Incorporación de inteligencia artificial en la operación del SGC

Se debe considerar que incorporar este tipo de tecnología no sólo puede mejorar actividades específicas, sino también procesos completos.

Incorporación de inteligencia artificial en la operación del SGC


017425
C.P.C. Gilberto Aguilar Dávila Consultor Independiente
028769
L.C.P Paulina Mier Salgado Staff de Auditoría en BDO Castillo Miranda, S.C.
N58964
L.I. Gildardo Castillo Huerta Socio Fundador en Auditarget Enterprise
021716
C.P.C. José Héctor Reyes López Dirección en Amcor LTD
Cumplimiento 14 de diciembre de 2022
L

a tecnología es el estudio de la técnica; a su vez, la técnica es la aplicación sistemática del conocimiento (mediante un conjunto de reglas, procesos y acciones para obtener un resultado práctico). La tecnología es el enlace entre el “cómo” y el “para qué”, es decir, el logro de un fin; y se manifiesta en herramientas tangibles e intangibles, como instrumentos y software.

Con base en las capacidades digitales determinadas por Gartner para las finanzas, un análisis profundo de ellas y una adaptación al Sistema de Gestión de Calidad (SGC), se establece que son subconjuntos de la IA que, mediante diferentes niveles de complejidad de autoaprendizaje (machine learning), recomienda y facilita al ser humano la toma de decisiones, acciones y obtención de resultados.

El nombre de las seis capacidades y las características que determinan el aumento de su complejidad se explica en el diagrama siguiente:

IA
  1. Automatización Robótica de Procesos (ARP)
  2. Automatización de decisiones rutinarias
  3. Automatización inteligente de procesos
  4. Decisiones aumentadas
  5. Decisiones sugeridas por la IA
  6. Análisis y decisiones por la IA
IA

Las bases

ARP IA
Es un software que usa expresiones “sí/no” o “si/entonces" para realizar por sí mismo tareas humanas repetitivas (basadas en reglas que mejoran la precisión y velocidad).

Es un software que aplica análisis avanzados y técnicas basadas en la lógica para interpretar eventos, sustentar y automatizar decisiones, así como llevar a cabo acciones.

La IA no requiere usar ARP para realizar juicios; por consiguiente, la ARP no es IA.

Las capacidades digitales

1. ARP

Es una capacidad digital que automatiza tareas manuales y rutinarias en procesos transaccionales.

El uso de la ARP para automatizar tareas manuales puede reducir significativamente el tiempo dedicado por el personal al trabajo manual. La ARP es adecuada para automatizar cinco tipos de procesos:

  • Validación
  • Cálculo
  • Alertas
  • Informes
  • Migración

En cada proceso, un bot (programa que imita el comportamiento humano) está programado para seguir instrucciones de realización de tareas repetitivas a una velocidad mucho mayor y sin errores. La automatización de dichas tareas también mejora el control, ya que todas las acciones de los bot de ARP se pueden rastrear y revisar.

El desempeño en el encargo del SGC establece las políticas y procedimientos que sustentan la programación del bot de ARP, mismo que gestiona el envío de notificaciones para alertar sobre los días que faltan para el vencimiento del plazo a diferentes involucrados en distintos momentos.

El bot de ARP inicia el conteo de 60 días a partir de que el revisor de calidad autoriza la emisión del informe de auditoría mediante el sistema de emisión de informes, el cual le asigna un número de registro único.

2. Automatización de decisiones rutinarias

Es una capacidad digital que representa un subconjunto de la IA que combina la ARP y algunos elementos de autoaprendizaje (machine learning), para tomar decisiones y llevar a cabo acciones basadas en reglas sin intervención humana.

Muchas decisiones manuales y rutinarias están sujetas al sesgo o error humano. El uso de tecnologías digitales para tomar decisiones rutinarias elimina esta subjetividad. A los bot de ARP se les programa con reglas de decisión para realizar automáticamente la acción específica correspondiente.

Cuando un posible cliente solicita servicios profesionales de auditoría, la primera acción de la firma es determinar su riesgo inherente. Para ello, el bot de ARP, con elementos de autoaprendizaje del sistema de aceptación o continuación de clientes y encargos, requiere al socio de auditoría asignado al posible encargo completar una serie de datos, por ejemplo: la industria en que opera, marco de información financiera aplicable, leyes y regulaciones aplicables, grupo al que pertenece, partes vinculadas, entre otros; lo anterior para determinar el nivel de riesgo inherente del posible cliente y generar la clasificación (baja, media o alta) correspondiente.

Derivado de esta clasificación, se llevan a cabo acciones posteriores para responder a los diferentes niveles de riesgo inherente resultantes. El bot de ARP con elementos de autoaprendizaje requiere al socio de auditoría asignado la confirmación de la clasificación, para entonces proseguir con el proceso de aceptación del cliente.

La tecnología es el enlace entre el “cómo” y el “para qué”, es decir, el logro de un fin. Es el estudio de la técnica; a su vez, la técnica es la aplicación sistemática del conocimiento.

3. Automatización inteligente de procesos

Es una capacidad digital que representa un subconjunto de la IA que automatiza procesos de extremo a extremo que requieren juicios y usan datos no estructurados y variables.

La automatización inteligente de procesos usa una combinación de ARP y algunos elementos de autoaprendizaje para generar predicciones que ayudan al personal a operar mejor los procesos complejos. Los modelos de autoaprendizaje son útiles para predecir resultados y deben aplicarse a procesos que tienen el potencial de disminuir costos o aumentar ingresos significativamente.


El autoaprendizaje es un subgrupo de IA que da a los algoritmos la capacidad de aprender por sí mismos de la experiencia en lugar de las instrucciones programadas por el ser humano. Los algoritmos crean modelos computacionales que procesan grandes conjuntos de datos para predecir resultados y hacer inferencias; más datos generan más escenarios que retroalimentan al algoritmo para refinar su salida (conocimiento) a lo largo del tiempo, haciéndolo más preciso.


Aunque el liderazgo puede suponer que el autoaprendizaje requiere recursos significativos y habilidades informáticas avanzadas más allá de su personal, desarrollar una solución de autoaprendizaje es más simple de lo que parece. Principalmente requiere determinar una cuestión a predecir, recopilar datos históricos al respecto y usar un software de autoaprendizaje de código abierto.

La automatización inteligente de procesos predice los encargos con mayor riesgo de deficiencias e incumplimientos con base en la clasificación del riesgo inherente del encargo y la historia de resultados (cumple, no cumple, con áreas de mejora) de monitoreos del socio del encargo. El líder del equipo de monitoreo obtiene del SGC las predicciones de los socios del encargo, así como encargos a monitorear y los selecciona con base en información presentada por la IA.

4. Decisiones aumentadas

Es una capacidad digital que representa un subconjunto de la IA que genera recomendaciones para decisiones complejas entre las cuales los humanos pueden elegir, tomando así decisiones aumentadas.

Las decisiones aumentadas reducen el sesgo humano; usan autoaprendizaje para aumentar las decisiones del personal que requieren grados significativos de juicio. El autoaprendizaje genera recomendaciones más personalizadas basadas en grandes cantidades de datos.

Las decisiones aumentadas son útiles en situaciones que exigen clasificaciones y predicciones rápidas o a gran escala, y que requieren datos bien definidos y de calidad.

Mediante la programación de decisiones aumentadas, el SGC proporciona a sus operadores recomendaciones con respecto a las acciones a realizar al cumplirse ciertas condiciones en diferentes momentos durante la operación, tales como:

  • Documentar las actividades de verificación del cumplimiento de los requisitos de ética e independencia.
  • Asignar recursos humanos a los encargos.
  • Gestionar evaluaciones del desempeño, promociones y remuneraciones.
  • Gestionar cursos de aprendizaje con base en la comunicación de acciones correctivas a implementar, que responden a deficiencias e incumplimientos detectados en monitoreos e inspecciones de reguladores; así como en normas profesionales, leyes o regulaciones, políticas o procedimientos (nuevos o modificados).
  • Gestionar el archivo final de la documentación del encargo.
  • Gestionar monitoreos sobre la marcha y cíclicos.
Muchas decisiones manuales y rutinarias están sujetas al sesgo o error humano. El uso de tecnologías digitales para tomar decisiones rutinarias elimina esta subjetividad.

5. Decisiones sugeridas por la IA

Es una capacidad digital que representa un subconjunto de la IA que identifica las decisiones que históricamente han tenido un impacto negativo y sugiere una decisión alternativa con mejores resultados.

Originalmente consideradas como un concepto de economía conductual, las decisiones sugeridas por la IA son señales sutiles programadas para dirigir el comportamiento del personal de una manera predecible, sin limitar la elección o programar incentivos económicos adicionales, especialmente cuando el personal no puede proporcionar este mismo nivel de supervisión.

Esta capacidad digital se usa en procesos donde el juicio humano no puede eliminarse, pero es necesario mejorarlo. Por ejemplo, las decisiones sugeridas por la IA pueden identificar los momentos de decisión con mayor posibilidad de producir errores en el juicio humano y compartir indicadores digitales para señalar el riesgo de continuar con una decisión en particular o el beneficio de buscar una decisión alternativa mejor.

La economía conductual y su rama de las finanzas conductuales (también llamadas economía del comportamiento y finanzas del comportamiento) son campos cercanos que aplican la investigación científica en las tendencias cognitivas y emocionales humanas y sociales para una mejor comprensión de la toma de decisiones económicas y del análisis de cómo afectan a los precios de mercado, a los beneficios y a la asignación de recursos. (Russell S. y Norvig P., 1995)

Las decisiones sugeridas por la IA del sistema de auditoría guían al auditor (a través de indicadores digitales) a considerar las afirmaciones de exactitud y valoración de activos, en lugar de las afirmaciones de existencia, derechos e integridad, debido a que se relacionan con la sobrevaluación, que es la dirección de pruebas relevante para esas afirmaciones. Una vez aceptadas las sugerencias sutiles de IA, el sistema de auditoría sugiere las pruebas de controles y las pruebas de detalle aplicables.

6. Análisis y decisiones por la IA

Es una capacidad digital que representa un subconjunto de la IA que automatiza la realización de análisis y la generación de informes personalizados.

La capacidad automática de análisis y sustento de decisiones de la IA permite al personal obtener análisis e informes complejos. En la práctica, el personal que usa esta capacidad digital necesita múltiples herramientas de IA en un proceso de varios pasos; por ejemplo, para estructurar y normalizar datos, agruparlos, identificar tendencias con otros datos correlacionados y generar acciones correctivas sugeridas, o todo lo anterior.

Esta capacidad digital mejora significativamente las ofertas de autoservicio para los usuarios, liberando al personal para que se centre en un soporte específico a los mismos.

El director general comunica al personal y a terceros externos los resultados anuales de la operación del SGC mediante el informe de transparencia (dentro de los cuatro meses posteriores al cierre del ejercicio). El SIC captura datos, los procesa y genera información de y para cada uno de los ocho componentes del SGC; los cinco componentes del sistema de control interno; el encargo y la función de revisión de calidad; y la documenta, así como la dispone para su consulta en tiempo real.

El SIC estructura los datos de los elementos anteriores e identifica:

  • Incongruencias entre las políticas y procedimientos establecidos, así como la información generada automáticamente de la sección de cada componente del informe de transparencia.
  • Mejoras derivadas de la comparación del contenido de los informes de transparencia de otras firmas.
  • La distribución del informe de transparencia a los comités de auditoría y consejos de administración de los clientes, redes sociales e intranet.

El SIC genera (mediante el Procesamiento del Lenguaje Natural [PLN]), con base en las indicaciones orales del director general, el mensaje de bienvenida que se incluye en el informe de transparencia.

El director general consulta periódicamente (en tiempo real) los resultados de la operación del SGC para supervisar su eficacia y la producción del informe de transparencia.

Conclusiones

A medida que el liderazgo considere cómo incorporar estas seis capacidades digitales en el SGC, el sistema de control interno, la revisión de calidad y el encargo, debe comenzar con los siguientes pasos:

  • Considerar no sólo si se pueden mejorar actividades específicas, sino también procesos completos.
  • Desarrollar una ruta de tecnología digital para guiar las decisiones de priorización de la inversión en este tipo de tecnología.
  • Consultar con los responsables de Tecnología de la Información (TI) de la entidad (TI financiera, TI corporativa, director digital, director de información) para determinar si una aplicación particular de tecnología digital es apropiada, particularmente cuando se consideran capacidades digitales más complejas.


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