En los últimos años, la IA se ha convertido en la palabra de moda en el mundo empresarial. Parece estar en todas partes, normalmente con la mención de que alterará industrias, secciones y profesiones. En este artículo, queremos echar un vistazo a la IA y la auditoría: ¿ha llegado la IA también a nuestra profesión? ¿Y cómo será?
Una encuesta reciente de KPMG reveló que cuatro de cada diez auditores esperan que las eficiencias generadas por la IA reduzcan el tamaño de los equipos de auditoría. La opinión de Circit es que la IA surgirá y seguirá progresando y evolucionando, pero no para sustituir a los auditores o reducir los equipos. Más bien, la IA en la auditoría significará que los auditores podrán ceder tareas repetitivas para permitir una mayor atención humana y centrarse en áreas donde sea necesaria, donde añada valor adicional y donde contribuya a la calidad de la auditoría.
¿Quées la IA?
La mayoría de los profanos habrán oído hablar de la IA por la explosión y el crecimiento de ChatGPT. El chatbot generativo impulsado por IA se lanzó en diciembre de 2022 y alcanzó los 100 millones de usuarios activos mensuales en dos meses. Aunque ChatGPT es familiar para muchos, sigue habiendo un malentendido general sobre las tecnologías subyacentes en las que consiste la IA. En su sentido más amplio, la IA es un subconjunto de tecnologías que utilizan la potencia informática para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.
La IA en auditoría podrá realizar tareas repetitivas y llevar a cabo análisis complejos que superen las capacidades humanas. Algunos ejemplos son la revisión de estados financieros, la automatización de tareas repetitivas como la introducción de datos y la capacidad de realizar pruebas completas que vayan más allá de los métodos de muestreo tradicionales. A medida que estas tecnologías sigan desarrollándose e integrándose en las pilas tecnológicas utilizadas por los profesionales de las finanzas, el trabajo será más ágil, lo que se traducirá en informes financieros de mayor calidad y más rápidos.
Los distintos tipos de IA
Aunque nosotros nos referimos a ella simplemente como "IA", este término abarca diferentes modelos que tienen distintas especializaciones.
Programación del lenguaje natural (PNL)
La PNL es una de las tecnologías de IA más comunes y muchas personas habrán interactuado con ella, ya que impulsa asistentes virtuales cotidianos, como Siri y Alexa. Puede entender y manipular el lenguaje humano, tanto hablado como escrito.
La PNL también es lo suficientemente sofisticada como para medir el sentimiento, lo que le permite crear resultados precisos basados en el tono emocional de los comandos. Deloitte escribió un fascinante artículo en el que destaca las ventajas de la IA social, por ejemplo, en la gestión de clientes y su satisfacción.
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático es un tipo de IA que permite a la potencia de cálculo aprender de los datos y mejorar el rendimiento sin necesidad de ser programada. Los algoritmos se vuelven más precisos y realizan predicciones en función del volumen de datos con los que se entrenan.
Grandes modelos lingüísticos (LLM)
Los LLM son capaces de comprender y generar textos similares a los humanos. Se entrenan con grandes cantidades de datos de texto para aprender patrones y el contexto del lenguaje, de modo que puedan responder a las entradas de los usuarios con precisión y coherencia. Pueden resumir grandes cantidades de información y responder a preguntas, y son una de las principales tecnologías que utiliza ChatGPT.
Casos prácticos
Muchos proveedores de contabilidad y auditoría ya están utilizando la IA directamente en sus productos, y las herramientas generales de software de IA tienen capacidades que pueden apoyar los flujos de trabajo de los profesionales de las finanzas. Hemos recopilado un resumen de los casos de uso existentes para la IA en auditoría y contabilidad:
Automatización de las tareas cotidianas
Los principales proveedores de libros contables, como Sage y Xero, han puesto en marcha copilotos impulsados por IA que pueden realizar tareas contables cotidianas. Los copilotos son sofisticados asistentes virtuales que aprovechan los LLM para permitir a los usuarios mejorar su productividad mediante consultas contextualizadas relacionadas con los datos existentes. Los copilotos de contabilidad permiten a los contables generar indicaciones que completen tareas como la creación de facturas, la persecución de pagos atrasados, la edición de presupuestos, los flujos de caja instantáneos y la información en tiempo real. En auditoría, los copilotos podrían ayudar a agilizar la comunicación con los clientes, la introducción de datos y el análisis de estados financieros.
Esto tiene varias ventajas: el personal ahorra tiempo en tareas repetitivas, lo que le permite dedicar tiempo a elementos que se benefician de la atención de expertos, como el análisis de riesgos. El ahorro de tiempo generado por la agilización de los análisis y la reducción de las tareas manuales permite a los auditores asesorar puntualmente a los clientes y, potencialmente, repercutir también en el ahorro de costes.
Evaluación de riesgos
La IA puede respaldar los procesos de planificación de auditorías mediante proveedores respaldados por LLM que utilizan algoritmos para analizar grandes conjuntos de datos y tendencias para centrarse en áreas de alto riesgo en las que centrarse durante los compromisos.
KPMG ya está utilizando IA generativa en todo el mundo para controlar el riesgo de auditoría. Esto permitirá a los auditores aumentar la calidad de las auditorías, reducir potencialmente los costes y liberar tiempo para interrogar a los encargados de la gobernanza. Los trabajos también pueden completarse más rápidamente, ya que se minimiza el tiempo necesario durante la fase de planificación. Además, esto creará la oportunidad de pasar a un enfoque de auditoría continua, con un control de riesgos en tiempo real que evalúe los datos transaccionales en tiempo real.
Detección de fraudes
Tradicionalmente, las auditorías se completan mediante un enfoque de muestreo, en el que los auditores seleccionan un puñado de transacciones por encima del umbral de materialidad. Hasta ahora, el enfoque de muestreo ha prevalecido debido a la dependencia de los procesos manuales. Sin embargo, las capacidades de aprendizaje automático permitirán a las empresas de software de auditoría analizar conjuntos de datos completos y señalar cualquier transacción atípica o inusual, en lugar de aquellas que se encuentren justo por encima del umbral de materialidad.
Revisiones de contratos
Los auditores dedican mucho tiempo a buscar en los contratos, ya sea para identificar cláusulas (por ejemplo, condiciones de los pactos), fechas de rescisión de proveedores y clientes, o información adicional para determinar el tratamiento de las transacciones. La búsqueda de estos datos será más fácil si los auditores utilizan herramientas de PNL para identificar y extraer la información pertinente. A partir de estos hallazgos, los auditores pueden confirmar la naturaleza de las transacciones más complicadas y evaluar cualquier riesgo asociado.
Esto es sólo la punta del iceberg
Aunque todos los casos de uso anteriores demuestran cómo podemos beneficiarnos de la IA en la auditoría, esto es solo la punta del iceberg. Las capacidades de la IA se están desarrollando a un ritmo exponencial. La primera versión de ChatPGT podía recordar unas tres páginas de texto, mientras que un documento reciente de Google afirma que la empresa dispone de tecnología para dar a los LLM un contexto infinito. Esto crea un alucinante abanico de posibilidades para analizar y procesar datos de contabilidad y auditoría.
Las personas deben aplicar una mentalidad de retoque, utilizando herramientas como las GPT, para crear herramientas y flujos de trabajo adaptados a las necesidades de los clientes. Dudley Gould, vicepresidente de Desarrollo de Negocio de Circit, exploró algunas de estas posibilidades, incluida la interpretación de las normas contables, en un reciente artículo de nuestro blog.
En lugar de reducir el tamaño de los equipos, la IA en auditoría facilitará nuevos flujos de trabajo, automatizando y aliviando tareas cotidianas que ocupan tiempo pero no añaden valor. Si vemos la IA como un copiloto o asistente, que allana el camino a nuevas funcionalidades y capacidades que antes no teníamos, podemos ver cómo los auditores y contables pueden trabajar junto a esta tecnología para añadir valor al trabajo y la calidad de la auditoría.
