Auditoría de TI

Por: Ing. Luis Alejandro Cepeda. CIE- AF. Colaborador de Auditool.

En el mundo de la auditoría interna, la redacción de informes es una tarea crucial, pero a menudo ardua. Sin embargo, en los últimos tiempos, hemos presenciado un avance emocionante que está cambiando la forma en que abordamos esta labor: la inteligencia artificial (IA) generativa.

Este artículo explora cómo las herramientas de IA generativa, como el modelo ChatGPT de OpenAI, están revolucionando la auditoría interna, permitiendo una mayor eficiencia y profundidad en la creación de informes.

El proceso de redacción de informes de auditoría es fundamental para comunicar hallazgos clave y riesgos a las partes interesadas pertinentes. Sin embargo, a menudo es un proceso que consume mucho tiempo y recursos. Aquí es donde la IA generativa entra en juego.

Los modelos de IA generativa, como ChatGPT, tienen la capacidad única de comprender el lenguaje humano y generar texto coherente y relevante. Esto los convierte en herramientas ideales para la redacción de informes de auditoría, ya que pueden ayudar a los auditores a crear informes detallados y precisos de manera más eficiente.

Pasos que nos pueden ayudar a la implementación de la IA generativa en la auditoría interna:

1. Recopilación y preparación de datos: Los auditores recopilan datos de informes de auditoría anteriores y los preparan para su procesamiento. Esto implica limpiar y formatear los datos, así como identificar elementos clave para el análisis.

2. Selección y entrenamiento del modelo: Seleccionar el modelo adecuado, como ChatGPT, y entrenarlo con el conjunto de datos preparado. Esto implica ajustar el modelo para que comprenda el lenguaje y el contexto específicos de la auditoría interna.

3. Implementación y operación segura: Implementar el sistema de IA generativa de manera segura, garantizando la protección de datos y la integridad del proceso.

Desafíos y consideraciones

Aunque la IA generativa ofrece numerosos beneficios para la auditoría interna, también plantea desafíos y consideraciones importantes:

Privacidad y seguridad de datos: Es fundamental garantizar la confidencialidad y seguridad de los datos de auditoría.

Integridad y confianza de los datos: Validar la integridad y confiabilidad de los datos de entrenamiento y los resultados generados por el modelo.

Sesgo y precisión del modelo: Evaluar y mitigar cualquier sesgo o imprecisión en el modelo de IA generativa.

Capacitación y adopción de usuarios: Capacitar a los auditores internos para utilizar eficazmente las herramientas de IA generativa y fomentar su adopción en el proceso de auditoría.

A futuro la integración de la IA generativa en la auditoría interna promete continuar evolucionando, con posibles expansiones hacia análisis predictivos, monitoreo de riesgos en tiempo real y sistemas interactivos de gestión de auditorías. A medida que la tecnología avanza, también lo hacen las oportunidades para mejorar la eficiencia y la calidad de la auditoría interna.

Al final, la IA generativa tiene el potencial de transformar radicalmente la auditoría interna, ofreciendo una mayor eficiencia y profundidad en la creación de informes. Sin embargo, para aprovechar al máximo esta tecnología, es crucial abordar los desafíos y consideraciones asociados y garantizar una implementación segura y efectiva. Con un enfoque cuidadoso y una comprensión profunda de su aplicación, la IA generativa puede convertirse en una herramienta invaluable para los auditores internos en todo el mundo.

Tomado de: Leveraging generative AI tools can enhance the depth and quality of internal audit reports.

Instructor: Ing. Luis Alejandro Cepeda 

Ingeniero Industrial, especialista en finanzas, certificado como experto antifraude y magister en Inteligencia Analítica de Datos de la Universidad de los Andes. 

Durante los últimos 12 años se ha desempeñado como auditor interno en firmas Big Four y compañías del sector público y privado, apoyando procesos de auditoría, control interno, gestión de riesgos e investigación forense para clientes de sectores tales como: oil and gas, logístico, manufacturero y aeronáutico.