a precios en muchos casos exorbitantes, en la que las entidades consideraban objetivo prioritario el crecimiento, mediante el incremento de cuota de mercado.
Los partidarios de la utilización del ebitda opinaban que este ofrecía unas cifras presentables y comparables, sin que en la cuenta de explotación se viera el efecto siempre negativo del exceso de gastos financieros, y del aumento de las amortizaciones que las adquisiciones generaban, ya que esto sería compensado en el futuro con el aumento de tamaño y las economías de escala generadas, mejorando el resultado”. [Cfr.: https://es.wikipedia.org/wiki/Ebitda]
[6] Se trata de las ‘Medidas de desempeño definidas-por-la-administración (MPM = Management-defined Performance Measures]. Cfr.: https://www.iasplus.com/en/standards/ifrs/ifrs-18.
[7] Téngase en cuenta que los US GAAP no tienen un estándar ‘gemelo’ al IFRS 18 y hay bastantes diferencias al respecto, las cuales no afectan el análisis que aquí se hace.
[8] Este concepto, dice Google, es generado por IA. Cfr.:
[9] Véase, por ejemplo, la dinámica entre los ADM y Nvidia, en: https://substack.com/@denisdoroshenko/p-182309284
[10] La suscripción a Deep Quarry es de pago, pero es de esas que valen la pena para los contadores que de verdad están interesados en un análisis objetivo y documentado de los problemas contables actuales.
[11]
Vea, por ejemplo, el análisis que hace The Footnotes Analyst en Análisis del patrimonio cuando la contabilidad y la economía divergen relacionado con temas que, en los US GAAP y en los IFRS, requieren desarrollos para solucionar problemas del presente: activos intangibles, impuesto diferido, compensación basada-en-acciones, pérdidas por préstamos, entre otros.
[12] https://www.iasplus.com/en/publications/global/ifrs-in-focus/2014/depreciation
[13] https://www.iasplus.com/en/news/2014/05/depreciation
Si desea el PDF para leerlo otra vez y/o para participárselo a sus amigos y relacionados, puede descargarlo aquí:
samuelmantilla.com 