Inteligencia Artificial y el trabajo del auditor - García Castro, Luis

Abstract

Este TFG investiga el impacto actual y futuro de la Inteligencia Artificial (IA) en el trabajo de los auditores. Los hallazgos revelan que el uso de la IA en la auditoría es alto, pero no tan extenso como cabría esperar en un principio. Las entrevistas destacan el uso de la IA en la adaptación a regulaciones, especialmente ayudando a trabajadores senior a través de herramientas de Procesamiento de Lenguaje Natural, aunque su impacto en la planificación es menos significativo, ya que depende en gran medida de la experiencia y el análisis subjetivo. Sin embargo, la IA agiliza la recopilación de datos, homogeneizando sistemas y ahorrando tiempo sustancial. En las pruebas sustantivas, la IA elimina la necesidad de muestreo para pasar al análisis de poblaciones enteras, marcando un cambio significativo. El trabajo también examina las implicaciones más amplias para las firmas de auditoría, destacando cambios estructurales con un aumento en las contrataciones relacionadas con la IA y la formación de equipos especializados. La eficiencia de la IA beneficia a las auditoras al permitir la expansión de sus negocios sin aumentos sustanciales en el capital humano. A pesar de las incertidumbres regulatorias, la IA se posiciona como una herramienta que mejora la eficiencia empresarial. Esta investigación subraya el potencial transformador de la IA en la auditoría, aunque dejando claro importancia del juicio e interpretación de los auditores en todo el proceso.This bachelor's thesis investigates the current and future impact of Artificial Intelligence (AI) on the work of auditors. Findings reveal that the use of AI in auditing is substantial but not as extensive as initially expected. Interviews highlight the application of AI in adapting to regulations, particularly assisting senior workers through Natural Language Processing tools. However, its impact on planning is less significant, as it heavily depends on experience and subjective analysis. Nevertheless, AI streamlines data collection, standardizing systems, and saving substantial time. In substantive testing, AI eliminates the need for sampling, transitioning to the analysis of entire populations, marking a significant shift. The study also examines broader implications for audit firms, emphasizing structural changes with an increase in AI-related hires and the formation of specialized teams. The efficiency of AI benefits audit firms by allowing business expansion without substantial increases in human capital. Despite regulatory uncertainties, AI is positioned as a tool that enhances business efficiency. This research underscores the transformative potential of AI in auditing, while emphasizing the crucial role of auditors' judgment and interpretation throughout the process.