La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una promesa tecnológica para convertirse en un componente central en la transformación digital de las organizaciones. Su impacto en la auditoría interna es profundo, ya que desempeña un doble rol: por un lado, como objeto que debe ser auditado debido a sus riesgos inherentes, y por otro, como herramienta que potencia la eficiencia y efectividad del trabajo auditor. Esta dualidad plantea desafíos éticos, técnicos y organizativos que requieren una reflexión estratégica por parte de las áreas de control interno.
Respecto a la IA, la proliferación de algoritmos de aprendizaje automático, sistemas de IA generativa y agentes autónomos ha multiplicado los riesgos asociados a su desarrollo e implementación, generando desde sesgos algorítmicos que perpetúan desigualdades, hasta errores de predicción con impactos financieros o legales. Por ello, los modelos de IA requieren un escrutinio detallado y constante.
La aplicación de IA en la auditoría implica, además, el entendimiento de nuevas metodologías, como la auditoría explicativa de modelos (explainable AI), la validación de resultados en contextos de alta incertidumbre y la evaluación de principios éticos como la transparencia, equidad y responsabilidad. En particular, las áreas reguladas, como la banca o la salud, exigen niveles más altos de trazabilidad y cumplimiento, lo que transforma a la IA en un objeto técnico y normativo de alta complejidad para los auditores internos.
De forma paralela, la inteligencia artificial ofrece oportunidades para transformar la práctica de auditoría interna, permitiendo analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, identificar patrones anómalos, automatizar revisiones documentales y generar borradores de informes con un alto nivel de precisión. Esto no solo mejora la productividad de los equipos, sino que libera tiempo para el juicio y el análisis estratégico de los profesionales, dos componentes esenciales en auditoría.
Entre los casos de uso más destacados, se encuentran los sistemas de clasificación automatizada de hallazgos, asistentes virtuales que responden consultas metodológicas, y agentes de IA que auditan logs de sistemas o contratos digitales. El valor de aplicar este tipo de herramientas radica en la velocidad, escalabilidad, y en la capacidad de auditar procesos antes inexplorados, debido a limitaciones de recursos.
El principal reto de este doble rol radica en la necesidad de equilibrio entre automatización y control. La auditoría interna debe evitar una dependencia excesiva de sistemas que, paradójicamente, también audita. Esto implica establecer límites claros en el uso de IA como herramienta, garantizando siempre una validación humana crítica de los resultados generados por máquinas.
Asimismo, se requiere una evolución del perfil del auditor. Las competencias técnicas en análisis de datos, entendimiento de algoritmos y gobernanza de IA se están convirtiendo en elementos indispensables del nuevo auditor digital. Paralelamente, la función de auditoría debe actualizar sus marcos de referencia y metodologías para incorporar evaluaciones de sistemas inteligentes sin perder su esencia: proveer una opinión objetiva, independiente y basada en evidencia.
En este contexto, la auditoría interna tiene la responsabilidad de evaluar la gobernanza de la IA, la trazabilidad de los modelos, la integridad de los datos y la adecuación de los controles asociados al ciclo de vida del sistema.
La inteligencia artificial está redefiniendo el campo de acción de la auditoría interna. Su doble rol como objeto y herramienta obliga a replantear estrategias, capacitar equipos y reforzar las políticas de gobernanza tecnológica. Lejos de ser una amenaza, este fenómeno ofrece la oportunidad de convertir la auditoría en una función más ágil, predictiva y estratégica. El desafío no es tecnológico, sino de liderazgo y adaptación.
José Lagos
Docente UEjecutivos
Facultad de Economía y Negocios
Universidad de Chile