La Inteligencia Artificial en la Auditoría Externa en comparación con la Auditoría Tradicional y la detección de fraude

Abstract

El objetivo de esta investigación fue analizar el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la auditoría externa, en especial su capacidad para detectar fraudes en comparación con los métodos tradicionales. El estudio tuvo un alcance descriptivo y se desarrolló con un enfoque mixto. Se utilizaron encuestas dirigidas a contadores públicos argentinos, combinando preguntas cerradas y abiertas, junto con una revisión bibliográfica especializada. Los resultados evidenciaron un alto conocimiento general sobre IA, aunque con escasa aplicación práctica en auditorías externas. Se identificaron como principales ventajas el ahorro de tiempo, la reducción de costos y la mejora en la detección de irregularidades. No obstante, también se destacaron barreras como la falta de formación técnica, la resistencia al cambio y la complejidad en la implementación. La discusión permitió confirmar que la IA tiene un efecto transformador en la labor del auditor externo, fortaleciendo la eficiencia y precisión del proceso, sin sustituir el juicio humano. Asimismo, se recomendó impulsar programas de capacitación, actualizar los planes de estudio y establecer marcos normativos claros que orienten el uso ético y eficaz de estas tecnologías. En conclusión, la IA representa una oportunidad para mejorar la calidad y confiabilidad de la auditoría externa, siempre que su adopción sea acompañada por una preparación adecuada de los profesionales involucrados.

The objective of this research was to analyze the impact of artificial intelligence (AI) on external audit, especially its ability to detect fraud compared to traditional methods. The study had a descriptive scope and employed a mixed-methods approach. Surveys were conducted with Argentine public accountants, combining closed and open-ended questions, along with a specialized literature review. The results showed a high general knowledge of AI, though with limited practical application in external audits. The main advantages identified were time savings, cost reduction, and improved detection of irregularities. However, barriers such as lack of technical training, resistance to change, and implementation complexity were also highlighted. The discussion confirmed that AI has a transformative effect on the external auditor’s work, enhancing efficiency and accuracy without replacing human judgment. Recommendations included promoting training programs, updating curricula, and establishing clear regulatory frameworks to guide the ethical and effective use of these technologies. In conclusion, AI represents an opportunity to improve the quality and reliability of external auditing, provided its adoption is supported by adequate professional preparation.