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GUÍA de sociedad
Estándares PCAOB e IA en auditorías
Las normas del PCAOB ni prohíben la IA ni le conceden una aprobación especial.
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Descripción general
Se aplican las mismas reglas sobre evidencia, supervisión y documentación a los procedimientos asistidos por tecnología que a los manuales. Una firma de auditoría que utiliza IA sigue siendo responsable de tres cosas: los datos que lee la herramienta deben ser confiables, el procedimiento debe ajustarse a su propósito y los papeles de trabajo deben permitir que un auditor con experiencia comprenda y vuelva a crear lo que se hizo. Esto importa porque los inversores confían en las opiniones de auditoría, y un procedimiento automatizado rápido no hace que una conclusión débil sea más sólida.
Buceo profundo
The Public Company Accounting Oversight Board (PCAOB) sets auditing standards for audits of companies registered with the SEC. It regulates the work, not the tool. Several standards govern any procedure, whether a person does it or software does. AS 1105 (Audit Evidence) requires evidence to be sufficient and appropriate, and appropriateness depends on relevance and reliability. AS 2301 sets out how the auditor responds to assessed risks. AS 1201 covers supervision. AS 1215 (Audit Documentation) requires work papers that would let an experienced auditor with no prior link to the engagement understand the work performed, the evidence obtained and the conclusions reached. In 2024 the PCAOB adopted amendments to AS 1105 and AS 2301 that deal directly with technology-assisted analysis of information in electronic form. They take effect for audits of fiscal years beginning on or after December 15, 2025. The amendments make three points. When an analysis serves more than one purpose, such as risk assessment and substantive testing, the auditor must meet the objective of each purpose. The auditor must evaluate the reliability of electronic information, including information the company received from outside sources. And items that a tool flags as meeting the auditor's criteria must be investigated. They cannot be set aside. The PCAOB has also said publicly that its staff is monitoring how firms use generative AI. Its broader quality control standard, QC 1000, treats technological resources as part of a firm's quality control system. Two misconceptions are common. The first is that testing 100% of a population removes the need for judgment. A full-population test built on incomplete or altered data is still unreliable, and the flagged items still need to be evaluated. The second is that AI output counts as audit evidence in its own right. The evidence is the underlying information plus a procedure that was designed, performed and reviewed properly. A summary or score produced by a model is only as good as the checks performed on it.
Implementación en el mundo real
Un equipo ejecuta un análisis de todos los asientos del libro diario de ingresos del año y marca los asientos registrados durante el fin de semana por usuarios que rara vez registran ingresos. Es necesario dar seguimiento a los asientos marcados, ya que la ejecución del análisis por sí sola no cuenta como evidencia.
Un equipo de auditoría utiliza una herramienta de inteligencia artificial generativa para extraer términos de renovación, terminación y precios de 300 contratos de clientes. Antes de confiar en los términos extraídos, verifica una muestra de ellos con los contratos firmados.
Antes de introducir el informe de antigüedad de cuentas por cobrar generado por el sistema de la empresa en una herramienta de análisis, el auditor comprueba si el informe es completo y exacto, ya que cuenta como información producida por la empresa.
Los papeles de trabajo de un revisor registran la versión de la herramienta, los parámetros utilizados, la fuente de datos y una conciliación del libro mayor extraído con el balance de comprobación, para que otro auditor pueda volver a realizar el análisis.
El futuro de las normas del PCAOB y la IA en las auditorías
Las enmiendas de 2024 ofrecen a las firmas un marco más claro para el análisis de datos, y las primeras auditorías bajo estas mostrarán cómo los inspectores interpretan el requisito de investigación para los elementos marcados. La inteligencia artificial generativa plantea preguntas cuyas respuestas solo se encuentran indirectamente en las normas actuales. Ejemplos de ello son cómo documentar el papel de un modelo en la redacción de memorandos y cuánto nuevo chequeo del contenido extraído es suficiente. El PCAOB ha manifestado interés a través de la comunicación con el personal, pero una firma no debe asumir que se avecinan nuevas orientaciones en un plazo determinado. Por ahora, el enfoque más seguro es tratar cada paso asistido por IA como un procedimiento que debe ser relevante, confiable, supervisado y documentado según las normas existentes.
Poniéndolo en práctica
Por qué es importante
- Riesgo y seguridad. Los daños catastróficos y cotidianos de la IA dependen de quién comprende los riesgos y quién puede actuar.
- Decisiones más claras. La alfabetización pública y profesional determina si es políticamente posible una política de seguridad sólida.
- Cortando el bombo. Las explicaciones claras reducen la captación por la exageración, las relaciones públicas de laboratorio y el vago teatro de ética.
cuidado con
- Tratar el riesgo existencial como ciencia ficción mientras que la capacidad se agrava.
- Confundir la seguridad del producto superficial con la alineación en condiciones de alta autonomía.
- Dejando a las audiencias que no hablan inglés ni a expertos solo con fuentes de baja calidad.
Próximos pasos
- Separe los riesgos de daños al producto, mal uso y pérdida de control/desalineación.
- Pregunte qué evidencia cambiaría su opinión sobre los plazos y la gravedad.
- Prefiera fuentes primarias y evaluaciones concretas a afirmaciones de marketing.
- Identifique un camino de acción: carrera, política, financiamiento o habilidades, no solo concientización.
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Preguntas frecuentes
¿Qué son las normas del PCAOB y la IA en las auditorías?
Las normas del PCAOB ni prohíben la IA ni le conceden una aprobación especial. Se aplican las mismas reglas sobre evidencia, supervisión y documentación a los procedimientos asistidos por tecnología que a los manuales. Una firma de auditoría que utiliza IA sigue siendo responsable de tres cosas: los datos que lee la herramienta deben ser confiables, el procedimiento debe ajustarse a su propósito y los papeles de trabajo deben permitir que un auditor con experiencia comprenda y vuelva a crear lo que se hizo. Esto importa porque los inversores confían en las opiniones de auditoría, y un procedimiento automatizado rápido no hace que una conclusión débil sea más sólida.
¿Qué dos normas del PCAOB cambiaron con las enmiendas de 2024 sobre el análisis asistido por tecnología?
Las enmiendas de 2024 cambiaron el AS 1105 (Evidencia de auditoría) y el AS 2301 (Respuestas a los riesgos evaluados). Abordan cómo los auditores evalúan la información electrónica y cómo utilizan el análisis asistido por tecnología.
Un análisis de todos los asientos del libro diario de ingresos marca 40 asientos que cumplen con los criterios del auditor. ¿Qué espera la orientación modificada?
Las enmiendas dejan claro que los elementos identificados que cumplen con los criterios del auditor deben ser investigados. Producir una lista de elementos marcados no es un procedimiento completado.
Antes de introducir un informe de antigüedad de cuentas por cobrar generado por la empresa en una herramienta de análisis, ¿qué debe evaluar el auditor?
Un informe elaborado por la empresa es información producida por esta. Se debe evaluar su confiabilidad, incluida su integridad y exactitud, antes de que el auditor confíe en él.
Según el AS 1215, ¿quién debe poder comprender los papeles de trabajo de un procedimiento asistido por IA?
El AS 1215 establece la prueba del auditor con experiencia. La documentación debe permitir que dicha persona comprenda el trabajo realizado, la evidencia obtenida y las conclusiones alcanzadas.
Se utiliza un único análisis asistido por tecnología tanto para la evaluación de riesgos como para las pruebas sustantivas. ¿Qué debe hacer el auditor?
Las enmiendas dicen que cuando un análisis tiene múltiples propósitos, el auditor debe lograr el objetivo de cada uno. Las pruebas sustantivas suelen exigir más precisión que la evaluación de riesgos.
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