El uso de las técnicas de Inteligencia Artificial en la auditoría

Autora: Jessica Du, Vicepresidenta y Editora de la Revista Internacional de Auditoría Gubernamental

Durante el XXV INCOSAI, las deliberaciones se centraron, en particular, en la creciente relevancia de la Inteligencia Artificial (IA) para la conformación del futuro de la auditoría del sector público. Delegados de Entidades Fiscalizadoras Superiores (EFS) de todo el mundo participaron en el examen de las oportunidades de un desarrollo tecnológico susceptible de tener unas implicaciones de enorme alcance para la rendición de cuentas, la gobernanza y la confianza pública.

El Tema Técnico II, «El uso de las técnicas de Inteligencia Artificial en la auditoría», estuvo presidido por Mohamed El-Faisal Youssef, Presidente de la Autoridad Estatal de Rendición de Cuentas de Egipto y, a su vez, Presidente de la INTOSAI. En sus observaciones introductorias, inscribió el debate en un marco de continuidad y responsabilidad, recalcando que la integración de la IA no debía encararse como un apartamiento de los procesos establecidos, sino como una evolución deliberada y cuidadosamente gobernada sobre las bases del juicio profesional, las normas éticas y una robusta supervisión institucional.

Evaluación del escenario global: una proyección favorable con salvaguardias claras

La EFS de Egipto presentó los resultados de una extensa encuesta realizada a escala global en la INTOSAI como parte del Documento de debate del Tema II. Más de 60 EFS transmitieron sus puntos de vista, dejando patente una postura positiva con respecto a la adopción de la IA en la auditoría.

Un abrumador 92 % de las EFS encuestadas consideró que la IA podía mejorar los resultados de las auditorías. El 87 % veía unas ventajas claras en el empleo de la IA para las evaluaciones de riesgos. El 90 % estaba planeando la integración de la IA en sus procesos de auditoría. Y más de la mitad preveía una reducción de las tareas rutinarias gracias al uso de la IA en sus auditorías.

Ahora bien, este optimismo no pecaba, en absoluto, de ingenuidad. Así, los encuestados expresaron su manifiesta preocupación por la calidad de los datos, la transparencia de los algoritmos, los marcos de gobernanza y la alfabetización digital. La integración de la IA, coincidieron, requiere algo más que la adquisición de software — demanda una transformación digital, competencia en algoritmos y la adopción de un modelo híbrido donde la capacidad de las máquinas sirva de complemento a la pericia humana. En su inmensa mayoría, los delegados del INCOSAI también estuvieron de acuerdo con que la IA no debe ser un sustituto de los auditores, sino un socio y aliado.

Al hilo de los 24 estudios de casos procedentes de 13 EFS que ilustraron las aplicaciones prácticas de la IA y las diversas iniciativas estratégicas, se perfiló una constante: el enfoque híbrido es la vía de avance más efectiva, ya que combina el potencial de los algoritmos con la experiencia humana y vincula la automatización a una sólida supervisión ética.

La ciencia de un mejor gobierno

Helen Margetts, catedrática de Sociedad e Internet en la Universidad de Oxford y directora del Programa de Políticas Públicas del Instituto Alan Turing, se encargó de ampliar la óptica conceptual.

Recordó a los delegados que la mayoría de los actuales sistemas de IA fueron diseñados por y para el sector privado. Los gobiernos todavía no están liderando esta revolución, pero podrían hacerlo. El potencial, argumentó, es enorme. La IA podría transformar la forma en la que las administraciones se comunican con los ciudadanos, les otorgan derechos, tramitan solicitudes y asignan recursos. Detrás de cada autorización, licencia o pago de una prestación social hay toda una cadena de «microdecisiones». Muchas de estas tareas repetitivas y de elevado volumen podrían automatizarse mediante la IA de forma segura y eficiente.

No obstante, la Sra. Margetts también hizo una clara advertencia: la productividad por sí sola no lo es todo. El aspecto de la equidad debe permanecer en el centro del debate sobre la IA. Los sistemas basados en IA replican los sesgos imbuidos en los datos históricos y en las decisiones humanas. Sin salvaguardas deliberadas, las desigualdades pueden verse amplificadas en vez de reducidas.

Los gobiernos, subrayó, no pueden desplegar sistemas de aprendizaje automático «correctos en un 85 %». Para ganarse la confianza de la ciudadanía hace falta una certeza casi absoluta. Y esto exige, a su vez, experimentación, proyectos piloto y una implantación gradual – todo ello acompañado de inclusión digital, claridad en la gobernanza y colaboración internacional.

La IA en la práctica: auditoría financiera – y más

Pasando del plano teórico al práctico, Gareth Davies, Contralor y Auditor General de la Oficina Nacional de Auditoría del Reino Unido, explicó cómo la IA ya está remodelando las auditorías financieras.

Para el análisis del riesgo de fraude se recurre a modelos de aprendizaje automático. Herramientas de IA comerciales como DataSnipper automatizan las pruebas de auditoría rutinarias. Las herramientas de IA generativa ayudan en la revisión de las actas de consejos de administración. Los primeros resultados revelan una mayor eficiencia, un ahorro de tiempo y una experiencia más provechosa para el personal en formación. Incluso se han reajustado las contrataciones en la medida en que aumenta la productividad.

Ahora bien, el Contralor y Auditor General Davies tampoco dejó lugar a dudas: la IA cambia cómo se realizan las auditorías, pero no el porqué. El juicio profesional permanece primordial. Y: los auditores habrán de inspeccionar el uso que los propios gobiernos hacen de los sistemas de IA, asegurándose de la transparencia, la imparcialidad y la buena gobernanza.

Ahmed AlQurashi, CPC, Director de Aseguramiento de la EFS de Arabia Saudita, compartió con los delegados cómo el Tribunal General de Cuentas, a través de una base de conocimientos de auditoría financiera asistida por IA, estaba mejorando la eficiencia de la auditoría y ayudando a los auditores a obtener información más exhaustiva. Dicha base de conocimientos aumenta el rendimiento en la ejecución de las tareas, respalda el juicio profesional y mejora la calidad de la documentación. Pero también hizo notar que la IA servía para facilitar la labor a los auditores, no para sustituirlos, y que la esencia de la auditoría siempre reside en el propio criterio profesional. 

Análogamente, B.K. Mohanty, Director General y Jefe de Tecnología de la EFS de la India, describió cómo la IA estaba ayudando en las auditorías del rendimiento. Así, en un estudio de caso de una auditoría medioambiental en la que resultaba imposible acceder a las plantaciones, fueron unos modelos de IA lo que analizaron imágenes por satélite para estimar la altura de los árboles, identificar las especies, medir la densidad de las copas y examinar los patrones de drenaje. Lo que antes requería de presencia física, ahora es posible gracias al análisis de imágenes y al aprendizaje automático.

También se había desplegado la IA para la valoración de riesgos en la contratación pública, detectándose patrones como la cancelación repetida de licitaciones, direcciones IP comunes entre licitadores o relaciones en red que indicaban una posible colusión. En estos casos, la IA no sustituyó la evidencia de auditoría, sino que la amplió.

Auditoría de la propia IA

Si la IA está transformando la administración pública, entonces los auditores tienen que auditar la IA. Jan Roar Beckstrom, científico Jefe de Datos de la Oficina Nacional de Auditoría de Noruega, planteó el asunto desde una perspectiva fundamentada: la IA no es magia. Es un sistema de TI — y auditar sistemas de TI ya es terreno conocido.

En representación de la Oficina Nacional de Auditoría de Noruega y como Vicepresidente del Tema Técnico II, Jan Roar Beckstrom incidió en una reciente auditoría noruega que había concluido que a nivel de la administración central todavía no se daban los requisitos previos para la adopción de la IA a gran escala. Aún se estaban desarrollando los marcos éticos y los principios de su uso responsable.

Asimismo, Beckstrom formuló unas preguntas esenciales para todos los auditores:

• ¿Por qué se introdujo la IA?
• ¿Fue bajo supuestos razonables?
• ¿Se trata de un sistema transparente y explicable?
• ¿Se ha abordado el tema de los sesgos?

Como apoyo a los auditores en todo el mundo, las EFS de Alemania, Reino Unido, Brasil, Países Bajos, Finlandia y Noruega colaboraron en una guía práctica para la auditoría de algoritmos de aprendizaje automático, disponible en auditingalgorithms.net. El mensaje fue diáfano: el control de la IA precisa de normas compartidas y de una alineación internacional.

La trayectoria de integración estructurada de la IA en Kenia

Nancy Gathungu, Auditora General de Kenia, compartió la inspiradora trayectoria de la Oficina del Auditor General de Kenia, audaz pero estructurada. Con la ayuda de su Unidad de Aseguramiento de Sistemas y Análisis de Datos, se han creado unas bases de datos sólidas y estructuras informáticas seguras, en consonancia con las leyes kenianas en materia de protección de datos y de ciberdelincuencia.

El programa piloto de IA de la Oficina del Auditor General de Kenia ya revisa los estados financieros presentados por más de 9.000 entidades. Tareas que antes llevaban entre 30 minutos y varios días, se completan ahora en tres a cinco segundos.

Pero la Auditora General Gathungu también insistió en un principio crucial: solo hay que invertir en la IA y en los avances tecnológicos que realmente se vayan a utilizar. La adopción debería ser escalonada, contextualizada e inclusiva. Posiblemente, los auditores jóvenes sean los paladines de la innovación, pero son los profesionales experimentados los depositarios de la sabiduría institucional. El éxito radica en conciliar a unos y otros. La IA, recordó al Congreso, existe en un continuum. Las instituciones pueden empezar poco a poco, aprender y luego escalar.

Desafíos en el horizonte

Un grupo de moderadores representando a múltiples EFS, a saber, el Bundesrechnungshof (EFS de Alemania) [inglés], el Tribunal General de Cuentas de Arabia Saudita (EFS de Arabia Saudita) [árabe], el Court de comptes de Francia (EFS de Francia) [francés], y el Tribunal de Cuentas de España (EFS de España) [español], guiaron los debates sobre los Temas Técnicos en distintos idiomas. El relator general del Tema II, la Oficina Nacional de Auditoría del Reino Unido, los resumió ante la Asamblea General de la INTOSAI.

Los delegados del INCOSAI reconocieron que el camino hacia la adopción efectiva de la IA no estaba exento de importantes desafíos. Entre las preocupaciones más apremiantes destacaba el problema de la «caja negra» de la IA, es decir, esa opacidad o falta de transparencia en el funcionamiento interno de un algoritmo o modelo de IA. Por otra parte, muchas organizaciones se enfrentan a sistemas informáticos heredados e incompatibles con las soluciones modernas de IA, al tiempo que los datos críticos a menudo permanecen bloqueados en silos. Las consideraciones relativas a la privacidad y la conformidad legal añaden nuevos niveles de complejidad, al margen de los notables costes iniciales que exige la implantación de tecnologías avanzadas. Y la resistencia institucional y las carencias en materia de habilidades y capacidades pueden obstaculizar aún más el progreso.

Abordar todos estos retos requerirá una combinación de medidas técnicas, organizativas y de gobernanza: almacenes de datos seguros y bien estructurados, marcos claros para gestionar el ciclo de vida de la evidencia digital, una capacitación específica para fomentar la alfabetización en algoritmos y unas políticas robustas para evitar la discriminación y los prejuicios. Pero, según recalcaron los delegados, por encima de todo debía seguir primando la confianza — tanto en el seno de las entidades fiscalizadoras como entre los auditores y los ciudadanos a los que sirven.

A caballo entre la práctica establecida y la innovación

Conforme el Congreso de la INTOSAI se acercaba a su punto final, los debates volvieron a las consideraciones básicas, reconociéndose la convergencia entre la innovación técnica y los cambios transformadores en la auditoría. Los delegados subrayaron la importancia de equilibrar la pericia humana y la capacidad tecnológica.

La IA brinda a los auditores la posibilidad de analizar poblaciones de datos completas en vez de limitarse a muestras. Permite el control de transacciones en tiempo real, refuerza la detección de fraudes, respalda las auditorías geoespaciales y medioambientales, facilita la revisión automatizada de documentos y mejora los procesos de evaluación de riesgos. Al liberar a los auditores de las tareas repetitivas, la IA posibilita que centren su pericia en labores complejas, de mayor valor añadido y sujetas a un elevado grado de criterio profesional.

Con todo, la IA por sí sola no es capaz de garantizar la rendición de cuentas. No es capaz de sostener las normas éticas, ni de ejercer el escepticismo profesional, ni de sustituir el juicio humano. Estas responsabilidades siguen siendo competencia exclusiva de los auditores.

Enmarcadas en la INTOSAI y guiadas por normas compartidas y valores comunes, las EFS no solo están integrando la IA en su trabajo, sino que también están dando forma a su aplicación responsable y ética en el ámbito gubernamental. 

Cuando la IA se adopta con rigor, en colaboración y con prudencia, puede mejorar la transparencia, fortalecer la gobernanza y reforzar la confianza pública que apuntala a todas las EFS. Ahora bien, el futuro de la auditoría no pasa por elegir entre el juicio humano y las máquinas, sino que reside en potenciar la pericia humana mediante la aplicación responsable e inteligente de la tecnología.