Estrategias de IA aplicada a la auditoria informática
Alejandro Reyes
Universidad de Buenos Aires, Buenos Aires, Argentina
https://orcid.org/0009-0003-9399-9166
DOI: https://doi.org/10.55204/trj.v2i2.e18
Palabras clave: Inteligencia Artificial, Auditoría informática, Big Data, Aprendizaje Automático, Procesamiento lenguaje natural
Resumen
La auditoría se ha visto asociada con conceptos erróneos, como la idea de que su objetivo es buscar errores y atacar a funcionarios. Sin embargo, la auditoría va más allá de estos hallazgos y ha evolucionado con el tiempo. En la actualidad, la auditoría de TI es un tema importante para las organizaciones modernas. En un entorno cambiante, la capacidad de gestionar riesgos y proteger información valiosa se ha vuelto crucial para la sostenibilidad y el valor empresarial. En este contexto, se han realizado esfuerzos para aplicar estrategias de inteligencia artificial en las auditorías de TI, lo que ofrece oportunidades para mejorar el proceso de auditoría. La propuesta es utilizar herramientas y técnicas de IA para analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones y anomalías, automatizar tareas repetitivas y fortalecer los controles internos. Esto permite una mayor eficiencia y efectividad de las auditorías, así como la confianza en un entorno empresarial digital en constante cambio. El objetivo del artículo es explorar el uso de la inteligencia artificial en las auditorías de TI y analizar cómo puede mejorar el proceso, aumentar la seguridad de los activos digitales y proporcionar recomendaciones basadas en hallazgos. La propuesta implica el uso de algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de análisis de datos para lograr estos objetivos
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