A pesar de las altas expectativas sobre el impacto de la inteligencia artificial, la mayoría de las organizaciones aún no sabe cómo llevar esta tecnología a la práctica. Un reciente estudio de la firma de ciberseguridad Cybertrust, realizado a más de 100 auditores de distintas industrias, revela que solo el 25% de las empresas cuenta actualmente con una estrategia formal de IA para la auditoría interna.
Esta cifra contrasta con la visión de los propios profesionales: el 63% de los encuestados asegura que la inteligencia artificial transformará profundamente la auditoría. Sin embargo, la adopción práctica sigue en niveles muy bajos.
En una escala de 1 a 10, la integración de la IA registra notas mínimas en tareas críticas del área: 2,31 en monitoreo continuo, 2,5 en identificación de anomalías, 2,62 en planificación de auditoría y 2,81 en evaluación preliminar de riesgos.
"Los resultados muestran una paradoja interesante. Existe un amplio consenso respecto de que la inteligencia artificial transformará profundamente la auditoría interna, pero muy pocas organizaciones están preparándose para ese cambio. La IA no reemplazará el juicio profesional del auditor; lo potenciará. Permitirá analizar volúmenes de información imposibles de revisar manualmente, detectar patrones de riesgo con mayor anticipación y fortalecer el monitoreo continuo. Sin embargo, sin una estrategia clara, las empresas corren el riesgo de quedarse en la etapa experimental y no capturar el verdadero valor de esta tecnología", explica José Antonio Lagos, CEO de Cybertrust.
El reporte señala además que la IA aún se percibe con bajo impacto en los informes finales (4,12) debido a los riesgos asociados, como el uso no autorizado de información confidencial, los sesgos en los resultados, el incumplimiento normativo y la falta de evidencia para sustentar las conclusiones.
"Es positivo que las organizaciones identifiquen riesgos como el uso de información confidencial, los sesgos algorítmicos o el cumplimiento regulatorio. El problema aparece cuando esos riesgos llevan a postergar indefinidamente la adopción. La respuesta no es dejar de utilizar inteligencia artificial, sino aprender a gobernarla adecuadamente mediante controles, políticas y procesos de validación que permitan aprovechar sus beneficios sin comprometer la integridad de la auditoría", resalta Lagos.
A este panorama se suma la falta de competencias clave en los equipos de auditoría. Las habilidades con menor puntuación en el análisis fueron el gobierno de IA (4,25), la evaluación de sesgos algorítmicos (4,31) y la ingeniería de instrucciones o prompt engineering (4,31).
"La principal barrera para incorporar inteligencia artificial en auditoría no es la tecnología, sino la gobernanza. Las organizaciones necesitan definir políticas claras sobre el uso de IA, establecer mecanismos de supervisión, asegurar la trazabilidad de las decisiones y fortalecer las capacidades de sus equipos. La confianza en los resultados dependerá tanto de la calidad de los algoritmos como de la calidad de la gobernanza que exista detrás de ellos", concluye el ejecutivo.
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