Francisco Moreno, contador público, docente y consultor en business analytics, te acerca en esta edición de Consultorios Actualícese al tema titulado Procedimientos de auditoría con IA: automatización de pruebas de detalle y analíticas.

La inteligencia artificial se consolida como una herramienta clave para modernizar los procedimientos de auditoría financiera. Este consultorio explora cómo automatizar pruebas de detalle y analíticas mediante prompts diseñados específicamente para cuentas contables críticas. Además, se analizan implicaciones prácticas, oportunidades de eficiencia y riesgos asociados a la implementación de estos procesos.

Para escuchar cada pregunta con su respuesta, ve al video y busca el minuto que te señalamos en cada una.

A continuación describimos las respuestas de este interesante tema:

1. Diseño automatizado de cuestionarios de control interno con IA para la cuenta de inventarios

Pregunta: ¿de qué manera la inteligencia artificial generativa puede facilitar el diseño de un cuestionario de control interno para inventarios?

Minuto 05:02

El uso de inteligencia artificial generativa en auditoría emerge como un recurso estratégico para optimizar la elaboración de cuestionarios de control interno. Su aplicación en áreas como inventarios permite estructurar, mediante modelos avanzados de prompting, instrumentos de diagnósticos detallados que guían al auditor en la valoración de procesos clave.

Detalles clave

• La inteligencia artificial generativa permite diseñar cuestionarios de control interno más eficientes, personalizados y robustos, mediante técnicas de prompting como role play y task decomposition, donde el sistema actúa como un auditor experto que evalúa riesgos y propone mejoras.
• El cuestionario generado está estructurado por áreas críticas como verificación física, conciliación contable, control de accesos, manejo de obsolescencias y uso de sistemas automatizados, permitiendo una evaluación completa y alineada con buenas prácticas.
• Este tipo de cuestionario no se limita a inventarios; puede adaptarse a otras cuentas como proveedores, cuentas por cobrar o gastos de nómina, modificando únicamente el enfoque del prompt según la cuenta que se desea auditar.
• Se incluyen preguntas formuladas con claridad y propósito específico, como verificar la existencia de políticas para manejar inventario obsoleto, el uso de ERP, o la actualización en tiempo real de los registros contables, garantizando precisión y utilidad en los resultados.
• La herramienta permite generar más de 30 preguntas y ajustarlas según el alcance del trabajo, optimizando recursos y tiempo. Es posible ampliar el cuestionario sobre aspectos no considerados inicialmente, haciendo de este un instrumento flexible y estratégico.

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2. Programa de auditoría para proveedores con IA generativa

Pregunta: ¿cómo elaborar un programa de auditoría para proveedores utilizando inteligencia artificial generativa?

 Minuto 14:35

El desarrollo de programas de auditoría por cuentas, como la de proveedores, demanda claridad metodológica y enfoque basado en riesgos. La inteligencia artificial generativa se posiciona como una herramienta funcional para estructurar procedimientos sistemáticos que integren criterios de control, verificación y análisis documental, facilitando el diseño de las auditorías.

 Puntos de interés

• Elaborar un programa de auditoría para proveedores con inteligencia artificial generativa implica diseñar una ruta detallada de trabajo que identifique riesgos, defina controles y establezca procedimientos de verificación enfocados exclusivamente en esta cuenta contable.
• Se sugiere estructurar el programa en una tabla con columnas para procedimiento, responsable, fecha y papeles de trabajo, abordando aspectos como recuentos de inventario, conciliaciones contables y control de acceso a zonas de almacenamiento.
• El uso de IA permite desplegar un listado completo de procedimientos como la revisión de políticas de contratación, cumplimiento normativo, análisis de riesgos en la cadena de suministro, validación de documentación legal y evaluación de la calidad de los servicios recibidos.
• A partir del programa general es posible detallar planes de acción específicos por cada procedimiento, incluyendo pasos como solicitud y evaluación de documentos, verificación de criterios aplicados, elaboración de informes preliminares y definición de acciones correctivas.
• Esta metodología permite automatizar auditorías sobre la cuenta de proveedores, verificando imparcialidad en procesos de selección, cumplimiento de requisitos contractuales y fortaleciendo el control interno mediante pruebas específicas apoyadas en IA.

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3. Aplicación en pruebas de detalle con IA generativa en la cuenta de sueldos

Pregunta: ¿cuál es el proceso para realizar una prueba de detalle en gastos de sueldos con inteligencia artificial generativa?

 Minuto 23:27

La implementación de inteligencia artificial generativa en auditoría transforma la ejecución de pruebas sustantivas de detalle, ofreciendo procedimientos más precisos y reproducibles mediante modelos que automatizan la evaluación de cuentas críticas como la de sueldos, considerando marcos contables y legales, así como riesgos materiales y soportes documentales clave.

 Aspectos esenciales

• La prueba sustantiva de detalle para gastos de sueldos tiene como objetivo verificar que los registros en esta cuenta sean exactos, cuenten con el soporte documental adecuado y cumplan con las normas contables, laborales y fiscales. Se enfoca en partidas de alta materialidad dentro de los estados financieros.
• Se recomienda utilizar inteligencia artificial generativa, como GPT-4 o el modelo 03 mini high, para diseñar procedimientos detallados: selección de muestras, revisión documental, verificación de cálculos y circularización de pagos, incluyendo entrevistas si es necesario.
• La documentación base debe incluir libro mayor de sueldos, planilla de pagos, contratos, soportes bancarios, declaraciones de seguridad social y estados financieros. Esta información permite validar integridad, exactitud, cumplimiento y consistencia.
• Los riesgos comunes en esta prueba incluyen errores de registro, fraudes, omisión de empleados retirados y uso indebido de cuentas bancarias. Se espera identificar desde errores menores hasta discrepancias significativas que podrían indicar fraude o falta de evidencia legal.
• Al documentar hallazgos, deben compararse cálculos esperados con los aplicados, respaldar con nóminas y entrevistar al personal responsable. El resultado se integra en los papeles de trabajo con conclusiones claras y sugerencias de mejora.

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4. Plan de auditoría de la cuenta de efectivo y equivalentes con IA generativa

Pregunta: ¿cómo estructurar un plan de auditoría para la cuenta de efectivo y equivalentes a través de inteligencia artificial generativa?

 Minuto 35:07

La supervisión financiera exige precisión y eficiencia. La inteligencia artificial generativa emerge como aliada estratégica para estructurar pruebas sustantivas analíticas de auditoría en cuentas críticas como efectivo y equivalentes, buscando identificar comportamientos atípicos mediante técnicas de análisis automatizado.

 Puntos de enfoque

• La auditoría de la cuenta de efectivo y equivalentes debe enfocarse en pruebas sustantivas analíticas para detectar variaciones inusuales y posibles desviaciones, sin entrar aún en pruebas de detalle; es clave evaluar desde una perspectiva global que permita identificar comportamientos anómalos que puedan requerir investigación posterior.
• Un esquema estructurado mediante inteligencia artificial generativa que permita automatizar la evaluación: se define un objetivo claro, se recoge información como estados financieros, conciliaciones y registros contables, y se aplican análisis de tendencias, comparaciones con presupuestos y referencias cruzadas con otras cuentas.
• La prueba incorpora indicadores de alerta o «banderas rojas», como conciliaciones frecuentes o ajustadas, diferencias sin explicación entre saldos contables y bancarios, transferencias inusuales o crecimientos no justificados del saldo; estas señales permiten enfocar esfuerzos en áreas críticas de la auditoría.
• Los criterios de evaluación deben considerar umbrales de materialidad tanto cuantitativos como cualitativos, de modo que toda desviación significativa sea documentada con claridad y genere recomendaciones de acción; esto fortalece los controles internos y eleva la calidad del informe de auditoría.
• En este consultorio podrás encontrar ejemplos prácticos simulados con modelos de IA como GPT y Grok, donde, por ejemplo, una diferencia del 5 % entre saldo y conciliaciones lleva a considerar la desviación como material, recomendando ajustar saldos y revisar controles; estas simulaciones muestran cómo la IA mejora la precisión y profundidad del trabajo del auditor.

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5. Automatización de pruebas de ingresos con IA para detectar transacciones atípicas

Pregunta: ¿de qué manera es posible detectar transacciones atípicas en un set de datos de ingresos utilizando inteligencia artificial generativa?

 Minuto 48:41

El análisis de datos de ingresos con inteligencia artificial generativa permite a los auditores automatizar la detección de patrones atípicos en transacciones comerciales, facilitando la identificación de anomalías relevantes mediante un enfoque exploratorio estructurado que optimiza la evaluación del comportamiento financiero de una entidad.

 Puntos de enfoque

• El análisis de un dataset comercial con inteligencia artificial generativa permite auditar su estructura, detectar patrones de ventas, identificar tendencias por producto, tienda y categoría, así como ubicar transacciones atípicas. Se parte de una estructura clara del archivo que incluye variables como fecha, tienda, producto, precio, descuentos y total, lo que facilita un enfoque detallado y preciso desde el inicio del análisis.
• A través de una DEA (análisis exploratorio de datos), se logra detectar valores nulos, inconsistencias y relaciones relevantes entre variables. La IA permite identificar productos más vendidos, aplicar filtros por tienda o categoría y observar el impacto de descuentos, siendo clave la detección de porcentajes anómalos, como descuentos del 60 % al 100 %, que deben ser revisados frente a las políticas internas autorizadas por la gerencia.
• El uso de herramientas como ChatGPT o Gemini en Google Colab permite automatizar análisis de distribución por tienda, categoría y producto, evaluar tendencias por día, mes y hora, y generar gráficos que revelan comportamientos comerciales inusuales.
• La IA también facilita la formulación de preguntas específicas ante anomalías detectadas. Por ejemplo, frente a una caída de ventas en octubre, se pueden generar más de 20 preguntas clave relacionadas con factores internos (fallas operativas, falta de stock, menor frecuencia de compra) y externos (festivos, pandemia, ingreso de competidores), fortaleciendo el enfoque crítico y profesional de la auditoría.
• Este enfoque demuestra que las pruebas sustantivas tradicionales pueden integrarse con nuevas herramientas digitales para evaluar registros reales. Se refuerza el uso del prompt como medio para auditar datos no solo de ventas, sino también de inventarios, cuentas por cobrar o gastos.

En el siguiente análisis podrás conocer cómo sacarle el máximo provecho a la IA como contador público:

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