Uso de la inteligencia artificial en la auditoría interna: riesgos, oportunidades y su alineación con las Normas Internacionales de Auditoría (NIA)
| dc.contributor.advisor | Guerrero Colina, Miguel | |
| dc.contributor.author | Orozco Castillo, Juan David | |
| dc.contributor.corporatename | Universidad Santo Tomas | |
| dc.date.accessioned | 2025-11-24T14:51:32Z | |
| dc.date.available | 2025-11-24T14:51:32Z | |
| dc.date.issued | 2025-11-24 | |
| dc.description | Los avances en inteligencia artificial (IA) han revolucionado todos los sectores, incluyendo la auditoría interna. Se espera que el uso de la IA mejore la eficiencia, automatice tareas repetitivas y mejore la capacidad de analizar grandes cantidades de datos. Este documento analiza los principales riesgos y beneficios del uso de la IA en auditoría interna, a la luz de la normativa vigente, especialmente las Normas Internacionales de Auditoría (NIA). Basándose en investigaciones académicas recientes y contribuciones de expertos, este documento destaca los beneficios de la IA, como la reducción del error humano, la mejora en la detección de anomalías y fraudes, y el fortalecimiento de los enfoques basados en el riesgo. Sin embargo, este documento también destaca los riesgos que plantean la falta de transparencia de los algoritmos, la dependencia tecnológica y los desafíos éticos relacionados con el juicio profesional. Este documento también explora cómo integrar la IA para cumplir con las Normas Internacionales de Auditoría (NIA), especialmente la NIA 315 (identificación y evaluación de riesgos) y la NIA 330 (respuesta del auditor a los riesgos evaluados). La sección de conclusiones ofrece sugerencias sobre cómo utilizar la IA de forma responsable y controlada, manteniendo el juicio profesional del auditor. | |
| dc.description.abstract | The advancement of Artificial Intelligence (AI) has significantly transformed internal auditing, providing new opportunities to optimize processes, detect fraud, and strengthen internal controls. This study analyzes the risks, benefits, and alignment of AI use with International Auditing Standards (ISA) through a documentary literature review from 2015 to 2025. The main benefits identified include automation of audit tasks, improved anomaly detection, and enhanced risk assessment (ISA 315 and 330). However, risks such as algorithmic opacity, technological dependence, and the loss of professional judgment (ISA 200 and 500) were also observed. Findings suggest that AI does not replace auditors but enhances their performance through stronger analytical tools. The research concludes that ethical supervision, continuous training, and robust control frameworks are essential to ensure the quality and traceability of audit evidence. | |
| dc.description.degreelevel | Especialización | spa |
| dc.description.degreename | Especialista en Auditoría y Aseguramiento de la Información | spa |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.citation | Orozco, J. D. (2025). Uso de la inteligencia artificial en la auditoría interna: riesgos, oportunidades y su alineación con las Normas Internacionales de Auditoría (NIA) [Artículo de revisión]. Universidad Santo Tomás. | |
| dc.identifier.instname | instname:Universidad Santo Tomás | spa |
| dc.identifier.reponame | reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomás | spa |
| dc.identifier.repourl | repourl:https://repository.usta.edu.co | spa |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11634/70460 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Santo Tomás | spa |
| dc.publisher.branch | CRAI-USTA Tunja | |
| dc.publisher.faculty | Facultad de Contaduría | spa |
| dc.publisher.program | Especialización Auditoría y Aseguramiento de la Información | spa |
| dc.relation.references | Appelbaum, D., Kogan, A., & Vasarhelyi, M. (2017). Big data and analytics in the modern audit engagement: Research needs. Auditing: A Journal of Practice & Theory, 36(4), 1–27. | |
| dc.relation.references | Brown-Liburd, H., & Vasarhelyi, M. (2015). Big data and audit evidence. | |
| dc.relation.references | Deloitte. (2021). Artificial Intelligence and the Audit. Deloitte Insights. | |
| dc.relation.references | Earley, C. (2015). Data analytics in auditing: Opportunities and challenges. Business Horizons, 58(5), 493–500. | |
| dc.relation.references | International Federation of Accountants (IFAC). (2022). Normas Internacionales de Auditoría (NIA 200–720). | |
| dc.relation.references | Kokina, J., & Davenport, T. H. (2017). The emergence of artificial intelligence: How automation is changing auditing. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 14(1), 115–122. | |
| dc.relation.references | Lacmanović, V., & Skare, M. (2025). Artificial intelligence bias auditing – Current approaches, challenges and lessons from practice. Journal of Business Ethics. | |
| dc.relation.references | PwC. (2020). Auditoría interna y transformación digital. PwC Global Reports. | |
| dc.relation.references | Schuett, J. (2024). Frontier AI developers need an internal audit function. | |
| dc.relation.references | Schuett, J. (2025). Three lines of defense against risks from AI. AI & Society. | |
| dc.relation.references | Shivram, K. (2024). Auditing with AI: A theoretical framework for applying machine learning across the internal audit lifecycle. | |
| dc.relation.references | Wassie, Y., & Lakatos, E. (2024). Artificial intelligence and the future of the internal audit function. Journal of Accounting Literature. | |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.coar | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
| dc.rights.local | Abierto (Texto Completo) | spa |
| dc.subject.keyword | Internal auditing | |
| dc.subject.keyword | Artificial intelligence | |
| dc.subject.keyword | Risks | |
| dc.subject.keyword | ISA | |
| dc.subject.keyword | Automation | |
| dc.subject.proposal | Auditoría interna | |
| dc.subject.proposal | Inteligencia artificial | |
| dc.subject.proposal | Riesgos | |
| dc.subject.proposal | NIA | |
| dc.subject.proposal | Automatización | |
| dc.title | Uso de la inteligencia artificial en la auditoría interna: riesgos, oportunidades y su alineación con las Normas Internacionales de Auditoría (NIA) | |
| dc.type | bachelor thesis | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
| dc.type.coarversion | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | spa |
| dc.type.drive | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
| dc.type.local | Trabajo de grado | spa |
| dc.type.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
Archivos
Bloque original
1 - 3 de 3
Cargando...
- Nombre:
- Articulo de Revision Especializacion y Aseguramiento de la informacion.pdf
- Tamaño:
- 377.24 KB
- Formato:
- Adobe Portable Document Format
Cargando...
- Nombre:
- Entrega_Trabajos_de_Grado_USTA_Tunja_2024 (3) (1) (1).pdf
- Tamaño:
- 252.29 KB
- Formato:
- Adobe Portable Document Format
Cargando...
- Nombre:
- Autorizacion_Trabajo_de_Grado_Un_autor_2024 (1).pdf
- Tamaño:
- 337.38 KB
- Formato:
- Adobe Portable Document Format
Bloque de licencias
1 - 1 de 1
Cargando...
- Nombre:
- license.txt
- Tamaño:
- 807 B
- Formato:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Descripción:

