Por: CP Iván Rodríguez. Colaborador de Auditool
Hoy día, el uso de inteligencia artificial (IA) está creciendo rápidamente tanto en el sector público como en el privado; sin embargo, la capacitación y el talento especializado no acompañan ese ritmo. Según datos de Gallup, el 43 % de los empleados públicos en EE. UU. ya utilizan IA al menos ocasionalmente, y un 21 % lo hace a diario o varias veces por semana. Al respecto, la Oficina de Responsabilidad del Gobierno (GAO) advierte que las agencias federales carecen de experiencia suficiente en IA, en parte porque no pueden competir con el sector privado en términos salariales ni de acceso a herramientas avanzadas. Esta brecha se refleja también en las contrataciones: solo el 0,25 % de las ofertas de empleo público en 2024 estaban relacionadas con IA, frente al 2 % en el sector privado. Además, los salarios en el sector público para estos puestos son un 50 % más bajos que en el privado[1].
43%
de empleados públicos en EE. UU. ya utilizan IA al menos ocasionalmente
0,25%
de ofertas de empleo público en 2024 relacionadas con IA (vs 2% en sector privado)
50%
más bajos los salarios del sector público vs privado en puestos de IA
El futuro no pertenece a quienes compiten contra la inteligencia artificial, sino a quienes saben integrarla en su trabajo para generar auditorías más eficientes, análisis más profundos y un mayor valor para las organizaciones.
Frente a este panorama, hay algunas estrategias prácticas para que los equipos de auditoría del sector público (que también aplican al sector privado) desarrollen capacidades en IA de forma realista, responsable y efectiva. El documento del IIA referenciado, plantea:
🚀 Empezar poco a poco y buscar resultados rápidos
Una buena práctica es evitar la sobrecarga y trabajar en proyectos de bajo riesgo que generen resultados visibles y rápidos. Como ejemplo, Perla Habchi, exfuncionaria del gobierno canadiense, aplicó esta lógica al implementar IA en su equipo. Usaron Microsoft Copilot para resumir los Estándares Globales de Auditoría Interna y generar plantillas que ayudaran a identificar brechas de cumplimiento.
💬 Priorizar la redacción de comandos "prompts" como habilidad esencial
La ingeniería de prompts (o redacción de instrucciones para IA) hoy día se considera una competencia básica y fundamental. Los equipos de auditoría deben enfocarse en aprender qué es un prompt, cómo usarlo apropiadamente y, sobre todo, cómo mantener el pensamiento crítico al revisar los resultados. Para el efecto es conveniente:
• Desarrollar talleres internos donde los auditores compartan cómo usan la IA.
• Incluir el uso de IA en las métricas de rendimiento, especialmente para personal sénior.
• Fomentar que los auditores demuestren cómo aplican la IA en su trabajo.
🎮 Crear una cultura de "juego" y experimentación
El aprendizaje práctico es insustituible. Recomendaciones de expertos hablan de empezar, simplificar y jugar. Una manera interesante es crear un espacio seguro de práctica e innovación, con recursos aprobados donde los equipos pueden experimentar con IA sin comprometer la integridad de los datos.
De otra parte, es necesario:
• Establecer límites claros (herramientas aprobadas, políticas de privacidad).
• Fomentar la curiosidad y la prueba-error.
• Exigir transparencia: los auditores deben declarar cualquier uso de IA en su trabajo.
Enfatizar el elemento humano (supervisión y control)
La IA no reemplaza el juicio humano; lo potencia. No obstante, hay que tener en cuenta la siguiente consideración: la eficiencia no debe confundirse con precisión. Es conveniente entonces emplear listas de verificación que guíen a los usuarios antes de aceptar resultados generados por IA, asegurando que haya revisión humana, razonamiento y control de calidad.
Toda vez que la IA puede cometer errores, es necesario tratarla como si fuera un colaborador más: hay que supervisarla. Esto implica establecer controles humanos en cada paso del proceso y validar siempre los outputs con criterio profesional.
👥 Aprovechar el talento intergeneracional
No todos los empleados parten del mismo nivel de familiaridad con la IA. Normalmente los más jóvenes (incluidos aquellos que hacen pasantías) suelen tener un mayor dominio de estas herramientas y pueden actuar como multiplicadores de conocimiento. Para el efecto, pueden impartir clases y sesiones de capacitación sobre IA a los demás miembros del equipo de auditoría. Hay que tener en cuenta, sin embargo, que el conocimiento que tienen los jóvenes debe ser adaptado al contexto de la auditoría. Por ello, hay que orientarlos sobre los objetivos y resultados esperados.
Ahora bien, el verdadero desafío consiste en crear una cultura organizacional donde el aprendizaje continuo forme parte del trabajo cotidiano. Las organizaciones más exitosas suelen compartir características comunes, tales como liderazgo comprometido, capacitación permanente, políticas claras de gobernanza, comunidades internas de práctica y un intercambio continuo de experiencias.
La auditoría está entrando en una nueva etapa, en la que será habitual que los equipos utilicen IA para:
En este contexto, las competencias tradicionales seguirán siendo indispensables, pero deberán complementarse con nuevas capacidades digitales. Es necesario entonces que el auditor, para mantener sus competencias y seguir siendo un profesional relevante necesitará comprender y aplicar temas como los siguientes:
🤖 IA
📊 Analítica de datos
⚙️ Automatización
🔒 Ciberseguridad
🏛️ Gobernanza tecnológica
⚖️ Ética de la IA
Más que convertirse en programador (que podría parecer necesario) sí será imprescindible convertirse en un usuario crítico e inteligente de estas tecnologías.
La transformación digital de la auditoría no depende únicamente de disponer de mejores herramientas tecnológicas. Su éxito está determinado por la capacidad de los auditores para aprender continuamente, adaptar sus competencias y utilizar la inteligencia artificial con responsabilidad, ética y pensamiento crítico.
Como se aprecia, el desarrollo de habilidades en inteligencia artificial ya no constituye solamente una ventaja competitiva para la auditoría; se ha convertido en una necesidad estratégica. En ese sentido, las estrategias analizadas ofrecen una hoja de ruta práctica para que las áreas y/o firmas de auditoría evolucionen de manera segura y sostenible. La transformación digital de la auditoría no depende únicamente de disponer de mejores herramientas tecnológicas. Su éxito está determinado por la capacidad de los auditores para aprender continuamente, adaptar sus competencias y utilizar la inteligencia artificial con responsabilidad, ética y pensamiento crítico. El futuro no pertenece a quienes compiten contra la inteligencia artificial, sino a quienes saben integrarla en su trabajo para generar auditorías más eficientes, análisis más profundos y ofrecer un mayor valor para las organizaciones.
[1] Ver: 5 Ways to Build Internal Audit’s AI Skills
CP Iván Rodríguez - CIE AF
Colaborador de Auditool
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.
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