A diferencia de los modelos de auditorรญa tradicionales que se basan en muestreos aleatorios, la IA puede funcionar 24/7, profundizar y analizar datos desde mรบltiples perspectivas sin fatiga ni sesgo
Por Fabiรกn Salazar es director ejecutivo de GFT Technologies en Centroamรฉrica y el Caribe
La Inteligencia Artificial (IA) ya no es solo una visiรณn futurista; estรก integrada en el funcionamiento diario de las empresas modernas. Pero hay una pregunta que la mayorรญa de los responsables de la toma de decisiones aรบn tal vez no se han llegado a plantear: si se utiliza la IA para guiar decisiones crรญticas, ยฟquiรฉn la audita? O, mejor dicho, ยฟcรณmo se audita? A medida que crece la confianza en la IA, tambiรฉn crece el riesgo de depender de datos no auditados. Una cosa es implementar un modelo inteligente; otra muy distinta es garantizar que la informaciรณn que genera, y las conclusiones a las que conduce, sean fiables. Aquรญ es donde entra en juego la auditorรญa basada en IA, no como un lujo del futuro, sino como una necesidad actual.
Nos encontramos en un momento crucial. La IA se estรก adoptando rรกpidamente en todos los sectores, pero los mecanismos de gobernanza, transparencia y confianza suelen estar retrasados. Las empresas toman decisiones basadas en IA, pero muchas carecen de una estrategia formal para validar los resultados que generan estas herramientas. Esto no es solo un problema de cumplimiento normativo; es un punto ciego estratรฉgico. Si sus directivos actรบan basรกndose en la informaciรณn obtenida mediante IA, su marco de auditorรญa debe evolucionar para verificar no solo las fuentes de datos, sino tambiรฉn la lรณgica de toma de decisiones que sustenta dicha informaciรณn.
A diferencia de los modelos de auditorรญa tradicionales que se basan en muestreos aleatorios, la IA puede funcionar 24/7, profundizar y analizar datos desde mรบltiples perspectivas sin fatiga ni sesgo. Esto implica una cobertura mรกs robusta, menos puntos ciegos y una base mucho mรกs sรณlida para la rendiciรณn de cuentas. Pero aquรญ estรก el truco: las auditorรญas de IA deben seguir involucrando a personas. Los expertos humanos, potenciados por herramientas de IA, proporcionan el juicio crรญtico necesario para evaluar la relevancia, la รฉtica y las implicaciones reales de las decisiones automatizadas. En esencia, no estamos reemplazando las auditorรญas tradicionales: las estamos acelerando y mejorando.
Y esta no es una conversaciรณn limitada al sector financiero, farmacรฉutico o aeroespacial. Toda industria que implemente IA, ya sea una plataforma minorista que utilice anรกlisis predictivos o un banco que utilice puntuaciรณn crediticia algorรญtmica, necesita establecer mecanismos de auditorรญa. Es un asunto horizontal, no vertical. Lo que estรก en juego es la integridad de la propia toma de decisiones.
En GFT, consideramos la auditorรญa como una obligaciรณn tanto tecnolรณgica como รฉtica. Desde GFT podemos colaborar en la elaboraciรณn de procesos de auditorรญa y soluciones asociadas que brinden esta arista tan importante dentro del proceso de adopciรณn de IA. Pero lo mรกs importante serรก siempre la personalizaciรณn y ajustes a las necesidades de negocio de cada organizaciรณn. En regiones como
Centroamรฉrica y Caribe hay muchos aspectos que deben siempre ser tomados en cuenta para poder ajustar estos procesos de auditorรญa. Es ahรญ es donde nos diferenciamos. En GFT dedicamos tiempo en comprender los desafรญos regulatorios, operativos y culturales รบnicos de nuestros clientes, creando soluciones de IA que se alinean con sus flujos de trabajo y objetivos reales.
Asรญ que sรญ, la IA estรก cambiando las reglas del juego. Pero la verdadera revoluciรณn comienza cuando aprendemos a exigir responsabilidades a la IA: de forma segura, transparente y a gran escala. La pregunta no es si la IA debe ser auditada, sino si su organizaciรณn estรก preparada para liderar ese cambio.