La inteligencia artificial (IA) está transformando la manera en que las firmas de auditoría desarrollan sus encargos, administran sus recursos, identifican riesgos y supervisan la calidad de sus trabajos. Lo que hace pocos años parecía una innovación reservada a las grandes firmas internacionales se está convirtiendo en una herramienta accesible para organizaciones de diferentes tamaños. Contar con un sistema de inteligencia artificial le permite al auditor (y a la firma) analizar grandes volúmenes de transacciones, automatizar procedimientos repetitivos, identificar patrones inusuales, revisar documentos y apoyar la elaboración de informes. Sin embargo, su incorporación también genera nuevos riesgos relacionados con la confiabilidad de los datos, la confidencialidad, los sesgos algorítmicos, la seguridad de la información y la dependencia tecnológica.
Es en este escenario donde la Norma Internacional de Gestión de la Calidad 1 (ISQM 1) adquiere especial relevancia. Allí se establece un enfoque basado en riesgos para que las firmas diseñen, implementen y operen un sistema de gestión de calidad que proporcione seguridad razonable de que la firma y su personal cumplen sus responsabilidades profesionales y de que los informes emitidos son apropiados a las circunstancias. Si bien no fue concebida como una regulación específica de inteligencia artificial, sus principios y componentes ofrecen una estructura para identificar, evaluar y responder a los riesgos que surgen cuando las firmas utilizan estas tecnologías.
“Si bien la NIGC 1 no fue concebida como una regulación específica de inteligencia artificial, sus principios y componentes ofrecen una estructura para identificar, evaluar y responder a los riesgos que surgen cuando las firmas utilizan estas tecnologías.”
La filosofía de la NIGC 1 no consiste únicamente en establecer políticas y verificar su cumplimiento. Exige que cada firma identifique los riesgos que pueden impedir el logro de sus objetivos de calidad y diseñe respuestas apropiadas a su naturaleza y circunstancias. Este enfoque resulta particularmente adecuado para la inteligencia artificial, porque los riesgos tecnológicos no son iguales en todas las firmas.
🏢 Firma pequeña
Una firma pequeña que utiliza IA generativa para apoyar la redacción de documentos enfrenta riesgos diferentes.
🌐 Firma internacional
Una firma internacional que emplea modelos avanzados de aprendizaje automático para analizar millones de transacciones enfrenta otros riesgos distintos.
De la misma manera, los riesgos de utilizar una herramienta para organizar archivos son distintos de los que surgen cuando un algoritmo interviene en la valoración de riesgos de incorrección material. Por consiguiente, la NIGC 1 permite adoptar una perspectiva proporcional y basada en riesgos.
🚨 Advertencia
Aunque la IA puede contribuir a mejorar los procedimientos de auditoría, también puede afectar negativamente la calidad cuando se utiliza sin controles suficientes.
La siguiente matriz presenta ejemplos ilustrativos que una firma podría adaptar a su proceso de valoración de riesgos.
| Riesgo de calidad | Posible consecuencia | Respuesta propuesta |
|---|---|---|
| Datos incompletos o incorrectos | Conclusiones equivocadas | Validación de integridad y exactitud |
| Sesgos algorítmicos | Identificación inadecuada de riesgos | Pruebas de sesgos y revisión de criterios |
| Resultados inventados por IA generativa | Documentación sin sustento | Verificación contra fuentes originales |
| Dependencia excesiva | Debilitamiento del escepticismo | Revisión humana y procedimientos complementarios |
| Divulgación de información | Incumplimiento de confidencialidad | Controles de acceso y políticas de uso |
| Cambios no controlados en modelos | Resultados inconsistentes | Gestión de versiones y pruebas |
| Falta de competencia | Uso inapropiado de herramientas | Capacitación y supervisión |
| Fallas de proveedores | Interrupciones o pérdida de información | Evaluación y seguimiento de terceros |
⚠️ Nota importante
Este cuadro no debe interpretarse como una lista exhaustiva de riesgos ni como un conjunto de controles obligatorios expresamente establecidos por la NIGC 1. Su propósito es ilustrar cómo puede aplicarse el enfoque basado en riesgos de la norma a la inteligencia artificial. Cada firma debe determinar cuáles de estas circunstancias son relevantes para su propio sistema de gestión de calidad.
La evolución de la IA también ofrece oportunidades para mejorar la operación del propio sistema de gestión de calidad. Por ejemplo, las firmas podrían utilizar herramientas inteligentes para:
📊 Tendencias en inspecciones
Identificar tendencias en los resultados de inspecciones internas.
🔍 Causas recurrentes
Analizar causas recurrentes de deficiencias y detectar necesidades de capacitación.
⏰ Alertas automatizadas
Automatizar alertas relacionadas con vencimientos de declaraciones de independencia.
📋 Seguimiento y recursos
Seguimiento de acciones correctivas o actualización de determinados recursos metodológicos.
Estas aplicaciones pueden fortalecer la oportunidad y consistencia de las actividades de gestión de calidad; sin embargo, deben someterse a los mismos principios de evaluación y supervisión que las herramientas utilizadas directamente en los encargos. La IA puede facilitar la operación del sistema de gestión de calidad, pero no sustituye las responsabilidades de quienes lo diseñan, implementan y operan.
“La IA puede facilitar la operación del sistema de gestión de calidad, pero no sustituye las responsabilidades de quienes lo diseñan, implementan y operan.”
La inteligencia artificial está modificando los procesos de auditoría y las capacidades disponibles para las firmas y su utilización puede contribuir a una mejor identificación de riesgos, mayor profundidad analítica, procedimientos más eficientes y seguimiento más oportuno; no obstante, estas ventajas no se traducen automáticamente en una mayor calidad. La incorporación de IA también puede introducir riesgos significativos relacionados con datos, modelos, proveedores, confidencialidad, competencia profesional y supervisión.
No hay que olvidar que la NIGC 1 proporciona una estructura para gestionar estas circunstancias mediante su enfoque basado en riesgos y sus ocho componentes interrelacionados. El desafío consiste en integrar la tecnología dentro del sistema de gestión de calidad, en lugar de tratarla como una solución independiente. Para el efecto, se requiere:
🎯
Liderazgo comprometido
📜
Políticas apropiadas
👥
Personal competente
✅
Herramientas validadas
🔄
Seguimiento y corrección
⚖️
Juicio profesional y escepticismo
También requiere mantener el juicio profesional y el escepticismo como elementos centrales de la auditoría, junto con mecanismos efectivos de seguimiento y corrección.
La tecnología puede identificar patrones y producir recomendaciones, pero no asume la responsabilidad profesional por los resultados de los encargos. Por ello, las firmas que comprendan esta diferencia estarán mejor preparadas para aprovechar las oportunidades de la inteligencia artificial.
“La verdadera innovación no consiste en utilizar inteligencia artificial para hacer más auditorías en menos tiempo, sino en utilizarla para desarrollar auditorías de mayor calidad, con riesgos mejor gestionados y conclusiones más confiables.”
Es así como la verdadera innovación no consiste en utilizar inteligencia artificial para hacer más auditorías en menos tiempo, sino en utilizarla para desarrollar auditorías de mayor calidad, con riesgos mejor gestionados y conclusiones más confiables. La NIGC 1 y la inteligencia artificial no deben entenderse como dos iniciativas separadas. Su integración puede convertirse en uno de los elementos más importantes de la evolución de la gestión de calidad en las firmas de auditoría. De ahí la necesidad de que los auditores profundicen sus conocimientos y habilidades tanto en la IA como en los temas de calidad, para lograr mejores resultados en beneficio de la organización.
Fuente:https://www.auditool.org/blog/auditoria-externa/la-nigc-1-y-la-inteligencia-artificial-en-las-firmas-de-auditoria
