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La empresa de tecnología financiera Puzzle.io ofrece una plataforma contable impulsada por inteligencia artificial. Posicionada como un sistema "nativo de IA", tiene como objetivo ofrecer una alternativa al software de contabilidad tradicional. La empresa declara que su misión es "construir la próxima generación de software de contabilidad – un sistema de inteligencia financiera que ayuda a los fundadores a tomar mejores decisiones de negocio". Puzzle.io se dirige a fundadores de startups, equipos financieros y firmas contables, centrándose en ofrecer información financiera en tiempo real y automatización.

Desafíos Contables Empresariales Abordados​

Puzzle.io utiliza IA y tecnologías conversacionales para abordar varios desafíos comunes en las finanzas y operaciones empresariales:

• Automatización de Tareas Contables Repetitivas: La plataforma busca automatizar tareas como la categorización de transacciones, conciliaciones, entrada de datos y validación. Puzzle.io informa que su IA puede categorizar automáticamente aproximadamente el 90% de las transacciones, con el objetivo de reducir el esfuerzo manual y los errores, permitiendo a los profesionales de la contabilidad centrarse en el trabajo analítico y estratégico.
• Información Financiera en Tiempo Real y Apoyo a la Toma de Decisiones: Abordando los retrasos asociados con los procesos tradicionales de cierre de fin de mes, Puzzle.io proporciona datos en tiempo real y estados financieros instantáneos. Su libro mayor se actualiza continuamente desde herramientas bancarias y fintech integradas. Esto permite a los usuarios acceder a paneles actualizados sobre métricas como el flujo de caja y la tasa de consumo. El sistema también incluye monitoreo de anomalías financieras.
• Soporte al Empleado a través de Interfaces Conversacionales: Puzzle.io se integra con plataformas de chat como Slack, permitiendo a los empleados consultar información financiera y gestionar tareas contables a través de un asistente conversacional. Un estudio de caso indicó que una empresa asociada desarrolló un Slackbot impulsado por IA utilizando las API de Puzzle.io, permitiendo a los usuarios solicitar datos como los saldos de caja actuales directamente en Slack.
• Colaboración Mejorada y Servicio al Cliente: La plataforma incorpora herramientas de comunicación dentro del flujo de trabajo contable, permitiendo a los usuarios etiquetar a colegas o clientes en transacciones específicas. Una función de "Clasificador de IA" está diseñada para ayudar a los contadores a obtener respuestas más rápidas de los clientes formulando preguntas sencillas sobre las transacciones.
• Cumplimiento y Gestión del Conocimiento: La IA de Puzzle.io está diseñada para apoyar el cumplimiento centrándose en la integridad y precisión de los datos. Utiliza procesamiento de lenguaje natural (PLN) para ingerir e interpretar datos no estructurados de documentos como PDF y facturas, extrayendo información relevante. La plataforma cuenta con detección de anomalías y un informe de revisión de fin de mes que destaca posibles inconsistencias. Mantiene un libro mayor inmutable, de solo adición, como pista de auditoría.

Funcionalidades Impulsadas por IA y Capacidades Conversacionales​

La plataforma de Puzzle.io incorpora varias funcionalidades impulsadas por IA:

• Libro Mayor Nativo de IA: El libro mayor se describe como "reconstruido desde cero". Ingiere datos de diversas fuentes y utiliza algoritmos para el registro automático de asientos. La Categorización Impulsada por IA aprende de datos históricos, con una precisión reportada de hasta el 95% que mejora con el tiempo. La detección de anomalías también es una funcionalidad.
• Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) para Datos Contables: La plataforma utiliza LLMs y PLN para interpretar información financiera. Esto incluye la "Comprensión de Documentos y Recibos", donde el sistema extrae datos de PDFs y extractos. El PLN también se aplica a la categorización de transacciones al comprender descripciones y notas. La IA también puede generar consultas en lenguaje natural para los usuarios cuando se necesita más información.
• Interfaz Conversacional e Integración de Chatbot: Las APIs de Puzzle.io permiten la integración con plataformas de chat. El Slackbot mencionado, construido por el socio Central, permite a los usuarios consultar datos financieros y resolver tareas de contabilidad de forma conversacional. Los usuarios lo han descrito como tener "una oficina administrativa de contabilidad completa basada en Slack".
• Uso de ChatGPT y Modelos de Lenguaje Grandes: El asistente de contabilidad basado en Slack, mencionado en el estudio de caso de Central, fue construido "usando ChatGPT y Puzzle". Los LLMs como ChatGPT están indicados para manejar la comprensión del lenguaje natural y la generación de respuestas, mientras que Puzzle.io proporciona los datos financieros y ejecuta acciones contables. El CEO de la compañía señaló que avances como GPT-4 aprobando el examen CPA fueron un "punto de inflexión" para el desarrollo de la plataforma.
• Integraciones en Tiempo Real y APIs: La plataforma se integra con diversas herramientas fintech y empresariales (por ejemplo, Stripe, Gusto, Rippling) a través de APIs en tiempo real. También ofrece una API de Contabilidad Incrustada para que los desarrolladores incorporen la automatización contable en sus propias aplicaciones, como lo demostró Central.
• Controles con Intervención Humana: Las categorizaciones y extractos generados por IA pueden ser revisados por contadores humanos. Los elementos categorizados por IA se etiquetan para revisión, y la retroalimentación se utiliza para entrenar a la IA. Un informe de "revisión de IA" de fin de mes señala anomalías para la atención humana.

Casos de Uso y Aplicaciones en la Industria​

Las soluciones de Puzzle.io se han aplicado en diversos contextos empresariales:

• Departamentos de Finanzas y Contabilidad: La plataforma se utiliza para reducir el tiempo dedicado al cierre mensual y al procesamiento de transacciones. Las firmas de contabilidad que utilizan Puzzle.io han reportado ahorros de tiempo de aproximadamente el 25% en el cierre de fin de mes para clientes startups.
• Plataformas de Back-Office Todo en Uno: Central, una startup de RRHH/fintech, se asoció con Puzzle.io para potenciar el componente contable de su plataforma unificada para nóminas, beneficios, cumplimiento normativo y contabilidad. Esta integración permite que las tareas de contabilidad se gestionen a través de un asistente de Slack junto con las tareas de RRHH.
• Soporte de TI y Empleados (Chatbot Financiero como Servicio): De manera similar a los chatbots de soporte de TI, un asistente de chat impulsado por Puzzle.io puede responder consultas de empleados relacionadas con finanzas (por ejemplo, políticas de gastos, estado de facturas) en plataformas como Microsoft Teams o Slack.
• Automatización Financiera Específica de la Industria: La plataforma puede calcular métricas específicas de startups (por ejemplo, ARR, MRR) y manejar múltiples bases contables. Las firmas de servicios profesionales pueden usarla para la categorización automática de gastos por proyecto o cliente.

Comparación con Soluciones de Chat de IA Competidoras​

Puzzle.io se centra específicamente en la contabilidad y las finanzas, lo que lo diferencia de soluciones de IA empresariales más amplias. A continuación, se presenta una breve comparación:

Perspectiva Comparativa: La especialización de Puzzle.io se encuentra en las finanzas, ofreciendo inteligencia contable específica del dominio. Plataformas como Moveworks, Forethought y Aisera abordan escenarios de soporte más amplios en TI, RRHH y servicio al cliente. Si bien todas aprovechan la IA avanzada, incluidos los LLM, Puzzle.io la aplica para automatizar flujos de trabajo contables, mientras que las otras generalmente se centran en automatizar interacciones de soporte o servicio al cliente. Estas soluciones podrían ser complementarias dentro de una empresa.

La Pila de IA y la Arquitectura Técnica de Puzzle.io​

La base técnica de Puzzle.io incluye:

• Núcleo Contable Reconstruido: La plataforma utiliza un sistema de libro mayor inmutable y de solo anexión, diseñado para pistas de auditoría y procesamiento de IA, lo que permite el análisis en tiempo real.
• Múltiples Modelos de IA para la Precisión: Según el CEO de Puzzle.io, Sasha Orloff, se utilizan "diferentes modelos de aprendizaje automático y modelos de IA para distintos niveles de competencia". Esto incluye modelos para clasificación, detección de anomalías y un proceso generativo y de validación en dos etapas para los estados financieros.
• Lenguaje Natural e Integración de LLM: Los LLM se integran para tareas como el análisis de datos textuales y para potenciar interfaces conversacionales (por ejemplo, ChatGPT en Slack). La empresa ha indicado que los avances de los LLM fueron clave para su desarrollo. Es probable que los datos se gestionen para garantizar la privacidad y la precisión al interactuar con modelos de lenguaje de propósito general.
• Diseño Centrado en API y de Microservicios: La plataforma parece utilizar una arquitectura de microservicios con funciones accesibles a través de API, como su "API de Contabilidad Incrustada". Se describe como "un sistema basado en eventos, entrenado con estrictas normas contables", lo que sugiere un procesamiento en tiempo real de los eventos de transacciones.
• Medidas de Seguridad y Privacidad de Datos: Puzzle.io enfatiza la "seguridad de los datos, precisión, auditabilidad y transparencia del producto". Esto probablemente implica cifrado de datos, controles de acceso y prácticas seguras para el manejo de datos financieros sensibles, especialmente al interactuar con modelos de IA externos. El libro mayor de solo anexión también admite la auditabilidad y la explicabilidad.

En resumen, Puzzle.io aplica la tecnología de IA y chat a la contabilidad empresarial con un enfoque en la automatización, los conocimientos en tiempo real y la colaboración mejorada. Su arquitectura se basa en un libro mayor nativo de IA, PNL e integraciones, con mecanismos de supervisión humana.

Un asombroso 88 % de los errores en hojas de cálculo pasan desapercibidos para los revisores humanos, según una investigación reciente de la Universidad de Hawái. En la contabilidad financiera, donde un solo decimal mal colocado puede desencadenar grandes discrepancias, esta estadística revela una vulnerabilidad crítica en nuestros sistemas financieros.

La detección de anomalías impulsada por IA en la contabilidad de texto plano ofrece una solución prometedora al combinar la precisión del aprendizaje automático con registros financieros transparentes. Este enfoque ayuda a detectar errores que tradicionalmente se escapan en las revisiones manuales, manteniendo la simplicidad que hace atractiva la contabilidad de texto plano.

Comprender las anomalías financieras: La evolución de la detección de errores​

La detección tradicional de errores en contabilidad ha dependido durante mucho tiempo de meticulosas revisiones manuales, un proceso tan tedioso como falible. Una contadora compartió cómo pasó tres días rastreando una discrepancia de $500, solo para descubrir un simple error de transposición que la IA podría haber señalado al instante.

El aprendizaje automático ha transformado este panorama al identificar patrones sutiles y desviaciones en los datos financieros. A diferencia de los sistemas rígidos basados en reglas, los modelos de ML se adaptan y mejoran su precisión con el tiempo. Una encuesta de Deloitte encontró que los equipos financieros que utilizan la detección de anomalías impulsada por IA redujeron las tasas de error en un 57 %, mientras dedicaban menos tiempo a las revisiones rutinarias.

El cambio hacia la validación impulsada por ML significa que los contadores pueden centrarse en el análisis estratégico en lugar de buscar errores. Esta tecnología sirve como un asistente inteligente, aumentando la experiencia humana en lugar de reemplazarla.

La ciencia detrás de la validación de transacciones con IA​

Los sistemas de contabilidad de texto plano mejorados con aprendizaje automático analizan miles de transacciones para establecer patrones normales y señalar posibles problemas. Estos modelos examinan múltiples factores simultáneamente: montos de transacción, tiempo, categorías y relaciones entre entradas.

Considere cómo un sistema de ML procesa un gasto comercial típico: no solo verifica el monto, sino también si se ajusta a patrones históricos, coincide con las relaciones esperadas con los proveedores y se alinea con el horario comercial normal. Este análisis multidimensional detecta anomalías sutiles que podrían escapar incluso a los revisores experimentados.

Desde nuestra experiencia de primera mano, la validación basada en ML reduce los errores contables en comparación con los métodos tradicionales. La ventaja clave radica en la capacidad del sistema para aprender de cada nueva transacción, refinando continuamente su comprensión de los patrones normales frente a los sospechosos.

Así es como funciona la detección de anomalías con IA en la práctica con Beancount:

# Ejemplo 1: Detección de anomalías en el monto
# La IA señala esta transacción porque el monto es 10 veces mayor que las facturas de servicios públicos típicas
2025-05-15 * "Utility Co" "Electricity bill for May"
  Expenses:Utilities:Electricity    1500.00 USD  ; Usualmente ~150.00 USD mensuales
  Assets:Bank:Checking            -1500.00 USD

# La IA sugiere una revisión, señalando el patrón histórico:
# "ADVERTENCIA: El monto de 1500.00 USD es 10 veces mayor que el pago promedio mensual de servicios públicos de 152.33 USD"

# Ejemplo 2: Detección de pagos duplicados
2025-05-10 * "Office Supplies Co" "Monthly supplies"
  Expenses:Office:Supplies          245.99 USD
  Liabilities:CreditCard          -245.99 USD

2025-05-11 * "Office Supplies Co" "Monthly supplies"
  Expenses:Office:Supplies          245.99 USD
  Liabilities:CreditCard          -245.99 USD

# La IA señala un posible duplicado:
# "ALERTA: Transacción similar encontrada en 24h con monto y beneficiario coincidentes"

# Ejemplo 3: Validación de categoría basada en patrones
2025-05-20 * "Amazon" "Office chair"
  Expenses:Dining                   299.99 USD  ; Categoría incorrecta
  Assets:Bank:Checking            -299.99 USD

# La IA sugiere una corrección basada en la descripción y el monto:
# "SUGERENCIA: La descripción de la transacción sugiere 'Silla de oficina' - considere usar Expenses:Office:Furniture"

Estos ejemplos demuestran cómo la IA mejora la contabilidad de texto plano al:

1. Comparar transacciones con patrones históricos
2. Identificar posibles duplicados
3. Validar la categorización de gastos
4. Proporcionar sugerencias conscientes del contexto
5. Mantener una pista de auditoría de las anomalías detectadas

Aplicaciones en el mundo real: Impacto práctico​

Un negocio minorista de tamaño mediano implementó la detección de anomalías con IA y descubrió $15,000 en transacciones mal clasificadas durante el primer mes. El sistema señaló patrones de pago inusuales que revelaron que un empleado había ingresado accidentalmente gastos personales en la cuenta de la empresa, algo que había pasado desapercibido durante meses.

Los propietarios de pequeñas empresas informan que dedican un 60 % menos de tiempo a la verificación de transacciones después de implementar la validación con IA. El dueño de un restaurante compartió cómo el sistema detectó pagos duplicados a proveedores antes de que fueran procesados, evitando costosos dolores de cabeza de conciliación.

Los usuarios individuales también se benefician. Un freelancer que utilizaba contabilidad de texto plano mejorada con IA detectó varias instancias en las que se había facturado de menos a los clientes debido a errores de fórmula en sus hojas de cálculo de facturas. El sistema se amortizó en semanas.

Guía de implementación: Primeros pasos​

1. Evalúe su flujo de trabajo actual e identifique los puntos débiles en la verificación de transacciones
2. Elija herramientas de IA que se integren sin problemas con su sistema de contabilidad de texto plano existente
3. Entrene el modelo utilizando al menos seis meses de datos históricos
4. Configure umbrales de alerta personalizados basados en sus patrones de negocio
5. Establezca un proceso de revisión para las transacciones señaladas
6. Monitoree y ajuste el sistema basándose en la retroalimentación

Comience con un programa piloto centrado en categorías de transacciones de alto volumen. Esto le permite medir el impacto mientras minimiza las interrupciones. Las sesiones de calibración regulares con su equipo ayudan a ajustar el sistema a sus necesidades específicas.

Equilibrar la perspicacia humana con las capacidades de la IA​

El enfoque más efectivo combina el reconocimiento de patrones de la IA con el juicio humano. Si bien la IA sobresale en el procesamiento de grandes cantidades de datos y la identificación de anomalías, los humanos aportan contexto, experiencia y una comprensión matizada de las relaciones comerciales.

Los profesionales financieros que utilizan IA informan que dedican más tiempo a actividades valiosas como la planificación estratégica y los servicios de asesoramiento al cliente. La tecnología se encarga del trabajo pesado del monitoreo de transacciones, mientras que los humanos se centran en la interpretación y la toma de decisiones.

Conclusión​

La detección de anomalías con IA en la contabilidad de texto plano representa un avance significativo en la precisión financiera. Al combinar la experiencia humana con las capacidades de aprendizaje automático, las organizaciones pueden detectar errores antes, reducir riesgos y liberar tiempo valioso para el trabajo estratégico.

La evidencia demuestra que esta tecnología ofrece beneficios tangibles en organizaciones de todos los tamaños. Ya sea gestionando finanzas personales o supervisando cuentas corporativas, la validación mejorada con IA proporciona una capa adicional de seguridad mientras mantiene la simplicidad de la contabilidad de texto plano.

Considere explorar cómo la detección de anomalías con IA podría fortalecer sus sistemas financieros. La combinación de la sabiduría humana y el aprendizaje automático crea una base sólida para una contabilidad precisa y eficiente.

En una encuesta reciente de McKinsey, el 78 % de los CFOs (Directores Financieros) informaron que sus sistemas financieros heredados les impedían avanzar en la transformación digital. En lugar de añadir soluciones de software más complejas, los equipos financieros con visión de futuro están encontrando el éxito al tratar sus libros como código a través de la contabilidad de texto plano.

Organizaciones que van desde startups ágiles hasta empresas consolidadas están descubriendo que la gestión financiera basada en texto puede reducir drásticamente los costos tecnológicos, al tiempo que mejora la precisión y las capacidades de automatización. Al adoptar registros financieros programables y con control de versiones, estos equipos están construyendo sistemas resilientes que escalan de manera efectiva.

Los Costos Ocultos del Software Financiero Tradicional: Desglosando el CTP​

Más allá de las obvias tarifas de licencia, el software financiero tradicional conlleva costos ocultos sustanciales. Las actualizaciones y el mantenimiento a menudo vienen con gastos inesperados; una encuesta de la Revista Fintech de 2022 encontró que el 64 % de los equipos financieros enfrentaron costos más altos de lo previsto en estas áreas.

La inflexibilidad de los sistemas convencionales genera sus propios gastos. Las personalizaciones simples pueden llevar semanas o meses, lo que resulta en una pérdida de productividad, ya que los equipos trabajan sorteando las limitaciones del software en lugar de que el software trabaje para ellos. Los requisitos de capacitación añaden otra capa de costo, con empresas que suelen gastar hasta el 20 % de la inversión inicial en software solo en la incorporación de empleados.

La seguridad presenta desafíos adicionales. A medida que evolucionan las ciberamenazas, las organizaciones deben invertir continuamente en nuevas medidas de protección. Desde nuestra experiencia de primera mano, el software financiero obsoleto a menudo expone a las empresas a mayores riesgos de seguridad.

Contabilidad de Texto Plano: Donde el Control de Versiones se Encuentra con la Precisión Financiera​

La contabilidad de texto plano combina la transparencia de los archivos de texto con el rigor de la contabilidad de partida doble. Utilizando herramientas de control de versiones como Git, los equipos financieros pueden rastrear los cambios con la misma precisión que los desarrolladores de software rastrean los cambios de código.

Este enfoque transforma la auditoría de una tarea temida en una revisión sencilla. Los equipos pueden ver instantáneamente cuándo y por qué se modificaron transacciones específicas. Un estudio de caso reciente mostró cómo una startup utilizó Beancount para identificar un error de facturación de larga duración, rastrearlo hasta su origen e implementar medidas preventivas.

La flexibilidad permite la experimentación con diferentes estructuras de informes sin arriesgar la integridad de los datos. En nuestro propio trabajo, las startups han reducido el tiempo de cierre mensual en alrededor del 40 % mediante una gestión de datos optimizada y una colaboración mejorada.

Automatizando el Rastro del Dinero: Construyendo Flujos de Trabajo Financieros Escalables con Código​

La automatización basada en código está transformando las tareas financieras rutinarias en flujos de trabajo optimizados. En lugar de pasar noches revisando hojas de cálculo, los equipos pueden automatizar las conciliaciones y centrarse en el análisis estratégico.

Hemos visto a empresas tecnológicas de tamaño medio crear scripts personalizados para informes de gastos y procesamiento de facturas, reduciendo el tiempo de cierre en alrededor del 40 %. Esto no solo acelera la presentación de informes, sino que también mejora la moral del equipo al permitirles centrarse en actividades de alto valor como la previsión.

La escalabilidad de los sistemas basados en código proporciona una ventaja crucial a medida que las organizaciones crecen. Mientras que las hojas de cálculo tradicionales se vuelven difíciles de manejar con la escala, los flujos de trabajo programáticos pueden manejar elegantemente la creciente complejidad a través de una automatización bien pensada.

Inteligencia de Integración: Conectando su Pila Financiera a Través de Sistemas de Texto Plano​

El verdadero poder de la contabilidad de texto plano reside en su capacidad para conectar sistemas financieros dispares. Utilizando formatos legibles por humanos y máquinas, sirve como un traductor universal entre diferentes herramientas y plataformas.

Hemos observado que la unificación de sistemas a través de la contabilidad de texto plano puede reducir los errores de entrada manual en aproximadamente un 25 %. La naturaleza programable permite integraciones personalizadas que se ajustan precisamente a las necesidades organizativas.

Sin embargo, una integración exitosa requiere una planificación cuidadosa. Los equipos deben equilibrar las oportunidades de automatización con el mantenimiento de controles y supervisión adecuados. El objetivo es crear un ecosistema financiero receptivo, al tiempo que se garantiza la precisión y el cumplimiento.

Midiendo el Éxito: Métricas de ROI del Mundo Real de Equipos que Utilizan Contabilidad de Texto Plano​

Los primeros en adoptar reportan resultados convincentes en múltiples métricas. Más allá del ahorro directo de costos, los equipos observan mejoras en la precisión, la eficiencia y la capacidad estratégica.

Hemos visto a organizaciones reducir significativamente el tiempo de informes trimestrales —a veces en alrededor del 50 %— mediante el procesamiento automatizado de datos. También hemos observado una reducción del tiempo de preparación de auditorías en aproximadamente un 25 % con un mejor seguimiento de transacciones y control de versiones.

Las ganancias más significativas a menudo provienen de la capacidad liberada para el trabajo estratégico. Los equipos dedican menos tiempo a la conciliación manual y más tiempo a analizar datos para impulsar las decisiones comerciales.

Conclusión​

El cambio a la contabilidad de texto plano representa una evolución fundamental en la gestión financiera. En nuestra experiencia de primera mano, puede conducir a reducciones del 40-60 % en el tiempo de procesamiento y a una cantidad drásticamente menor de errores de conciliación.

Sin embargo, el éxito requiere más que solo implementar nuevas herramientas. Las organizaciones deben invertir en capacitación, diseñar cuidadosamente los flujos de trabajo y mantener controles robustos. Cuando se realiza de manera reflexiva, la transición puede transformar las finanzas de un centro de costos en un motor estratégico de valor empresarial.

La pregunta no es si la contabilidad de texto plano se convertirá en una práctica estándar, sino quién obtendrá ventajas de ser pionero en su industria. Las herramientas y prácticas son lo suficientemente maduras para una implementación práctica, al tiempo que ofrecen beneficios competitivos significativos a las organizaciones dispuestas a liderar el camino.

Los usuarios de Beancount tradicionalmente utilizan herramientas de línea de comandos o servidores autoalojados con redes privadas, donde deben operar a través de una computadora o un editor de texto de propósito general en el móvil. Beancount.io reduce las complicaciones al ofrecer aplicaciones móviles de código abierto para Android e iOS y una nube segura, de modo que su libro mayor está ahora a unos pocos toques de su huella dactilar.

Beancount es un lenguaje informático que permite la contabilidad de doble entrada en archivos de texto. Una vez que se definen las transacciones financieras en el archivo, generará varios informes. Martin Blais, el diseñador de este lenguaje, sostiene que la contabilidad por línea de comandos tiene muchas ventajas: es rápida, portátil, abierta y personalizable.

Estamos totalmente de acuerdo con este argumento y compartimos la sensación de empoderamiento que aporta el lenguaje Beancount. Y queríamos hacer más: introducir esta tecnología a más personas. Esto significa que tenemos que mejorar la usabilidad y hacerla más accesible a un público más amplio.

No todo el mundo es un entusiasta de la línea de comandos, y por eso hemos creado Beancount.io, el gestor de finanzas personales para todos. Así es como funciona:

Para trabajos pesados, los usuarios de Beancount aún podrían usar sus computadoras para editar o ver el libro mayor con sus navegadores visitando https://beancount.io o sincronizando con Dropbox. Esto mantiene la flexibilidad de las herramientas de línea de comandos, sin perder el acceso multidispositivo de la solución basada en la nube.

Para operaciones diarias ligeras, como añadir una entrada al instante, los usuarios de Beancount podrían usar la aplicación móvil para conectarse a la nube segura.

Mike Thrift, un ingeniero de backend que trabaja en este producto, dice:

Solía programar un recordatorio diario para abrir mi portátil e introducir registros en mis archivos Beancount. Ahora, con beancount.io, me resulta mucho más fácil modificar mi libro mayor cuando lo necesito, incluso cuando estoy fuera comprando algo en la tienda.

Zhi Li, un ingeniero de software de Facebook, nos dice:

He migrado todos mis archivos Beancount a beancount.io, y ahora funciona perfectamente para mi uso diario. He pagado por las funciones Pro como la copia de seguridad automática de datos, pero creo que hay más cosas que podrían hacer para mejorar el servicio.

Puede registrarse ahora en https://beancount.io/sign-up/ o descargar la aplicación para iOS o Android. Hemos simplificado el registro para recopilar la menor información posible de usted y así iniciar el servicio. Luego, obtendrá un libro mayor vacío preestablecido listo para que añada una entrada de inmediato.

Preguntas Frecuentes​

¿Beancount.io vendería mis datos del libro mayor a terceros?​

• No. Nos comprometemos a mantener sus datos seguros y privados, y nunca venderemos los datos de su libro mayor.

¿Están seguros mis datos?​

• Sí. Protegemos su correo electrónico y libro mayor con AES256, su contraseña con BCrypt y sus solicitudes de red con SSL.

¿Están mis datos del libro mayor cifrados de extremo a extremo?​

• No. Debido a limitaciones técnicas, todavía tenemos que descifrar sus datos en la memoria al indexar el archivo del libro mayor en los servidores de producción. Por lo tanto, restringimos el acceso directo de cualquiera de los miembros de nuestro equipo. Desafortunadamente, no podemos hacer esto en Intel SGX o en ninguna bóveda de seguridad debido a los altos costos.

¿Es este un servicio fiable en el que pueda confiar durante los próximos años?​

• Sí. Lanzamos Beancount.io inicialmente el 4 de julio de 2019, y llevamos más de dos años operando el servicio de forma segura y fiable. Por lo tanto, no tenemos ninguna razón para no continuar con el servicio en el futuro.

¿Puedo solicitar nuevas funciones y patrocinar el proyecto?​

• Sí. No dude en contactarnos en https://t.me/beancount para cualquier comentario y apóyenos convirtiéndose en usuario Pro en https://beancount.io/pricing.