Auditoría analítica e inteligencia artificial, el nuevo rol del auditor interno

Durante años, la auditoría interna fue sinónimo de revisión posterior, muestreo y hallazgos documentados en informes extensos que llegaban semanas o meses después de que ocurrieran los hechos. Ese modelo cumplió su función en un entorno más estable.

Hoy, ese enfoque ya no alcanza.

El riesgo se mueve a una velocidad distinta. Las operaciones son digitales, los datos se multiplican y las decisiones estratégicas exigen información casi en tiempo real. En ese contexto, la auditoría tradicional —basada en muestras pequeñas y planes rígidos anuales— empieza a quedarse corta.

En este episodio del Pirani Podcast conversamos con Carlos Rodríguez, CEO de Enterprise Risk Consulting (ERC), sobre cómo la auditoría analítica y la inteligencia artificial están redefiniendo el rol del auditor interno y qué implica esto para las organizaciones en los próximos años.

De qué hablamos en este episodio

A lo largo de la conversación abordamos temas clave para entender la transformación de la auditoría:

• Qué es realmente la auditoría analítica y por qué no se trata solo de comprar un software.
• Por qué el riesgo hoy se mueve más rápido que los planes de auditoría anuales.
• La diferencia entre auditar por muestreo y analizar poblaciones completas de datos.
• Dónde están realmente los datos que un auditor debería usar.
• Los mitos más comunes al implementar analítica de datos.
• Casos reales de uso de inteligencia artificial en auditoría interna.
• Si la IA reemplaza o potencia el rol del auditor.
• Qué competencias deben desarrollar los equipos para no quedarse atrás.

Es una conversación que va más allá de la tecnología: habla de mentalidad, método y evolución profesional.

La auditoría dejó de mirar por el retrovisor

Uno de los puntos centrales del episodio es que la auditoría ya no puede limitarse a revisar el pasado.

Tradicionalmente, los planes de auditoría se aprobaban por un año completo. Se definían visitas, pruebas por muestreo y cronogramas cerrados. Pero en un entorno donde los riesgos cambian mes a mes —e incluso semana a semana— ese esquema pierde vigencia rápidamente.

Hoy, muchas organizaciones están migrando hacia modelos más dinámicos: una parte del plan sigue siendo estructurada, pero otra se mantiene flexible para responder a riesgos emergentes.

La auditoría analítica permite justamente eso: dejar de tomar “fotografías” aisladas y empezar a ver la “película completa” del comportamiento de los procesos.

De auditar muestras a analizar el 100% de los datos

Uno de los cambios más relevantes es pasar de revisar transacciones puntuales a analizar poblaciones completas.

Auditar por muestreo implica una limitación inherente. Cuando se detectan tres excepciones dentro de un millón de transacciones, la discusión suele girar en torno a la representatividad. En cambio, cuando se analiza el 100% de los datos, la conversación cambia: ya no se trata de casos aislados, sino de patrones, tendencias y comportamientos anómalos.

Esto no solo mejora la profundidad del análisis, también cambia la relación con la alta dirección. El diálogo deja de centrarse en “si el hallazgo es relevante” y pasa a enfocarse en “qué decisiones tomar frente al riesgo identificado”.

Auditoría analítica no es solo tecnología

Uno de los mitos más frecuentes es pensar que implementar auditoría analítica consiste en adquirir una herramienta tecnológica.

La conversación deja claro que no se trata de dashboards atractivos ni de software sofisticado. Se trata de cambiar el motor de la auditoría: definir objetivos claros, entender qué riesgos se quieren cubrir y saber qué datos realmente aportan evidencia accionable.

Más datos no siempre significan más valor. En muchos casos, significan más ruido. La clave está en la calidad, no en la cantidad.

También es un error pretender automatizar todo desde el primer día. Las organizaciones que avanzan con mayor éxito suelen empezar con casos de uso específicos, de alto impacto y baja complejidad, para luego escalar gradualmente.

¿Dónde están los datos que el auditor necesita?

Otro mensaje potente del episodio es que los datos no viven únicamente en el ERP.

Hoy pueden estar en:

• Sistemas core como ERP o CRM.
• Documentos físicos o PDFs.
• Correos electrónicos y chats corporativos.
• Carpetas compartidas.
• Proveedores y terceros.
• Plataformas en la nube.
• Modelos de inteligencia artificial.

Para el auditor, el desafío no es convertirse en ingeniero, sino entender el mapa digital de la organización: qué sistemas soportan los procesos críticos, cómo se conectan, dónde se almacenan los datos y qué tan complejo es acceder a ellos.

Hablar el lenguaje tecnológico ya no es opcional.

Inteligencia artificial: ¿amenaza u oportunidad?

La inteligencia artificial es, sin duda, el tema más disruptivo del momento. Pero en el episodio queda claro que no viene a reemplazar al auditor.

La IA puede:

• Detectar anomalías en grandes volúmenes de datos.
• Identificar patrones.
• Analizar documentos y contratos.
• Resumir información.
• Apoyar la redacción de informes.

Lo que no puede hacer —al menos hoy— es ejercer juicio profesional, entender el contexto cultural de una organización, evaluar materialidad o asumir responsabilidad sobre una conclusión.

La responsabilidad sigue siendo humana.

En realidad, la IA libera tiempo operativo para que el auditor se concentre en lo que verdaderamente genera valor: análisis estratégico, interpretación y asesoría a la alta dirección.

El verdadero riesgo no es usar inteligencia artificial. Es ignorarla y quedarse atrás.

El nuevo perfil del auditor interno

La transformación tecnológica exige nuevas competencias.

No se trata de que el auditor se convierta en científico de datos, pero sí de que desarrolle:

• Comprensión del entorno digital.
• Conocimiento básico de infraestructura tecnológica.
• Capacidad para identificar y mapear fuentes de datos.
• Criterio para evaluar riesgos asociados a ciberseguridad y privacidad.
• Competencias en el uso responsable de inteligencia artificial.

Además, los equipos tienden a volverse más multidisciplinarios: perfiles de datos, expertos en negocio, incluso abogados, integrados bajo una misma función.

La auditoría ya no es una función aislada; es un habilitador estratégico.

Cómo se ve la auditoría en los próximos cinco años

Mirando hacia adelante, la expectativa es clara: auditorías más continuas, más oportunas y profundamente basadas en datos.

A medida que los líderes empresariales perciben un aumento en sus riesgos y responsabilidades, el auditor tendrá un rol cada vez más cercano al de asesor estratégico. No solo asegurará procesos, también ayudará a anticipar escenarios y fortalecer la resiliencia organizacional.

Pero para llegar allí, la transformación debe declararse como prioridad estratégica. No como iniciativa tecnológica aislada, sino como evolución de la función.

La auditoría está en transición. Y quienes lideran hoy tienen la responsabilidad de decidir si se quedan en el modelo tradicional o dan el salto hacia una auditoría más ágil, analítica y alineada con la velocidad del negocio.

Este episodio es una invitación a hacer ese cambio con método, criterio y visión de futuro.