AuditorIA, ventajas y riesgos

Las llamadas nuevas tecnologías ya hace tiempo que nos acompañan y, últimamente, la irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) en nuestras vidas es un hecho que no admite discusión, estando presente en casi todos nuestros ámbitos cotidianos, actividades empresariales y también en la Auditoría.

El recientemente informe publicado por KPMG La IA en el reporting financiero y la auditoría: navegando hacia una nueva era incluye algunos datos muy interesantes de cómo los líderes de las principales empresas del mundo, incluyendo empresas españolas, están implantando la IA en sus organizaciones:

Cerca de la mitad de las empresas españolas (47%) ya utiliza la IA para el reporting corporativo, y esta cifra se prevé que aumente hasta el 93% en los próximos 3 años.

La inversión en IA representa ya más del 10% del presupuesto de IT según el 27% de las empresas y el 94% prevé incrementarlo de cara al próximo año.

El 100% de las empresas españolas reconoce que sus consejos de administración están tomando acciones estratégicas en materia de IA.

 

Igualmente, el informe destaca también lo que las empresas esperan del uso que los auditores darán a la IA:

La IA está cambiando la auditoría y las empresas esperan que los auditores lideren el camino a seguir. 69%de las empresas españolas espera que los auditores desempeñen un papel clave en el análisis y la revisión del uso de la IA aplicada a la información corporativa, proporcionando seguridad y garantizando los debidos controles.

Las compañías españolas esperan que los auditores hagan uso de la IA para tres propósitos principales:

1. Análisis de datos y gestión de calidad: mas de dos tercios de las empresas españolas esperan que sus auditores prioricen la analítica de datos y garanticen una adecuada gestión de la información.
2. Identificación de riesgos y anomalías: más del 60% pretende que sus auditores pongan el foco en la evaluación y gestión de riesgos a través de la IA.
3. Mitigación de riesgos y controles internos: mas de la mitad de los encuestados espera que sus auditores aprovechen la capacidad de la IA para analizar riesgos y fortalecer el control interno de su organización.

Estos datos no hacen sino corroborar la creciente importancia de la IA en las organizaciones empresariales y, por tanto, la importancia que debe tener también en la Auditoría, en la actualidad y en el futuro.

¿Cómo usamos la IA en Auditoría?

Cuando nos referimos a la IA, hemos de entender que existen diferentes tipologías de IA.

La IA que más impacto está provocando actualmente es la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen), que es capaz de analizar documentación con la capacidad de dar respuestas y crear contenido a partir de la información suministrada, utilizando lo que se denomina Large Language Models (LLM).

Si indagamos en la aplicación práctica de la IAGen en las auditorías, esto es algo que ha evolucionado mucho en el último año, automatizando pruebas que anteriormente se realizaban de forma manual y que en la actualidad pueden realizarse aprovechando las opciones tecnológicas existentes como, por ejemplo, resumir documentos extensos (contratos, etc.), realizar un análisis comparativo de documentos, extraer información clave de documentos, acceder a consultas metodológicas y contables, etc.

Asimismo es posible realizar otro tipo de tareas que no son exclusivas de los auditores, pero que son, igualmente, muy útiles y permiten mejorar la eficiencia, como preparar de forma automática actas de reuniones mantenidas de forma remota, organizar tu bandeja de Outlook o preparar borradores de correos electrónicos, cartas, etc.

Igualmente existe la posibilidad de utilizar herramientas de reconocimiento de texto para realizar de formar rápida y automática determinadas pruebas de verificación como, por ejemplo, el cotejo de facturas con un listado contable o sumar y trazar el contenido de los estados financieros.

Pero también estamos aplicando en auditoria otra tipología de IA basada en Machine Learning, que es capaz de analizar datos e identificar patrones, lo que supone una revolución en la forma en que los auditores podremos realizar nuestro trabajo. Una forma muy clara de verlo es, por ejemplo, si comparamos las técnicas habituales de muestreo estadístico con técnicas de análisis de datos con Machine Learning.

Con técnicas de muestreo lo que hacemos es seleccionar una muestra para evaluar la razonabilidad del saldo de una cuenta determinada. Estas técnicas parten, generalmente, sobre la base de que la población a analizar es homogénea, pero eso, en términos de riesgo, no siempre sucede. Por tanto, el muestreo estadístico determina una serie de elementos a analizar que, habitualmente, cubren una parte relevante pero no la totalidad de la población, y podría suceder que alguno de los elementos de la población que tuvieran un riesgo más elevado no hubiera sido seleccionado en la muestra.

En cambio, con técnicas de Machine Learning podremos analizar la totalidad de la población y como estas técnicas consideran que hay transacciones que tienen mayor riesgo que otras, nuestra población podrá ser clasificada en función del riesgo (alto/moderado/bajo) que tenga cada uno de los elementos que la componen centrando, por tanto, nuestros esfuerzos en el análisis de las partidas con mayor riesgo, lo que redunda en una mayor eficiencia y mejorará la calidad del análisis realizado. Un ejemplo de la utilización de técnicas de análisis de datos con IA lo encontramos en el análisis transaccional de asientos del Libro Diario para detección de anomalías, identificando aquellos asientos que tienen más probabilidad de riesgo de error o fraude, lo que nos permite focalizar las pruebas de auditoría en aquellas transacciones con más riesgo.

Evolución posible de la IA

Actualmente muchas de las técnicas de IA en Auditoría están realizadas por softwares capaces de realizar tareas o conversaciones en tiempo real, lo que se conoce habitualmente como chatbot. Estos chatbot, generalmente, realizan tareas únicas como, por ejemplo, resumir un documento.

Cada vez más oiremos hablar de los agentes de Inteligencia Artificial o Inteligencia Artificial Agéntica (IAA). La evolución de la IA permitirá que estos agentes realicen más de una tarea a la vez (por ejemplo, obtener información de un sistema informático y, a la vez, ser capaz de generar un documento), lo que sin duda permitirá evolucionar las técnicas y procedimientos de auditoría a otro nivel.

Resumiendo, como de forma muy visual describe un amigo mío que me ayuda a aprender cada día en estos temas, un chatbot sería como un becario digital al que le pides que haga algo y lo hace, mientras que los agentes de IA serán capaces de hacer más cosas simultáneamente, cada vez más complejas y de forma más autónoma.

Identificar los riesgos de la IA

Como en cualquier nueva tecnología el riesgo es algo que siempre está presente. En ese sentido, si nos preguntamos cuáles son los potenciales riesgos de la IA, en primer lugar casi siempre pondríamos la seguridad del dato. Es importante que los datos que vayan a ser tratados sean fiables.

Otro factor relevante es la capacidad de explicación. Cuando estamos tratando con máquinas que van a tratar datos, es necesario que las instrucciones que demos sean claras y precisas ya que, si no lo son, los resultados no van a ser los esperados.

Por otro lado, no podemos confiar sin más en los resultados obtenidos con IA, debemos evaluaros con espíritu crítico y ser capaces de reproducir el razonamiento aplicado para llegar a esos resultados.

Finalmente, no debemos tampoco olvidar aspectos de gobernanza, riesgo y cuestiones éticas en el tratamiento de los datos. Se necesitan directrices claras y una constante supervisión debido a la rapidez de los cambios en la industria de la IA.

Con todo esto presente, debe pensarse en las habilidades que son necesarias en cada organización para alcanzar y maximizar la potencia de la IA y sus resultados.

¿Sustituirá la IA al auditor?

Esta es una de las preguntas directas y habituales que surgen cuando tratamos de adivinar el futuro de la IA, apareciendo la preocupación de si puede llegar a sustituir al trabajo que está realizando una persona. Esto aplica a la gran mayoría de las actividades profesionales que conocemos, y la auditoría no es ajena a esta realidad.

Un compañero me decía hace poco, mientras preparaba este artículo, que la historia nos enseña que los grandes cambios no eliminan empleos, sino que los transforman y me destacaba la importancia de adaptarse a los cambios profesionales.

No tengo ninguna duda de que en la próxima década la IA transformará radicalmente la auditoría mediante la automatización de muchos de sus procedimientos, lo que redundará, sin duda, en mejorar la calidad de la auditoría, introduciendo un enfoque más dinámico e interactivo en el proceso de auditoría y, para ello, los profesionales actuales y las nuevas generaciones de auditores deberemos adaptarnos a los cambios y mejorar continuamente nuestras habilidades.

Sin embargo, también considero que aunque el avance tecnológico hará que en los próximos años determinadas tareas que ahora son realizadas por personas sean ejecutadas por máquinas, siempre será necesaria la participación de la inteligencia humana, tanto para dar instrucciones precisas de las tareas a realizar como para analizar y evaluar los resultados obtenidos.

En cualquier caso, estamos asistiendo a una transformación tecnológica que está sucediendo de forma constante y muy rápida, lo que siempre supone un reto profesional que yo calificaría como fascinante.