La entrada Peligros de delegar en la tecnología: consecuencias de aceptar resultados sin cuestionarlos se publicó primero en Acfyd Análisis.
]]>En ACFYD Análisis, consideramos que la IA es una tecnología útil que permite profundizar en los análisis.
No pretendemos reducir el tiempo de análisis o cambiar auditores por “agentes”.
Queremos proveer a auditores con experiencia de herramientas que les permitan profundizar más, contrastar más y llegar a resultados más seguros para facilitar el trabajo de nuestros clientes.
Deloitte, EY, KPMG, PwC, son consideradas como las “Big Four” porque dominan el mercado mundial de auditoría, consultoría, fiscalidad, asesoramiento financiero, riesgos y servicios profesionales.
Su relevancia deriva de su papel como garantes de confianza en los mercados: auditan a muchas de las mayores empresas del mundo y asesoran a gobiernos, multinacionales e instituciones en materias críticas como riesgos, cumplimiento, tecnología y transformación empresarial.
Actúan como referencia en temas de control interno, cumplimiento, riesgos, tecnología, IA, ciberseguridad y transformación empresarial.
En un mundo dónde la IA evoluciona cada vez más rápido, no es de extrañar que las Big Four estén a la cabeza del desarrollo de la IA agéntica, y así, por ejemplo, EY concluye en su artículo:
Architecting an agentic workforce at the EY organization.
A strategic framework for enterprise AI implementation (Octubre 2025)
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Al encontrarnos en el umbral de esta transformación, la cuestión ya no es si las “plantillas agénticas” remodelarán los servicios profesionales, sino con qué rapidez y eficacia las organizaciones serán capaces de adaptarse para aprovechar todo su potencial.
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La “plantilla agéntica” no es una visión lejana; es una oportunidad inmediata para aquellas organizaciones lo suficientemente audaces como para diseñar hoy el futuro que desean construir.
Sin embargo, las mismas Big Four no son totalmente estancas a las alucinaciones:
Deloitte Australia reembolsará parcialmente los 440.000 dólares australianos (290.000 dólares estadounidenses) pagados por el Gobierno australiano por un informe plagado de aparentes errores generados por IA, entre ellos una cita inventada de una sentencia de un tribunal federal y referencias a artículos académicos inexistentes.
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EY retira un estudio después de que investigadores descubrieran alucinaciones de IA (15 de mayo de 2026)
EY ha retirado un estudio sobre programas de fidelización que incluía aparentes alucinaciones de IA y notas al pie falsas, en el ejemplo más reciente de una firma de servicios profesionales que se ha visto desviada por la nueva tecnología.
El estudio, que fue utilizado por consultores de EY en Canadá para promocionar su negocio de ciberseguridad, contenía datos inventados, citas atribuidas incorrectamente y hacía referencia a un informe de McKinsey que no existe, según descubrieron investigadores online.
EY Canadá retiró el estudio, “Points of Attack: Uncovering Cyber Threats and Fraud in Loyalty Systems”, de su sitio web después de que el grupo de investigación GPTZero informara de las alucinaciones a última hora del jueves.
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Un informe de KPMG contenía alucinaciones de IA sobre los beneficios de… la IA (12 de junio de 2026)
Un informe de KPMG sobre cómo las empresas de todo el mundo están utilizando la IA exageraba la adopción de esta tecnología mediante casos prácticos falsos que parecen haberse basado en alucinaciones de IA.
El informe de octubre, “Redefining excellence in the age of agentic AI”, hacía numerosas afirmaciones falsas sobre el uso de la IA por parte de organizaciones como el banco suizo UBS, el Servicio Nacional de Salud del Reino Unido y los grupos de transporte público Swiss Federal Railways y Transport for London.
Las inexactitudes fueron identificadas como alucinaciones de IA por el grupo de investigación GPTZero y verificadas por el FT.
Tras ser alertado del problema, UBS afirmó que pediría a KPMG que eliminara las afirmaciones falsas, y la firma perteneciente a las Big Four retiró el jueves el informe de algunos de sus sitios web.
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Aún así, me voy a arriesgar a usar información directa de las Big Four para explicar la idea que da título a este artículo:
Deloitte Insights: Los líderes de negocio y de TI informan de que los agentes de IA están escalando más rápido que sus mecanismos de control (24 de abril de 2026)
La carrera por construir una “plantilla” de agentes de inteligencia artificial ya está en marcha, y ganar quizá no consista en moverse primero, sino en priorizar la seguridad.
Puede parecer un atajo razonable omitir el diseño y la aplicación de mecanismos de control desde el principio en favor de la adopción y la experimentación, pero probablemente sea una vía más lenta y costosa intentar incorporar la supervisión más adelante; por no mencionar los posibles riesgos para la marca y los resultados financieros que las organizaciones podrían afrontar.
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Si no se supervisan adecuadamente y se controlan de forma centralizada, los agentes de IA pueden cometer errores invisibles, trabajar con objetivos contrapuestos, revelar información sensible, ofender a un cliente, facilitar un ciberataque y más.
Estos riesgos podrían agravarse si los retos de gobernanza no se resuelven antes de que las empresas escalen los pilotos a producción completa.
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Según se vaya implementando la IA en las organizaciones se hará más evidente la necesidad de profesionales con experiencia que sean capaces de asegurar el buen funcionamiento de los procesos, de detectar y corregir las incidencias provocados por los “agentes”.
Si no somos capaces de validar el resultado, difícilmente seremos proveedores de confianza.
P.D.: Para este artículo se ha empleado la IA como herramienta de búsqueda de fuentes de información. Posteriormente se ha accedido a las fuentes propuestas, una por una, para leer, comprender, ordenar y contrastar, los resultados obtenidos.
Socio de ACFYD ANALISIS, S.L.
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]]>La entrada El valor del criterio profesional: ¿por qué la experiencia del auditor sigue siendo clave incluso con datos masivos? se publicó primero en Acfyd Análisis.
]]>Las mejores herramientas para un auditor son 2:
- Lápiz
- Papel
Para comprender mejor la importancia de la experiencia del auditor en los resultados de auditoría, primero es necesario definir el concepto de profesionalidad del auditor. Este se fundamenta en un conjunto de principios, competencias y conductas que rigen su actuación, entre los que destacan los siguientes:
- Escepticismo profesional: actitud que implica una evaluación crítica de la evidencia, manteniendo una mentalidad inquisitiva durante todo el proceso de auditoría.
- Confidencialidad: obligación de proteger la información obtenida, evitando su divulgación no autorizada.
- Profesionalismo y conducta ética: actuación conforme a principios de integridad, objetividad, competencia profesional y debido cuidado.
- Independencia y objetividad: condición necesaria para garantizar la imparcialidad y la ausencia de influencias indebidas en la emisión de conclusiones, evitando sesgos o conflictos de interés.
- Competencias técnicas y profesionales: conocimiento y habilidades adecuados para la ejecución eficaz de los trabajos de auditoría.
- Versatilidad para desempeñar distintos roles: capacidad para ejecutar trabajos de aseguramiento y consultoría conforme a estándares profesionales.
- Contribución al buen gobierno y generación de confianza: apoyo al fortalecimiento del sistema de gobernanza mediante la generación de confianza en la información y los procesos.
- Formación Continua: mantenimiento y actualización permanente de las competencias profesionales en un entorno cambiante.
La experiencia profesional del auditor es clave para materializar todos esos principios en la práctica. En un enfoque técnico, no solo los refuerza, sino que permite aplicarlos con mayor criterio, eficiencia y fiabilidad.
- Refuerza el escepticismo profesional, permitiendo identificar riesgos, inconsistencias o indicios de error con mayor rapidez, al tiempo que facilita la capacidad de cuestionar la evidencia de forma fundamentada.
- Contribuye a la gestión de presiones externas y conflictos de interés, favoreciendo el mantenimiento de juicios equilibrados incluso en situaciones complejas.
- Potencia las competencias técnicas y profesionales, permitiendo aplicar los conocimientos con mayor eficacia en la ejecución de los trabajos de auditoría.
- Favorece la capacidad para aportar valor, mediante la identificación de oportunidades de mejora en los procesos, el control interno y la gestión de riesgos.
- Desarrolla la versatilidad en el desempeño de funciones de aseguramiento y consultoría, facilitando la adaptación a distintos contextos y necesidades organizativas.
- Refuerza la contribución al buen gobierno, mejorando la evaluación de los sistemas de control y aumentando la confianza en los resultados de auditoría.
La experiencia profesional se convierte en un activo clave en entornos caracterizados por el uso intensivo de técnicas de análisis masivo de datos.
Es esencial para definir el alcance de los procedimientos analíticos, seleccionar las técnicas más adecuadas y validar los resultados generados por las herramientas automatizadas.
Si bien estas herramientas permiten procesar grandes volúmenes de información y detectar patrones, la experiencia del auditor resulta determinante para interpretar adecuadamente los resultados obtenidos.
En este contexto, el juicio profesional permite evaluar la fiabilidad de las fuentes de información utilizadas, determinar la relevancia de los hallazgos y distinguir entre anomalías significativas y variaciones normales.
Además, el uso de análisis de datos no elimina la necesidad de escepticismo profesional, sino que la refuerza, ya que el auditor debe cuestionar los resultados, identificar posibles sesgos en los modelos y evitar una dependencia excesiva de los sistemas.
Por otro lado, la experiencia contribuye a integrar los resultados del análisis de datos en el contexto del negocio, permitiendo formular conclusiones y recomendaciones que aporten valor y sean aplicables a la organización.
En consecuencia, el análisis masivo de datos no sustituye la experiencia profesional del auditor, sino que actúa como un complemento que amplifica su capacidad de análisis, siendo el juicio profesional el elemento que garantiza la calidad y fiabilidad del trabajo de auditoría.
Socio de ACFYD ANALISIS, S.L.
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]]>La entrada El dato no es conocimiento: más información no garantiza mejores resultados se publicó primero en Acfyd Análisis.
]]>Vivimos en la era del dato, en la que la tradicional afirmación “la información es poder” ha evolucionado hacia una nueva realidad: el dato se ha convertido en un activo estratégico para las organizaciones.
La capacidad de recopilar, almacenar y analizar grandes volúmenes de información ha abierto nuevas oportunidades para mejorar la eficiencia y optimizar la toma de decisiones.
Sin embargo, surge una cuestión fundamental: ¿disponer de más datos implica necesariamente obtener mejores resultados?
Si bien es cierto que las decisiones basadas en datos contribuyen a reducir la incertidumbre y mejorar los procesos, el valor del dato no reside únicamente en su volumen.
La acumulación de información sin un criterio claro puede generar efectos contraproducentes, como interpretaciones erróneas, análisis poco fiables o decisiones alejadas de los objetivos estratégicos.
Para que los datos se conviertan en una herramienta eficaz, es imprescindible que se sustenten en cuatro pilares fundamentales:
- Calidad del dato: la información debe ser veraz, contrastada y relevante para el análisis.
- Capacidad técnica: es necesario disponer de herramientas que permitan tratar los datos con la flexibilidad y profundidad requeridas.
- Conocimiento: la correcta interpretación de los datos exige comprensión y un objetivo claramente definido.
- Síntesis y aplicabilidad: los resultados deben poder organizarse y presentarse de forma clara, facilitando la toma de decisiones.
En el contexto actual, una de las principales ventajas es la posibilidad de integrar información procedente de múltiples fuentes.
Las organizaciones trabajan simultáneamente con datos propios, información interna bajo su gobernanza, datos compartidos en entornos colaborativos, fuentes externas y datos de acceso público.
No obstante, esta diversidad implica también una mayor complejidad en la gestión.
Garantizar la calidad del dato requiere conocer su origen, identificar su marco de gobernanza y evaluar los mecanismos que aseguran su fiabilidad.
Asimismo, es necesario considerar la naturaleza de los datos, que pueden presentarse en formatos estructurados —más accesibles para su tratamiento— o no estructurados, que exigen mayores capacidades técnicas para su integración en modelos analíticos.
En este sentido, la trazabilidad de la información se convierte en un elemento clave, ya que permite mantener el control sobre el ciclo de vida del dato y asegurar la coherencia de los análisis realizados.
Más allá de los aspectos técnicos, el factor determinante es el conocimiento.
El dato, por sí mismo, no constituye conocimiento.
Sin una interpretación adecuada y sin un objetivo definido, la información pierde su capacidad de generar valor y puede dificultar la toma de decisiones.
Por ello, el éxito de cualquier proceso analítico no depende de la cantidad de datos disponibles, sino de la capacidad para identificar aquellos que son realmente relevantes.
La experiencia y el conocimiento experto desempeñan un papel esencial en este proceso, ya que permiten definir qué información es necesaria, cómo debe analizarse y cómo validar tanto su origen como los resultados obtenidos.
Asimismo, el resultado del análisis debe ser claro, conciso y orientado a la acción.
La información debe estructurarse de manera que facilite su comprensión por parte de los responsables de la toma de decisiones.
Cuando la interpretación de los datos se convierte en una dificultad, el proceso analítico no está cumpliendo su función.
En ACFYD Análisis, este enfoque se traduce en una combinación de tecnología y experiencia.
La herramienta propia AHDA Analytics Insight permite integrar y analizar múltiples fuentes de datos desde un entorno único, facilitando la gestión de grandes volúmenes de información de forma eficiente.
No obstante, el valor diferencial de la compañía reside en la experiencia acumulada durante más de 17 años en el análisis de circuitos administrativos y cuentas de gasto.
Este conocimiento permite abordar cada proyecto desde una perspectiva orientada a resultados, garantizando el uso adecuado de los datos y su correcta interpretación.
Gracias a ello, ACFYD Análisis es capaz de:
- Trabajar con los datos adecuados en función de cada objetivo
- Generar información útil y accionable
- Mejorar la eficiencia de los procesos de compra
- Reducir costes innecesarios
- Identificar oportunidades de mejora e incremento de ingresos
Este enfoque permite a la organización posicionarse como un socio estratégico para sus clientes, capaz de transformar los datos en conocimiento útil y en resultados sostenibles a largo plazo.
Socio de ACFYD ANALISIS, S.L.
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]]>La entrada Auditar en un mundo hipercomplejo se publicó primero en Acfyd Análisis.
]]>El análisis de datos consiste en transformar datos en información útil para tomar decisiones, reduciendo el riesgo y la incertidumbre.
Alinea los equipos con información objetiva, permitiendo que se trabaje con los mismos datos, usando los mismos indicadores, y accediendo a las mismas métricas.
Esto permite reducir conflictos y decisiones basadas en opiniones.
Por ejemplo: en lugar de “creo que este producto se vende más”, poder saber cuánto se vende, dónde se vende, cuándo se vende y con qué margen se vende.
Algunas de las aplicaciones del análisis de datos son:
- Identificar oportunidades de crecimiento
- Detectar problemas antes de que escalen
- Optimizar recursos y reducir costes
- Mejorar el conocimiento del cliente
- Medir el rendimiento real
- Facilitar la automatización y la predicción
Pero el mundo del dato ha ido evolucionando, incorporando cada vez más volumen de información, creando un universo paralelo dónde el conocimiento, el orden y la tecnología se han hecho cada vez más necesarios, para evitar recibir informaciones erróneas que nos conduzcan a decisiones equivocadas.
Microsoft Excel fue creado en 1985, lanzándose primero para Macintosh y luego para Windows en 1987.
Es un software de hoja de cálculo que permite organizar, analizar y visualizar datos en tablas formadas por filas y columnas.
El secreto de su éxito fue combinar facilidad de uso con gran potencia (fórmulas, gráficos y automatizaciones), además de integrarse perfectamente con Windows y Microsoft Office.
Su expansión se impulsó por la adopción empresarial masiva y la compatibilidad de archivos que creó un efecto red global, convirtiéndose en el estándar de hojas de cálculo en los 90 al desplazar a Lotus 1-2-3.
Pero en un mundo dónde el dato es clave, “el Excel” tiene grandes limitaciones:
- Escalabilidad: no está diseñado para grandes volúmenes de datos.
- Colaboración avanzada limitada.
- Propenso a errores humanos en fórmulas y versiones.
- No es base de datos robusta ni sistema transaccional.
- Automatización compleja
- Rendimiento: se degrada en modelos muy pesados.
Aún así, hoy es parte de Microsoft 365/Office, y se sigue utilizando para cálculos con fórmulas y funciones, análisis financiero, presupuestos, control de datos, creación de gráficos y reportes.
Incluye herramientas como tablas dinámicas, filtros, validación de datos y automatización (VBA o macros).
Funciona en escritorio y nube, y es uno de los programas más utilizados en empresas, educación y gestión administrativa, con más de 400 millones de usuarios/licencias globales estimadas.
Power BI permite tratar volúmenes de datos superiores a Excel.
Es una herramienta de Business Intelligence (BI) de Microsoft diseñada para analizar, visualizar y compartir datos de forma interactiva.
Permite conectar múltiples fuentes de datos, transformarlas, modelarlas y crear dashboards dinámicos accesibles desde web o móvil.
Se basa en tres pilares:
- ETL ligero (Power Query) → Limpieza y transformación de datos.
- Modelo de datos (Data Model + DAX) → Relaciones y cálculos avanzados.
- Visualización interactiva → Dashboards dinámicos con filtros cruzados.
Pero también requiere una curva de aprendizaje superior al Excel, ya que es necesario un conocimiento técnico superior para tratar con modelos relacionales, Power Query y lenguaje DAX.
No permite, o es muy complicada la edición manual de datos, por lo que, al contrario que Excel, se complica cuando se trata de realizar modelos financieros rápidos o simulaciones ad-hoc.
Igualmente, muchas funcionalidades sólo existen en la licencia Pro/ Premium, lo que incrementa el coste de la herramienta.
Por otro lado, no sustituye a una base de datos, sigue teniendo limitaciones de tamaño y algunas transformaciones complejas requieren de un tratamiento de datos previo.
AHDA Analytics Insight® es una herramienta de análisis de datos y generación de informes ad hoc diseñada para personas que trabajan y analizan datos estructurados de manera frecuente.
Fue creada con la intención de ofrecer una experiencia más sencilla y rápida que alternativas complejas, especialmente para analistas de negocio, auditores y profesionales de TI
Se usa mucho en contextos de auditoría y análisis recurrente donde los usuarios quieren trabajar con datos sin depender totalmente de programadores o bases de datos complejas.
- Permite abrir y procesar datos desde muchos orígenes (CSV, XLS, bases de datos tipo Oracle/MySQL, incluso datos desde la web).
- Permite la edición manual de datos, para crear escenarios personalizados.
- Trabaja con grandes volúmenes de datos sin límite de filas práctico (hasta decenas de miles de millones).
- Facilita la limpieza y transformación de datos, construcción de tablas relacionadas y generación de informes.
- Tiene una interfaz tipo hoja de cálculo con funciones dinámicas para agrupar, filtrar y calcular sin necesidad de SQL complejo.
En su contra se puede decir que trabaja localmente, por lo que no ofrece una plataforma integrada para compartir dashboards en web o móvil como Power BI Service, sino que requiere exports para poder compartir la información.
A modo de resumen, en el mercado existen muchas herramientas para el tratamiento de datos. Cada una es útil en función de los objetivos del análisis, y el uso de una no excluye la necesidad del resto:
AHDA Analytics Insight es tu herramienta de análisis de datos si necesitas:
- Analizar y explorar datos estructurados rápidamente.
- Limpiar, combinar y agrupar datos sin mucha complejidad técnica.
- Trabajar con grandes volúmenes de datos sin límites estrictos.
- Generar informes ad hoc sin invertir tiempo en aprender SQL complejo.
Power BI es tu herramienta de análisis de datos si necesitas:
- Dashboards profesionales e interactivos.
- Compartir análisis dinámicos en la nube.
- Modelado de datos avanzado con actualizaciones automáticas.
Excel es tu herramienta de análisis de datos si necesitas:
- Flexibilidad para cálculos, simulaciones y entradas manuales.
- Prefieres una herramienta general con muchas funciones variadas.
Socio de ACFYD ANALISIS, S.L.
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]]>La entrada IA en la gestión financiera: cómo los datos mejoran la eficiencia se publicó primero en Acfyd Análisis.
]]>La gestión financiera en los sectores sanitario y farmacéutico se enfrenta a un entorno de creciente complejidad, en el que la calidad del dato, la eficiencia operativa y la toma de decisiones basada en información fiable son factores clave para garantizar la sostenibilidad y la rentabilidad de las organizaciones.
En este contexto, la inteligencia artificial y la analítica avanzada se consolidan como palancas estratégicas para optimizar procesos y mejorar la eficiencia, siempre que se apoyen en una sólida gobernanza del dato y en el criterio experto.
Estas fueron algunas de las principales conclusiones del encuentro “IA en la gestión financiera: cómo los datos mejoran la eficiencia”.
El encuentro fue en el mes de enero e impulsado por ACFYD Análisis y organizado por Dir&Ge.
El artículo original sobre el encuentro ha sido elaborado y publicado por Dir&Ge en sus canales propios (web y newsletter).
Encuentro con directivos del sector farmacéutico y sanitario
Durante la sesión se puso de relieve la importancia de contar con datos integrados, trazables y seguros como base para cualquier iniciativa de automatización financiera, así como de avanzar en una transformación cultural que permita incorporar la IA en la gestión diaria sin sustituir el juicio profesional.
Asimismo, se destacó la necesidad de definir indicadores claros, priorizar proyectos y evaluar de forma continua el retorno de la inversión para asegurar que cada iniciativa tecnológica genere valor real y medible.
Desde ACFYD Análisis agradecemos la participación de los directivos y expertos invitados al encuentro, cuyas aportaciones y experiencias contribuyeron a enriquecer el debate y a ofrecer una visión práctica y estratégica sobre el uso de la inteligencia artificial en la gestión financiera.
Las conclusiones del encuentro ponen de manifiesto que la combinación de gobernanza del dato, modelos analíticos avanzados y experiencia humana será determinante para construir una función financiera más eficiente, resiliente y alineada con los objetivos estratégicos de las organizaciones.
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]]>La entrada Las Pymes y el camino hacia la sostenibilidad se publicó primero en Acfyd Análisis.
]]>El universo de una pyme es muy diferente al de las grandes corporaciones en muchos aspectos, pero está claro que hay áreas en las que la distancia entre ambas aumenta, y mucho.
Todos tenemos en mente algo en concreto, pero, seguro, que a muchos nos habrá venido a la cabeza todo lo relativo a los criterios ESG.
El acrónimo E.S.G. hace referencia a las palabras E-Environment, S-Social, G-Government, centrado en:
- Environment (Medioambiente): La, cada vez, mayor preocupación por la conservación del medioambiente, el uso eficiente de los recursos, la correcta gestión de los residuos y la reducción de emisiones por gases de efecto invernadero.
- Social: Las condiciones laborales, la inclusión, reconocimiento de la diversidad y la aportación de la empresa a la comunidad.
- Gobernanza (Governance): La defensa de la transparencia, la ética empresarial y la lucha contra la corrupción, entre otras tareas.
El término fue utilizado por primera vez en el Pacto Mundial de las Naciones Unidas en 2004, siendo la consecuencia de un largo camino de sensibilidad a toda la información no financiera de las empresas.
Un largo camino desde los años 70, a partir del concepto de la Inversión Socialmente Responsable y su evolución hacia la Responsabilidad Social Corporativa, partiendo de posiciones más relacionadas con la conservación del medioambiente, hasta incluir un abanico mayor de cuestiones de origen social y de gobernanza empresarial.
De ahí a su inclusión en los Objetivos de Desarrollo Sostenible de Naciones Unidas en 2015 dentro del marco de la Agenda 2030, lo que, de alguna manera, le hace dejar de ser considerado como un punto marginal y ser tenido en cuenta de una forma mucho más palpable y, sobre todo, medible.
El uso de energías renovables como referencia en buenas prácticas medioambientales.
Por tanto, en los próximos años, la inquietud por todo lo relacionado con el cambio climático y las cuestiones sociales, debe estar incluida en la estrategia de cualquier empresa, independientemente de su tamaño o sector.
Teniendo clara toda esta evolución, ¿qué beneficio directo puede obtener una empresa, tanto para su negocio como para su competitividad?, ¿qué ROI obtiene con todo ello?, ¿cómo se supone que debo empezar y por dónde?
Como punto de partida, deberíamos hablar de las barreras de entrada, dado que el contexto de las empresas no ayuda a esfuerzos suplementarios, teniendo en cuenta la limitación de recursos con los que se suele trabajar, tanto temporales como financieros.
Este punto es algo que nadie debe olvidar.
Las medidas ESG requieren un esfuerzo inicial, con el coste inicial de su implantación, así como de su mantenimiento a lo largo del tiempo y con la necesidad de disponer de personal interno formado y especializado.
A ello hay que añadir que es una temática muy amplia y compleja, que implica a muchas áreas dentro de la empresa y donde la implementación casi se tiene que hacer ad hoc.
Por otro lado, apostar por la sostenibilidad en una pyme debe enfocarse como una inversión, una visión estratégica.
Dicha visión, inicialmente será un factor de diferenciación que le proporcionará una ventaja competitiva a largo plazo y acabará dando lugar a una tipología de empresa más eficiente y más comprometida.
Todo ello sin hablar del impacto positivo sobre los grupos de interés, ya sean inversores, equipo o incluso consumidores, cuyas preferencias se decantarán siempre por una empresa que proporciona productos o servicios con la responsabilidad en su brújula.
A modo de resumen, y teniendo en cuenta hacia dónde vamos evolucionando como sociedad, poniendo el foco en la responsabilidad 360, vivir de espaldas a todo ello, tanto a nivel individual como empresarial no debería ser una opción.
Socio de ACFYD ANALISIS, S.L.
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]]>La entrada La importante formación continua en Auditoría y Análisis se publicó primero en Acfyd Análisis.
]]>Tengo 50 años, 25 como auditor, colaborando con empresas de ámbito internacional.
Lo poco que tengo claro y lo que mi experiencia me ha enseñado, es que tengo que aprender y reciclarme a cada momento.
Y me refiero tanto al aprendizaje de nuevas tecnologías, así como al de nuevas técnicas de auditoría.
Cuando en el título hablo de importante me vienen a la mente muchos ejemplos que justifican el epíteto, pero me voy a centrar en 3 que considero fundamentales:
- Riesgos recurrentes que sorprenden cada cierto tiempo.
- Riesgos emergentes que aparecen con cada vez más frecuencia.
- Nuevas tecnologías y su efecto en la metodología de análisis que cambia constantemente.
Aunque para hablar de formación hay que partir de un par de conceptos:
- Cualquier experiencia pasada es la base para el conocimiento futuro.
- Cuanto más continua sea la formación, menos perturbador será el aprendizaje.
En realidad, incluso cuando se habla de tecnología disruptiva, no es más que una evolución de tecnologías ya conocidas.
Igualmente, las técnicas de auditoría se basan en el conocimiento pasado para dar un paso adelante, que puede ser mayor o menor, pero que será más fácil de asimilar si “estamos al día” en nuestra formación.
Riesgos recurrentes que sorprenden cada cierto tiempo:
O por qué hablamos de monitoreo continuo.
Hablo de casos en los que se ha detectado el riesgo, se ha detectado la causa – raíz y se está monitoreando.
Porque cualquier circunstancia, interna o externa, conocida o desconocida, puede convertir en obsoletas las hipótesis aceptadas, introducir un sesgo en el resultado y hacer obligatorio un aprendizaje que ajuste el análisis.
Riesgos emergentes que aparecen con cada vez más frecuencia:
Un riesgo emergente es aquel riesgo nuevo, poco conocido o en evolución, que puede tener impactos significativos en la sociedad, la economía, el medio ambiente o la salud, pero cuya probabilidad e impacto aún no están completamente cuantificados.
Por supuesto, en cuanto se detecta una nueva amenaza, es obligatoria la formación, pero será mucho más sencillo de evaluar si ya hemos afrontado otros riesgos emergentes, porque tendremos herramientas que nos ayuden a medir el impacto y la evolución con mayor exactitud.
La situación actual política, climática, social y sanitaria nos hace estar cada vez más atentos a los riesgos emergentes, cambiando anualmente nuestras prioridades en el mapa de riesgos.
Esta situación hace obligatorio un aprendizaje que convierta estos riesgos en recurrentes según se van incorporando a nuestra metodología.
Nuevas tecnologías y su efecto en la metodología de análisis que cambia constantemente:
Podría parecer que las nuevas tecnologías están creadas para las nuevas generaciones, y que los cambios demasiado rápidos complican en gran medida su aprendizaje.
Sin embargo, cualquier tecnología está creada para solucionar una necesidad existente.
Hay que permanecer formado en cualquier tecnología que aparezca en el mercado para entender la siguiente generación, pero no hay que olvidar que es la búsqueda activa de la mejora de procesos lo que nos guiará hacia la tecnología que solucione nuestras necesidades.
Así, el problema surgirá tan sólo si somos nosotros los que nos quedamos obsoletos, ya que la tecnología es un mero asistente, nunca un obstáculo.
Es obligatorio un aprendizaje que nos mantenga actualizados en el tiempo ya que, en un mundo en constante cambio, quedarse quieto es retroceder.
No nos olvidemos que, como decía Richard Bach: “Aprender es descubrir lo que ya sabes. Actuar es demostrar que lo sabes. Enseñar es recordarles a los demás que saben tanto como tú. Somos todos aprendices, ejecutores y maestros.”
Vivir es recordar que puedes aprender más cada día.
Socio de ACFYD ANALISIS, S.L.
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]]>La entrada Impacto de la inteligencia artificial en las Auditorías Internas se publicó primero en Acfyd Análisis.
]]>Vilfredo Pareto (1848–1923) fue un economista, sociólogo e ingeniero italiano, reconocido principalmente por sus aportes a la economía y la estadística, especialmente por formular el Principio de Pareto, también conocido como la regla del 80/20.
Observó que, en Italia, aproximadamente el 80% de la riqueza estaba en manos del 20% de la población.
Por extensión este principio ha utilizado tradicionalmente en auditoría, por ejemplo:
- El 80% de los problemas proviene del 20% de las causas
- El 80% de los errores proviene del 20% de los procesos
- El 80% de las incidencias se encuentran en el 20% de las facturas
De esta forma, la utilización del Principio de Parteo supone:
- Identificar las cuentas o partidas que representan la mayor parte del valor o riesgo de error
- Visualizar las causas principales de fallos o desviaciones
- Priorizar controles en las áreas más críticas que concentran el mayor riesgo operativo o financiero
Es decir, realizar una auditoría más eficiente
Pero:
- ¿Y si podemos ampliar nuestro perímetro de análisis?
- ¿Y si podemos realizar un control completo de nuestras partidas contables?
- ¿Y si podemos generar mejores informes?
- ¿Y si podemos emplear más tiempo en el análisis de la causa – raíz?
¿Y si todo ello lo podemos hacer con los mismos recursos?
Cuando hablamos de Inteligencia Artificial, estamos hablando de cambiar la forma en la que ganamos eficiencia
Al final, no se trata más que de un conjunto de tecnologías que permiten a la Auditoría Interna ser eficientes ampliando el campo de análisis en lugar de reduciéndolo.
Los retos serán los mismos que se han asumido siempre, pero se incorporaran nuevas tareas, ya que hay necesidades básicas para que una tecnología de inteligencia artificial pueda ser útil.
Lo primero y más importante que debemos tener en cuenta es que no toda la tecnología que se vende como inteligencia artificial es útil para la auditoría
Hay que conocer las necesidades y buscar tecnologías que las solucionen, no al revés.
Pensar que el uso de inteligencia artificial nos va a abrir un abanico de posibilidades hasta ahora desconocidas es un error que nos hará perder mucho tiempo y esfuerzo en una búsqueda vacía de contenido.
Sin embargo, si analizamos nuestros procesos de auditoría, buscamos áreas de mejora, tareas repetitivas, o procedimientos con limitaciones técnicas, encontraremos soluciones en el mercado que sirvan específicamente para ayudarnos a mejorar dónde lo necesitamos.
Por supuesto, estamos hablando de tecnología disruptiva y la prueba-error será inevitable.
El segundo punto fundamental a la hora de emplear tecnologías de Inteligencia Artificial es entender la importancia del dato
Son tecnologías que potencian y se sustentan en el uso del dato:
En este punto la Auditoría Interna tiene un triple reto:
- Control y limpieza del dato para su uso interno
- Gobierno del dato para evitar ineficiencias en su uso por el resto de agentes de la organización
- Aseguramiento del dato para evitar pérdidas de información sensible
Como tercer punto quiero remarcar el aseguramiento del resultado
Tecnologías como el machine learning necesitan de un mantenimiento, ya que, con el tiempo pierden eficacia, o incluso tienden a producir errores en los resultados, por lo que necesitan de auditorías recurrentes que garanticen y solucionen los sesgos que puedan aparecer.
En resumen, la Inteligencia Artificial es una tecnología que incrementa la eficiencia y la eficacia de la Auditoría Interna, pero debe ser tratada como tecnología al servicio del auditor y deben asumirse los nuevos retos que su uso implica.
Socio de ACFYD ANALISIS, S.L.
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]]>La entrada Jornadas de Auditoría Interna 2025 se publicó primero en Acfyd Análisis.
]]>Ayer, 29 de septiembre, cumplió años el Instituto de Auditoría Interna de España.
42 años contribuyendo al éxito de las compañías, impulsando el crecimiento profesional de los socios mediante oportunidades de formación, información y encuentro sobre los temas relacionados con el trabajo del auditor interno.
El próximo martes, 7 de octubre, darán comienzo Las Jornadas de Auditoría Interna, el encuentro de referencia de los auditores internos.
Este año bajo el lema: “Colección IAI. Arte Contemporáneo. El Arte de Inspirar”
Durante 2 días, nos reuniremos más de 500 profesionales para conocer y reflexionar sobre los principales temas de interés público, así como las tendencias específicas del ejercicio de la Auditoría Interna.
ACFYD Análisis, fiel a su cita, asistirá al evento como Patrocinador Bronce.
Pero más importante, asistiremos por disfrutar de un espacio creado para exhibir obras de diversas disciplinas y técnicas, dónde se promueven las ideas más contemporáneas.
Una oportunidad para conectar entre artistas y visitantes, mientras disfrutamos de una exposición temporal colectiva.
La obra maestra está en los detalles.
Socio de ACFYD ANALISIS, S.L.
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]]>La entrada El control de Inteligencia Artificial se publicó primero en Acfyd Análisis.
]]>La inteligencia artificial es una de las herramientas más potentes con las que cuentan las empresas en la actualidad.
Ha venido a simplificar el trabajo, hacerlo más eficiente, evitando pérdidas de tiempo en trabajos repetitivos y automatizables.
Pero, ¿podemos dejar en manos de la inteligencia artificial las decisiones claves de nuestras empresas?
Una de las premisas de la Inteligencia Artificial generativa es que aprende y mejora con cada interacción, lo que, a priori, garantiza que la tecnología funcionará mejor con el tiempo.
Sin embargo, nunca debemos dejar de lado el control de los resultados.
Errores en un proceso de caja negra, en el que no sabemos cual ha sido el razonamiento que ha llevado a la conclusión final, puede dar sesgos importantes con la realidad.
Hace poco plantee un problema sencillo a CHATGPT, tenía que resolver un sistema de 2 ecuaciones con 3 variables.
Para ello tenía que asignar valores a la 3ª variable hasta que las 3 variables fueran números enteros positivos o 0.
CHATGPT enunció correctamente el sistema de ecuaciones, explicó paso por paso cómo lo estaba resolviendo, dio una solución válida y formuló una prueba de control en la que sustituía cada una de las variables por el valor de la solución para comprobar que el resultado era correcto.
Pasos propuestos por CHATGPT:
- Definimos variables
- Ecuaciones
- Eliminamos decimales (multiplicamos todo por 100)
- Reemplazamos
- Simplificamos
- Buscamos soluciones enteras
- Comprobación
Todo perfecto.
Pero cuando fui a comprobarlo, el resultado era erróneo.
¿Cómo podía ser?
¿Qué había pasado?
Empecé de atrás adelante, revisando la prueba de control:
2067,96 + 1802,88 + 1458,16 = 5249,00
Todo perfecto….¿todo perfecto? ¿puede ser? Cojo lápiz y papel:
2067,96
+ 1802,88
+ 1458,16
_________
6 y 8, 14, y 6, 20, me llevo 2, más 9, 11, y 8, 19 más 1, 20, otra vez me llevo 2……
Un error en los cálculos puede generar grandes consecuencias: la importancia de revisar los números con atención. Imagen generada con ayuda de ChatGPT.
¡Toma ya!, si lo sumo con lápiz y papel me sale 5349,00
Lo compruebo en una calculadora, que me puedo haber equivocado…
Pues no, el resultado es 5349,00. CHATGPT tiene un sesgo de 100 en una suma de 3 cifras.
Supongo que es fácil hacer un control y que te de correcto si te permites sesgos en los resultados, pero me siento un poco engañado, la verdad.
Como soy auditor retrocedo para entender dónde está el error. A pesar de que el control no sea correcto, el planteamiento era bueno.
Por no aburrir, sólo pongo el fallo: en el 4ª paso, reemplazando valores encuentro esta operación:
(22536 – 13256)y
Que pasa a ser:
8280y
Sí, CHATGPT no sabe restar.
Aunque creo que lo peor es que, para la IA, el resultado ha sido correcto, otro caso de éxito que añadir al listado de experiencias a aprender.
¿Es posible entonces, que los sesgos estén provocando fallos de aprendizaje que pueden provocar en el futuro una estandarización del fallo?
Por supuesto, este ejemplo se ha realizado con una IA abierta, diferente a las IA que se pueden implantar en las empresas, dónde los entornos sean más controlados y dónde se corrijan los sesgos de aprendizaje.
Este es un caso aislado, de un problema sencillo.
Aun así, creo que, igual que la IA va a reducir en gran medida los tiempos y aumentar la eficiencia en los procesos, necesitaremos aumentar los elementos de control, conocer y analizar todos los pasos y dudar de los resultados.
Saber qué se pretende y entender el resultado serán claves para poder usar tecnologías IA de forma segura.
El control de la IA se convertirá en una función clave dentro de las empresas, que vendrá a reforzar los sistemas de control internos para dar seguridad a todos los grupos de interés alrededor de la misma.
Socio de ACFYD ANALISIS, S.L.
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