{"id":21572,"date":"2023-10-19T08:05:00","date_gmt":"2023-10-19T12:05:00","guid":{"rendered":"https:\/\/intosaijournal.org\/?post_type=journal-entry&p=21572"},"modified":"2023-10-29T22:33:07","modified_gmt":"2023-10-30T02:33:07","slug":"leveraging-ai-in-performance-auditing-a-feasibility-study-for-the-state-audit-office-of-thailand","status":"publish","type":"journal-entry","link":"https:\/\/intosaijournal.org\/es\/journal-entry\/leveraging-ai-in-performance-auditing-a-feasibility-study-for-the-state-audit-office-of-thailand\/","title":{"rendered":"El aprovechamiento de la IA en la Auditoria de Rendimiento: un estudio de viabilidad para la Oficina Estatal de Auditor\u00eda de Tailandia"},"content":{"rendered":"\n

Autor: Dr. Sutthi Suntharanurak, Director de la Oficina de Asuntos Internacionales, Oficina de Auditor\u00eda Estatal del Reino de Tailandia<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La Oficina Estatal de Auditor\u00eda (SAO) de Tailandia se ha embarcado en un viaje hacia la transformaci\u00f3n digital. El objetivo es aprovechar la inteligencia artificial (IA) para potenciar el rendimiento de las auditor\u00edas y fomentar una cultura impulsada por los datos en el seno de la organizaci\u00f3n. Esta iniciativa est\u00e1 en l\u00ednea con su pol\u00edtica de fiscalizaci\u00f3n, que recalca la importancia de utilizar tecnolog\u00edas avanzadas en los procesos de auditor\u00eda. El presente art\u00edculo se centra en la viabilidad de incorporar el modelo de lenguaje avanzado, de tipo IA generativa como ChatGPT, en la auditor\u00eda de rendimiento de la SAO.<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Retos y preparaci\u00f3n:<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La implementaci\u00f3n de un sistema de IA generativa como ChatGPT o Google Bard en los procesos de auditor\u00eda presenta diversos retos. Exige establecer una infraestructura, realizar inversiones econ\u00f3micas, asegurar la privacidad de los datos y navegar por complejos escenarios legales. Adem\u00e1s, los propios auditores se enfrentan a la necesidad de adquirir nuevas habilidades, asumir cambios en sus funciones y superar una posible desconfianza en las tecnolog\u00edas de IA.<\/p>\n\n\n\n

Para lograr una transici\u00f3n sin contratiempos, la SAO ha de estar preparada para la IA. Esto implica crear una infraestructura t\u00e9cnica s\u00f3lida, implementar la gobernanza de datos, desarrollar habilidades a trav\u00e9s de la capacitaci\u00f3n y gestionar el cambio de manera eficaz. La alineaci\u00f3n estrat\u00e9gica con las metas de la organizaci\u00f3n y el cumplimiento de las consideraciones legales y \u00e9ticas resultan vitales.<\/p>\n\n\n\n

Medici\u00f3n de los beneficios:<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Los beneficios de la implementaci\u00f3n de IA se pueden cuantificar con la ayuda de diferentes m\u00e9tricas. La eficiencia, la precisi\u00f3n, el ahorro de costes, la satisfacci\u00f3n de los auditados, la mitigaci\u00f3n de riesgos y las capacidades de aprendizaje<\/em> son, todos ellos, par\u00e1metros que permiten determinar el \u00e9xito en la implantaci\u00f3n. Es importante mantener un sistema de puntuaci\u00f3n o scorecard<\/em> equilibrado de estos indicadores, ya que los beneficios a menudo se hacen m\u00e1s evidentes con el tiempo y con el uso continuado.<\/p>\n\n\n\n

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Figura 1: Beneficios de la implementaci\u00f3n de IA para las EFS<\/em><\/strong><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

La Oficina Estatal de Auditor\u00eda (SAO) del Reino de Tailandia ha hecho gala de una actitud pionera frente a la incorporaci\u00f3n de la IA en sus operaciones de auditor\u00eda desde 2021. Especial \u00e9nfasis se ha puesto en las auditor\u00edas de rendimiento, con el prop\u00f3sito de poner en marcha un proyecto “copiloto” impulsado por IA. Esta iniciativa se ajusta a la Pol\u00edtica Nacional de Auditor\u00eda del Comisionado de Auditor\u00eda del Sector P\u00fablico, que promueve la transformaci\u00f3n digital a trav\u00e9s de un enfoque de auditor\u00eda basado en datos, la implementaci\u00f3n de herramientas cient\u00edficas y tecnol\u00f3gicas para la fiscalizaci\u00f3n, as\u00ed como el fomento de una cultura de datos dentro de la organizaci\u00f3n. El estudio propuesto tiene por objeto explorar la viabilidad de utilizar IA generativa como ChatGPT, un modelo avanzado de inteligencia artificial, a fin de potenciar a\u00fan m\u00e1s la auditor\u00eda de rendimiento.<\/p>\n\n\n\n

La SAO de Tailandia llev\u00f3 a cabo este enfoque prospectivo para explicar el futuro preferente de la incorporaci\u00f3n de IA a las auditor\u00edas de rendimiento.<\/em><\/strong> Partiendo del estudio de viabilidad sobre la implantaci\u00f3n de ChatGPT en las auditor\u00edas de rendimiento de la SAO de Tailandia, se desarrollaron cuatro escenarios. En ellos se reflejaron diversas posibilidades que iban desde condiciones muy favorables con inmensos beneficios hasta escenarios en los que numerosos obst\u00e1culos imped\u00edan la implantaci\u00f3n satisfactoria de ChatGPT.<\/p>\n\n\n\n

Los cuatro escenarios se modelaron en funci\u00f3n de los distintos niveles de preparaci\u00f3n y de los potenciales beneficios susceptibles de obtenerse mediante ChatGPT en la auditor\u00eda de rendimiento de la SAO de Tailandia.<\/p>\n\n\n\n

Escenario 1 \u2013 Armon\u00eda IA<\/strong> \u2013 Alto nivel de preparaci\u00f3n, alto nivel de beneficios: En este escenario ideal, la SAO de Tailandia est\u00e1 totalmente preparada para la integraci\u00f3n de ChatGPT. La infraestructura, la capacitaci\u00f3n y la cultura organizativa se encuentran en un punto en el que resulta muy f\u00e1cil incorporar la IA. La auditor\u00eda de rendimiento mejora significativamente con la integraci\u00f3n de ChatGPT, aumentando sustancialmente la velocidad, precisi\u00f3n y exhaustividad de la auditor\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Escenario 2 \u2013 Triunfo tecnol\u00f3gico <\/strong>\u2013 Alto nivel de preparaci\u00f3n, bajo nivel de beneficios: La SAO de Tailandia presenta un alto grado de preparaci\u00f3n, una s\u00f3lida infraestructura y una cultura organizativa de apoyo. No obstante, la integraci\u00f3n de ChatGPT no mejora significativamente la auditor\u00eda de rendimiento debido a limitaciones u obst\u00e1culos imprevistos en la aplicaci\u00f3n de la IA a tareas de auditor\u00eda espec\u00edficas.<\/p>\n\n\n\n

Escenario 3 \u2013 Sorpresa grata<\/strong> \u2013 Bajo nivel de preparaci\u00f3n, alto nivel de beneficios: Pese a no estar totalmente preparados para la integraci\u00f3n de la IA, la aplicaci\u00f3n de ChatGPT en la auditor\u00eda de rendimiento produce mejoras significativas. No obstante, la escasa preparaci\u00f3n podr\u00eda ocasionar dificultades iniciales, una asimilaci\u00f3n m\u00e1s lenta de la IA o un uso ineficiente de la tecnolog\u00eda, lo que limitar\u00eda los beneficios potenciales.<\/p>\n\n\n\n

Escenario 4 \u2013 Aguas turbulentas<\/strong> \u2013 Bajo nivel de preparaci\u00f3n, bajo nivel de beneficios: Seg\u00fan este escenario, el menos ideal, la SAO de Tailandia no est\u00e1 bien preparada para la integraci\u00f3n de IA en t\u00e9rminos de infraestructura, capacitaci\u00f3n o cultura. Adem\u00e1s, la integraci\u00f3n de ChatGPT no mejora sustancialmente la auditor\u00eda de rendimiento, ya sea debido a la naturaleza de las tareas a realizar o a la falta de eficacia en el uso de la IA.<\/p>\n\n\n\n

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Figura 2: Cuatro escenarios de implementaci\u00f3n de la IA para la SAO de Tailandia<\/em><\/strong><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Estos escenarios ofrecen un amplio abanico de posibilidades que podr\u00edan darse a partir de la integraci\u00f3n de ChatGPT en la auditor\u00eda de rendimiento de la SAO de Tailandia y ponen de relieve la necesidad de estar preparados y tener expectativas realistas sobre los beneficios de la incorporaci\u00f3n de IA.<\/p>\n\n\n\n

Recomendaciones constructivas <\/strong><\/h2>\n\n\n\n

En el marco de su preparaci\u00f3n para la integraci\u00f3n de IA, la SAO de Tailandia podr\u00e1 considerar las siguientes recomendaciones: <\/p>\n\n\n\n

1. Adaptaci\u00f3n tecnol\u00f3gica:<\/strong> Se recomienda que la SAO de Tailandia invierta en infraestructura tecnol\u00f3gica y programas de capacitaci\u00f3n para facilitar la integraci\u00f3n y el uso fluido de ChatGPT.<\/p>\n\n\n\n

2. Ajustes regulatorios:<\/strong> Se tienen que revisar y actualizar las directrices legales y \u00e9ticas para dar cabida al uso de la IA en los procesos de auditor\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

3. Potenciaci\u00f3n de la cultura de datos<\/strong>: Se recomienda mantener un continuo \u00e9nfasis en el fomento de una cultura de datos, en la que los datos sean valorados y utilizados eficazmente.<\/p>\n\n\n\n

4. Evaluaci\u00f3n regular:<\/strong> Despu\u00e9s de la implementaci\u00f3n, se recomienda llevar a cabo una evaluaci\u00f3n regular del impacto de ChatGPT en la auditor\u00eda de rendimiento para as\u00ed asegurar su eficacia y solucionar cualquier problema de inmediato.<\/p>\n\n\n\n

Estrategia para la implementaci\u00f3n de IA generativa en las EFS<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La IA generativa, como ChatGPT o Google Bard, es un campo en r\u00e1pida evoluci\u00f3n y con el potencial de revolucionar el proceso de auditor\u00eda. Mediante la automatizaci\u00f3n de tareas repetitivas, la identificaci\u00f3n de patrones y anomal\u00edas, as\u00ed como la generaci\u00f3n de conocimientos, la IA generativa puede constituir una herramienta \u00fatil para ayudar a los auditores a ser m\u00e1s eficientes, eficaces y objetivos.<\/p>\n\n\n\n

Para asegurar una implementaci\u00f3n exitosa de la IA generativa en las EFS, se deber\u00edan considerar los siguientes enfoques estrat\u00e9gicos:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Concienciar y alfabetizar en IA generativa.<\/strong> Las EFS han de promover el conocimiento y la capacidad en torno al empleo de la IA generativa entre sus partes interesadas, incluyendo auditores, directivos y responsables de la toma de decisiones. Esto se puede llevar a cabo a trav\u00e9s de talleres, webinarios y otras iniciativas educativas.<\/li>\n\n\n\n
  2. Formular objetivos claros en materia de IA generativa.<\/strong> Las EFS han de definir los resultados espec\u00edficos que esperan de la integraci\u00f3n de la IA generativa en sus procesos. Estos objetivos podr\u00edan incluir el incremento de la eficiencia, la mejora de la precisi\u00f3n o la reducci\u00f3n de riesgos.<\/li>\n\n\n\n
  3. Evaluar la viabilidad de la IA generativa.<\/strong> Las EFS han de evaluar sus actuales procedimientos e infraestructuras de auditor\u00eda para determinar si la IA generativa representa una soluci\u00f3n viable. Esto incluye evaluar la disponibilidad de datos, la experiencia tecnol\u00f3gica del personal y el entorno regulatorio.<\/li>\n\n\n\n
  4. Desarrollar un plan de IA generativa<\/strong>. Las EFS han de desarrollar una hoja de ruta que describa la visi\u00f3n, los objetivos y los pasos a seguir para integrar la IA generativa en sus operaciones. Este plan debe ser lo suficientemente flexible como para adaptarse a los cambios en la tecnolog\u00eda y en el entorno de auditor\u00eda.<\/li>\n\n\n\n
  5. Llevar a cabo proyectos piloto.<\/strong> Antes de desplegar la IA generativa a gran escala, las EFS han de llevar a cabo proyectos piloto para probar la tecnolog\u00eda e identificar posibles retos. Esto ayudar\u00e1 a asegurar que la tecnolog\u00eda se ajuste a sus prop\u00f3sitos y que la EFS est\u00e9 preparada para gestionar cualquier riesgo.<\/li>\n\n\n\n
  6. Implementar la IA generativa iterativamente.<\/strong> Las EFS han de implementar la IA generativa de forma iterativa, empezando por proyectos a peque\u00f1a escala y ampliando gradualmente su uso a lo largo del tiempo. Esto permitir\u00e1 a la EFS aprender de sus experiencias y proceder a los ajustes necesarios.<\/li>\n\n\n\n
  7. Capacitar a los auditores en IA generativa.<\/strong> Las EFS han de ofrecer capacitaci\u00f3n a sus auditores sobre c\u00f3mo utilizar eficazmente la IA generativa. Esta preparaci\u00f3n debe abarcar los conceptos b\u00e1sicos en IA generativa, la forma de aplicarla a tareas de auditor\u00eda espec\u00edficas y la manera de comprobar la existencia de imprecisiones y sesgos.<\/li>\n\n\n\n
  8. Adherirse a las normas \u00e9ticas y de cumplimiento.<\/strong> Las EFS han de asegurarse de que su uso de IA generativa se adhiere a las normas \u00e9ticas y de cumplimiento. Esto incluye velar por que la tecnolog\u00eda se utilice de manera justa y sin sesgos, y que no viole la privacidad o confidencialidad individuales.<\/li>\n\n\n\n
  9. Establecer asociaciones con expertos en IA generativa.<\/strong> Las EFS han de establecer asociaciones con expertos en IA generativa para permanecer al d\u00eda de los \u00faltimos avances en este campo y obtener orientaci\u00f3n sobre c\u00f3mo implementar la tecnolog\u00eda de forma eficaz.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Tomando en consideraci\u00f3n estos enfoques estrat\u00e9gicos, las EFS pueden conseguir una implementaci\u00f3n exitosa de la IA generativa y aprovechar todo el potencial de esta tecnolog\u00eda para mejorar el proceso de auditor\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

    Para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n, p\u00f3ngase en contacto con: sutthisun@gmail.com<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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