La Nueva Frontera de la Auditoría: Machine Learning para Auditores no Técnicos

Auditora utilizando machine learning sin programación en auditorías.

Introducción

Imagina poder identificar irregularidades o fraudes en una auditoría sin tener que revisar manualmente grandes volúmenes de datos. O automatizar la detección de patrones sospechosos en las transacciones financieras sin tener que escribir ni una sola línea de código. Parece ciencia ficción, ¿verdad? Pero no lo es.

El machine learning, una rama de la inteligencia artificial (IA), ha abierto la puerta a una auditoría más eficiente y precisa. Lo mejor de todo es que ahora, gracias a las herramientas simplificadas, no necesitas ser un experto en programación para aprovechar esta tecnología. En este artículo, te mostraré cómo los auditores no técnicos pueden usar machine learning sin complicaciones, utilizando herramientas fáciles de usar que están cambiando la forma de realizar auditorías.

¿Qué es el Machine Learning y cómo te beneficia como auditor?

El machine learning es una técnica que permite a las computadoras aprender de los datos para realizar predicciones y detectar patrones. En términos simples, en lugar de que un auditor tenga que buscar manualmente errores o inconsistencias en los datos, un modelo de machine learning puede hacerlo automáticamente, aprendiendo de los datos históricos para predecir comportamientos futuros o detectar irregularidades.

En el contexto de la auditoría, esto significa que puedes:

• Identificar patrones de fraude en tiempo real.

• Detectar anomalías o irregularidades en grandes volúmenes de transacciones.

• Automatizar la revisión de documentos o registros sin intervención manual constante.

Lo mejor de todo es que hoy en día existen herramientas que permiten a cualquier auditor, sin experiencia técnica, beneficiarse de estas capacidades.

Herramientas de Machine Learning sin Código para Auditores no Técnicos

Gracias a la creciente demanda de tecnologías accesibles, han surgido diversas plataformas de machine learning que no requieren conocimientos de programación. A continuación, te presento dos herramientas que puedes comenzar a usar de inmediato:

1. Teachable Machine de Google

Teachable Machine es una plataforma que permite crear modelos de machine learning de forma visual y sencilla. Originalmente diseñada para entrenar modelos de reconocimiento de imágenes y audio, también puede usarse para analizar datos, lo que la convierte en una excelente opción para auditores que deseen crear modelos predictivos sin programar.

• ¿Cómo funciona?

  • Simplemente subes tus datos (por ejemplo, registros financieros o datos de transacciones).

  • Luego, configuras el modelo de machine learning mediante una interfaz gráfica.

  • Teachable Machine entrenará el modelo automáticamente y te proporcionará predicciones basadas en los datos que le proporciones.

• Ejemplo práctico para auditores: Supongamos que tienes un conjunto de datos de transacciones financieras de clientes. Puedes usar Teachable Machine para crear un modelo que te ayude a identificar comportamientos sospechosos o inusuales, como transacciones fuera de lo común que podrían indicar fraude.

  
  

2. DataRobot (Versión Gratuita)

DataRobot es otra plataforma de machine learning que ofrece una interfaz fácil de usar para auditores que no desean programar. Su versión gratuita te permite cargar tus datos, elegir qué tipo de análisis deseas hacer, y luego te proporciona predicciones y análisis automáticos.

• ¿Cómo funciona?

  • DataRobot te guía paso a paso: desde la carga de datos hasta la creación de modelos predictivos.

  • Puedes entrenar varios modelos a la vez para identificar el mejor para tus necesidades.

  • La plataforma te muestra visualizaciones sencillas que te ayudarán a interpretar los resultados.

• Ejemplo práctico para auditores: Si trabajas en una auditoría de cumplimiento y necesitas revisar contratos legales o documentos financieros para detectar incumplimientos, DataRobot puede ayudarte a entrenar un modelo que aprenda de contratos pasados y te señale aquellos con posibles incumplimientos automáticamente.

  
  

Ventajas de usar Machine Learning en Auditoría sin Programar

1. Ahorro de tiempo significativo: Con machine learning, los auditores no tienen que perder tiempo en revisar manualmente grandes volúmenes de transacciones o documentos. Los modelos de IA pueden analizar datos en segundos, señalando posibles problemas o irregularidades.

2. Mejora en la precisión: Los modelos de machine learning pueden detectar patrones y anomalías que podrían pasar desapercibidos en una auditoría tradicional. Estos modelos son especialmente útiles en la detección de fraudes, donde pequeños detalles pueden hacer una gran diferencia.

3. Fácil implementación: Las herramientas que hemos mencionado no requieren grandes configuraciones ni conocimientos avanzados de tecnología. Todo lo que necesitas es cargar tus datos y dejar que las plataformas hagan el trabajo pesado.

4. Adaptable a diferentes tipos de auditoría: Ya sea que estés revisando documentos financieros, transacciones, contratos, o incluso registros de TI, el machine learning puede aplicarse de forma flexible a diversas áreas de auditoría.

¿Cómo empezar a utilizar Machine Learning en tus Auditorías?

Si ya estás convencido de los beneficios que el machine learning puede aportar a tu trabajo como auditor, aquí tienes algunos pasos sencillos para comenzar:

1. Selecciona una herramienta: Si prefieres empezar de forma simple, prueba primero con Teachable Machine para entrenar modelos básicos. Si tienes datos más complejos, puedes probar con DataRobot.

2. Recopila tus datos: Para crear un buen modelo de machine learning, necesitas contar con datos históricos. Por ejemplo, puedes usar transacciones pasadas, registros de clientes o documentos financieros.

3. Entrena tu modelo: Utiliza la herramienta para entrenar el modelo y deja que la IA aprenda de tus datos.

4. Analiza los resultados: Una vez que tengas tu modelo entrenado, analiza los resultados que te proporcione. Observa si el modelo está detectando patrones que podrías haber pasado por alto.

5. Itera y mejora: El machine learning no es un proceso de una sola vez. A medida que adquieres más datos, puedes seguir mejorando el modelo y haciéndolo más preciso.

Conclusión: Aprovecha la IA en tus Auditorías sin Complicaciones

El machine learning es una herramienta poderosa que ya no está reservada solo para los expertos en tecnología. Hoy en día, los auditores no técnicos también pueden beneficiarse de su capacidad para detectar fraudes, analizar grandes volúmenes de datos y automatizar procesos clave.

Si estás interesado en aprender cómo usar estas herramientas en tus auditorías, te invito a inscribirte en nuestro Curso de Auditoría con IA para Auditores no Técnicos. No necesitas conocimientos previos de programación, solo la curiosidad de mejorar tus auditorías con las últimas tecnologías.