El Grupo de Trabajo de TI de EUROSAI desmitifica la Inteligencia Artificial
por Alvar Nõuakas, Jefe de la Secretaría del ITWG de EUROSAI
El 11 de mayo de 2021, el Grupo de Trabajo de TI de la Organización Europea de Entidades Fiscalizadoras Superiores (EUROSAI) organizó un seminario electrónico, “Del código a la acción: Las EFS en el mundo de la IA”, al que asistieron 250 participantes de 50 Entidades Fiscalizadoras Superiores (EFS) de todo el mundo. El objetivo del acto era describir las últimas propuestas para regular la inteligencia artificial (IA) en Europa y debatir las posibilidades de utilizar la IA en el trabajo de auditoría, así como la forma de auditar los algoritmos que ya se están utilizando. Los ponentes confirmaron que los algoritmos ya forman parte de los procesos de gestión pública y no pueden ignorarse, y afirmaron que las EFS pueden utilizar los nuevos métodos analíticos que ofrecen las tecnologías de IA en su propio beneficio.
Aunque las definiciones varían, la IA puede considerarse en general como algoritmos diseñados para tomar decisiones, a menudo utilizando datos en tiempo real. Muchas EFS tienen problemas -principalmente la falta de conocimientos y recursos técnicos- que les impiden utilizar la IA en las auditorías. Además, las EFS pueden percibir la IA como algo misterioso, una “caja negra”.
En realidad, como descubrió una investigación del Tribunal de Cuentas de los Países Bajos, la mayoría de los algoritmos empleados actualmente por la administración central del país se basan en reglas y requieren la intervención humana; hay pocos procesos totalmente automatizados, y éstos suelen desempeñar un papel de apoyo. Las reglas en las que se basan estos algoritmos pueden auditarse de forma sencilla para identificar posibles riesgos. Además, estas auditorías pueden ser un proceso nuevo y largo para las EFS, pero ofrecen una valiosa oportunidad de aprendizaje.
Durante el seminario, expertos noruegos y alemanes presentaron un marco práctico para auditar algoritmos de aprendizaje automático. (El aprendizaje automático es una aplicación de la IA en la que los sistemas aprenden y mejoran automáticamente a partir de la experiencia). Esta herramienta es el ejemplo perfecto de colaboración internacional entre auditores y podría integrarse en proyectos de auditoría de diversos ámbitos.
Un elemento clave para auditar, y utilizar, las aplicaciones de IA es contratar especialistas en ciencia de datos. En la mesa redonda, los colegas holandeses y alemanes coincidieron en que no es necesario que todos los auditores empiecen a aprender este campo desde cero, sino que el futuro auditor debe ser capaz de comunicar las necesidades analíticas a los profesionales de los datos. Sin duda es necesario que los expertos en auditoría y datos “hablen el mismo idioma”.
Sin embargo, como indicaron los participantes en los talleres paralelos, la mayoría de las instituciones carecen de esa experiencia y, por tanto, están considerando la posibilidad de recurrir a la subcontratación para superar esta dificultad. Sin embargo, puede que esta no sea la mejor solución a largo plazo y que, con el tiempo, las EFS tengan que competir en un mercado restringido para contratar a científicos de datos.
También existe otra dimensión del uso de la IA: su utilización en el propio proceso de auditoría. Algunas instituciones de auditoría innovadoras ya están experimentando con la IA, concretamente con el aprendizaje automático, para ayudar en la auditoría, pero estos experimentos se encuentran en sus primeras fases. En el seminario, colegas británicos y franceses describieron el uso que hacen sus EFS de algoritmos de aprendizaje automático para evaluar y predecir el equilibrio financiero de sus auditados y capturar datos para su análisis.
La IA es un campo de gran interés para las EFS, como demuestran la popularidad de este seminario electrónico y los proyectos actuales que se debaten en él. Como coincidieron los panelistas, la cooperación entre los expertos de las EFS es la clave del éxito. El Grupo de Trabajo de Tecnologías de la Información de EUROSAI pretende servir de plataforma para compartir conocimientos, experiencias y mejores prácticas relacionadas con la IA y otros campos tecnológicos emergentes.
