Adopción de inteligencia artificial en auditoría externa: Barreras, oportunidades y percepciones profesionales en un contexto emergente

Abstract

Este estudio analiza la adopción de tecnologías de inteligencia artificial (IA) en la auditoría externa, con foco en los factores que impulsan o dificultan su integración por parte de los profesionales del sector. La investigación se desarrolló en Argentina entre noviembre de 2024 y febrero de 2025, mediante una metodología mixta, de tipo descriptivo y transversal. Se aplicaron encuestas y entrevistas a contadores y auditores de diversas firmas. Los resultados muestran una brecha significativa entre el conocimiento teórico y la implementación práctica de la IA: si bien el 96% de los encuestados reconoce su relevancia, solo un 14% ha incorporado estas herramientas en sus procesos de auditoría. Se identificaron como principales barreras la falta de infraestructura tecnológica, la escasa capacitación y la resistencia al cambio, especialmente en firmas pequeñas y medianas. En contraste, las grandes firmas han comenzado a utilizar IA para tareas específicas como el análisis de riesgos y la redacción automatizada de informes. Se concluye que la IA ofrece un alto potencial para mejorar la eficiencia y calidad del trabajo auditor, pero su adopción generalizada requiere superar obstáculos técnicos, organizacionales y normativos.This study analyzes the adoption of artificial intelligence (AI) technologies in external auditing, focusing on the factors that drive or hinder their integration by professionals in the field. The research was conducted in Argentina between November 2024 and February 2025, using a mixed-method, descriptive, and cross-sectional approach. Surveys and semi-structured interviews were conducted with accountants and auditors from various firms. The results reveal a significant gap between theoretical knowledge and the practical implementation of AI: while 96% of respondents acknowledge its relevance, only 14% have incorporated these tools into their auditing processes. The main barriers identified include a lack of technological infrastructure, limited training, and organizational resistance to change, particularly in small and medium-sized firms. In contrast, larger firms have begun to use AI for specific tasks such as risk analysis and automated report writing. The study concludes that AI offers strong potential to enhance the efficiency and quality of audit work, but widespread adoption will require overcoming technical, organizational, and regulatory challenges.