La inteligencia artificial (IA) está revolucionando el trabajo de los auditores internos, oficiales de cumplimiento , investigadores de fraude y abogados. Los agentes virtuales no solo procesan grandes volúmenes de datos no estructurados, sino que también los analizan, interpretan y ayudan a responder preguntas clave como «¿Qué pasó?» o «¿Por qué pasó?» , convirtiéndose en aliados indispensables en las áreas de control. Con información de La Voz.
Una nueva ola de automatización está llegando a las organizaciones, impulsada por estos agentes virtuales. Tradicionalmente, los departamentos comerciales han liderado el uso de estas herramientas, pero ahora también áreas como auditoría interna, prevención de fraude y cumplimiento ven con buenos ojos su implementación.
No se trata solo de un chatbot que responde preguntas, sino de un conjunto de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) especializados en diferentes campos, capaces de realizar múltiples tareas como transformar archivos PDF a texto, extraer información de bases de datos y analizar. datos utilizando herramientas como Python .
Gustavo Serenelli , socio de Ciencia de Datos de Deloitte, explica que estos agentes virtuales pueden automatizar procesos complejos. Un ejemplo sería la revisión de los gastos de los empleados en conformidad con las normativas internas de una empresa. Los agentes recopilarían datos, transformarían las normativas en texto, compararían los gastos con los límites permitidos y generarían un informe con los resultados del análisis.
Cada proceso de auditoría, prevención de fraude o cumplimiento se puede dividir en tareas que los agentes virtuales pueden automatizar , desde la recolección de datos hasta la generación de informes. Sin embargo, es fundamental que exista un involucramiento humano («human in the loop») para validar las decisiones recomendadas por los algoritmos.
Decisiones estratégicas para implementar LLMs : Elegir el LLM adecuado, decidir entre modelos privados u Open Source, ajustar los algoritmos para mayor precisión y optimizar la arquitectura tecnológica para maximizar la eficiencia y minimizar costos son aspectos cruciales en este proceso. La confidencialidad de los datos es otra prioridad clave a la hora de seleccionar la arquitectura de IA.
Según Andrés Sarcuno , socio de Forensics Analytics, la automatización será un proceso gradual , pero en los próximos años transformará radicalmente la forma en que se previenen, controlan y monitorean las actividades empresariales para garantizar el cumplimiento de los objetivos organizacionales.
