La auditor\u00eda algor\u00edtmica cambia la forma en que se obtiene evidencia, se eval\u00faan riesgos y se supervisan sistemas que procesan informaci\u00f3n, pues desplaza parte del trabajo del contador p\u00fablico hacia actividades de mayor criterio, como interpretar resultados, cuestionar modelos, identificar sesgos y evaluar la confiabilidad de sistemas automatizados.<\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 es la auditor\u00eda algor\u00edtmica?<\/strong><\/p>\n La auditor\u00eda algor\u00edtmica es un proceso t\u00e9cnico e independiente dise\u00f1ado para evaluar la gobernanza, transparencia, explicabilidad y mitigaci\u00f3n de sesgos en modelos de aprendizaje autom\u00e1tico. Su prop\u00f3sito es verificar que los sistemas automatizados operen bajo controles internos estrictos y cumplan con regulaciones aplicables.<\/p>\n Esto significa que el objeto de revisi\u00f3n ya no se limita a documentos, transacciones o estados financieros. Tambi\u00e9n incluye los algoritmos que procesan datos, generan alertas, clasifican operaciones o apoyan decisiones. En ese escenario, el contador debe comprender c\u00f3mo estos sistemas pueden afectar la calidad de la informaci\u00f3n y la confianza que los usuarios depositan en ella.<\/p>\n Del muestreo al an\u00e1lisis total de datos<\/strong><\/p>\n Una de las principales transformaciones est\u00e1 en el paso de la auditor\u00eda tradicional a la auditor\u00eda inteligente. La primera ha sido peri\u00f3dica, reactiva y basada en muestras manuales. La segunda se orienta hacia procesos continuos, proactivos y apoyados en el an\u00e1lisis del 100 % de los datos en tiempo real.<\/p>\n La tecnolog\u00eda actual derriba la premisa de que no es posible verificar la totalidad de las transacciones. Los algoritmos pueden ingerir y procesar poblaciones completas de informaci\u00f3n, como asientos de diario, facturas o n\u00f3minas. Esto permite dotar la opini\u00f3n del auditor de una evidencia m\u00e1s amplia y cambia la forma en que se identifican anomal\u00edas o inconsistencias.<\/p>\n Sin embargo, revisar m\u00e1s datos no significa reducir el papel del juicio profesional. Por el contrario, exige que el auditor eval\u00fae la calidad de la informaci\u00f3n, la l\u00f3gica de los resultados y los riesgos asociados al uso de modelos automatizados.<\/p>\n Automatizaci\u00f3n y nuevo rol del contador<\/strong><\/p>\n La inteligencia artificial y la Automatizaci\u00f3n Rob\u00f3tica de Procesos (RPA, por sus siglas en ingl\u00e9s) pueden asumir tareas rutinarias como conciliaciones bancarias, validaci\u00f3n de documentos y clasificaci\u00f3n de gastos. Esta automatizaci\u00f3n libera tiempo para que el contador se concentre en actividades que requieren pensamiento cr\u00edtico, como la investigaci\u00f3n de anomal\u00edas y el an\u00e1lisis profesional.<\/p>\n El cambio, entonces, no consiste solo en hacer m\u00e1s r\u00e1pido lo mismo. Implica replantear el aporte del contador dentro del proceso de auditor\u00eda. A medida que las herramientas automatizan tareas repetitivas, aumenta la necesidad de profesionales capaces de interpretar resultados, cuestionar supuestos y mantener una supervisi\u00f3n \u00e9tica sobre los sistemas que intervienen en la informaci\u00f3n financiera.<\/p>\n Caja negra, sesgos y escepticismo profesional<\/strong><\/p>\n Uno de los retos m\u00e1s importantes es el fen\u00f3meno de la \u201ccaja negra\u201d. Este se refiere a la incapacidad de comprender los procesos l\u00f3gicos internos mediante los cuales un algoritmo llega a una conclusi\u00f3n. Cuando el auditor no entiende c\u00f3mo se gener\u00f3 un resultado, se afecta su capacidad para evaluar su fiabilidad.<\/p>\n Por eso cobra relevancia la IA Explicable<\/em> (XAI, por sus siglas en ingl\u00e9s), que busca traducir variables t\u00e9cnicas en m\u00e9tricas comprensibles para el negocio y el regulador. Este punto es cr\u00edtico porque los modelos de IA m\u00e1s precisos suelen ser tambi\u00e9n los m\u00e1s dif\u00edciles de explicar. All\u00ed surge una tensi\u00f3n entre eficacia y transparencia.<\/p>\n A esto se suma el riesgo de sesgos algor\u00edtmicos, por cuanto los modelos pueden ser entrenados con datos hist\u00f3ricos sesgados, y como consecuencia puede automatizar la discriminaci\u00f3n a gran escala. En Pa\u00edses Bajos, el caso Toeslagen mostr\u00f3 c\u00f3mo un algoritmo de lucha contra el fraude clasific\u00f3 err\u00f3neamente a miles de familias inmigrantes como fraudulentas. En Estados Unidos, la herramienta COMPAS asignaba mayor riesgo de reincidencia a acusados afroamericanos a partir de datos hist\u00f3ricos sesgados. Estos casos evidencian que un sistema automatizado puede amplificar errores o sesgos si no es evaluado adecuadamente.<\/p>\n Frente a estos riesgos, el escepticismo profesional sigue siendo central. La IA no sustituye el criterio \u00e9tico del contador; lo amplifica, siempre que el profesional mantenga la responsabilidad \u00faltima sobre la veracidad e integridad de la informaci\u00f3n financiera.<\/p>\n Competencias para una auditor\u00eda basada en IA<\/strong><\/p>\n La auditor\u00eda algor\u00edtmica exige que el contador desarrolle competencias que van m\u00e1s all\u00e1 de lo contable. Entre ellas se encuentran conocimientos en arquitectura de datos, bases de datos relacionales, interpretaci\u00f3n de modelos de IA y Machine Learning, manejo de herramientas como SQL, Python y Tableau, adem\u00e1s de nociones de ciberseguridad.<\/p>\n Este desaf\u00edo convive con varias limitaciones. La auditor\u00eda de algoritmos a\u00fan no es un servicio que los contadores ofrezcan masivamente, mientras otros profesionales, como ingenieros de sistemas y cient\u00edficos de datos, han tomado la delantera. Adem\u00e1s, existe una brecha de implementaci\u00f3n, pues las grandes firmas invierten recursos significativos en estas tecnolog\u00edas, mientras que las peque\u00f1as y medianas firmas (SMP, por sus siglas en ingl\u00e9s) enfrentan barreras por costos de inversi\u00f3n e infraestructura digital inestable.<\/p>\n La auditor\u00eda algor\u00edtmica ampl\u00eda el campo de acci\u00f3n del contador p\u00fablico. Su valor no estar\u00e1 \u00fanicamente en revisar cifras, sino tambi\u00e9n en comprender los sistemas que las procesan, evaluar sus riesgos y preservar la confianza en la informaci\u00f3n. En ese proceso, la tecnolog\u00eda puede cambiar las herramientas, pero no elimina la necesidad de criterio profesional, responsabilidad \u00e9tica y capacidad de an\u00e1lisis.<\/p>\n Kevin Darley Guevara<\/strong><\/p>\n Profesional de investigaci\u00f3n del INCP<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La auditor\u00eda algor\u00edtmica est\u00e1 cambiando la forma en que los contadores revisan la informaci\u00f3n, al pasar de an\u00e1lisis basados en muestras a procesos apoyados en grandes vol\u00famenes de datos. En este art\u00edculo explicamos c\u00f3mo este campo ampl\u00eda el rol del contador p\u00fablico, qu\u00e9 retos plantea frente a los sesgos y la IA, y qu\u00e9 competencias ser\u00e1n clave en entornos digitales.<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":15230,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[5,546],"tags":[],"class_list":["post-15231","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-contenidos","category-tecnologia-e-innovacion"],"views":225,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15231","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=15231"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15231\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/media\/15230"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=15231"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=15231"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=15231"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}