Page 38 - Revista Auditoria Pública nº 83

REVISTA AUDITORÍA PÚBLICA / 83

2015). Aunque hay que tener en cuenta que las limitacio- Big Data, algunos autores coinciden en que uno de los
nes estructurales de las organizaciones públicas influyen principales riesgos inherentes a esta tecnología es la
directamente en la adopción y en la gestión tecnológica falsa percepción de irrefutabilidad de la decisión tomada
(Di Vaio et al. 2021). por el sistema debido a su sofisticación (Gomis-Balestre-
ri, 2018; Otiva y Bracci, 2022). Es por esto que, la tecno-
¡ Estudios de caso. logía Big Data debe ser entendida como una herramienta
de apoyo más en el trabajo, y no depender estrictamente
Son diversas las investigaciones que han puesto el foco de sus resultados. De hecho, el exceso de información
en casos concretos donde la minería de datos en combi- del sistema puede generar ilegibilidad y no interpretar co-
nación con el Big Data ha generado resultados exitosos rrectamente los resultados (Criado et al. 2020).
en la lucha contra el fraude.
Los formatos de los datos requieren de un tratamiento
En el trabajo de Castellón y Velasques (2013), se delimi- previo a su procesamiento para ser usados en las tareas
ta mediante perfiles tipo las características que definen de control, requiriéndose un reciclaje en materia tecnoló-
el buen o el mal comportamiento de los contribuyentes. gica por parte del auditor (Agostino et al. 2022). Debido
Mediante la interpretación con árboles de decisión, se a este desconocimiento técnico y que las instituciones
han identificado las variables extremas como posibles ca- se encuentran limitadas por un presupuesto, en muchas
sos de fraude, como pueden ser auditorías previas nega- ocasiones supone prescindir de esta valiosa información
tivas, cambios en los créditos fiscales fuera de la media (Otiva y Bracci, 2022).
o el histórico de irregularidades. De esta forma, se podría
prevenir una evasión de más de 210 millones de dólares ¡ Propuestas de mejora.
anuales en la institución estudiada.
Estos retos y cambios supondrán alteraciones en la iden-
La investigación de Wu et al. (2012), además de realizar tidad y en las funciones del trabajo del auditor. Para que
un primer filtro de identificación de perfiles fraudulentos, la implantación de esta tecnología consiga alcanzarse
se basa en la obtención posterior de evidencias como con éxito, será necesario establecer recursos específi-
pueden ser sobreprecios, vínculos familiares o sociales cos en las partidas presupuestarias de las entidades fis-
en los procesos de contratación pública. calizadoras, formular una estrategia proactiva clara y un
marco normativo que regule la integración tecnológica
El artículo de Ralha y Sarmento (2012) también investiga en el proceso de auditoría. Esto generará un aumento
el potencial de la minería de datos para detectar la corrup- del alcance de las pruebas y una reducción del riesgo de
ción, en este caso, con el objetivo de prevenir la formación cometer errores respecto a la emisión de juicios que no
de cárteles en la contratación pública. Manifiesta el ex- reflejen la imagen fiel (Otiva y Bracci, 2022).
ceso informativo y la dificultad para correlacionar la infor-
mación y detectar estrategias de omisión de información Otras de las propuestas de los investigadores en la im-
fraudulenta. De esta forma, mediante modelos de cluste- plementación de esta tecnología, es contar con la colabo-
ring, al igual que sugieren Castellón y Velasques (2013), ración de los agentes de las distintas instituciones, (Wu
crean una herramienta con una gran diversidad de reglas et al. 2012), lo que implica la participación de expertos
de asociación de variables que ha permitido detectar de para interpretar los resultados o realizar tareas de trata-
forma correcta el 90% de los cárteles, contando con la miento de datos antes del uso en la toma de decisiones
colaboración de las entidades públicas fiscalizadoras. (Hsu et al. 2015), o una combinación del Big Data con
otros métodos de análisis (Castellón y Velasques, 2013).
¡ Retos. Concretamente, Lee (2020), plantea que los organismos
la combinen con tecnologías de automatización de pro-
Las mayores exigencias de transparencia institucional y cesos y disminuir así la carga de responsabilidad en la
los avances tecnológicos implican cambios en el proce- gestión de los registros, base de todo sistema de infor-
so de auditoría a nivel global. Según concluyen Otiva y mación eficiente y productivo o, según Wu et al. (2012),
Bracci (2022), el grueso de las investigaciones previas con la inteligencia artificial .
en este campo se centra en la auditoría del sector priva-
do. Es por ello, que han dirigido su investigación hacia la La nueva relación ciudadano-estado que está surgiendo se
auditoría pública, concluyendo que la conceptualización contempla también en la tensión creada por el uso del Big
de la transformación digital que tiene cada institución de- Data en la toma de decisiones en áreas sensibles social-
penderá de la experiencia previa y del nivel de desarrollo mente, por lo que no deberá descuidarse la repercusión
del país, e influirá en el éxito de la inversión tecnológica. del sistema en los ciudadanos, pero tampoco dentro de
la propia organización, por los efectos que presentan en la
Pese a los aparentes beneficios que tiene la tecnología cultura y en la estructura organizacional (Bray et al. 2020).

38