Audit&Tech: Implementación de inteligencia artificial en papeles de trabajo

Evidencia empírica en firmas auditoras bolivianas

Resumen

Este estudio presenta los resultados de una investigación empírica sobre la incorporación de inteligencia artificial (IA) en la elaboración de papeles de trabajo dentro de firmas auditoras medianas en Bolivia. El objetivo fue evaluar el impacto de la IA en la eficiencia, la detección de riesgos y la calidad de la evidencia auditiva. Se aplicó un enfoque mixto: encuestas estructuradas a 35 auditores y un análisis de casos prácticos en tres firmas que implementaron herramientas basadas en machine learning y procesamiento automatizado de datos (MindBridge Ai y ACL Robotics). Los resultados muestran que el uso de IA redujo en promedio un 32 % el tiempo de preparación de papeles de trabajo y mejoró un 27 % la detección de anomalías contables respecto a métodos tradicionales. Asimismo, el 80 % de los auditores encuestados percibe que la documentación generada digitalmente presenta mayor trazabilidad y menor riesgo de error humano. Sin embargo, se identificaron barreras importantes: falta de capacitación especializada (65 %), altos costos iniciales (52 %) y ausencia de lineamientos normativos claros (48 %). Se concluye que la inteligencia artificial constituye una herramienta disruptiva para fortalecer la calidad de las auditorías, pero requiere inversión estratégica, actualización profesional continua y adaptación de estándares locales. Este estudio aporta evidencia práctica sobre cómo la IA puede transformar el trabajo del auditor en entornos con grandes volúmenes de datos y propone líneas futuras para desarrollar modelos normativos y programas de formación que acompañen esta transición tecnológica.