Auditoría de TI

Por: CP Iván Rodríguez. Colaborador de Auditool.

El auditor y la Inteligencia Artificial[1]

En un reciente artículo de Andrew Kenney, escritor independiente que ha colaborado con el portal Journal of Accountancy, aborda el tema de la adopción de la inteligencia artificial (IA) por parte de algunos auditores. Allí se plantean lecciones aprendidas y reflexiones por parte de directivos y asesores de firmas de auditoría, en donde se ha llevado a cabo el proceso de incorporar la inteligencia artificial en el trabajo.

En el quehacer de los auditores, las nuevas y poderosas herramientas basadas en la nube ofrecen un nuevo enfoque para los compromisos de auditoría. Además, los clientes están clamando por ello. No obstante, se requiere un gran esfuerzo, en recursos y tiempo, para perfeccionar estas nuevas estrategias. Por tanto, aquellas firmas que no han comenzado este proceso pueden estar rezagadas. Frente a este panorama, las personas consultadas plantean que el mayor riesgo es no hacer nada y que se requiere avanzar para obtener ventaja. Dentro de las lecciones aprendidas en el proceso, se cuentan las siguientes:

1. Comenzar poco a poco

Las personas consultadas usan software especializado en la nube para analizar las transacciones y asignar un porcentaje de riesgo basado en puntos de control. En lugar de muestrear las transacciones para su revisión, la plataforma analiza cada transacción y la posibilidad de revisiones más profundas para detectar posibles fraudes. Por lo tanto, esta plataforma es atractiva para muchos clientes. No obstante, han adoptado un enfoque por fases, teniendo en cuenta que el software aún está en evolución. De este modo, se define un objetivo para el número de compromisos que usaría la plataforma y, luego, se toma la decisión acerca de su aplicación. Este enfoque ha permitido aprender las fortalezas del software.

2. Buscar claridad sobre los resultados

Es tentador sobrevender la promesa de la IA, pero las firmas deben ayudar a los clientes y empleados a comprender el verdadero estado de la tecnología. Por ahora, el aprendizaje automático no significa necesariamente una auditoría más rápida o barata. Pues, no es conveniente, al iniciar el trabajo con IA, decirles a los tomadores de decisiones que van a ser más eficientes. En otras palabras, el aprendizaje automático aún no está automatizando la auditoría en sí, pero está dando a los auditores una mayor capacidad para mirar dentro de las finanzas de la organización. Como un primer resultado, sí puede haber mayor comodidad en el proceso de auditoría, mencionan los profesionales consultados.

3. Tener un equipo de cambio

Es conveniente contar con un equipo para adoptar la plataforma de IA. El líder del equipo debe animar a otros a usarla y buscar contacto con el proveedor para dar forma a la evolución del producto. Asimismo, el líder debe ser capaz de buscar el tiempo y el espacio para adelantar el proyecto, puesto que la inversión en IA podría demandar mucho tiempo y recursos.

4. Centralizar el conocimiento

Las personas consultadas documentan cuidadosamente el trabajo con la nueva plataforma, registrando los detalles de cada compromiso en constante crecimiento. Dentro de la información almacenada están detalles sobre los sistemas ERP que utiliza cada cliente y los resultados de la integración con la plataforma de IA. Esto ayuda a mostrar dónde está funcionando el software, y también mantiene a los gerentes de auditoría responsables en la misión de la firma de adoptar el aprendizaje automático. De la misma manera, se documentan los pasos necesarios para el uso de la plataforma de IA en cada compromiso de auditoría, incluidos los datos que se requerirán del cliente.

5. Capacitar al sistema y al personal

Una plataforma de IA está diseñada para aprender con el tiempo y ese aprendizaje requiere ayuda humana. Normalmente, la primera vez que se ejecuta el software para un cliente puede llevar a muchas transacciones de alto riesgo. En esas ejecuciones iniciales, el sistema a menudo carece del contexto para comprender los matices de un cliente específico, lo que lo lleva a levantar más banderas o señales de advertencia de lo habitual.

Frente a esta situación, la solución es entrenar a la plataforma, enseñándole las normas para una organización. Pero, hacerlo requiere que los propios auditores evalúen si una transacción es realmente de alto riesgo. Los profesionales consultados han enseñado a su personal a interrogar los hallazgos de la plataforma y responder de manera uniforme. En general, solo el personal de más alto nivel ha tenido la autoridad para capacitar a la plataforma.

A su vez, este proceso se debe documentar apropiadamente para realizar ajustes. También, es necesario que aprenda, de modo que los auditores puedan incorporar datos en el sistema mucho más rápido. Esto es, personalizar para hacerlo más eficiente.

6. Mirar hacia el futuro

Los profesionales consultados ven a la IA, principalmente, como una nueva fuente de conocimiento, no como una forma de acelerar el proceso de auditoría (aunque esto podría cambiar con el tiempo). Eventualmente, va a haber una mayor orientación hacia la automatización. Lo que podría incluir una auditoría totalmente continua, con la capacidad de detectar y marcar transacciones de alto riesgo y debilidades en tiempo real. Esto implicará una colaboración entre profesionales financieros y desarrolladores de software.

Igualmente, las organizaciones necesitan desarrollar una cultura de IA, que combine educación y vigilancia. Los líderes deben proporcionar visión y orientación para los proyectos de IA, al tiempo que fomentan un entorno de experimentación en el que el fracaso no sea algo que no se tolera. Mientras que los empleados deben ser conscientes de las preocupaciones de privacidad de datos y estar abiertos a redefinir los problemas que están investigando.

Dada la actualidad de las aplicaciones de IA, los auditores tienen la oportunidad de prestar su experiencia a las empresas que desarrollan soluciones. Esta es una alternativa para dar su opinión sobre cómo funcionará todo. A medida que el software mejora, se desarrollan los estándares y se abordan los temas éticos, las soluciones de IA prometen mejorar el valor que la auditoría puede proporcionar a las organizaciones-clientes. Por último, la IA facilitará el análisis de los datos y la capacidad de mirar profundamente dentro de una organización, así como ver las tendencias en tiempo real.

[1] Basado en: 6 lessons from audit experts who adopted AI early. Disponible en: https://www.journalofaccountancy.com/news/2021/nov/6-lessons-audit-experts-adopted-ai-early.html

CP Iván Rodríguez

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 de la Pontificia Universidad Javeriana con 20 años de experiencia en diversas empresas. 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