Impulsada por la ola ChatGPT, la IA se está infiltrando en muchas profesiones. Hasta el punto, en ocasiones, de transformarlos profundamente. Entre las profesiones a la vanguardia de estos cambios se encuentran los auditores internos. Para evaluar el impacto de la tecnología en esta profesión, el máster CARF (Control de Auditoría e Información Financiera) de la Universidad de París-Dauphine-PSL y la empresa de auditoría y consultoría Grant Thornton acaban de publicar un estudio que ofrece un retrato del oyente de el futuro. Un retrato profundamente marcado por la extensión de los usos de la IA.
Para realizar esta segunda versión de su investigación sobre el tema, la firma y la universidad entrevistaron a 52 auditores internos, la mitad pertenecientes a empresas de más de 5.000 personas. Tres cuartas partes de ellos planean hacer un uso sistemático de la IA (y la proporción es aún mayor sólo en las grandes empresas), en comparación con solo el 17% que lo hace actualmente. El momento de esta generalización de usos es más debatido. Para el 42% de los encuestados, hay que hacer hincapié en el desarrollo de herramientas de IA en sus usos a corto plazo (menos de dos años), mientras que el 46% cree que el cambio llevará más tiempo (entre 2 y 5 años).
“Lo que ahorra tiempo y lo que puedes controlar”
Si la tecnología parece destinada a afectar a tareas cada vez más diversificadas dentro de la profesión, su lugar ya está bien establecido en una proporción importante de las empresas encuestadas. Con usos actuales centrados principalmente en operaciones de control: búsqueda de anomalías (donde la IA es utilizada por el 37% de las empresas), control de calidad de datos (35%) o búsqueda de fraude (25%). En usos futuros, los auditores están mirando usos centrados en la detección de fugas de datos o en la descripción o control de procesos mediante minería de procesos. Para Enguerrand Bertholet, director de auditoría interna y gestión de riesgos del grupo Legrand, “no debemos pedirle a la IA que haga algo que como auditor no dominamos, sino centrarnos en esto. lo que ahorra tiempo y es fácil de controlar. »
Y si la tecnología ha invertido la fase de análisis previo de riesgos y de preparación de la misión (en particular para identificar los riesgos) y la fase llamada "de campo" (en particular para analizar los datos), también interviene cada vez más en la parte dedicada a la redacción. del informe, “una fase poco digitalizada dentro del proceso de auditoría y que sigue siendo un tema delicado”, según los autores del estudio. Para el 43% de los encuestados, la IA puede ayudar a perfeccionar los resultados de la auditoría, mientras que el 29% la considera útil para redactar el informe en sí. "Evolución significativa en comparación con los resultados de nuestra encuesta anterior", subrayan Paris-Dauphine-PSL y Grant Thornton.
Falta de habilidades, pero también insuficiencias en los datos.
Desde entonces, el fenómeno ChatGPT ha pasado de esta manera. Eliminar en el proceso ciertos bloqueos detectados en 2022. “Si bien los principales obstáculos para el desarrollo y uso de herramientas vinculadas a la IA en auditoría fueron principalmente de naturaleza financiera y técnica en 2022, el acceso a habilidades y la falta de conocimiento y cultura sobre IA Las herramientas se convertirán en los principales obstáculos en 2023”, observan los autores del estudio. La dificultad para contratar recursos adecuados (mencionada por el 81% de los encuestados) y la falta de cultura en los sistemas de información (79%) se consideran, por tanto, los principales obstáculos. Cabe señalar, sin embargo, que 7 de cada 10 auditores mencionan la falta de fiabilidad y calidad de los datos y la dificultad de acceder a ellos como obstáculos para el desarrollo de los usos de la IA en su profesión.
Los principales riesgos para la tecnología también están directamente asociados con estos límites. 9 de cada 10 auditores temen errores al configurar guiones o algoritmos de control, debido a la falta de habilidades suficientes. Son pocos los que están preocupados por las conclusiones erróneas que la IA podría arrojar debido a una calidad insuficiente de los datos o a un sesgo en la selección de los mismos. Lagunas y riesgos que permiten trazar el retrato del equipo de auditoría interna del mañana, que el 90% de los encuestados ve como una mezcla entre analistas y científicos de datos y auditores "tradicionales".
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