Análisis de técnicas de inteligencia artificial aplicadas a la detección de fraudes contables en auditoría financiera

44-54

Resumen

Este estudio analiza el impacto de las técnicas de inteligencia artificial (IA) en la detección de fraudes contables dentro del contexto de la auditoría financiera. A partir de una investigación documental y bibliográfica, se revisó literatura académica reciente e informes técnicos que abordan tanto las ventajas como los desafíos de investigación asociados con la incorporación de IA en procesos de auditoría. Los hallazgos destacan que la IA incrementa significativamente la eficiencia, precisión y cobertura de la auditoría, permitiendo procesar la totalidad de los datos y reducir falsos positivos en comparación con métodos tradicionales. Sin embargo, el éxito de estas tecnologías depende de la calidad de los datos y del mantenimiento de un juicio sólido profesional.

Asimismo, se aborda el rol redefinido del auditor en una era tecnológicamente avanzada, donde la automatización de tareas rutinarias permite un enfoque mayor en la interpretación crítica y gestión estratégica de riesgos, requiriendo nuevas competencias y formación continua. Se discuten también las tensiones éticas generadas por la opacidad algorítmica y la ausencia de marcos regulatorios claros que limitan la aplicación práctica y la confianza sobre los resultados generados por la IA. Finalmente, se plantea la necesidad de investigaciones empíricas en contextos locales, especialmente en Latinoamérica, para validar y contextualizar la adopción efectiva de estas tecnologías, balanceando capacidades disruptivas con el juicio humano para preservar la integridad y credibilidad de la auditoría financiera.