Auditoría de TI

Por: CP Iván Rodríguez. Colaborador de Auditool.

Con el auge de herramientas de inteligencia artificial generativa (IAG), como ChatGPT, se ha incrementado el uso de contenidos generativos, entre los que destacan las hojas de vida (también llamadas currículos) y cartas de presentación. De acuerdo con lo mencionado en el artículo The pros and cons of AI-generated resumes: What accountants need to know del portal Accounting Today, en una reciente encuesta del sitio Resume Templates realizada a 800 trabajadores estadounidenses, se observó que más del 50% de los encuestados dijo que es posible que busque un nuevo trabajo en 2024 y para ello, el 66% efectuará su postulación con un currículum creado por IAG. Un porcentaje similar dijo que probablemente usaría IAG para elaborar su carta de presentación.

El uso de la IAG para elaborar este tipo de documentos, a saber, currículos y cartas de presentación, puede ahorrar tiempo y ser un gran punto de partida, cuando se están buscando ideas para empezar. Es algo que también ocurre en el campo de la auditoría. Sin embargo, así como hay beneficios, también hay inconvenientes.

A continuación, te mostramos cada uno de ellos:

Beneficios

• Eficiencia y velocidad: al emplear IA se pueden automatizar procesos de auditoría que, normalmente, requerirían bastante tiempo y esfuerzo humano. Es posible procesar grandes cantidades de datos de manera rápida, así como identificar patrones o anomalías de manera eficiente.

• Análisis predictivo: es posible usar IA para realizar análisis predictivos y detectar posibles riesgos o fraudes, puesto que se utilizan algoritmos avanzados para el procesamiento de la información. De esta manera, se pueden identificar patrones irregulares o tendencias en los datos que son difíciles de detectar por los auditores.

• Reducción de errores humanos: al eliminar o reducir la intervención humana en ciertos procesos que se pueden automatizar o simplificar mediante el uso de IA, es posible minimizar los errores y sesgos asociados con las auditorías manuales.

• Mejora en los resultados: los algoritmos de IA pueden contribuir a mejorar la precisión al identificar problemas contables o financieros y proporcionar resultados más confiables y detallados.

• Adaptabilidad: toda vez que la IA puede adaptarse a cambios en el entorno empresarial y en las regulaciones, es posible que se actualice automáticamente y de manera regular para cumplir con los requisitos cambiantes.

Inconvenientes

• Falta de juicio y perspicacia humana: la IA puede carecer de la intuición y la perspicacia humana. Algunas situaciones pueden requerir un juicio subjetivo o una comprensión contextual que las máquinas pueden tener dificultades para proporcionar.

• Costos iniciales y de implementación: para ciertas organizaciones, la adopción de sistemas de IA puede ser costosa en términos de inversión en tecnología, capacitación y mantenimiento, lo cual puede convertirse en un obstáculo para las pequeñas y medianas empresas.

• Privacidad y seguridad de los datos: las labores de auditoría generadas por IA normalmente implican el procesamiento de grandes cantidades de datos, lo que plantea preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de la información. El riesgo de exposición de datos sensibles, si no es atendido debidamente, puede llevar a problemas legales y éticos.

• Falta de transparencia en los modelos: los modelos de IA a menudo son complejos y difíciles de entender para muchas personas. Toda vez que no se tiene un entendimiento claro de la manera en que se efectúan ciertos procesos, esta situación puede generar desconfianza, especialmente cuando los resultados de la auditoría afectan decisiones críticas.

• Dependencia tecnológica: el uso de la IA en la auditoría, por parte de ciertas organizaciones o personas, implica que sean vulnerables a fallos técnicos, errores algorítmicos o problemas de calidad de datos.

Como pudimos ver, el aprovechar la IA tiene ventajas y desventajas. Un factor clave que debe considerarse, y que suele pasarse por alto, es recordar que la IA puede cometer errores. No se puede confiar de manera absoluta en los resultados de la IA cuando se han usado para elaborar documentos y ejecutar procesos. En estos casos, los auditores deben proceder con el escepticismo que los caracteriza frente a los resultados del uso de la IA y, siempre que sea necesario, hay que verificar el contenido y las cifras obtenidas.

Ahora, algunas de las inquietudes que surgen con el empleo de IA en el trabajo de auditoría tienen que ver con la comprensión del contexto específico en el que se está obteniendo el resultado. Si no se complementa el trabajo ejecutado al usar esta herramienta con otras pruebas, puede obtenerse una visión parcial de la situación que se está analizando. De modo que, al emplear IA, sus resultados pueden reflejar sesgos presentes en los datos con los que fue entrenada. A esto se suma el hecho de que una IA carece de intuición y experiencia humana, vital en el trabajo de auditoría, lo que puede afectar la capacidad para comprender situaciones complejas o interpretar ciertos hechos.

Del mismo modo, así como al contratar una persona para una organización, además de su hoja de vida (que pudo haber sido creada con IA), unas de las partes más importantes del proceso de contratación es la entrevista, las pruebas de habilidades y las referencias, ocurre de manera semejante en cualquiera otra actividad en que se use IA, más si es una labor de auditoría.

La generación de documentos y obtención de resultados por IA tiene el potencial de mejorar la eficiencia y la calidad, pero también plantea desafíos éticos y limitaciones en términos de creatividad y comprensión del contexto. Por ello, es importante utilizar estas herramientas de manera consciente y considerar aspectos como los ya mencionados, antes de depender de la generación automática de documentos y cifras. Una implementación exitosa de la IA en auditoría implica una comprensión clara de los objetivos específicos que se persiguen en el trabajo, esto permite adaptar las soluciones de IA para abordar los desafíos y requisitos.

Así mismo, es conveniente realizar evaluaciones periódicas que permitan medir la efectividad de la implementación de IA en auditoría. Los resultados obtenidos al efectuar la labor de retroalimentación facilitan realizar ajustes según sea necesario para mejorar continuamente el proceso, para lo cual es necesaria la colaboración estrecha entre equipos técnicos especializados en IA y los auditores para garantizar que estas soluciones estén alineadas con los objetivos de auditoría y se aproveche al máximo la experiencia de ambos grupos.

Finalmente, es importante tener presente que la implementación exitosa de IA en auditoría implica una combinación de tecnología avanzada, comprensión profunda de los procesos de auditoría y una gestión efectiva del cambio dentro de la organización. De ahí la importancia de que los auditores se capaciten de manera permanente para que sepan utilizar y colaborar con las herramientas de IA, esto ayuda a maximizar el valor de la tecnología y a integrarla eficazmente en los procesos existentes.

CP Iván Rodríguez - CIE AF

Auditor y consultor, diplomado en Alta Gerencia de Seguros y Derecho de Seguros. Especialista en Dirección Financiera y Desarrollo Organizacional, diplomado en Gerencia de la Calidad. Contador público (CP) de la Pontificia Universidad Javeriana con 20 años de experiencia en diversas empresas. Tiene amplia experiencia en la elaboración y ejecución de auditorías y revisorías fiscales. Dirección y ejecución de asesorías, consultorías y capacitaciones. Colaborador de Auditool.

Bogotá D.C., Colombia.