Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 9, Número 16 (Ed. ene – jun. 2025) ISSN: 2697-3456  
Aportes de la Inteligencia Artificial en la auditoría: Revisión Sistemática de Literatura.  
DOI: https://doi.org/10.46296/yc.v9i16.0576  
APORTES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA AUDITORÍA:  
REVISIÓN SISTEMÁTICA DE LITERATURA  
CONTRIBUTIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN AUDITING:  
SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW  
Alcívar-Nieto Allyson Patricia ; Escobar-García Martha Cecilia 2  
1
1
Universidad Técnica de Manabí - UTM. Portoviejo, Ecuador.  
Correo: aalcivar2862@utm.edu.ec. ORCID ID: https://orcid.org/0009-0001-6464-0731  
2
Universidad Técnica de Manabí - UTM. Portoviejo, Ecuador.  
Correo: martha.escobar@utm.edu.ec. ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-1939-448X  
Resumen  
El presente estudio analiza los diferentes sistemas o estrategias de la inteligencia artificial (IA)  
que se aplican en la auditoría. Se realizó una investigación de tipo documental, con un enfoque  
cualitativo y alcance descriptivo. En la búsqueda de información se encontraron un total de 46  
artículos científicos, de los cuales se consideraron 10 para este estudio por ser los más  
relevantes y acordes al tema de estudio. Los resultados muestran la contribución de la IA en la  
optimización de tareas repetitivas, mejora en toma de decisiones y seguridad en la información.  
Aunque se encuentren desafíos presentes relacionados con la implementación de estas  
tecnologías, su adopción en la auditoría será fundamental para el futuro de la profesión.  
Palabras claves: Inteligencia artificial (IA), auditoría, automatización.  
Abstract  
This study analyzes the different artificial intelligence (AI) systems or strategies that have been  
applied in auditing. A documentary type of research was conducted, with a qualitative approach  
and descriptive scope, taking into consideration the PRISMA methodology, designed to help  
authors in systematic reviews. In the search for information, a total of 46 scientific articles were  
found, of which only 10 were considered for this study because they were the most relevant and  
in line with the subject of the study. The results show the advantages of AI such as optimization  
of repetitive tasks, improved decision making and information security. Although there are present  
challenges related to the implementation of these technologies, their adoption in auditing will be  
fundamental for the future of the profession.  
Keywords: Artificial intelligence (AI), auditing, automation.  
Información del manuscrito:  
Fecha de recepción: 30 de octubre de 2024.  
Fecha de aceptación: 23 de diciembre de 2024.  
Fecha de publicación: 10 de enero de 2025.  
1
02  
Alcívar-Nieto et al. (2025)  
encriptación e inteligencia artificial  
Morán, 2020).  
1
. Introducción  
(
La aplicación de la inteligencia  
artificial (IA) en el ámbito de la  
auditoría surge como un campo de  
La investigación llevada a cabo en  
España por el gobierno local, indagó  
acerca de la extensión y adopción de  
inteligencia artificial en procesos  
investigación  
y
práctica  
de  
considerable notabilidad en la era  
moderna de la tecnología. La  
auditoría, certifica la transparencia y  
la integridad en las operaciones  
financieras y empresariales y ha  
cursado una evolución significativa  
empresariales,  
involucró  
este  
144  
estudio  
a
empresas  
españolas, de las cuales solamente  
el 7% incorpora la inteligencia  
artificial. En otros países, se  
identificó la tasa de adopción de IA:  
gracias  
a
las  
capacidades  
Irlanda  
Finlandia (10%) y Dinamarca (9%)  
Muñoz Vargas et al., 2023).  
(20%),  
Malta  
(15%),  
transformadoras de la inteligencia  
artificial.  
(
Una auditoría es una indagación de  
información por parte de una tercera  
persona, distinta de aquel que la  
preparó y del usuario (Slosse, 2004).  
Este proceso permite que la  
auditoría se realice con una mayor  
En  
México,  
el  
Servicio  
de  
Administración Tributaria examinó el  
uso de algoritmos de inteligencia  
artificial para un programa piloto de  
seis meses, se logró reconocer 1200  
empresas  
fraudulentas  
y
se  
precisión  
y
que se evalúen  
inspeccionaron 3500 transacciones  
ficticias (Plan México AI, 2018 como  
se citó en Fatima et al., 2020). En  
Brasil, con aplicación de IA, se  
estándares, regulaciones, entre  
otros.  
La información suministrada en la  
CAII  
(Conferencia  
Anual  
analizaron registros  
60,000  
Internacional por la integridad),  
nuevas tecnologías de la información  
benefician el control, las auditorías  
ejecutadas en países como China e  
India son respaldadas con nuevas  
tecnologías de la información como  
el Big Data, sistemas biométricos,  
(
declaraciones de impuestos de 5  
años), demostraron precisión del  
modelo (85,21%) (Soares et al.,  
2
020).  
Empresas calificadoras de riesgo en  
Ecuador, utilizan pocas  
1
03  
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Aportes de la Inteligencia Artificial en la auditoría: Revisión Sistemática de Literatura.  
herramientas  
tecnológicas  
e
consumidores potenciales. Esto crea  
grandes redes de dispositivos que se  
conectan entre sí e intercambian  
información automáticamente sin  
necesidad de intervención humana  
directa, que es lo que podemos  
llamar inteligencia artificial (IA)  
inteligencia artificial en los procesos;  
sin embargo, consideran que la  
adopción de IA si mejorará su  
desempeño (Castillo & Muñoz,  
2
023).  
La inteligencia artificial tiene la  
capacidad de transformar y mejorar  
de manera significativa todos los  
procesos que se llevan a cabo dentro  
de la auditoría, permite analizar  
grandes cantidades de datos de una  
manera eficiente y precisa, la cual  
servirá de ayuda al profesional  
encargado, ya que le permitirá  
detectar fácilmente irregularidades  
que muchas veces suelen pasar por  
desapercibidas con los métodos  
tradicionales.  
(
Cuervo Sánchez, 2021).  
Los orígenes de la inteligencia  
artificial se pueden encontrar en  
1950, cuando Alan Turing publicó un  
artículo  
titulado  
"Máquinas  
informáticas e inteligencia", en el que  
señalaba la posibilidad de que las  
máquinas  
pudieran  
de  
imitar  
el  
comportamiento  
mentes  
humanas (Villena et al., 2012). Este  
hito histórico marcó el comienzo de  
un camino hacia el crecimiento de  
sistemas capaces de imitar la  
conducta cognitiva humana.  
Al anexar todas estas herramientas  
de inteligencia artificial a la auditoría,  
se descubre con mayor velocidad los  
riesgos, estas tecnologías ofrecen la  
posibilidad de poder automatizar  
tareas rutinarias, quitando un peso  
de encima a los auditores y así  
puedan enfocarse en análisis más  
complejos y estratégicos.  
Bourcier  
y
Casanovas (2003),  
definen a la inteligencia artificial  
como “una rama de la informática  
que intenta reproducir las funciones  
cognitivas humanas como el  
razonamiento, la memoria, el juicio o  
la decisión y, después, confiar una  
parte de esas facultades, que se  
consideramos signos de inteligencia,  
a los ordenadores” (p.56). Devang et  
al. (2019) puntualizan a la IA como la  
Hoy en día, muchas organizaciones  
compiten entre sí y el uso de la  
tecnología es fundamental para  
crear un mayor impacto en los  
“simulación  
de  
procesos  
de  
1
04  
Alcívar-Nieto et al. (2025)  
inteligencia humana por medio de  
máquinas que se extienden a través  
de capacidades tales como el  
reconocimiento de voz, la toma de  
decisiones, la búsqueda semántica y  
las diversas técnicas de aprendizaje  
automático” (p.28).  
2. Metodología  
El estudio fue documental, con un  
enfoque cualitativo y de alcance  
descriptivo, con la finalidad de  
recabar información sobre los  
procedimientos  
teóricos  
y
metodológicos que se realizaron en  
la aplicación de la inteligencia  
artificial relacionada con la auditoría.  
La investigación documental es una  
de las técnicas de la investigación  
cualitativa que se encarga de  
recolectar, recopilar y seleccionar  
información de las lecturas de  
A medida que las empresas y  
organizaciones de todos los sectores  
continúan explorando el uso de la  
inteligencia artificial, la auditoría se  
enfrenta a una transformación en la  
forma en que opera. Los avances y  
la aparición de la tecnología actual  
han enriquecido la perspectiva y el  
significado de la auditoría. Las  
máquinas inteligentes ofrecen ahora  
la oportunidad de mejorar y repensar  
por completo las pruebas. En el  
ámbito financiero, muchos expertos  
afirman que llegará un momento en  
el que la inteligencia artificial será  
capaz de auditar el 100% de las  
transacciones financieras de una  
documentos,  
grabaciones,  
revistas,  
libros,  
filmaciones,  
periódicos, artículos resultados de  
investigaciones, memorias de  
eventos, entre otros; en ella la  
observación está presente en el  
análisis de datos, su identificación,  
selección y articulación con el objeto  
de estudio (Guerrero Dávila, 2015).  
La pregunta establecida para llevar a  
cabo el proceso metodológico es  
empresa  
017).  
(Pricewaterhousecoope,  
2
¿
Cuáles son los sistemas  
o
El objetivo de este estudio fue  
analizar los diferentes sistemas o  
estrategias de la inteligencia artificial  
que se han aplicado en la auditoría,  
por medio de una revisión  
sistemática de literatura.  
estrategias de inteligencia artificial  
que se han aplicado en la auditoría?  
De esta manera, se realizó la  
búsqueda  
de  
investigaciones  
usando algunos términos como:  
“inteligencia artificial” (IA); auditoría  
(Audit);  
revisión  
de  
literatura  
1
05  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 9, Número 16 (Ed. ene – jun. 2025) ISSN: 2697-3456  
Aportes de la Inteligencia Artificial en la auditoría: Revisión Sistemática de Literatura.  
(
Literature  
tecnológicos (technological systems)  
adquiriendo respuestas de  
Review);  
sistemas  
siguiente manera: 13 artículos en  
Google Académico; 11 artículos en  
Science Direct; 7 artículos en  
Dialnet; 4 artículos en (BASE)  
Bielefeld Academic Search Engine; 2  
artículos en Refseek; 2 artículos en  
Growiny Science; 1 artículo en  
SCIRP; 1 artículo en WSEAS; 1  
artículo en Taylor & Francis; 1  
artículo en Nature; 1 artículo en  
Scielo; 1 artículo en MDPI y 1  
artículo de IEEE. El siguiente paso  
fue analizar la relevancia de los 46  
artículos; se aplicaron los siguientes  
,
diferentes bases de datos como:  
Google Académico, ResearchGate  
,
Scirp, Dialnet, entre otros.  
Las publicaciones fueron analizadas  
de conforme a los siguientes criterios  
de elección: artículos publicados en  
buscadores académicos; que estén  
en idioma español, inglés  
portugués; que tengan  
orientación sobre sistemas  
y
una  
y
estrategias de inteligencia artificial  
aplicados en la auditoría.  
criterios  
de  
exclusión:  
poca  
relevancia e información repetitiva;  
por ello, se obtuvo la muestra de 10  
artículos para análisis, que se  
evidencia en la Tabla 1.  
En la búsqueda de información en  
las bases de datos mostró un total de  
4
6 artículos, clasificados de la  
Tabla 1. Resumen de los aportes seleccionados sobre la inteligencia artificial en la auditoría  
No  
AUTOR  
BASE DE  
DATOS  
TÍTULO  
AÑO  
1
Adamyk et al.  
Does Artificial  
Intelligence  
Google  
Académico  
Does Artificial Intelligence  
Help Reduce Audit Risks?  
2019  
Help Reduce  
Audit Risks?  
PWC  
2
3
4
Google  
Académico  
Spotlight:  
Process  
Robotic  
Automation  
2018  
2022  
2018  
(
RPA) What Tax Needs to  
Know Now.  
Xiao  
IEEE  
Research on applied  
strategies of business  
financial audit in the age  
of artificial intelligence.  
Deloitte  
SCIRP  
Artificial  
Intelligence  
Projects from Deloitte  
Practical Cases of Applied  
AI.  
1
06  
Alcívar-Nieto et al. (2025)  
5
6
7
Carataș et al.  
Google  
académico  
Internal Audit Role in Artificial 2018  
Intelligence  
Molina  
Fernández  
&
&
Dialnet  
La inteligencia artificial en el 2018  
ámbito contable  
Sanchez  
García  
Google  
Académico  
Efectos De La Aplicación De 2023  
La Inteligencia Artificial En La  
Contabilidad Y La Toma De  
Decisiones.  
8
Baldwin et al.  
Google  
Académico  
Opportunities for artificial 2006  
intelligence development in  
the accounting domain: the  
case for auditing. Intelligent  
Systems in Accounting  
9
1
Zhang et al.  
Erazo  
Google  
académico  
The Impact of Artificial 2020  
Intelligence and Blockchain  
on the Accounting Profession  
0
Scielo  
Auditoría del futuro, la 2023  
prospectiva y la inteligencia  
artificial  
para  
anticipar  
riesgos en las organizaciones  
Fuente: Elaboración propia.  
artículos y posteriormente tenemos a  
Ecuador, México, Cuba Portugal,  
Países Bajos y Polonia con una  
publicación cada uno.  
En la figura 1 se observa el número  
de publicaciones seleccionadas por  
países, donde se concluye que el  
país con mayor número de  
publicaciones es USA y China con 2  
Figura 1. Número de publicaciones por Países.  
Número de publicaciones por países  
2
,8  
,6  
,4  
,2  
1
,8  
,6  
,4  
,2  
0
1
1
1
1
0
0
0
0
N PUBLICACIONES  
Fuente: Elaboración Propia.  
1
07  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 9, Número 16 (Ed. ene – jun. 2025) ISSN: 2697-3456  
Aportes de la Inteligencia Artificial en la auditoría: Revisión Sistemática de Literatura.  
3
. Resultados y discusión  
Uno de los desafíos primordiales, es  
la posible dependencia a la excesiva  
automatización, a medida de que  
aumenta la automatización a través  
de la IA, existe el riesgo de que los  
auditores confíen en los resultados  
generados por los algoritmos sin  
realizar revisiones, la ausencia de  
una correcta comprensión, podría  
comprometer la calidad de la  
auditoría (Xiao, 2022).  
A continuación se muestran los  
resultados de la aplicación de IA en  
la auditoría.  
3
.1  
La inteligencia artificial en  
la auditoría  
La adopción de la IA permite que los  
auditores no solo mejoren la  
velocidad en la recopilación de  
datos, sino también adentrarse en un  
nuevo paradigma de análisis  
predictivo (Adamyk et al., 2023). El  
análisis predictivo es un nuevo  
enfoque en la auditoría que cambia  
la forma del trabajo, gracias a la  
Inteligencia Artificial, los auditores  
Otro riesgo a considerar es la  
ciberseguridad, que se ha convertido  
en un tema controversial, el manejo  
de datos sensibles durante la  
automatización o transmisión de  
información entre sistemas, puede  
estar expuesto ante vulnerabilidades  
cibernéticas (Erazo, 2023).  
pueden  
descubrir  
tendencias,  
predecir problemas que puedan  
surgir en el futuro y proponer  
soluciones antes de que sucedan.  
Este cambio hace que el trabajo del  
auditor pase de buscar errores en el  
pasado, a sugerir sobre el futuro,  
ayudando a las empresas a tomar  
mejores decisiones.  
Carataș et al. (2018) manifiesta que  
las preocupaciones de los auditores  
internos en ser sustituidos por la  
inteligencia  
artificial  
son  
completamente realistas, lo que  
importa no es si sucederá, sino  
cuándo. La auditoría debe agregar  
valor y brindar soporte a los riesgos  
La inteligencia artificial en la  
auditoría es una herramienta muy útil  
para mejorar procesos y detectar  
posibles errores, sin embargo,  
también muestra varios desafíos y  
estratégicos  
y
operativos para  
adaptarse a los nuevos escenarios  
como el análisis de datos,  
ciberseguridad, regulación, políticas,  
etc.  
riesgos  
que  
requieren  
de  
consideración.  
1
08  
Alcívar-Nieto et al. (2025)  
Estos retos requieren que los  
auditores estén atentos y eviten  
confiar plenamente en la tecnología.  
la eficacia en las labores contables,  
tales como la automatización de  
tareas repetitivas de ingreso de  
Es  
especialmente en ciberseguridad  
para proteger la información  
importante  
usar  
medidas  
información  
y
reconciliaciones  
bancarias. Esto permite que los  
contadores profesionales dediquen  
un mayor tiempo a actividades  
estratégicas y analíticas de mayor  
importancia. Los sistemas de  
inteligencia artificial utilizados en  
contabilidad y auditoría, evidencian  
la capacidad de procesar grandes  
cantidades de información de forma  
precisa y disminuir los errores  
causados por humanos (Sánchez  
Balcázar & García Moreno, 2023).  
importante. Es importante contar con  
herramientas adecuadas y recibir  
capacitación constante, de esta  
manera, los profesionales podrán  
asegurarse de que la tecnología  
complemente su experiencia  
y
cumpla con los estándares éticos y  
de calidad en los procesos.  
3
.2 Aplicación de la IA en la  
auditoría  
Algunos de los ámbitos de aplicación  
son los siguientes:  
Con la utilización de la inteligencia  
artificial se evidencia el aumento de  
Tabla 2. Aplicación de la Inteligencia Aritficial en la auditoría.  
CARACTERÍSTICAS  
ÁMBITOS DE  
APLICACIÓN  
Un sistema experto de conocimientos de control interno de un auditor es  
un medio eficaz de transmitir conocimientos a los gestores. Además de  
estas tareas, un sistema experto puede utilizarse en la planificación de la  
auditoría, la obtención de pruebas, evaluación del riesgo de auditoría,  
decisiones sobre la opinión de auditoría, preparación del informe de  
auditoría, etc (Baldwin et al., 2006).  
Sistemas  
expertos  
Redes  
neuronales  
Una red neuronal es un método de aprendizaje automático que representa  
la organización de un cerebro humano (combinado de neuronas y  
conexiones) y es capaz de alterar su estructura para efectuar mejor la tarea  
que ha estudiado (Deloitte, 2018).  
Aprendizaje  
profundo  
aprendizaje  
automático  
El aprendizaje automático radica en que los computadores aprendan a  
pensar y actuar con poca intervención humana. El aprendizaje automático  
es un subconjunto de la IA que se centraliza en un objetivo específico:  
instruir a los ordenadores a realizar tareas sin programación explícita,  
radica en que los computadores aprendan a pensar utilizando una  
arquitectura inspirada en el cerebro humano. El aprendizaje automático  
puede ayudar en la clasificación de transacciones con el alcance de la  
función de control (Zhang et al., 2020).  
y
Procesamiento El procesamiento del lenguaje natural es un campo de estudio que se  
1
09  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 9, Número 16 (Ed. ene – jun. 2025) ISSN: 2697-3456  
Aportes de la Inteligencia Artificial en la auditoría: Revisión Sistemática de Literatura.  
del  
natural  
lenguaje concentra en instruir a modelos artificiales a percibir y procesar el lenguaje  
humano (Deloitte, 2018). Se busca desarrollar modelos preparados de  
interpretar, examinar y generar texto, facilitando interacciones más reales  
entre humano- máquina.  
Lógica Difusa  
Es una técnica de razonamiento que se asimila al pensamiento humano,  
ya que su sistemática imita la forma en que los humanos toman decisiones.  
El valor de las variables de la lógica difusa puede ser cualquier número real  
entre 0 y 1, lo que la convierte en un tipo de lógica multivaluada (Baldwin  
et al., 2006).  
Algoritmo  
genético  
El algoritmo genético es una herramienta de búsqueda fundamentada en  
la teoría de la selección natural de Charles Darwin. Este algoritmo simula  
la selección natural, en la que los individuos más aptos son elegidos para  
reproducirse. Los algoritmos genéticos se basan en operadores de  
inspiración biológica, como la mutación, el cruce y la selección, para  
desarrollar soluciones de alta calidad a problemas de optimización y  
búsqueda. Los algoritmos genéticos tienen una orientación adecuada, para  
la resolución de los problemas de clasificación de cuentas y transacciones  
(
Baldwin et al., 2006).  
Automatización El APR es un método de automatización de tareas que funciona de forma  
de procesos inteligente y muestra cómo los robots pueden funcionar siguiendo  
robóticos  
APR)  
instrucciones lógicas programadas de antemano. Los robots de procesos  
pueden hacer tareas simples como los humanos (pensar, decidir, hacer  
cosas y aprender), sin ayuda de nadie.La comunicación es muy importante  
para entendernos (PwC, 2017).  
(
Sistemas  
híbridos  
No todas las tareas de auditoría son de la misma naturaleza, es decir  
algunas son de naturaleza cuantitativa y otras cualitativa u otras pueden  
involucrar ambas.  
En estos casos, un sistema híbrido de tecnología de IA es el más  
adecuado, los sistemas híbridos logran ser una combinación de todas las  
tecnologías de inteligencia artificial anteriormente mencionadas (Baldwin  
et al., 2006).  
Fuente: Elaborado con base en Baldwin et al. (2006), Deloitte (2018) y PwC 2017.  
3
.3  
Aplicación de los sistemas  
competitiva y se recurra a nuevas  
técnicas y herramientas como son la  
tecnologías de la información y la  
inteligencia artificial para obtener  
información más relevante y actual  
expertos en Auditoría.  
El trabajo de auditoría evoluciona de  
manera significativa, como resultado  
tenemos la mayor prevalencia de  
(Molina & Fernández, 2018).  
normas  
y
procedimientos de  
auditoría; cambios en los estándares  
éticos profesionales que exigen un  
mayor control y mayor calidad en la  
realización del trabajo de auditoría.  
Todos estos escenarios hacen que la  
profesión contable sea cada vez más  
Gracias a estos sistemas, los  
auditores pueden detectar más  
fácilmente si hay algún problema o  
riesgo, lo que ayuda a trabajar de  
manera más eficiente y a descubrir  
irregularidades con más precisión.  
1
10  
Alcívar-Nieto et al. (2025)  
La IA aporta a la automatización de  
tareas repetitivas, ahorrando tiempo  
para que los auditores se enfoquen  
en análisis más estratégicos y  
complejos. La asociación entre la  
Las nuevas tecnologías como el  
blockchain y Deep Learning están  
revolucionando el campo de la  
auditoría. Estas primicias prometen  
disminuir la carga operativa por lo  
que resultaría una disminución de  
costos y la capacidad del auditor  
para pronosticar escenarios futuros  
(Araújo, 2024). Automatizar ciertas  
tareas ayuda a reducir la posibilidad  
de cometer errores humanos y  
asevera una mayor protección de la  
información. Este cambio ratifica que  
los expertos se enfoquen mucho  
más en tareas estratégicas de gran  
valor y a su vez mejora la exactitud  
experiencia profesional  
y
las  
capacidades de la tecnología, hacen  
que la calidad en las auditorías sea  
mejor y haya más confianza en ellas,  
en un mundo de negocios que  
cambia mucho y es muy competitivo.  
4
. Conclusiones  
El aporte de la IA en la auditoría  
produce cambios significativos,  
mejorando las labores repetitivas y la  
evaluación de datos, lo que facilita a  
los auditores aumentar su eficacia al  
examinar los datos financieros. Así  
como lo expresa Martínez Conesa  
en los informes  
decisiones. La IA viabiliza una  
diversidad de herramientas  
y
toma de  
y
tecnologías innovadoras, como los  
sistemas expertos, las redes  
(2019) gracias a la utilización del big  
neuronales  
y
los  
algoritmos  
genéticos, estos sistemas concurren  
en el análisis de grandes volúmenes  
de datos, perfeccionando las  
operaciones y predecir problemas  
futuros.  
data en el campo de la auditoría, se  
podrá evaluar e identificar riesgos y  
se permitirá conocer mejor a la  
empresa (NIA 315). Conforme a la  
NIA 520, podrá utilizarse la IA para  
aplicar pruebas sustantivas, con el  
fin de evaluar riesgos de error  
material o cerca al dictamen para  
ayudar al auditor a tomar una  
decisión.  
La IA alcanza transcendencia en  
diversos  
sectores  
(industrial,  
económico, educación, seguridad y  
salud) permitiendo sistematizar sus  
actividades, en el campo empresarial  
se utiliza la IA para optimizar la  
1
11  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 9, Número 16 (Ed. ene – jun. 2025) ISSN: 2697-3456  
Aportes de la Inteligencia Artificial en la auditoría: Revisión Sistemática de Literatura.  
productividad, manejo de bases de  
datos y detección de posibles  
errores o fraudes, con el objetivo de  
obtener información clave para una  
toma de decisiones y cumplimiento  
de objetivos (Abeliuk & Gutiérrez,  
desarrollo profesional, siempre y  
cuando el profesional se adapte y  
extienda sus conocimientos para  
entender cómo funciona las nuevas  
tecnologías.  
Uno de los principales riesgos de la  
IA incorporados con la auditoría es la  
dependencia de la automatización,  
existe el peligro de que los auditores  
2
021).  
Es importante mencionar que la IA  
cuenta con un sin número de  
beneficios, pero también presenta  
confíen  
plenamente  
en  
los  
desafíos como es  
disminución de  
la posible  
resultados obtenidos por estas  
herramientas y no puedan realizar un  
juicio. La ciberseguridad representa  
oportunidades  
laborales, es posible que los  
auditores puedan ajustarse a un  
entorno más tecnológico donde  
herramientas de análisis formen  
parte de su área de trabajo, sin  
embargo esto involucra un cambio  
en las habilidades laborales. Tosca  
Magaña et al. (2024), sostienen que  
la evolución de la auditoría va hacia  
un ambiente más digitalizado,  
otro riesgo  
a
considerar, el  
intercambio de información y los  
datos se vuelven cada vez más  
vulnerables a ataques cibernéticos,  
especialmente cuando los sistemas  
se constituyen a redes más amplias  
y están expuestos a amenazas  
externas.  
Los atacantes pueden utilizar  
sistemas de IA no sólo para tomar  
sus decisiones, sino también para  
manipular las decisiones que toman  
otros. De forma simplificada, un  
sistema de IA no deja de ser un  
sistema de software en el que se  
utilizan datos, modelos y algoritmos  
de procesamiento. En este sentido,  
un sistema de IA que no haya sido  
desarrollado con ciberseguridad  
desde el diseño puede ser  
demanda  
a
los profesionales  
desarrollar nuevas habilidades, lo  
que plantea un reto para los  
auditores e instituciones educativas  
que los preparan.  
No obstante, Castillo Escobar  
(
2021), manifiesta que la inteligencia  
artificial no pretende sustituir ni  
mucho menos eliminar al  
profesional. Esta herramienta puede  
convertirse en una gran ayuda en su  
1
12  
Alcívar-Nieto et al. (2025)  
vulnerable  
a
ciberataques que  
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Y
DESAFÍOS  
EN  
Y
UNA  
tengan como objetivo los datos, el  
modelo o el algoritmo de la IA y  
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