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La inteligencia artificial ha venido modificando de manera significativa la forma en que las organizaciones administran sus procesos financieros, evalúan sus controles y desarrollan sus actividades de auditoría interna. Sin embargo, uno de los cambios más relevantes, — más que la automatización de tareas —, está en la posibilidad de construir una relación mucho más dinámica entre dos áreas tradicionalmente estrechamente relacionadas: finanzas y auditoría interna. Durante mucho tiempo, buena parte de las auditorías internas con enfoque financiero se han apoyado en procesos periódicos, extracción manual de información, conciliaciones, hojas de cálculo y selección de muestras. Bajo este modelo, la auditoría analiza hechos que ya ocurrieron y, en muchos casos, identifica las deficiencias semanas o meses después de haberse presentado. Ahora bien, los procesos tradicionales sustentados en recopilación manual de datos y muestreo pueden generar inconsistencias y conducir a revisiones predominantemente retrospectivas. En contraste, disponer de datos controlados y conciliados permite que las áreas de finanzas y auditoría identifiquen señales de riesgo con mayor anticipación, lo cual puede lograrse con la IA. El objetivo ya no consiste solamente en auditar lo que ocurrió, sino también en desarrollar capacidades para detectar oportunamente aquello que está ocurriendo y requiere atención.

Las áreas de finanzas y auditoría interna desempeñan funciones diferentes dentro de una organización. El área financiera participa directamente en procesos como contabilidad, cierres financieros, conciliaciones, tesorería, presupuestos, reportes y cumplimiento de determinadas obligaciones financieras. Auditoría interna, por su parte, proporciona aseguramiento y asesoramiento independiente sobre gobierno, gestión de riesgos y controles. Si bien esta diferencia de responsabilidades debe mantenerse, ello no significa que ambas áreas deban trabajar de manera aislada. La IA puede lograr una interesante colaboración porque permite que ambas áreas trabajen sobre información más integrada, estandarizada y oportuna, conservando simultáneamente sus responsabilidades particulares.

Cuando existe una base de datos confiable, finanzas puede utilizarla para fortalecer sus controles y corregir desviaciones, mientras auditoría interna puede emplearla para identificar riesgos, determinar prioridades y orientar sus procedimientos de aseguramiento. Compartir información financiera controlada permite a auditoría identificar con mayor anticipación áreas de alto riesgo, mientras que finanzas puede detectar y corregir más rápidamente deficiencias de control. La tecnología, por tanto, puede convertirse en una especie de lenguaje común entre ambas funciones, sin eliminar la necesaria independencia de auditoría interna.

Uno de los cambios más importantes derivados del uso de la IA es la posibilidad de desarrollar sistemas de monitoreo continuo. En una auditoría tradicional pueden transcurrir semanas o meses desde el momento en que tiene lugar una transacción, para luego hacer la selección de una muestra, su revisión y la identificación de una deficiencia. Con herramientas de analítica e IA, determinados comportamientos pueden generar alertas mucho antes. Ahora bien, una anomalía no necesariamente constituye un error, fraude o incumplimiento. Representa un elemento que se aparta de determinados parámetros y que puede justificar una investigación adicional. Por ello, la capacidad tecnológica debe complementarse con criterio profesional.

Hay que tener cuidado, no obstante, pues la eficiencia tecnológica también puede generar una falsa sensación de seguridad. Un algoritmo puede procesar millones de transacciones y aun así producir resultados incorrectos si los datos utilizados son incompletos, inconsistentes o sesgados. El empleo de la IA introduce nuevos riesgos que también deben ser auditados, tales como falta de trazabilidad, definiciones inconsistentes, deriva del modelo (alucinaciones), interpretaciones erróneas, riesgos de acceso y falta de claridad respecto de la titularidad y responsabilidad. Esto conduce a una conclusión importante: utilizar IA para auditar no elimina la necesidad de auditar la IA.

La incorporación de IA no debería significar la eliminación del juicio profesional. Por el contrario, cuanto mayor sea la influencia de los sistemas automatizados sobre las decisiones empresariales, mayor importancia adquieren determinados puntos de control humano. Una arquitectura razonable podría funcionar así:

El problema surge cuando el proceso se transforma en:

Particularmente en asuntos sensibles, las recomendaciones e indicadores generados por IA deberían someterse a revisión, validación y aprobación antes de influir materialmente en las decisiones. Este principio de intervención humana constituye uno de los elementos de gobernanza que no deben descuidarse.

Una colaboración más estrecha entre finanzas y auditoría interna puede mejorar considerablemente el flujo de información. Sin embargo, auditoría interna debe conservar su objetividad. Compartir datos no significa compartir conclusiones, así como utilizar una plataforma tecnológica común tampoco significa que auditoría deba aceptar automáticamente las interpretaciones de finanzas. Aunque puedan compartirse datos y procesos, los juicios de auditoría deben mantenerse independientes; esto significa datos compartidos, controles coordinados, responsabilidades claramente definidas y juicio de auditoría independiente.

La colaboración entre finanzas y auditoría interna requiere reglas. Por ello, no basta con adquirir una plataforma tecnológica. Deben establecerse políticas sobre (al menos) temas como los siguientes:

La IA está creando una oportunidad para replantear la colaboración entre finanzas y auditoría interna. Su principal aporte no consiste solamente en procesar información más rápido. El verdadero cambio se produce cuando las organizaciones utilizan esa capacidad para pasar de revisiones periódicas y retrospectivas hacia una supervisión más continua, basada en riesgos y respaldada por información más completa. Finanzas puede identificar y corregir deficiencias con mayor rapidez y auditoría interna puede concentrar sus recursos en riesgos emergentes y actividades donde el juicio profesional genera mayor valor. Ambas áreas pueden trabajar sobre información más consistente sin que ello implique renunciar a sus responsabilidades diferenciadas.

Sin embargo, el beneficio tecnológico no es automático. La calidad de los resultados continuará dependiendo de la calidad de los datos, los controles, la gobernanza, la documentación, la seguridad y, especialmente, de la revisión humana. El reto para la auditoría interna no será competir con la inteligencia artificial, sino desarrollar la capacidad para utilizarla, cuestionarla y auditarla. La IA no elimina la colaboración entre finanzas y auditoría interna. Con un uso apropiado, puede hacerla más frecuente, informada y oportuna, siempre que se tenga presente una premisa fundamental: compartir información y tecnología no significa compartir el juicio independiente del auditor.