Impacto de la IA en el control interno de las empresas

Las organizaciones que adopten la IA en su control interno mejorarán su eficiencia y efectividad, asimismo, estarán mejor posicionadas para gestionar riesgos y asegurar el cumplimiento.

Lo anterior demuestra una clara tendencia en el incremento de casos de uso de la IA; esto dará como resultado, diferenciadores competitivos entre quienes adopten esta herramienta y quienes no lo hagan. En este artículo se analizarán las ventajas, casos de uso y los retos de adoptar estrategias digitales de control interno basadas en la IA.

Papel de la IA en la modernización de los controles internos

Los controles internos son mecanismos esenciales para garantizar la gobernanza, gestionar riesgos y asegurar el cumplimiento normativo dentro de las organizaciones. Aunque estos conceptos son familiares, el verdadero desafío reside en definir qué entendemos por IA, así como identificar los aspectos y herramientas que resultan útiles para mejorar los sistemas de control.

A través de sus subconjuntos como el aprendizaje automático, el procesamiento de lenguaje natural y la robótica, la IA ofrece soluciones transformadoras para los sistemas de control interno. Los métodos tradicionales, a menudo manuales y que consumen mucho tiempo, pueden beneficiarse de la capacidad de esta herramienta para automatizar y optimizar procesos. Por ejemplo, la IA puede implementar sistemas de monitoreo continuo que detectan e informan anomalías en tiempo real; un salto significativo respecto a las revisiones periódicas que pueden pasar por alto problemas críticos.

Beneficios de los controles internos potenciados por la IA

• Eficiencia: la IA automatiza tareas rutinarias como la reconciliación de datos y las verificaciones de cumplimiento regulatorio, lo que no sólo acelera estos procesos, sino que minimiza los errores humanos. Esta automatización permite reorientar esfuerzos en aspectos más estratégicos de la gestión de riesgos y entrega de resultados.
• Eficacia: a través de análisis de datos avanzados, los sistemas de IA pueden identificar patrones que indican actividades fraudulentas o riesgos operacionales (que podrían eludir la detección humana).
• Capacidades predictivas: las analíticas predictivas de la IA utilizan datos históricos para prever áreas de riesgo potenciales, permitiendo a las organizaciones abordar vulnerabilidades de manera proactiva antes de que éstas escalen a problemas significativos.
• Escalabilidad: los sistemas de IA pueden manejar grandes volúmenes y variedades de datos, adaptándose a las complejidades del entorno de control de una organización (sin necesidad de aumentar los recursos).

En la actualidad, las operaciones empresariales más eficientes están interconectadas con los avances tecnológicos.

A continuación, se muestran cuatro casos específicos en donde las organizaciones han aprovechado las tecnologías que la IA brinda para la mejora en los sistemas de control interno:

1. Robotizar el proceso de conciliaciones bancarias

   Contexto de la empresa

   Una entidad detallista de tamaño medio que maneja múltiples transacciones diarias a través de diversas cuentas bancarias debido a sus numerosos puntos de venta.

   Aplicación de la IA

   La empresa implementó un sistema de automatización robótica de procesos (RPA, por sus siglas en inglés) para manejar sus conciliaciones bancarias. Este sistema está diseñado para acceder, de forma automática, a los estados de cuenta bancarios y compararlos con los registros de ventas y recibos de la empresa (almacenados en su sistema de planificación de recursos empresariales). El RPA está programado para reconocer patrones e identificar discrepancias.

2. Prever mantenimiento a activos

   Contexto de la empresa	Uno de los líderes mundiales en la fabricación de aeronaves enfrenta el desafío continuo de garantizar la máxima seguridad y eficiencia operativa de su flota. El mantenimiento de los aviones es crucial, no sólo para la seguridad de los pasajeros, sino también para optimizar la operatividad y rentabilidad de las aerolíneas.
   Aplicación de la IA	La compañía ha desarrollado e implementado sistemas avanzados de mantenimiento predictivo que utilizan sensores integrados en las aeronaves, así como el análisis de datos en tiempo real. Estos sistemas recopilan datos continuos sobre el estado de diversos componentes del avión durante el vuelo; la información recogida es analizada por algoritmos de IA para predecir posibles fallos.

3. Automatizar la revisión de contratos

   Contexto de la empresa	Uno de los mayores bancos a nivel mundial maneja una enorme cantidad de contratos legales cada año; estos documentos son esenciales para diversas operaciones del banco, incluyendo acuerdos de préstamos y cumplimiento normativo.
   Aplicación de la IA	El banco desarrolló e implementó una herramienta (basada en IA) para el análisis de documentos legales; ésta utiliza reconocimiento de imágenes para identificar patrones, así como procesamiento de lenguaje natural para interpretar y extraer la información relevante (reduciendo el tiempo requerido para revisión de documentos).

4. Eficiencia y reducción de errores en el reporte financiero

   Contexto de la empresa	Empresa mediana dedicada a la comercialización de productos; ésta maneja una cantidad significativa de transacciones diarias y necesita mantener su contabilidad al día para tomar decisiones informadas y cumplir con las obligaciones fiscales.
   Aplicación de la IA	La empresa implementó un sistema de contabilidad basado en la nube que permite a los contadores registrar transacciones de forma automática, esto a través de la vinculación directa con cuentas bancarias y sistemas de pago. El software clasifica las transacciones en las categorías contables adecuadas y actualiza los libros en tiempo real.

Desafíos y consideraciones

Mientras que la integración de la IA en los controles internos presenta numerosos beneficios, también plantea desafíos como asegurar la privacidad y seguridad de los datos. La adaptación requiere una fuerza laboral no sólo versada en tecnología, sino receptiva a nuevos métodos. Además, es crucial mantener una relación simbiótica entre las aplicaciones de IA y la supervisión humana, esto para asegurar que los procesos automatizados no se conviertan en cajas negras, más bien, que sean herramientas que mejoren la transparencia y la rendición de cuentas.

Perspectiva futura

El futuro de la IA en los controles internos parece prometedor, con avances continuos en tecnologías de IA que podrían llevar a aplicaciones aún más sofisticadas. Herramientas emergentes (como deep learning o blockchain) podrían revolucionar todavía más este ámbito, ofreciendo soluciones más robustas a los desafíos de gobernanza y cumplimiento.

Conclusiones

La integración de la IA en los controles internos no es sólo una actualización tecnológica, sino una necesidad estratégica en la era digital. Las organizaciones que adopten esta innovación, además de mejorar su eficiencia y efectividad, también estarán mejor posicionadas para gestionar riesgos y asegurar el cumplimiento en un mundo cada vez más complejo.

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Referencias

• PwC, 2024, Perspectivas y tendencias: Global CEO Survey 2024, capítulo México, 2024, de PwC: https://www.pwc.com/mx/es/ceosurvey.html?utm_source=website&utm_medium=map&utm_campaign=homepage-mx
• Nils J. Nilsson, 2013, The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements, 2024, de Cambridge University Press: https://www.cambridge.org/core/books/quest-for-artificial-intelligence/32C727961B24223BBB1B3511F44F343E