Inteligencia Artificial en la auditoria interna – Cómo Auditarla y Cómo Usarla para auditar

Introducción a la Inteligencia Artificial en la Auditoría Interna

Presentación del Curso

• La sesión es una introducción al curso virtual sobre "Inteligencia Artificial en la Auditoría Interna", abordando cómo auditar y utilizar esta tecnología.

• La expositora, ingeniera Paola Andrea González de Colombia, cuenta con más de 17 años de experiencia en gestión de riesgos y seguridad de la información.

Importancia del Tema

• Paola destaca que el uso de inteligencia artificial en auditoría interna es una necesidad actual, dado el creciente interés por estos términos.

• El objetivo es ofrecer un panorama general sobre inteligencia artificial y su aplicación en auditoría interna, enfatizando que no se trata de una clase técnica sino estratégica.

Evolución vs. Disrupción Digital

Conceptos Clave

• Se plantea una pregunta sobre si estamos ante disrupción digital o evolución digital; los participantes responden mayoritariamente que es evolución.

• Se explica que la evolución digital implica cambios graduales a lo largo del tiempo, como el desarrollo de los teléfonos móviles.

Ejemplos Ilustrativos

• La disrupción digital se define como un cambio abrupto que transforma procesos establecidos; se compara con el paso de las velas a la electricidad para iluminar calles.

• Este cambio abrupto afecta profesiones relacionadas; por ejemplo, quienes encendían velas ya no son necesarios con la llegada de la luz eléctrica.

Riesgos Asociados a la Disrupción Digital

Informe Relevante

• Se menciona un informe de Risc Focus Latinoamérica 2024 donde se identifica la disrupción digital como uno de los cinco principales riesgos enfrentados por las organizaciones.

• En este informe, se destaca que se espera que los riesgos asociados a disrupciones digitales aumenten significativamente en los próximos tres años, justo después del riesgo cibernético.

¿Cómo la disrupción digital afecta a la auditoría interna?

La necesidad de adaptarse a la disrupción digital

• La disrupción digital implica riesgos que deben ser gestionados, ya que los cambios tecnológicos son cada vez más rápidos y frecuentes.

• La auditoría interna debe transformarse para responder a las nuevas necesidades en un entorno de modelos de negocio en evolución.

• Es crucial motivar las transformaciones necesarias y explorar los beneficios del uso de inteligencia artificial en el proceso.

Definición y contexto de la Inteligencia Artificial

• Se discute el término "Inteligencia Artificial" (IA), que ha sido utilizado desde 1956, destacando su antigüedad y evolución.

• Aunque hay avances significativos como ChatGPT, aún no existe una IA capaz de replicar todas las funciones humanas o tomar decisiones complejas como lo haría un ser humano.

Componentes clave de la Inteligencia Artificial

• La IA busca hacer que las máquinas sean inteligentes, permitiéndoles resolver problemas y tomar decisiones similares a los humanos.

• Dentro de la disciplina de IA se encuentran conceptos como análisis de datos, Big Data, Machine Learning y robótica. Cada uno juega un papel importante en el desarrollo tecnológico actual.

Aplicaciones prácticas y ejemplos

• El análisis de datos permite anticipar decisiones futuras mediante el estudio de tendencias pasadas; es fundamental dentro del ámbito de la IA.

• El Machine Learning entrena algoritmos para aprender con base en errores y aciertos previos, mejorando así sus recomendaciones personalizadas (ejemplo: Netflix).

Implicaciones éticas y sociales

• Las aplicaciones actuales utilizan algoritmos que influyen en nuestras decisiones diarias, especialmente en compras impulsivas debido al marketing dirigido.

• El aprendizaje profundo imita conexiones neuronales humanas pero no todas las aplicaciones robóticas requieren inteligencia artificial; algunas operan sin ella.

Este resumen proporciona una visión clara sobre cómo la disrupción digital está impactando el campo de la auditoría interna y resalta los componentes esenciales e implicaciones éticas relacionadas con la inteligencia artificial.

Introducción a la Inteligencia Artificial en Auditoría

Conceptos Básicos de la Inteligencia Artificial

• Se está introduciendo el concepto de inteligencia artificial (IA) para automatizar procesos en la organización, lo que permite anticipar eventos de riesgo.

• La auditoría de IA se discute como una forma de utilizar herramientas existentes para mejorar los procesos de auditoría mediante pruebas y análisis.

Historia y Evolución

• Se menciona a Deep Blue, la primera computadora de IBM que venció al campeón mundial de ajedrez, marcando un hito en la percepción pública sobre las capacidades de las máquinas.

• A pesar del avance, se destaca que los algoritmos no poseen emociones; toman decisiones sin miedo, lo cual puede ser ventajoso en ciertos contextos.

Chatbots y su Aplicación

• Se define qué son los chatbots y cómo ChatGPT es un ejemplo avanzado que utiliza IA para interactuar con usuarios a través de respuestas predefinidas.

• Es importante tener precaución al usar información generada por ChatGPT, ya que está entrenado con datos hasta cierto año y puede no ser completamente preciso.

Cambio Paradigmático en Auditoría

Nuevas Perspectivas en Auditoría

• La auditoría debe experimentar un cambio paradigmático; es necesario adaptarse a nuevas formas de trabajo y pensamiento.

• Los auditores deben dejar atrás métodos tradicionales como el muestreo limitado y aprovechar toda la tecnología disponible para realizar análisis más completos.

Herramientas Tecnológicas

• Se enfatiza el uso adecuado de herramientas tecnológicas para transformar datos complejos (como grabaciones) en información útil para la toma de decisiones.

• Es fundamental entender que los algoritmos están soportados por plataformas tecnológicas que requieren pruebas rigurosas similares a cualquier otra tecnología.

Cultura Organizacional y Habilidades Necesarias

Fomentando una Nueva Cultura

• Para implementar cambios efectivos, es crucial fomentar una cultura organizacional abierta a nuevas ideas y enfoques dentro del equipo auditor.

Desarrollo Profesional

• Los auditores deben adquirir habilidades adicionales relacionadas con IA además de sus competencias tradicionales para adaptarse mejor a las exigencias actuales del campo.

Análisis de Datos y Auditoría en la Era Digital

Importancia del Análisis de Datos

• El análisis de datos no debe ser intimidante; es crucial cargar grandes volúmenes de datos en herramientas adecuadas para evitar el muestreo innecesario.

• Aprender a utilizar herramientas de análisis es esencial para auditores, quienes deben tener habilidades tecnológicas básicas para entender los procesos empresariales actuales.

Tecnología en Procesos Empresariales

• La mayoría de los procesos empresariales están soportados por tecnología, lo que reduce la dependencia de procesos manuales.

• Es fundamental que los auditores comprendan conceptos básicos como bases de datos y servidores para realizar un análisis efectivo.

Habilidades Necesarias para Auditores

• Las habilidades blandas son cada vez más necesarias; trabajar en equipo y comunicarse efectivamente mejora la calidad del trabajo auditor.

• Se está formando un subgrupo dentro de auditorías que se especializa en analítica, donde es vital combinar conocimientos técnicos con experiencia en auditoría.

Desafíos Éticos en Inteligencia Artificial

• Al auditar sistemas de inteligencia artificial, se requiere un entendimiento tanto técnico como humanístico, especialmente sobre dilemas éticos asociados.

• Los algoritmos pueden enfrentar dilemas éticos al tomar decisiones basadas en datos; esto resalta la importancia del sesgo durante su programación.

Gobernanza y Riesgos Asociados

• Es necesario establecer estructuras claras de gobernanza alrededor del desarrollo de inteligencia artificial dentro de las organizaciones.

• Los auditores deben cuestionar cómo se manejan estos desarrollos desde una perspectiva ética y asegurar que cumplan con los valores organizacionales.

Dilemas Éticos en la Toma de Decisiones

El dilema del tranvía

• Se presenta el dilema clásico del tranvía, donde se debe decidir entre arrollar a cinco personas o desviar el tranvía para arrollar a una sola. Este dilema no tiene una respuesta universalmente correcta; depende de los principios y valores individuales.

• Las respuestas varían según la identidad de las personas involucradas y las creencias personales sobre el destino y la intervención en él.

Implicaciones para los coches autónomos

• Los coches autónomos utilizan algoritmos de inteligencia artificial entrenados con principios éticos que guían sus decisiones, como priorizar el bien mayor al salvar más vidas.

• La pregunta surge: ¿compraríamos un coche que toma decisiones basadas en este tipo de ética? Esto plantea dudas sobre la aceptación social de tales tecnologías.

Auditoría de Algoritmos

• Es crucial auditar cómo se desarrollan estos algoritmos para asegurar que no contengan sesgos éticos y que reflejen los valores organizacionales.

• Se deben revisar aspectos como el modelo de gobierno establecido para la inteligencia artificial, quiénes son responsables y qué políticas existen para regular su uso.

Uso Democrático de la Inteligencia Artificial

• Hoy en día, muchas personas tienen acceso a herramientas como GPT, lo cual plantea riesgos sobre la fuga de información. Es importante considerar cómo se maneja esta información dentro de las organizaciones.

• Las políticas organizacionales deben abordar el uso responsable de inteligencia artificial generativa y concientizar sobre los riesgos asociados con su utilización.

Calidad y Arquitectura de Datos

• La arquitectura tecnológica detrás del uso de inteligencia artificial es fundamental. Debemos entender cómo se construyen las bases de datos, dónde están almacenados los datos y cuál es su calidad.

• La auditoría debe incluir un análisis detallado sobre la procedencia e integridad de los datos utilizados por los algoritmos, así como las decisiones tomadas basadas en ellos.

¿Cómo impacta la Inteligencia Artificial en la auditoría?

Introducción a la Inteligencia Artificial en Auditoría

• La supervisión de procesos mediante inteligencia artificial es crucial, y se deben revisar aspectos generales sobre su implementación en las organizaciones.

• Todos los usuarios tienen acceso a herramientas de IA en la nube pública, lo que plantea riesgos que deben ser gestionados adecuadamente.

Regulación y Educación

• A nivel mundial, hay un estado del arte en regulación de IA, pero aún falta tiempo para establecer normativas efectivas, como sucede con delitos informáticos en Colombia.

• Es fundamental enseñar el uso responsable de la IA dentro de las organizaciones para asegurar su correcta aplicación.

El Futuro de los Auditores

• La IA no reemplazará completamente a los auditores; sin embargo, aquellos que no adopten estas tecnologías quedarán atrás.

• Se hace una analogía entre el uso de faroles y el avance tecnológico: quedarse estancado no es una opción viable.

Aprendizaje Continuo y Adaptación

• Es esencial seguir aprendiendo sobre IA y desarrollar habilidades necesarias para adaptarse a los cambios tecnológicos.

• La IA está impactando diversas organizaciones y tipos de empresas, incluyendo auditorías internas.

Beneficios de la Automatización

• La automatización puede facilitar tareas rutinarias realizadas por auditores, permitiendo un análisis continuo y eficiente.

• Con datos históricos se pueden realizar análisis predictivos para identificar patrones que ayuden a anticipar problemas financieros.

Monitoreo Proactivo

• Los indicadores clave bien diseñados permiten monitorear riesgos directamente relacionados con sus causas.

• La capacidad de predecir eventos futuros mediante análisis de datos es un gran beneficio; esto permite actuar antes que ocurran problemas significativos.

¿Cómo reducir errores humanos en la toma de decisiones?

Importancia de la automatización

• La eliminación de procesos manuales y la implementación de sistemas automáticos pueden disminuir significativamente los errores humanos en la toma de decisiones.

• Es crucial identificar y analizar no solo los riesgos actuales, sino también los emergentes que surgen con nuevas tecnologías o cambios en los procesos.

Riesgos emergentes y su monitoreo

• Cada nueva tecnología o proceso introduce riesgos desconocidos; por lo tanto, es esencial monitorear continuamente estos cambios para adaptarse a ellos.

• La auditoría continua se beneficia del uso de inteligencia artificial, lo que permite un seguimiento más efectivo y una mejor gestión del riesgo.

Ejemplo práctico: Innovación tecnológica en auditoría

Competencia Lacaton

• Lacaton es una competencia que promueve la innovación tecnológica en auditoría interna, organizada por la Federación Latinoamericana de Bancos.

• En 2023, el Banco BCP presentó un proyecto innovador que utiliza análisis de datos e inteligencia artificial para mejorar sus procesos.

Disrupción en el proceso de refinanciación

• Un cambio significativo ocurrió cuando el banco decidió realizar renegociaciones telefónicas en lugar de presenciales, afectando cómo se auditan estos contratos.

• Este nuevo enfoque llevó a una reducción drástica en el número de contratos firmados físicamente, planteando nuevos desafíos regulatorios.

Soluciones tecnológicas para auditoría eficiente

Implementación del Bot

• Para abordar el desafío auditivo generado por las grabaciones telefónicas, se desarrolló un bot capaz de procesar contratos rápidamente.

• El bot puede analizar cada contrato en 4 minutos, permitiendo cubrir toda la población auditada eficientemente y garantizando un monitoreo continuo.

Beneficios del uso del Bot

• Esta herramienta no solo mejora la eficiencia temporal sino que también amplía la cobertura auditiva al permitir análisis constantes sobre nuevas grabaciones.

¿Cómo funciona la solución de transcripción y validación de datos?

Etapas del proceso

• La solución se divide en cuatro etapas: transcripción de audio a texto, transformación y validación de datos, visualización integral de resultados y notificación de desviaciones.

• El Bot permite transcribir contratos telefónicos y evidenciar parámetros a contrastar, como el monto y la tasa.

• Se utiliza una nube para cargar grabaciones que luego son transcritas. Este proceso es similar al dictado en aplicaciones como WhatsApp, pero más preciso.

• En la programación en Python, se definen variables determinantes que buscan información específica dentro del audio, asegurando el cumplimiento regulatorio.

• Se crea un dashboard donde se muestran los resultados de las búsquedas realizadas por el Bot, incluyendo datos como nombre del cliente y fecha del contrato.

Medición del desempeño

• Se mide la duración promedio del procesamiento por parte del Bot para cada contrato, garantizando su correcto funcionamiento.

• Al final, se genera una tabla resumen con los contratos procesados y aquellos que no cumplen con las condiciones establecidas.

Adaptación al cambio

• El proceso ha permitido resolver problemas previos relacionados con cambios en el negocio. Los auditores deben adaptarse a estos nuevos procesos tecnológicos.

• Es importante considerar estas soluciones dentro del plan estratégico del equipo de auditoría interna para asegurar su implementación exitosa.

Conclusiones finales

• Se invita a seguir estudiando sobre el tema y a participar en cursos relacionados. La migración hacia tecnologías avanzadas es esencial para mejorar los procesos internos.

Introducción y Cierre del Curso

Palabras Finales y Recomendaciones

• El presentador agradece a todos los presentes y comienza a cerrar la sesión con palabras finales sobre el curso.

• Se menciona que, aunque el curso es virtual, se espera ver a la mayoría de los participantes en clase, destacando la importancia de la interacción.

• Se enfatiza que se realizarán diversas actividades para asegurar que todos los participantes obtengan buenas ideas y una ruta clara para implementar lo aprendido en sus organizaciones.