En la auditoría de rendimiento se está pasando de las valoraciones retrospectivas manuales a los análisis prospectivos y en tiempo real, gracias a la incorporación progresiva de tecnologías como el análisis del big data, la inteligencia artificial (IA) y los modelos predictivos que están redefiniendo los conceptos de eficiencia y efectividad en la función de auditoría. A medida en que los organismos públicos intensifican su apuesta por los sistemas basados en datos para la toma de decisiones, también se vuelven más complejos los marcos de gobernanza y se acentúa la necesidad de un mayor control de dichos organismos a fin de reforzar la transparencia, la rendición de cuentas y la confianza pública (Agostino, Lourenco y Jorje, 2025). La transformación digital ha proliferado tanto en el sector público como en el privado y ha generado enormes volúmenes de datos estructurados y no estructurados, que son imposibles de analizar de forma exhaustiva y eficaz mediante los enfoques y métodos de auditoría convencionales (Basuki, Atarwaman y Layn, 2025). Por lo tanto, ahora más que nunca, la auditoría de rendimiento requiere innovación y el desarrollo de nuevas herramientas y técnicas para seguir el ritmo de la dinámica del ecosistema de información moderno.
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