Page 39 - Revista Auditoria Pública nº 83

Auditoría pública y nuevas tecnologías de la información: una revisión sistemática de la literatura. Segunda parte (teconologías emergentes)

4.2. Inteligencia artificial. presencia de unas determinadas características, aunque
la estrategia varía dependiendo de la organización, pero
La Inteligencia Artificial (IA), en opinión de McCarthy tiene componentes comunes como el número de publi-
(2004), es la ciencia de fabricación de máquinas inteli- caciones al día y su desviación, el uso de hashtags, uso
gentes, relacionada con la tarea de usarlas para entender de URLs, número de retwitts o comentarios.
la inteligencia humana, sin limitarse a métodos biológica-
mente observables. Progresivamente se está tomando Poniendo el foco en la auditoría pública, el estudio de
conciencia de los cambios que la IA está generando en caso realizado por Criado et al. (2020) sobre un software
las instituciones de control interno y externo, así como la de IA en un organismo regional español, plasma las per-
necesidad de aprovechar las ventajas que genera en las cepciones que los auditores de control interno de dicha
tareas de auditoría (Genaro y López, 2023). institución tienen sobre esta tecnología. Ponen de ma-
nifiesto que ayuda a tomar decisiones cuando se tienen
¡ Beneficios. grandes datos, no siendo su resultado concluyente, si
no una mera orientación de la decisión final, un indicador
La inteligencia artificial aporta una mayor eficiencia y efi- más que tener en cuenta, por lo que la capacidad de de-
cacia, facilita la toma de decisiones, permite una mejor cisión del auditor permanece inalterada. También opinan
capacitación del personal y una mejor vinculación y ho- que no afecta a la autonomía y aumenta la eficiencia y la
mogeneidad de los datos (Omoteso, 2012). eficacia, mientras que otros añaden que lo perciben un
control en la independencia de su trabajo y un exceso de
Esta tecnología cada vez es más usada por las empresas supervisión.
del sector privado, ya que estas parten con una ventaja
competitiva respecto a las instituciones públicas debido a Por su parte, Henrique et al. (2020), realizan una clasi-
su mayor flexibilidad, fruto de la carencia de limitaciones ficación crediticia del riesgo de impago en las adminis-
estructurales (Ilgun, 2020; Di Vaio et al. 2021). Sin embar- traciones, basándose en un algoritmo que mide las ca-
go, esta tecnología acabará estando presente en todas las racterísticas más presentes en la mayoría de los datos.
organizaciones del sector público pese a las altas barreras Soylu et al. (2022) plantean como caso de estudio el go-
de entrada derivadas de su alto coste y el efecto en la bierno de Eslovenia, donde gracias a los datos abiertos
eficiencia a largo plazo, conforme el algoritmo va apren- de la contratación pública logran detectarse anomalías,
diendo tras el tratamiento de los datos (Mo Ahn, 2021). con puntos altos en tiempos de crisis, elecciones o con
la reciente pandemia mundial del Covid-19. De forma si-
En opinión de Xu et al. (2019), es necesario distinguir milar, Henrique et al. (2020), plantean mediante el uso
entre: a) sistemas expertos, que se apoyan en la planifi- de herramientas de control basadas en aprendizaje au-
cación, pruebas de cumplimiento y pruebas sustantivas tomático y basándose en las estadísticas, detectar el in-
para la emisión de la opinión. Brinda beneficios como la cumplimiento de contratos públicos que pueden afectar
mayor detección de fraude, debiendo estar el usuario gravemente a las instituciones.
previamente formado y con experiencia; b) red neuronal:
emite un juicio a raíz del almacenamiento de pruebas his- ¡ Retos.
tóricas y detección de patrones.
La IA presenta varios retos que van desde la alta inver-
¡ Estudios de caso. sión inicial y mantenimiento en periodos sucesivos, a co-
rrer el riesgo de aumentar el tiempo de toma de decisio-
Según los trabajos publicados, a nivel general, el sector nes al contemplar escenarios que antes no eran tenidos
público ha hecho uso de esta tecnología para automati- en cuenta. Por otra parte, se limita en gran medida el
zar decisiones a través de la creación de perfiles de ries- desarrollo del juicio profesional, dada la alta confianza en
go, uso de chatbots o para la protección de la seguridad la IA por lo que, a mayor complejidad de las operaciones,
nacional identificando desinformación, ciberataques o mayor será la dependencia de los auditores de esta tec-
fraude (Henman, 2020). También ha sido aplicada para nología, con el fin de evitar los riesgos que habría si esto
medir y corregir el rendimiento de los empleados pú- fuese manual (Omoteso, 2012).
blicos (Xu et al. 2019), midiendo las características del
trabajo de los empleados públicos para recopilar datos Pese a los aparentes beneficios propios de la IA, la tec-
inconscientes del usuario y mejorar la carga de trabajo. nología se enfrenta a un reto relacionado con los sesgos
Alhazbi (2020), estudió el fenómeno del troleo en redes en la metodología de procesamiento de los datos, que,
sociales por su gran repercusión en la reputación de las junto a la falsa percepción de objetividad de una tecno-
instituciones públicas y el aumento de la polarización. logía avanzada, puede hacer que lleguen a aceptarse de-
Concluye, que los sistemas de detección automática de cisiones sin ser cuestionadas, sobreponiéndose al juicio
desinformación basados en machine learning buscan la profesional (Henman, 2020).

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