La adopción de la Inteligencia Artificial en procesos de auditoría externa: barreras, desafíos y oportunidades

Abstract

The general objective of this research was to analyze the phenomenon of artificial intelligence (AI) adoption in external auditing and to identify the factors that encourage or hinder its use by accounting professionals. The study was held in Argentina between November 2024 and February 2025. A mixed-method approach was employed, using a non-experimental, descriptive, and cross-sectional research design. The main variables included the level of knowledge regarding emerging technologies, their practical implementation, and the perceived impact on audit efficiency. Data was collected through surveys and semi-structured interviews with accounting professionals from various firms across the country. The results revealed a significant gap between theoretical knowledge and practical application of AI: 96% of respondents acknowledged its importance, whereas only 14% had implemented it in their audit processes. Key barriers identified include lack of technological infrastructure, limited training, and organizational resistance to change, particularly in small and medium-sized firms. In contrast, larger firms are already utilizing these technologies for tasks such as memo production and fast analysis. Although artificial intelligence presents a concrete opportunity to improve the quality and effectiveness of external audits, it is concluded that its widespread adoption requires overcoming technological, regulatory, and cultural challenges. This study recommends developing professional training programs and regulatory frameworks that facilitate its integration across different organizational contexts.El objetivo general de esta investigación es analizar el fenómeno de la adopción de tecnologías de inteligencia artificial en la auditoría externa, así como identificar las razones que motivan o impiden su uso por parte de los profesionales. El estudio se desarrolló en Argentina, entre noviembre de 2024 y febrero de 2025. Se utilizó una metodología de enfoque cuantitativo y cualitativo, con un diseño no experimental de tipo descriptivo y transversal. Las variables principales fueron el nivel de conocimiento de las tecnologías emergentes, su implementación práctica y la percepción de impacto en la eficiencia del trabajo de auditoría. Para la recolección de datos se aplicaron encuestas y entrevistas semiestructuradas a profesionales del ámbito contable de diversas firmas del país. Los resultados evidenciaron una marcada brecha entre el conocimiento teórico y la aplicación práctica de la inteligencia artificial: aunque el 96 % de los encuestados reconoce su relevancia, solo un 14 % ha logrado integrarla en sus procesos de auditoría. Se identificaron barreras como la falta de infraestructura tecnológica, la escasa capacitación y la resistencia al cambio organizacional, especialmente en pequeñas y  medianas firmas. Por otro lado, se destacó que las grandes firmas ya emplean estas tecnologías para algunas tareas como redacción de memos y análisis ágiles. Se concluye que, si bien la inteligencia artificial representa una oportunidad concreta para optimizar la calidad y efectividad de la auditoría externa, su adopción generalizada requiere superar desafíos tecnológicos, regulatorios y culturales. Se recomienda avanzar en programas de formación profesional y en marcos normativos que promuevan su integración en distintos contextos organizacionales.