Revista Multidisciplinaria Perspectivas Investigativas
Multidisciplinary Journal Investigative Perspectives
Vol. 4(Contabilidad y Auditoría II), 73-85, 2024
https://doi.org/10.62574/rmpi.v4iespecial.172
73
La aplicación de inteligencia artificial en la auditoría contable
The application of artificial intelligence in accounting auditing
Johnny Jesús Valladares-Albarracín
johnny.valladares13@est.ucacue.edu.ec
Universidad Católica de Cuenca, Cuenca, Azuay, Ecuador
https://orcid.org/0000-0003-0481-2033
Yanice Licenia Ordóñez-Parra
jordonezp@ucacue.edu.ec
Universidad Católica de Cuenca, Cuenca, Azuay, Ecuador
https://orcid.org/0000-0002-5002-2203
RESUMEN
El objetivo de este estudio es evaluar la eficacia de la aplicación de la inteligencia artificial en la
auditoría contable y proponer mejoras para la detección temprana de irregularidades. Fue de
tipo descriptivo no experimental. Se evidenció que la mayoría de los profesionales encuestados
considera que la inteligencia artificial contribuye a optimizar los procesos de auditoría contable
y a detectar de manera más efectiva posibles irregularidades en las organizaciones. La
inteligencia artificial está transformando el ámbito de la auditoría contable y la detección de
fraudes al emplear el aprendizaje automático y el análisis de datos. Estas herramientas
avanzadas permiten a los auditores identificar de manera más eficiente y precisa anomalías y
patrones inusuales en las transacciones financieras, lo que facilita la detección oportuna de
posibles fraudes. A través de algoritmos sofisticados, la inteligencia artificial puede analizar
grandes volúmenes de datos más rápidamente que los métodos tradicionales.
Descriptores: inteligencia artificial; reconocimiento de formas; auditoría financiera. (Fuente:
Tesauro UNESCO).
ABSTRACT
The objective of this study is to evaluate the effectiveness of the application of artificial
intelligence in accounting auditing and to propose improvements for the early detection of
irregularities. The study was descriptive and non-experimental. It was found that the majority of
the professionals surveyed consider that artificial intelligence contributes to optimising
accounting audit processes and to detecting possible irregularities in organisations more
effectively. Artificial intelligence is transforming the field of accounting auditing and fraud
detection by employing machine learning and data analytics. These advanced tools enable
auditors to more efficiently and accurately identify anomalies and unusual patterns in financial
transactions, facilitating the timely detection of potential fraud. Through sophisticated
algorithms, artificial intelligence can analyse large volumes of data faster than traditional
methods.
Descriptors: artificial intelligence; pattern recognition; financial audit. (Source: UNESCO
Thesaurus).
Recibido: 03/06/2024. Revisado: 08/06/2024. Aprobado: 15/06/2024. Publicado: 06/07/2024.
Sección artículos de investigación
Revista Multidisciplinaria Perspectivas Investigativas
Multidisciplinary Journal Investigative Perspectives
Vol. 4(Contabilidad y Auditoría II), 73-85, 2024
La aplicación de inteligencia artificial en la auditoría contable
The application of artificial intelligence in accounting auditing
Johnny Jesús Valladares-Albarracín
Yanice Licenia Ordóñez-Parra
74
INTRODUCCIÓN
En los últimos años, la sociedad se encuentra en un entorno de grandes avances tecnológicos,
cambios económicos y modernas formas de comunicación, generando múltiples desafíos,
riesgos y oportunidades en el desarrollo de las actividades cotidianas. Con la transformación
tecnológica, las organizaciones están expuestas a altos niveles de competitividad y a
importantes oportunidades de crecimiento, así como también, la presencia de varios riesgos en
el mal uso de la información, causado por lo general, por la falta de controles apropiados, bajas
remuneraciones, actividades incompatibles, colusión entre los funcionarios, activos
susceptibles a desviaciones, entre otros. Para combatir esta situación, uno de los productos de
la evolución tecnológica, es la inteligencia artificial, que busca posicionarse a nivel mundial
como una herramienta poderosa que brinda bienestar a los seres humanos en diferentes áreas
(Barrios et al., 2020).
A nivel mundial, se ha presenciado una gran ola de fraudes financieros o corrupción con el uso
de sistemas de información, por lo que, las organizaciones han visto la imperiosa necesidad de
implementar sistemas robustos y protocolos adecuados que permitan salvaguardar todos sus
activos (De La Torre & Quiroz, 2023); es por ello que, entre las iniciativas para dar respuesta a
esta situación, se encuentra la necesidad de reinventar el proceso de auditoría contable. Las
auditorías buscan generar valor en las actividades empresariales, enfocándose en un
diagnóstico que permita la detección de irregularidades y el planteamiento de mejoras en el
sistema de control interno (Benítes, 2023).
Por otro lado, en Sudamérica se observa que existe un alto nivel de corrupción en comparación
con otras regiones, lo que supone la necesidad perentoria de establecer acciones efectivas que
permitan detectar, prevenir y juzgar los actos irregulares o fraudulentos, por lo que, las
organizaciones deberán invertir los esfuerzos suficientes para la aplicación de procesos de
auditoría proactivos que conlleve una cultura de transparencia y rendición de cuentas (Aguirre
& Flores, 2019).
El Ecuador no se encuentra alejado de esa realidad, pues, en los últimos años se ha
presentado un incremento de casos de corrupción, actos ilícitos o fraudes tanto en el sector
público como privado a través de diferentes estructuras o esquemas, es por ello que, conlleva
la necesidad de aplicar procesos de auditoría, supervisión y control efectivos que permitan
detectar de forma oportuna las irregularidades en la gestión financiera (Ocampo, 2023). En
consecuencia, la deficiente aplicación de medidas para la prevención del fraude, la falta de
obligatoriedad de una unidad de auditoría, el desconocimiento de herramientas de control y la
ausencia de normativa para la constitución de canales de denuncia, ha ocasionado que las
empresas ecuatorianas se enfrenten a varios tipos de fraude como el lavado de activos,
apropiación indebida de activos, falsificación de documentos y el fraude financiero (De La Torre
& Quiroz, 2023).
Bajo las premisas anteriores, se pone en evidencia un alto nivel de actos fraudulentos e
irregularidades en las transacciones y operaciones de las organizaciones a nivel local e
internacional, ocasionando grandes pérdidas económicas, lo que limita el cumplimiento de las
metas planteadas; con esta base, el problema de investigación se enfoca en determinar:
¿De qué manera la inteligencia artificial puede optimizar los procesos de auditoría contable y
detectar de manera efectiva posibles irregularidades?
Por consiguiente, el objetivo de este estudio es evaluar la eficacia de la aplicación de la
inteligencia artificial en la auditoría contable y proponer mejoras para la detección temprana de
irregularidades.
Evolución de la inteligencia artificial: auditoría del presente y futuro
Las primeras apariciones de la inteligencia artificial datan del año 1950, cuando Alan Turing
comenzó a establecer la posibilidad de que una máquina simule la inteligencia del ser humano.
Revista Multidisciplinaria Perspectivas Investigativas
Multidisciplinary Journal Investigative Perspectives
Vol. 4(Contabilidad y Auditoría II), 73-85, 2024
La aplicación de inteligencia artificial en la auditoría contable
The application of artificial intelligence in accounting auditing
Johnny Jesús Valladares-Albarracín
Yanice Licenia Ordóñez-Parra
75
Sin embargo, en 1956 es cuando se marca el origen del término de la inteligencia artificial y
como campo de estudio. Sobre la base de los grandes esfuerzos iniciales por la investigación
de la inteligencia artificial y a las barreras presentadas, a inicios del siglo XXI se logró
desarrollar desafíos prácticos, tales como, el reconocimiento de imágenes, transformación del
lenguaje natural y construcción de redes neuronales profundas (Abeliuk & Gutiérrez, 2021)
A partir de este salto tecnológico, a lo largo del tiempo se han venido presentando varias
conceptualizaciones sobre la inteligencia artificial, analizado desde los diferentes campos de
estudio. Para ciertos investigadores, la inteligencia artificial abarca un área multidisciplinar que
involucra matemáticas, ingenierías, informática, biología, estadística, entre otras ciencias
(Barrios et al., 2020); mientras tanto, otros autores refieren que es una disciplina asociada con
la informática con el fin de emular ciertas características humanas en máquinas inteligentes.
Asimismo, la Comisión Europea define a la inteligencia artificial como los sistemas que buscan
comportamientos inteligentes con cierto nivel de independencia (Barrios et al., 2020).
Integrando los conceptos anteriores, la inteligencia artificial está constituida por sistemas
informáticos que buscan asociar la conducta humana con las máquinas inteligentes.
Se ha demostrado que la inteligencia artificial ha adquirido protagonismo en los sectores
industrial, económico, educación, seguridad y salud, permitiendo sistematizar las diferentes
actividades que cada área desarrolla; para destacar, en el ámbito empresarial se utiliza la
inteligencia artificial para mejorar la productividad, automatizar los procesos, manejo de
grandes bases de datos y detección de posibles desviaciones, errores, omisiones o fraudes,
mediante el uso de técnicas innovadoras que provee esta herramienta tecnológica con el
propósito de obtener información clave para una toma de decisiones y cumplimiento de
objetivos empresariales (Abeliuk & Gutiérrez, 2021).
Es importante recalcar que, la inteligencia artificial se basa en ciertos componentes para
comprender su funcionamiento y utilidad, tales como, aprendizaje automático o Machine
Learning, aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo o análisis predictivo. El aprendizaje
automático se sustenta en la aplicación de algoritmos a través de datos y acciones previas,
permitiendo disponer de información precisa, en su lugar, el segundo componente refiere a los
comandos en función del cerebro de un ser humano. Por último, el aprendizaje de refuerzo
hace referencia a que la máquina toma decisiones de forma secuencial. Es por ello que, estos
avances están presentes de forma proactiva en varias actividades cotidianas y profesionales,
generando una nueva revolución tecnológica donde las máquinas buscan emular a la
inteligencia humana (Carbonell et al., 2023).
Para el estudio de esta temática, es fundamental puntualizar que existen diferentes técnicas y
tecnologías que complementan el desarrollo de la inteligencia artificial, uno de ellos es el
análisis de datos masivos o big data que consiste en almacenar, procesar, analizar, observar y
presentar los resultados de grandes bases de datos, información que sirve como materia prima
para la inteligencia artificial (Joyanes, 2019). Sumando a lo anterior (Benítes, 2023), propone a
la inteligencia artificial como una de las estrategias clave para la transformación en la forma de
analizar, interpretar y ejecutar una auditoría, proporcionando una visión más amplia de las
empresas auditadas a través de las bases de datos, razón por la cual, resulta indispensable
abordar esta variable.
Para la implementación de la inteligencia artificial en la auditoría, se plantean tres fases que
son: diseñar y planear, desarrollar y diagnosticar y decidir, en los que interactúan tanto el
equipo humano como las máquinas; de forma particular, en la segunda fase, desarrollar y
diagnosticar intervendría la inteligencia artificial para la validación de grandes bases de datos,
determinación de tendencias y patrones y posibles errores u omisiones, información que sirve
para la aplicación de cambios en el programa de trabajo y toma de decisiones durante el
proceso auditado (Erazo & De la A-Muñoz , 2023).
Las firmas auditoras denominadas Big four han presentado grandes avances en la
implementación de inteligencia artificial en sus procesos de auditoría, utilizan aplicaciones
como Argus, GL.ai, EY Blockchain Analyzer, Andy Crypto-Asset Accounting and Tax
(AndyCAAT) y PKMG Ignite; este portafolio de herramientas tecnológicas permite realizar en
Revista Multidisciplinaria Perspectivas Investigativas
Multidisciplinary Journal Investigative Perspectives
Vol. 4(Contabilidad y Auditoría II), 73-85, 2024
La aplicación de inteligencia artificial en la auditoría contable
The application of artificial intelligence in accounting auditing
Johnny Jesús Valladares-Albarracín
Yanice Licenia Ordóñez-Parra
76
tiempo récord el análisis de una gran cantidad de datos, investigaciones de fraudes,
seguimiento de transacciones y detección de irregularidades. Con base en la gran evolución de
la tecnología y la experiencia obtenida con la aplicación de la inteligencia artificial por varias
firmas de auditoría, se infiere que los equipos de auditoría podrán encontrar inconsistencias,
detectar riesgos y examinar la razonabilidad de la información contable con mayor precisión.
Estos resultados aportan un gran valor al proceso de auditoría, ayudando a prevenir posibles
irregularidades que puedan afectar los objetivos planteados por las organizaciones (Erazo & De
la A-Muñoz, 2023).
Existen varios estudios realizados sobre esta herramienta exitosa, enfocados en el aporte que
brinda en el proceso de auditoría, es así que, (Benítez & García, 2023) plantean tres pasos
básicos para la implementación de la inteligencia artificial como, extracción de datos, analítica
avanzada e investigación en detalle, a fin de descubrir posibles indicios de irregularidades o
fraude (ver figura 1).
Figura 1
Pasos básicos para el uso de la inteligencia artificial en auditoría
Nota. Se presentan los pasos principales para la aplicación de la inteligencia artificial en los
procesos de auditoría. Adaptado de la publicación de (Benítez & García, 2023).
En definitiva, la inteligencia artificial aporta un gran valor en todo el proceso de auditoría, de
manera especial, afianza el sistema de detección de fraude mediante la determinación de
probabilidades, patrones, irregularidades y rasgos de fraude, a fin de apoyar al auditor a
sustentar su dictamen o conclusión general.
Auditoría contable: transparencia y toma de decisiones
El origen de la auditoría se les atribuye a los países europeos como respuesta a la revolución
industrial y a la demanda de los grupos de interés en la información económica, así, a fines del
siglo XIX y principios del siglo XX se extendió a Estados Unidos con el propósito de cubrir las
necesidades de los consumidores y grupos ambientales y a su vez promover la transparencia,
la rendición de cuentas y el adecuado manejo de recursos financieros. Sobre esta situación, a
medida que transcurrió el tiempo la auditoría obtuvo mayor importancia por el incremento de
Revista Multidisciplinaria Perspectivas Investigativas
Multidisciplinary Journal Investigative Perspectives
Vol. 4(Contabilidad y Auditoría II), 73-85, 2024
La aplicación de inteligencia artificial en la auditoría contable
The application of artificial intelligence in accounting auditing
Johnny Jesús Valladares-Albarracín
Yanice Licenia Ordóñez-Parra
77
prácticas ilícitas y deficientes administraciones, obligando a que el alcance de las auditorías se
centre en la validación de los registros contables, salvaguarda de los activos y detección y
prevención de fraudes (Jumbo-Soto & Erazo-Álvarez, 2021).
De acuerdo con lo planteado por (Manrique, 2019), la auditoría es un proceso organizado y
objetivo para la obtención de la evidencia suficiente mediante la evaluación de las actividades
de una organización, por lo que se constituyen diferentes tipos de auditoría, tales como,
auditoría financiera, auditoría de gestión, auditoría ambiental, auditoría forense, entre otros. Por
otro lado, otros autores manifiestan que la auditoría evalúa los procesos operativos,
administrativos y/o financieros enfocados en el cumplimiento de los objetivos planteados, a fin
de transparentar las transacciones desarrolladas durante un período de tiempo determinado
(Jumbo-Soto & Erazo-Álvarez, 2021).
Uno de los diferentes tipos de auditoría, es la auditoría financiera o contable, enfocada en la
validación de la información económica-financiera que se incluye en los estados financieros,
sobre la base de las Normas Internacionales de Información Financiera (NIIF) con el fin de
expresar una opinión sobre la razonabilidad de los saldos (Manrique, 2019). Partiendo de este
señalamiento, se plantea que las fases a considerar en una auditoría financiera son la
planificación, ejecución y cierre, como se presenta en la figura 2.
Figura 2
Fases de la auditoría financiera
Nota. En la figura se resumen las tres fases de la auditoría financiera con las principales
características de cada una de ellas. Adaptado de Benítez & García, 2023).
Como se observa en la figura, las etapas están interrelacionadas, y el cumplimiento de las
actividades incluidas en cada una de ellas promueve que el proceso de auditoría se desarrolle
de manera organizada y efectiva. Esto asegura la calidad de los resultados obtenidos, de modo
que las observaciones y recomendaciones sirvan como instrumentos valiosos para el
cumplimiento de los objetivos planteados y para la correcta toma de decisiones.
De acuerdo con la Norma Internacional de Auditoría (NIA) 240, se establece que el auditor
tiene la responsabilidad de detectar el fraude en las auditorías financieras, abarcando dos
Revista Multidisciplinaria Perspectivas Investigativas
Multidisciplinary Journal Investigative Perspectives
Vol. 4(Contabilidad y Auditoría II), 73-85, 2024
La aplicación de inteligencia artificial en la auditoría contable
The application of artificial intelligence in accounting auditing
Johnny Jesús Valladares-Albarracín
Yanice Licenia Ordóñez-Parra
78
amplias categorías: la presentación fraudulenta de informes y la malversación de activos
(Manrique, 2019). Por esta razón, es fundamental detectar oportunamente las irregularidades
contables o fraudes financieros mediante la aplicación de procesos de auditoría ágiles, precisos
e innovadores, utilizando herramientas tecnológicas avanzadas, según (Toro et al. 2021), la
auditoría por sí sola no garantiza la detección, prevención o minimización de los riesgos de
fraude; por ello, los resultados obtenidos en las auditorías deben utilizarse como una
herramienta para implementar acciones correctivas que contribuyan a disminuir la ocurrencia
de irregularidades o actividades ilícitas.
Es evidente que para la detección oportuna de irregularidades contables se requiere una visión
multidisciplinaria, convirtiéndose en un pilar clave para confrontar los retos cambiantes que
presenta el fraude en estos tiempos, de manera que, el desarrollo e implementación de
estrategias son necesarias para proteger la integridad financiera de una organización (ver tabla
1).
Tabla 1. Estrategias para la detección oportuna de irregularidades en una auditoría.
Estrategia
Actividades
Análisis de
datos
avanzados
- Analizar de tendencias y varianzas a fin de identificar fluctuaciones
significativas.
- Aplicar de herramientas para la determinación y revisión de
transacciones inusuales.
- Analizar los indicadores financieros y operativos de riesgo.
Evaluación de
riesgos
- Evaluar y determinar las áreas de mayor riesgo que dispone la
organización.
- Generar un mayor esfuerzo en las áreas o procesos de mayor
riesgo de irregularidades.
Auditoría
forense
- Utilizar procedimientos enfocados a la detección, investigación y
trazabilidad de movimientos sospechosos.
- Revisar posibles debilidades del sistema de control interno que
permita el accionar inadecuado.
Uso de
tecnología
- Usar sistemas tecnológicos avanzados para monitorear las
transacciones, identificar irregularidades o patrones y crear alertas.
- Equilibrar el uso de la tecnología con la revisión humana para evitar
sesgos.
Entrevistas y
consultas
- Obtener información adicional a través de entrevistas y consultas
con el personal de la entidad auditada.
Nota. Esta tabla presenta las principales estrategias que se deben aplicar durante una auditoría
para la detección de irregularidades. Adaptado de (Martínez, 2023).
Existen varias estrategias enfocadas en la detección oportuna de errores, omisiones o
irregularidades contables que deben ser consideradas en el desarrollo de las auditorías
financieras. Estas estrategias son esenciales para obtener evidencia suficiente, relevante y
oportuna que permita la aplicación de medidas correctivas adecuadas. Actualmente, la
probabilidad de encontrar una actividad en donde no se utilicen tecnologías informáticas es
baja o nula. En el campo de la auditoría, su aplicación es fundamental para promover la
eficiencia y efectividad a lo largo del proceso de revisión. En particular, según (Montoya &
Valencia, 2019), la inteligencia artificial ha desarrollado varias técnicas en auditoría que
permiten detectar tendencias, patrones o anomalías en grandes volúmenes de datos, tales
como:
a) Sistemas de expertos en auditoría: Contribuyen a la comprensión automática de actividades
de auditoría y proporcionan un mayor conocimiento.
b) Redes neuronales artificiales en auditoría: Analizan la estructura de la información en busca
de patrones de datos para realizar predicciones.
Revista Multidisciplinaria Perspectivas Investigativas
Multidisciplinary Journal Investigative Perspectives
Vol. 4(Contabilidad y Auditoría II), 73-85, 2024
La aplicación de inteligencia artificial en la auditoría contable
The application of artificial intelligence in accounting auditing
Johnny Jesús Valladares-Albarracín
Yanice Licenia Ordóñez-Parra
79
c) Agentes inteligentes: permiten recolectar datos de varias fuentes y proporcionan evidencias
adicionales para sustentar el informe.
d) Sistemas basados en conocimientos: se utilizan en la resolución de casos complejos que
requieren una mayor cantidad de recursos
Para aprovechar los beneficios que brinda la aplicación de la inteligencia artificial en los
procesos de auditoría contable, se requiere la formación especializada del equipo auditor y la
conformación de equipos multidisciplinarios que puedan analizar, documentar y emitir su juicio
profesional sobre las variables, tendencias o patrones identificados.
MÉTODO
Esta investigación fue de tipo descriptivo no experimental, debido a que se realizó una
indagación de las variables sin manipular la realidad, tuvo un enfoque cuantitativo que inició
con la revisión de la literatura y concluyó con el análisis de resultados para el cumplimiento del
objetivo determinado. El diseño fue transversal, se ubicó los aspectos relevantes del fenómeno
estudiado en un momento único de tiempo en un contexto natural y se proporcionó su
descripción
La unidad de análisis para esta investigación estuvo constituida por profesionales contables y
auditores residentes en Ecuador, mientras que, para la determinación del grupo a evaluar se
aplicó un muestreo no probabilístico por conveniencia, considerando el criterio de accesibilidad
a la información, lo que dio como resultado una muestra de 40 profesionales. También, para la
recopilación de información, la técnica e instrumento que se utilizaron fue la encuesta a través
de un cuestionario de 23 preguntas relacionadas con los indicadores de cada variable de
estudio.
Así mismo, para medir la fiabilidad del instrumento se aplicó la razón de validez de contenido
(RVC) mediante la evaluación de los expertos, obteniendo como resultado 0,92, lo que significa
que los elementos incluidos son válidos para la medición de las variables examinadas. Por otro
lado, el instrumento fue elaborado en Google Forms aplicando la escala de Likert para el
respectivo análisis. Una vez recopilados los datos de las encuestas aplicadas, se procesó la
información a través del software JASP 0.18.3.0 para la tabulación de los datos, elaboración de
tablas de frecuencias, análisis e interpretación de los resultados.
RESULTADOS
Las organizaciones deben entender que la inteligencia artificial es una herramienta tecnológica
diseñada para apoyar a las personas, permitiéndoles ejecutar tareas de manera más eficiente
al analizar grandes volúmenes de datos. Según la encuesta, el 63% de los profesionales cree
que la inteligencia artificial puede manejar eficazmente bases de datos de distintos tamaños y
tipos en el ámbito de la auditoría. Sin embargo, el 43% de los encuestados compartió que, en
su experiencia, la auditoría aún no se ha automatizado por completo y sigue realizándose de
manera convencional.
Otro aspecto importante que resaltó el 78% de los encuestados, es que la inteligencia artificial
es eficiente en la detección y prevención de amenazas cibernéticas, en otras palabras,
relacionan a esta herramienta únicamente con riesgos tecnológicos, no obstante, la inteligencia
artificial va más allá, es protagonista en la identificación de riesgos a través de la precisión que
tienen sus pronósticos, alertas o tendencias, aspecto que permite a los auditores centrarse en
las transacciones de mayor probabilidad de patrones anómalos (ver tabla 2).
Revista Multidisciplinaria Perspectivas Investigativas
Multidisciplinary Journal Investigative Perspectives
Vol. 4(Contabilidad y Auditoría II), 73-85, 2024
La aplicación de inteligencia artificial en la auditoría contable
The application of artificial intelligence in accounting auditing
Johnny Jesús Valladares-Albarracín
Yanice Licenia Ordóñez-Parra
80
Tabla 2. Inteligencia artificial y eficiencia en la detección y prevención de amenazas
cibernéticas.
Escala
Frecuencia
Porcentaje
Totalmente en desacuerdo
1
2,50%
En desacuerdo
6
15,00%
Indiferente
2
5,00%
De acuerdo
23
57,50%
Totalmente de acuerdo
8
20,00%
Total
40
100,00%
Nota. Criterios de los profesionales contables y auditores sobre la eficiencia de la inteligencia
artificial en la detección y prevención de amenazas cibernéticas.
Sumado a lo anterior, el 65% de los profesionales contables y auditores, señalan que son
efectivos los controles internos identificados por la inteligencia artificial, no obstante, el 35%
considera que es fundamental comprender cómo esta herramienta ha obtenido los resultados
presentados, enfocados en la mitigación de sesgos no deseados, a fin de entregar
recomendaciones que fortalezcan los controles internos de las empresas.
Procesos de auditoría contable: la auditoría contable o financiera consiste en la verificación
de la razonabilidad de los saldos presentados en los estados financieros de una organización,
esto es, la evaluación de la situación financiera y económica a través de la aplicación de
técnicas y herramientas establecidas en las normas internacionales de auditoría. Sobre esta
dimensión, el 83% de los encuestados, con más de 6 años de experiencia en la profesión
contable y de auditoría, puntualizan que una adecuada planificación agrega valor en el
desarrollo de las estrategias a implementar durante la auditoría, por cuanto, en esta fase se
determinan los objetivos, el alcance y evaluación del control interno, componentes que son
plasmados en el programa de auditoría.
Para el 63% de contadores y auditores es clave la supervisión del equipo auditor que guíe la
aplicación de las diferentes pruebas de auditoría innovadoras e identificación de hallazgos que
agreguen valor, razón por la cual, ese mismo porcentaje de encuestados ratifica que la
evidencia recopilada debe ser suficiente y relevante que sustente los criterios incluidos en los
informes de auditoría.
Según la experiencia de los profesionales encuestados, el 53% revela que la implementación
de las recomendaciones y acciones correctivas posteriores a la auditoría es moderada (ver
tabla 3). En otras palabras, las organizaciones han mostrado un interés decreciente en aplicar
las observaciones planteadas por los auditores. Esto resalta la necesidad imperiosa de agregar
valor a las revisiones de auditoría mediante la implementación de herramientas innovadoras,
como la inteligencia artificial.
Tabla 3. Implementación de recomendaciones posterior a la auditoría.
Escala
Frecuencia
Porcentaje
Muy baja
4
10%
Baja
3
8%
Moderada
21
53%
Alta
6
15%
Muy alta
6
15%
Total
40
100%
Nota. Resultados sobre la experiencia de la implementación de forma efectiva de las
recomendaciones y acciones correctivas posteriores a la auditoría.
Revista Multidisciplinaria Perspectivas Investigativas
Multidisciplinary Journal Investigative Perspectives
Vol. 4(Contabilidad y Auditoría II), 73-85, 2024
La aplicación de inteligencia artificial en la auditoría contable
The application of artificial intelligence in accounting auditing
Johnny Jesús Valladares-Albarracín
Yanice Licenia Ordóñez-Parra
81
Detección oportuna de irregularidades contables
Mantener la integridad y transparencia en la presentación de la situación financiera y
económica de las organizaciones es fundamental. Para ello, es esencial mejorar la capacidad
de detección oportuna de irregularidades contables y reducir los potenciales fraudes
financieros. En este contexto, la inteligencia artificial se destaca como una herramienta efectiva
para la detección de irregularidades contables o fraudes durante una auditoría.
Según los encuestados, los principales beneficios de la inteligencia artificial en la auditoría son
la reducción de errores humanos, la eficiencia y la velocidad en los análisis, así como la
capacidad para manejar bases de datos extensas en comparación con los métodos
tradicionales. Por ello, la inteligencia artificial se está posicionando como una herramienta
potente para detectar irregularidades tempranas o fraudes, generando un impacto positivo en
las organizaciones.
Con base en estas premisas, se observa que el 60% de los encuestados estaría a favor de
implementar la inteligencia artificial en la auditoría contable para mejorar la prevención,
detección y minimización de irregularidades o fraudes en las empresas. Sin embargo, el 40%
indicó estar indiferente o en desacuerdo con dicha implementación, lo que sugiere que podría
deberse a la falta de información, formación y experiencia de los auditores en esta temática
(ver tabla 4).
Tabla 4. Inteligencia artificial para la prevención y detección de irregularidades.
Escala
Frecuencia
Porcentaje
Totalmente en desacuerdo
2
5%
En desacuerdo
3
8%
Indiferente
11
28%
De acuerdo
20
50%
Totalmente de acuerdo
4
10%
Total
40
100%
Nota. Se presentan los resultados acerca del criterio de los encuestados en la implementación
de la inteligencia artificial en la auditoría contable para la detección de irregularidades o
fraudes.
Por último, para determinar la relación entre las variables examinadas en esta investigación, se
aplicó el contraste del Chi-cuadrado de Pearson, obteniendo un valor de 0,01 que es menor a
0,05, demostrando que existe influencia de los elementos de la inteligencia artificial y su
implementación en auditoría para la detección de irregularidades o indicadores de fraudes en
los procesos de auditoría (ver tabla 5).
Tabla 5. Relación entre manejo eficiente de datos de la inteligencia artificial y su
implementación.
Implementación Inteligencia artificial
Manejo eficiente de base
de datos
Totalmente
en
desacuerdo
En
desacuerdo
Indiferente
De
acuerdo
Totalmente
de acuerdo
Total
Totalmente en desacuerdo
0
0
1
1
0
2
En desacuerdo
0
2
2
1
1
6
Indiferente
2
1
4
0
0
7
De acuerdo
0
0
4
12
2
18
Totalmente de acuerdo
0
0
0
6
1
7
Total
2
3
11
20
4
40
Contrastes Chi-cuadrado
Revista Multidisciplinaria Perspectivas Investigativas
Multidisciplinary Journal Investigative Perspectives
Vol. 4(Contabilidad y Auditoría II), 73-85, 2024
La aplicación de inteligencia artificial en la auditoría contable
The application of artificial intelligence in accounting auditing
Johnny Jesús Valladares-Albarracín
Yanice Licenia Ordóñez-Parra
82
Valor
gl
p
Χ²
30,95
16
0,01
Índice de probabilidad
33,67
16
0,01
N
40
Nota. Los datos corresponden a una tabla de contingencia que presenta la relación entre el
manejo eficiente de bases de datos y la implementación de la inteligencia artificial en la
detección de irregularidades contables o indicadores de fraude.
DISCUSIÓN
Se evidenció que la mayoría de los profesionales encuestados considera que la inteligencia
artificial contribuye a optimizar los procesos de auditoría contable y a detectar de manera más
efectiva posibles irregularidades en las organizaciones. Sin embargo, identificaron varios
desafíos importantes en su implementación, como los altos costos de puesta en marcha, la
falta de profesionales capacitados y la pérdida de la intuición y experiencia humana. A pesar de
estos obstáculos, destacaron que el principal beneficio que ofrece la inteligencia artificial a la
profesión contable y de auditoría es la reducción de errores humanos, una mayor eficiencia y
velocidad en los análisis, así como un mejor manejo de grandes bases de datos.
En línea con estos resultados, (Erazo & De la A-Muñoz, 2023) señalan que actualmente las
empresas enfrentan cambios rápidos y crecientes complejidades. La aplicación de la
inteligencia artificial en la auditoría se presenta como un enfoque innovador para anticipar y
gestionar riesgos en las organizaciones. Integrar estas herramientas tecnológicas avanzadas
en los procesos de auditoría permite a las empresas mejorar su capacidad para identificar,
evaluar y mitigar riesgos potenciales como irregularidades, errores u omisiones, así como
fraudes de manera proactiva. La inteligencia artificial agiliza y fortalece el análisis de grandes
volúmenes de datos, proporcionando a las organizaciones una ventaja estratégica en la toma
de decisiones informadas y en la implementación oportuna de medidas preventivas y
correctivas.
Para los autores, la auditoría del futuro, respaldada por la inteligencia artificial, se posiciona
como un pilar fundamental para fortalecer la resiliencia y sostenibilidad de las organizaciones
auditadas y las firmas de auditoría en un entorno empresarial dinámico y competitivo. Por otro
lado, en la publicación de (Martínez-Conesa, 2019) se concluye que las firmas de auditoría,
especialmente las pequeñas y medianas que carecen de suficientes recursos económicos,
humanos y técnicos, enfrentan varios desafíos para adoptar los nuevos modelos de inteligencia
artificial. Para abordar estos desafíos, será esencial buscar asociaciones estratégicas.
En contraste, el uso de la inteligencia artificial en equipos de auditoría y contabilidad promueve
un análisis más profundo, eliminando tareas repetitivas que no añaden valor. Estos esfuerzos
pueden ser redirigidos hacia el análisis de tendencias con alertas o indicadores de riesgos de
fraude. A diferencia de los procedimientos de auditoría convencionales que utilizan muestreos
para el análisis de datos, la inteligencia artificial asegura una evaluación más exhaustiva del
100% de las transacciones, mejorando así la calidad de las auditorías contables.
Por su parte, (Genaro & López, 2023) sostienen que las aplicaciones más utilizadas de
inteligencia artificial en el campo de las auditorías se centran en técnicas relacionadas con el
aprendizaje automático (Machine Learning). Estas técnicas se fundamentan en el análisis de
datos definidos por el auditor, lo que genera una mayor eficiencia y efectividad en las
actividades realizadas por los equipos de auditoría, proponen la implementación de estrategias
institucionales para mejorar la detección de irregularidades contables o riesgos de fraude.
Estas estrategias incluyen el compromiso del equipo auditor, el diseño de estrategias para
maximizar los beneficios de la inteligencia artificial, la promoción de la capacitación de los
auditores, la aplicación de pruebas más precisas y la mejora en la trazabilidad del análisis del
área o proceso auditado.
Revista Multidisciplinaria Perspectivas Investigativas
Multidisciplinary Journal Investigative Perspectives
Vol. 4(Contabilidad y Auditoría II), 73-85, 2024
La aplicación de inteligencia artificial en la auditoría contable
The application of artificial intelligence in accounting auditing
Johnny Jesús Valladares-Albarracín
Yanice Licenia Ordóñez-Parra
83
Según (Fajardo et al., 2023), a medida que los sistemas de información y comunicación
evolucionan, la inteligencia artificial se integra cada vez más en la auditoría contable. En su
estudio identifican cinco enfoques clave para la implementación de esta tecnología en los
procesos de auditoría:
a) La inteligencia artificial proporciona información crucial para la toma de decisiones.
b) Promueve la ética y la responsabilidad en el manejo de los resultados obtenidos.
c) Contribuye significativamente a la detección de fraudes en tiempo real.
d) Transforma el rol del auditor a través de la automatización de tareas.
e) Facilita el análisis de grandes volúmenes de datos.
Basándose en estos elementos, se destaca que una implementación exitosa, a más de
beneficiar a las firmas de auditoría, también aporta a las organizaciones al proporcionar acceso
a información de alta calidad que facilita una toma de decisiones más efectiva. Por lo tanto, la
aplicación de la inteligencia artificial en la auditoría contable se posiciona como una necesidad
creciente a medida que avanza el tiempo.
CONCLUSIÓN
La inteligencia artificial está transformando el ámbito de la auditoría contable y la detección de
fraudes al emplear el aprendizaje automático y el análisis de datos. Estas herramientas
avanzadas permiten a los auditores identificar de manera más eficiente y precisa anomalías y
patrones inusuales en las transacciones financieras, lo que facilita la detección oportuna de
posibles fraudes. A través de algoritmos sofisticados, la inteligencia artificial puede analizar
grandes volúmenes de datos más rápidamente que los métodos tradicionales, destacando
transacciones sospechosas e irregularidades que podrían ser ignoradas en una auditoría
convencional. Esto no solo mejora la precisión y reduce los errores humanos, sino que también
automatiza tareas rutinarias, liberando tiempo para análisis más complejos y estratégicos. No
obstante, la implementación de esta tecnología enfrenta desafíos como los altos costos, la falta
de profesionales capacitados y la ausencia de intuición humana. A pesar de estos retos, la
inteligencia artificial está revolucionando la detección de fraudes en la auditoría contable,
proporcionando herramientas más efectivas para proteger a las organizaciones contra
irregularidades financieras. La integración de esta tecnología representa una evolución
significativa en la detección y prevención de fraudes, promoviendo el desarrollo de sistemas de
alerta temprana, la automatización de tareas repetitivas, y la implementación de auditorías
basadas en riesgos, adaptándose continuamente a nuevos tipos de fraudes.
FINANCIAMIENTO
No monetario
CONFLICTO DE INTERÉS
No existe conflicto de interés con personas o instituciones ligadas a la investigación.
AGRADECIMIENTOS
A la planta docente de la Maestría en Contabilidad y Auditoría de la Universidad Católica de
Cuenca.
REFERENCIAS
Abeliuk, A., & Gutiérrez, C. (2021). History and evolution of artificial intelligence. Revista Bits de
Ciencia, 21, 14–21.
Aguirre, J., & Flores, M. (2019). Corruption in South America. An approach from forensic
auditing. Revista Espacios, 40(3), 27.
Barrios, H., Díaz Pérez, V., & Guerra, Y. (2020). Subjetividades e inteligencia artificial: desafíos
para ¨lo humano¨ [Subjectivities and artificial intelligence: challenges for "the human"].
Veritas. Revista de Filosofía y Teología, (47), 81-107.
Revista Multidisciplinaria Perspectivas Investigativas
Multidisciplinary Journal Investigative Perspectives
Vol. 4(Contabilidad y Auditoría II), 73-85, 2024
La aplicación de inteligencia artificial en la auditoría contable
The application of artificial intelligence in accounting auditing
Johnny Jesús Valladares-Albarracín
Yanice Licenia Ordóñez-Parra
84
Benites, C. (2023). Detecting fraud with artificial intelligence: An advanced perspective in
forensic auditing. Revista de Innovación e Investigación Contable La Junta, 6(2), 13–40.
https://doi.org/10.53641/junta.v6i2.116
Benítez, E., & García, M. (2023). Tecnologías digitales para la fiscalización de la contratación
pública en los Órganos de Control Externo [Digital technologies for the audit of public
procurement in external control bodies]. Revista Española de Control Externo, 25(74-
75), 46–57.
Carbonell, C., Burgos, S., Calderón, D., & Paredes, O. (2023). Artificial Intelligence in the
context of educational training. Episteme Koinonía, 6(12), 152–166.
https://doi.org/10.35381/e.k.v6i12.2547
De La Torre, C., & Quiroz, J. (2023). Cybercrime and its association in committing financial
fraud during the Covid-19 pandemic. Revista Venezolana de Gerencia, 28(102), 609–
628. https://doi.org/10.52080/rvgluz.28.102.11
Erazo, J., & De la A-Muñoz, S. (2023). Auditoría del futuro, la prospectiva y la inteligencia
artificial para anticipar riesgos en las organizaciones [Future auditing, foresight, and
artificial intelligence to anticipate risks in organizations]. Novasinergia,6(1), 105-
119. https://doi.org/10.37135/ns.01.11.07
Fajardo, J., Toscano, A., García, H., & Llanos, J. (2023). Artificial Intelligence and Auditing:
Trends in scientific literature. Revista Panorama Económico, 31(2), 160–188.
https://doi.org/10.32997/pe-2023-4575
Genaro, M., & López, A. (2023). Challenges for external control derived from the use of artificial
intelligence in the public sector. Revista Española de Control Externo, 25(74–75), 10–
31.
Joyanes, L. (2019). Business intelligence and data analytics. A global vision of Business
Intelligence & Analytics (1st ed.). Marcombo S.A.
Jumbo-Soto, B., & Erazo-Álvarez, J. C. (2021). La auditoría social en el contexto de la
economía popular y solidaria [Social auditing in the context of the popular and solidarity
economy]. CIENCIAMATRIA, 7(2), 98-128. https://doi.org/10.35381/cm.v7i2.505
Manrique, J. (2019). Introducción a la auditoría [Introduction to auditing]. (Primera Edición).
http://repositorio.uladech.edu.pe/handle/123456789/14785
Martínez, M. (2023). Strategies for detecting and preventing accounting fraud in business
environments. Revistap, 2(1), 255–262.
Martínez-Conesa, I. (2019). Auditoría e inteligencia artificial: el papel de los contables/auditores
en el siglo XXI [Auditing and artificial intelligence. The role of accountants/auditors in
the 21st century]. AECA: Revista de la Asociación Española de Contabilidad y
Administración de Empresas, 125, 26-29.
Montoya, A., & Valencia, F. (2019). Inteligencia artificial al servicio de la auditoría: Una revisión
sistemática de literatura [Artificial Intelligence in the Service of Auditing: A Systematic
Review of the Literature]. Revista Ibérica de Sistemas y Tecnologías de Información,
27, 213–226.
Ocampo, A. (2023). Forensic auditing: A key tool for preventing and detecting fraud in Ecuador.
Revista Ciencia y Educación, 4(10), 51–60. https://doi.org/10.5281/zenodo.10003242
Toro, W., Alejandro, M., Suárez, K., & Mosquera, G. (2021). Financial-forensic auditing as a
control and fraud detection tool in the Province of Santa Elena. Revista Universidad y
Sociedad, 13(4), 267–276.
Revista Multidisciplinaria Perspectivas Investigativas
Multidisciplinary Journal Investigative Perspectives
Vol. 4(Contabilidad y Auditoría II), 73-85, 2024
La aplicación de inteligencia artificial en la auditoría contable
The application of artificial intelligence in accounting auditing
Johnny Jesús Valladares-Albarracín
Yanice Licenia Ordóñez-Parra
85
Derechos de autor: 2024 Por los autores. Este artículo es de acceso abierto y distribuido según los términos y
condiciones de la licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC
BY-NC-SA 4.0)
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
