En los últimos años, la inteligencia artificial (IA o AI por sus siglas en ingles) se ha convertido en un tema recurrente en las conversaciones sobre innovación y tecnología. Sin embargo, para muchos profesionales de áreas como contraloría, auditoría interna, control interno y gestión de riesgos, la IA sigue siendo un concepto abstracto, rodeado de mitos y malentendidos.
¿Es realmente una herramienta mágica que resolverá todos nuestros problemas? ¿Reemplazará a los profesionales en el futuro cercano?
En este artículo, esperamos despejar estas dudas y proporcionar una guía básica para entender qué es (y qué no es) la inteligencia artificial, con un enfoque práctico y sin complicaciones.
Inteligencia artificial: ¿qué es?
La inteligencia artificial es, en términos simples, la capacidad de una máquina para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto incluye actividades como aprender, razonar, tomar decisiones y resolver problemas. Pero no se trata de una sola tecnología, sino de un conjunto de herramientas y técnicas que permiten a las computadoras “pensar” de manera similar a como lo hacemos nosotros.
Para entender la IA de manera más profunda, es útil clasificarla en tres categorías principales: Narrow AI (IA estrecha), General AI (IA general) y Super AI (súper inteligencia artificial). Cada una de estas categorías representa un nivel diferente de capacidad y complejidad, y es importante distinguirlas para no caer en malentendidos comunes sobre lo que la IA puede y no puede hacer.
– Narrow AI (IA Estrecha): Es una IA especializada en una tarea específica, como reconocer voz, recomendar productos o analizar datos financieros. No tiene conciencia ni puede aprender fuera de su ámbito. Ejemplo: un software que ayuda a un contador a calcular impuestos.
– General AI (IA General): Sería una IA con capacidad para aprender y realizar cualquier tarea intelectual como un humano. Podría entender, razonar y aplicar conocimientos en diferentes áreas. Aún no existe, pero sería como un “colega” versátil.
– Super AI (Súper Inteligencia Artificial): Sería una IA que supera la inteligencia humana en todos los aspectos, incluyendo creatividad, resolución de problemas y toma de decisiones. Es teórica y plantea desafíos éticos y de control.
Estas clasificaciones, aunque no tienen un origen específico ni un autor único que las haya definido formalmente, son ampliamente aceptadas y utilizadas por investigadores, empresas tecnológicas y expertos en el campo. Organizaciones como OpenAI y DeepMind, junto con pensadores como Nick Bostrom y Ray Kurzweil, han contribuido a popularizar estos conceptos, que nos ayudan a entender los distintos niveles de avance y las implicaciones futuras de la IA. Aunque no están formalmente avaladas por una institución concreta, son herramientas conceptuales clave para discutir el presente y el futuro de esta tecnología.
Zoom en la Narrow AI: La IA que ya transforma nuestras vidas
Dado que la Narrow AI es la forma de inteligencia artificial más relevante y accesible en la actualidad, vale la pena profundizar un poco más en cómo funciona y cómo se está utilizando en diferentes industrias.
La Narrow AI funciona a través de algoritmos que procesan grandes cantidades de datos para identificar patrones y tomar decisiones. Estos algoritmos pueden ser de varios tipos, como:
– Aprendizaje supervisado: El sistema aprende a partir de datos etiquetados. Por ejemplo, se le proporcionan imágenes de gatos y perros etiquetadas, y aprende a distinguir entre ellos.
– Aprendizaje no supervisado: El sistema analiza datos sin etiquetas y encuentra patrones por sí mismo. Por ejemplo, agrupa clientes con comportamientos similares.
– Aprendizaje por refuerzo: El sistema aprende mediante prueba y error, recibiendo recompensas por acciones correctas. Por ejemplo, un robot que aprende a caminar sin caerse.
Las Narrow AI se dividen en varias ramas según su función. Aquí te explico de forma práctica las principales:
– IA Generativa: Crea contenido nuevo, como texto, imágenes, música o código. Ejemplos: ChatGPT (texto), DALL-E (imágenes), o herramientas que generan informes automáticos para contadores.
– Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Entiende y genera lenguaje humano. Ejemplos: asistentes virtuales como Siri o Alexa, o software que analiza contratos legales.
– Visión por Computadora: Analiza y entiende imágenes o videos. Ejemplos: reconocimiento facial, sistemas que escanean facturas o detectan fraudes en documentos.
– Machine Learning (Aprendizaje Automático): Aprende de datos para hacer predicciones o clasificaciones. Ejemplos: sistemas que predicen tendencias financieras o detectan anomalías en transacciones.
– Robótica Autónoma: Realiza tareas físicas específicas. Ejemplos: robots en almacenes o drones para entregas.
Todas estas ramas son especializadas y no tienen conciencia, pero son extremadamente útiles en sus áreas específicas.
En el ámbito de la contraloría y auditoría, la Narrow AI está revolucionando la forma en que se realizan tareas como:
– Análisis de datos: Procesar grandes volúmenes de información para identificar tendencias o anomalías.
– Automatización de controles: Monitorear transacciones en tiempo real y alertar sobre posibles desviaciones.
– Generación de informes: Redactar borradores de informes o resumir documentos largos.
Inteligencia artificial generativa: La estrella de la Narrow AI
Dentro de la Narrow AI, una de las áreas más emocionantes y relevantes en la actualidad es la Inteligencia Artificial Generativa. Esta rama de la IA se enfoca en crear contenido nuevo, como texto, imágenes, música o incluso código, a partir de los datos que ha aprendido.
La IA generativa utiliza modelos avanzados, como las redes neuronales profundas, para aprender patrones a partir de grandes cantidades de datos. Una vez entrenada, puede generar contenido nuevo que sigue esos patrones. Por ejemplo:
– Texto: Herramientas como ChatGPT pueden redactar correos electrónicos, resumir documentos o incluso escribir poesía.
– Imágenes: Modelos como DALL-E o MidJourney pueden crear imágenes realistas a partir de descripciones textuales.
– Música: IA generativa puede componer melodías o imitar el estilo de artistas famosos.
En el ámbito profesional, la IA generativa está siendo utilizada para:
– Redacción de informes: Generar borradores de informes de auditoría o resúmenes ejecutivos.
– Creación de contenido: Desarrollar presentaciones, manuales o materiales de capacitación.
– Automatización de tareas: Responder preguntas frecuentes o generar respuestas automáticas a consultas de clientes.
Desmitificando la IA: ¿Qué no es la IA?
Ahora que sabemos qué es la IA, es importante aclarar lo que no es, ya que existen muchos mitos sobre la IA.
La IA no va a reemplazar a los auditores y contralores. Tú eres el experto que decide si un riesgo es crítico, si un control funciona o si un hallazgo merece una reunión con el director. La IA te trae los datos o las ideas, pero tú das el veredicto. En mis años en consultoría, he visto que los mejores resultados vienen cuando la herramienta y el profesional trabajan juntos, no cuando uno intenta sustituir al otro. Puede ayudarnos a ser más eficientes, pero siempre necesitará supervisión humana.
La IA no es magica. No llega, chasquea los dedos y resuelve tus problemas. Es especialmente útil para tareas repetitivas o que involucran grandes volúmenes de datos, pero no puede tomar decisiones estratégicas complejas sin intervención humana. Su efectividad depende de la calidad de los datos y de la forma en que se le utilice.
La IA no resuelve todo sola. Sin dirección clara, es inútil. Si le dices “analiza esto” sin explicar qué buscas, es como pedirle a un colega que “haga algo” sin más contexto. La IA necesita datos limpios y preguntas bien planteadas para darte valor.
La IA es solo para empresas grandes. Falso. Hoy en día, hay herramientas de IA accesibles y fáciles de usar, incluso para pequeñas y medianas empresas. Por ejemplo, herramientas como ChatGPT o Gemini pueden ser utilizadas por cualquier profesional, sin necesidad de grandes inversiones.
La IA es demasiado complicada. No necesitas ser un experto en tecnología para usar IA. Muchas herramientas están diseñadas para ser intuitivas y fáciles de usar, como las aplicaciones que usamos en nuestro día a día.
La IA reemplazará mi trabajo. La IA no reemplaza a los profesionales, sino que los potencia. Por ejemplo, un auditor que usa IA puede enfocarse en analizar hallazgos complejos en lugar de revisar manualmente miles de transacciones.
La IA es como Excel o una calculadora
Aquí va una comparación que te hará clic. Piensa en la IA como una calculadora o Excel. Hace décadas, algunos contadores veían las calculadoras con desconfianza, diciendo “esto es trampa, el cálculo mental es mejor”. Luego llegó Excel, y otros temieron que las hojas de cálculo hicieran su trabajo “demasiado fácil”. Hoy, ¿te imaginas una oficina sin esas herramientas? La IA es lo mismo: no hace el trabajo por ti, pero te ahorra tiempo y esfuerzo si la usas bien.
Por ejemplo, imagina que tienes 10,000 transacciones por revisar. Manualmente, tardarías días en encontrar algo raro. Con una herramienta de aprendizaje automático, le das esos datos y en minutos te dice “mira estas 50, parecen sospechosas”. O supón que necesitas un resumen rápido de un informe de 30 páginas para la junta de mañana. Con IA generativa, le dices “resúmelo en 200 palabras” y listo. Pero cuidado: igual que con Excel, si los datos están mal o la fórmula es incorrecta, el resultado será un desastre. Depende de cómo la uses.
Excel es una herramienta extremadamente poderosa, pero solo si sabes cómo usarla. Un usuario básico puede hacer simples sumas y restas, mientras que un usuario avanzado puede crear modelos financieros y análisis de datos complejos.
La inteligencia artificial funciona de la misma manera. Un auditor con conocimientos básicos de IA puede usarla para redactar correos o resúmenes de informes, mientras que un auditor más avanzado puede aplicarla para detectar fraudes o mejorar sus reportes de auditoría.
La clave no está en la herramienta, sino en la forma en que la utilices.
El verdadero riesgo no radica en que la IA nos reemplace, sino en quedarnos atrás frente a aquellos profesionales que han decidido abrazar y dominar estas herramientas.
¿Por qué importa para ti?
En auditoría, control interno, gestión de riesgos o contraloría, el tiempo vale oro y los errores tienen precio. La IA puede analizar riesgos en minutos, detectar patrones que tardarías horas en ver o redactar borradores que te quiten lo monótono. En contraloría, por ejemplo, puede rastrear gastos en cientos de reportes para cumplir con políticas internas sin que te desgastes. No reemplaza tu experiencia—eso es imposible—, sino que te deja brillar en lo estratégico: evaluar riesgos complejos, diseñar controles robustos o presentar hallazgos claros a la dirección. Es un apoyo que potencia tu talento, no que lo sustituye.
Conclusión – Da el primer paso sin miedo
La inteligencia artificial no es una amenaza ni un concepto futurista imposible de entender. Es una tecnología que, bien utilizada, puede mejorar la eficiencia, reducir tiempos y ayudar a los profesionales de auditoría, contraloría y gestión de riesgos a tomar mejores decisiones, y que llegó para quedarse. Como profesionales de contraloría, auditoría, control interno y gestión de riesgos, es crucial entender sus fundamentos y aplicaciones prácticas para no quedarnos atrás.
No necesitas un doctorado en tecnología para empezar. Prueba algo pequeño: usa una herramienta gratuita como ChatGPT para resumir un informe o pide apoyo a TI para cargar datos en una plataforma básica de aprendizaje automático. Experimenta, ajusta y aprende, como hiciste la primera vez que usaste una función avanzada en Excel. Con el tiempo, verás que la IA no es un lujo futurista, sino una herramienta práctica que ya está aquí.
Recuerda que la IA, puede ser una aliada poderosa para optimizar nuestro trabajo y agregar valor a nuestras organizaciones.
¿Listos para dar el primer paso? ¡El futuro de la contraloría, auditoría y el control interno ya está aquí!
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Autor: Miguel Muñoz