El alcance cada vez mayor de la disrupción tecnológica
¿Qué es la disrupción tecnológica?
Cuando las nuevas tecnologías cambian radicalmente los mercados, los procedimientos o los sectores establecidos, se produce una disrupción tecnológica. A diferencia del lento progreso técnico, las disrupciones provocan cambios radicales que a menudo dejan obsoletos los sistemas convencionales. Estos avances plantean un doble reto para la auditoría interna: conocer los riesgos potenciales que conllevan y encontrar formas de utilizarlos para obtener más información y eficiencia.
Consideremos el auge de la IA generativa un avance reciente en el campo de la inteligencia artificial. Los modelos de IA generativa, como ChatGPT, pueden ayudar a la auditoría en tiempo real redactando informes, resumiendo grandes conjuntos de datos o incluso identificando patrones en datos no estructurados. Por su parte, los agentes de IA pueden aprender y ejecutar tareas de forma autónoma, lo que está empezando a revolucionar tareas cotidianas como revisar y responder correos electrónicos. Sin embargo, estas tecnologías también conllevan riesgos, como el uso indebido de datos confidenciales, cuestiones éticas y errores de automatización que podrían pasar desapercibidos.
¿Cuáles son algunos ejemplos de tecnologías disruptivas?
Veamos algunas de las tecnologías disruptivas más potentes que influyen en el panorama de riesgos tanto actual como futuro:
- IA generativa y agentes
La IA generativa ya ha comenzado a transformar las industrias mediante la automatización de la toma de decisiones, la mejora del análisis predictivo y la optimización de los procesos. Según la encuesta trimestral sobre IA de KPMG de enero de 2025, el 68 % de los líderes invertirá entre 50 y 250 millones de dólares en IA en los próximos 12 meses, frente al 45 % en el primer trimestre de 2024. Ahora, también estamos viendo cómo los agentes de IA, sistemas autónomos que realizan tareas, toman decisiones e interactúan con su entorno, como un asistente digital, añaden otra capa de capacidad, automatizando la creación de contenidos y la toma de decisiones. Por ejemplo, un agente de IA puede revisar los correos electrónicos entrantes, clasificarlos y redactar respuestas personalizadas con su tono y estilo, lo que le ahorra tiempo. Pero estos avances también conllevan riesgos, como el sesgo algorítmico, el uso indebido por motivos éticos y los retos de cumplimiento normativo. Por ejemplo, los sistemas de IA generativa entrenados con datos incompletos podrían proporcionar información inexacta, lo que expondría a las organizaciones a daños en su reputación.
- Sistemas autónomos y robótica
Los sistemas autónomos incluyen drones, vehículos/embarcaciones autónomos, robots de reparto y humanoides. Los avances en la IA generativa y los agentes harán que estos sistemas sean más fiables y asequibles a lo largo de 2025, lo que fomentará su adopción en sectores como la fabricación, el transporte, la logística y la agricultura. Sin embargo, estas tecnologías también introducen riesgos, como cuestiones de responsabilidad, vulnerabilidades de ciberseguridad y dilemas éticos. Por ejemplo, un fallo en un vehículo autónomo podría dar lugar a un comportamiento inesperado, como no llegar a su destino previsto o interpretar erróneamente su entorno, lo que provocaría interrupciones operativas y problemas de reputación.
- Computación cuántica
Según un artículo reciente de Reuters las aplicaciones comerciales de la computación cuántica podrían estar disponibles en los próximos cinco (Google) o veinte años (Nvidia). En cualquier caso, la computación cuántica representa un salto en la potencia computacional, lo que permite avances en optimización, criptografía y simulaciones. Sin embargo, esta tecnología también supone una gran amenaza para los antiguos algoritmos de cifrado, lo que podría significar que la forma en que nos protegemos ahora ya no sea útil. Los auditores internos deben evaluar si sus organizaciones están preparadas para la transición a un cifrado resistente a la computación cuántica.
- Computación neuromórfica
La computación neuromórfica imita la estructura y el funcionamiento del cerebro humano, utilizando neuronas y sinapsis artificiales para procesar la información. Con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 29,5 % para 2033, esta tecnología está transformando el procesamiento en tiempo real y las aplicaciones de IA eficientes desde el punto de vista energético. Los chips neuromórficos son especialmente adecuados para la robótica, los sistemas autónomos y la computación periférica. Sin embargo, la adopción de la computación neuromórfica plantea retos de gobernanza y riesgos relacionados con la toma de decisiones autónoma.
Estas tecnologías están cambiando las industrias a una velocidad que exige que la auditoría interna sea consciente y se adapte para garantizar que las organizaciones puedan afrontar estos cambios de forma responsable.
El papel de la auditoría interna en la mitigación de los riesgos tecnológicos
Enfoques proactivos frente a reactivos del riesgo
Como todo el mundo sabe, la auditoría interna ha sido tradicionalmente reactiva, abordando los riesgos solo cuando se hacen evidentes. Pero la velocidad y el alcance de la disrupción tecnológica exigen una respuesta aún más proactiva, que detecte los riesgos y los mitigue antes de que puedan agravarse.
Las estrategias proactivas incluyen:
- Sistemas de alerta temprana
Aproveche el análisis, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para identificar riesgos potenciales antes de que se materialicen. Cree paneles compartidos, por ejemplo, que analicen las tendencias de los indicadores clave de riesgo como el comportamiento de los proveedores, las alertas de ciberseguridad o las actividades financieras inusuales, para ofrecer información en tiempo real y alertas tempranas sobre amenazas emergentes.
- Revisiones de la preparación para la adopción de tecnología
Evalúe la preparación para adoptar e integrar tecnologías emergentes de la organización mediante la evaluación de la infraestructura existente, las capacidades del talento y los marcos de gobernanza. Por ejemplo, antes de implementar soluciones de inteligencia artificial o blockchain, realice revisiones de preparación para identificar deficiencias en las habilidades, las políticas de cumplimiento o las medidas de ciberseguridad, y proporcione recomendaciones para mitigar los riesgos de forma proactiva.
- Planificación dinámica de auditorías
La actualización periódica de los planes de auditoría ayudará a reflejar el perfil de riesgo cambiante de su organización. Las estrategias de auditoría en la implementación de sistemas autónomos, por ejemplo, deben incluir evaluaciones de la resiliencia de la ciberseguridad y las estructuras de responsabilidad.
Al ser proactiva, la auditoría interna siempre será un aliado estratégico para navegar por las perturbaciones tecnológicas.
Aprovechar la tecnología para mejorar la eficiencia de la auditoría
La Norma 10.3 del IIA subraya la necesidad de que las funciones de auditoría interna cuenten con un plan tecnológico bien definido que les permita utilizar herramientas y técnicas avanzadas para mejorar sus capacidades de auditoría y ofrecer un mayor valor a la organización. Frente a la revolución tecnológica, las soluciones de gestión de auditorías como Wolters Kluwer TeamMate ofrecen a los equipos de auditoría interna una vía para aumentar la eficiencia, maximizar la asignación de recursos y fortalecer las relaciones con sus partes interesadas.
- Gestión centralizada de auditorías
Desde la planificación hasta la presentación de informes, una solución centralizada optimiza el ciclo de vida de la auditoría en un único sistema. Al centralizar las actividades de auditoría, las organizaciones pueden mejorar la transparencia y optimizar los flujos de trabajo, especialmente cuando se enfrentan a interrupciones como la computación neuromórfica o los sistemas autónomos.
- Información basada en datos
La integración de capacidades de análisis avanzado en su solución de gestión de auditorías permite a los equipos de auditoría analizar grandes conjuntos de datos en busca de anomalías, tendencias y riesgos emergentes durante la planificación y el trabajo de campo, todo ello bajo un mismo techo. Los equipos de auditoría pueden utilizar la herramienta de análisis, por ejemplo, para identificar patrones en los pagos a proveedores o detectar vulnerabilidades de ciberseguridad antes de que se agraven. Es como poder encontrar y reparar rápidamente una fuga en una tubería antes de que se convierta en una inundación.
- Mejora de la colaboración entre equipos
Al permitir la comunicación en tiempo real entre los equipos de auditoría interna, informática, contabilidad/finanzas y gestión de riesgos, las soluciones de gestión de auditorías promueven la cooperación en un entorno en el que los riesgos pueden afectar a varios departamentos. Los paneles dinámicos y los informes compartidos garantizan que todas las partes interesadas estén alineadas a la hora de abordar las amenazas emergentes.
Soluciones como estas ayudan a los equipos de auditoría a adelantarse a las tecnologías disruptivas, ya que mejoran la eficiencia, aumentan la precisión y permiten una colaboración fluida.
