La contabilidad no es la profesión más glamurosa, pero últimamente ha entrado algo de emoción en el trabajo. La tecnología está cambiando el papel de los auditores para hacer el trabajo mucho más interesante que cuando empecé, me dijo Catherine Burnet, jefa de auditoría de KPMG en el Reino Unido, la semana pasada. La emoción proviene de la adopción rápida de IA en las Big Four de contabilidad, tanto a nivel global como en el Reino Unido.

El trabajo de auditoría de grandes empresas está siendo transformado por agentes de IA que filtran transacciones en busca de fraude y errores, revisan el trabajo de auditores junior y generalmente se vuelven útiles. Matthew Campbell, director de tecnología de KPMG para auditoría en el Reino Unido, lo comparó con filtrar un río entero en lugar de sumergir un balde para tomar una muestra. Las firmas de auditoría que enfrentan el peligro de no identificar problemas en un mar de datos encuentran atractivo poder desplegar un ejército de agentes de IA junto a humanos.

EY emplea a 85.000 auditores a nivel global pero realiza casi el doble de auditorías de empresas cada año. La IA podría evitar que los auditores se abrumen. Podrían usar alguna ayuda.

Las firmas en el Reino Unido han estado bajo presión para mejorar los estándares de auditoría desde una serie de fracasos incluyendo el colapso de la empresa de servicios de construcción Carillion en 2018. KPMG fue multada con 21 millones en 2023 por sus fallos en Carillion. Han progresado, ayudados por la tecnología: tanto KPMG como EY ahora usan sus propias plataformas en la nube para asegurar que las auditorías sean más exhaustivas.

Los clientes corporativos están usando IA para organizar y rastrear sus finanzas, y los contables no quieren quedarse atrás. Pero las firmas de auditoría no deberían dejarse llevar. Por un lado, la IA no cambia nada en términos de responsabilidad regulatoria.

Una firma no solo tiene que respaldar sus opiniones de auditoría, sino también poder explicar el razonamiento y justificar la acción que tomó en cada transacción que examinó o cada valor de activo que verificó. No puede señalar al regulador una caja negra. En un sentido, ese es precisamente el punto de la IA filtrando todas las transacciones e identificando los casos de mayor riesgo para ser revisados más a fondo: el trabajo más sensible sigue estando en manos de los humanos.

Pero el modelo de IA está haciendo triaje, no auditando el material en profundidad, y ¿cómo puede la firma estar segura de que su razonamiento es sólido? Podría estar produciendo una cadena de falsos negativos al no detectar problemas. Esto habla de una dificultad más amplia: la inclinación humana a depositar demasiada fe en la tecnología. La sobredependencia de los bancos en los modelos de valor en riesgo que subestimaron la posibilidad de pérdidas severas en una crisis inmobiliaria fue un factor detrás de la crisis financiera global de 2008-09.

Los modelos de IA para auditoría podrían funcionar sin problemas durante mucho tiempo, pero luego un día podrían ser engañados por un tipo nuevo de transacción. Richard Harrison, líder digital de aseguramiento de EY en el Reino Unido, dice que su principio es que la IA está aquí para apoyarnos, no para reemplazarnos. Está tratando de asegurar que sus agentes de IA impulsen a los auditores, no dicten respuestas a ellos.

Tanto las firmas de auditoría como el Consejo de Informes Financieros, el regulador del Reino Unido, dicen que quieren que la IA les ayude a mejorar la calidad de la auditoría en lugar de enfocarse en reducir costos mediante la eliminación de puestos junior.