Lo que un auditor debe saber sobre la Inteligencia Artificial Generativa, sus pros y contras

Con el surgimiento de herramientas de inteligencia artificial generativa (IAG), como ChatGPT, se ha incrementado la utilización de contenidos generativos, como hojas de vida y cartas de presentación. Según el artículo «Los pros y los contras de los currículums generados por IA: lo que los contadores necesitan saber» de Accounting Today, una reciente encuesta realizada por el sitio Resume Templates a 800 trabajadores estadounidenses reveló que más del 50% tiene la intención de buscar empleo en 2024, y el 66% planea postularse con un currículum creado por IAG. Un porcentaje similar considera el uso de IAG para elaborar sus cartas de presentación.

La aplicación de IAG para la confección de documentos como currículos y cartas de presentación ofrece beneficios notables, representando un ahorro de tiempo y un sólido punto de partida para la generación de ideas iniciales. Este fenómeno se observa también en el ámbito de la auditoría. No obstante, junto con las ventajas, surgen desventajas a tener en cuenta.

Ventajas:

• Eficiencia y velocidad: La utilización de la inteligencia artificial permite automatizar procesos de auditoría que normalmente demandarían mucho tiempo y esfuerzo humano, posibilitando el procesamiento rápido de grandes volúmenes de datos e identificando de manera eficiente patrones o anomalías.
• Análisis predictivo: La IA facilita el análisis predictivo para detectar posibles riesgos o fraudes mediante algoritmos avanzados de procesamiento de información, identificando patrones irregulares o tendencias difíciles de percibir por auditores humanos.
• Reducción de errores humanos: Al minimizar la intervención humana en procesos automatizables mediante la IA, se logra una disminución de errores y sesgos asociados a manuales de auditoría.
• Mejora en los resultados: Los algoritmos de IA contribuyen a la precisión al identificar problemas contables o financieros, ofreciendo resultados más confiables y detallados.
• Adaptabilidad: La IA puede ajustarse a cambios en el entorno empresarial y en regulaciones, actualizándose automáticamente para cumplir con requisitos cambiantes.

Desventajas:

• Falta de juicio y perspicacia humana: La IA puede carecer de la intuición y perspicacia humana, especialmente en situaciones que requieren juicio subjetivo o comprensión contextual.
• Costos iniciales y de implementación: La adopción de sistemas de IA puede ser costosa para algunas organizaciones en términos de inversión en tecnología, capacitación y mantenimiento, representando un obstáculo para pequeñas y medianas empresas.
• Privacidad y seguridad de los datos: La evaluación generada por IA implica el procesamiento de grandes cantidades de datos, generando preocupaciones sobre privacidad y seguridad que, si no se abordan adecuadamente, pueden resultar en problemas legales y éticos.
• Falta de transparencia en los modelos: Los modelos de IA suelen ser complejos y difíciles de entender, generando desconfianza cuando no se comprende claramente cómo se llevan a cabo ciertos procesos.
• Dependencia tecnológica: La utilización de IA en auditoría puede hacer que ciertas organizaciones sean vulnerables a fallos técnicos, errores algorítmicos o problemas de calidad de datos.

Es evidente que aprovechar la IA tiene sus pros y contras. Es crucial recordar que la IA puede cometer errores, y los auditores deben mantener un escepticismo saludable hacia los resultados generados por la IA, verificando el contenido y las cifras según sea necesario.

Además, al emplear IA en auditoría, es esencial comprender el contexto específico para obtener resultados precisos. La carencia de intuición y experiencia humana en la IA puede afectar la capacidad para comprender situaciones complejas o interpretar hechos.

Asimismo, al igual que en la contratación de personal, donde se evalúan habilidades y referencias además de la hoja de vida (que podría ser creada con IA), el uso de IA en auditoría requiere complementarse con otras pruebas para evitar visiones parciales y sesgos presentes. en los datos de entrenamiento de la IA.

Aunque la generación de documentos y resultados por IA tiene el potencial de mejorar la eficiencia y calidad, plantea desafíos éticos y limitaciones en creatividad y comprensión del contexto. Por tanto, es crucial utilizar estas herramientas de manera consciente, considerando aspectos éticos y prácticos antes de depender totalmente de la generación automática de documentos y cifras.

La implementación exitosa de IA en auditoría implica comprender claramente los objetivos específicos, adaptar soluciones de IA para abordar desafíos y requisitos, y realizar evaluaciones periódicas para medir la efectividad, ajustando según sea necesario. La estrecha colaboración entre equipos técnicos especializados en IA y auditores es esencial para alinear soluciones con objetivos de auditoría y maximizar la experiencia de ambos grupos.

En conclusión, la implementación exitosa de IA en auditoría requiere tecnología avanzada, comprensión profunda de procesos de auditoría y una gestión efectiva del cambio. La formación continua de los auditores para utilizar y colaborar con herramientas de IA es crucial para maximizar el valor de la tecnología e integrarla eficientemente en los procesos existentes.