https://doi.org/10.37815/rte.v37n2.1328

Artículos originales

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

The adoption of Artificial Intelligence in external audit processes:
barriers, challenges and opportunities

Juan
Ignacio Ruiz1 https://orcid.org/0009-0001-2097-8597,

Verónica
Olocco1  https://orcid.org/0009-0001-2097-8597

1Universidad
Siglo 21, Córdoba, Argentina

[email-masked],
[email-masked]

Enviado:       2025/06/01

Aceptado:       2025/09/04

Publicado:
2025/12/15

Resumen

Sumario: Introducción, Materiales y Métodos, Resultados y Discusión, Conclusiones.

Como citar: Ruiz, J. & Olocco, V. (2025). La
adopción de la Inteligencia Artificial en procesos de auditoría externa:
barreras, desafíos y oportunidades. Revista
Tecnológica - Espol, 37(2), 285-299.

https://rte.espol.edu.ec/index.php/tecnologica/article/view/1328

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.

Palabras
clave: análisis de riesgos,
automatización inteligente, detección de fraudes, innovación tecnológica,
resistencia al cambio.

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.

Keywords: intelligent automation, innovation in
auditing, organizational resistance, risk analysis, technology adoption.

Introducción

En las últimas décadas, el avance acelerado
de la tecnología ha transformado profundamente las prácticas contables y
financieras, dando lugar a un nuevo paradigma en el ejercicio profesional de la
auditoría. En particular, la auditoría externa —entendida como el proceso
independiente de evaluación de los estados financieros de una entidad para
emitir una opinión sobre su razonabilidad— se ha visto influenciada por la
irrupción de herramientas digitales avanzadas que permiten automatizar tareas,
aumentar la cobertura de revisión y reducir significativamente los errores
humanos. En este escenario de cambio, la inteligencia artificial (IA) emerge
como una tecnología disruptiva con potencial para redefinir las dinámicas
tradicionales de control y aseguramiento.

La IA, al integrar algoritmos de
aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y análisis
predictivo, permite a los auditores procesar grandes volúmenes de datos en
tiempo real, identificar patrones anómalos y predecir riesgos financieros con
una precisión superior a los métodos convencionales. Este tipo de capacidades
representa una oportunidad única para elevar la calidad, eficiencia y
profundidad del trabajo del auditor, especialmente en contextos de creciente
complejidad financiera y mayores demandas regulatorias (Zhang, 2019; Mpofu, 2023). Sin embargo, a pesar del interés que genera
su potencial, la adopción de estas tecnologías en el ámbito profesional no se
ha dado de manera uniforme ni sistemática.

Diversos estudios coinciden en que existen
importantes barreras que dificultan la integración efectiva de la IA en los
procesos de auditoría externa. Entre ellas se destacan la falta de capacitación
técnica, la resistencia cultural al cambio, las limitaciones presupuestarias en
pequeñas y medianas firmas, y las preocupaciones éticas vinculadas al reemplazo
de funciones humanas por decisiones automatizadas (Caner
& Bhatti, 2020; Longo et al., 2020). En este
sentido, la IA no solo plantea una evolución técnica en la auditoría, sino
también un profundo desafío epistemológico, ético y organizacional.

A partir de este enfoque, se plantea la
siguiente pregunta general de investigación: ¿Cómo es la adopción de
tecnologías de IA en la auditoría externa y qué factores influyen en su uso por
parte de los profesionales? De esta derivan otras preguntas específicas: ¿Cuál
es el nivel de conocimiento y familiaridad con las tecnologías de IA entre los
profesionales de auditoría externa?, ¿Qué casos o tecnologías específicas de IA
están siendo utilizadas en la auditoría externa y cómo se están implementando?,
y ¿Cómo perciben los profesionales el impacto de la IA en la eficiencia y
efectividad de los procesos de auditoría externa?

El presente estudio se inscribe dentro de
esta problemática, con el objetivo general de analizar el fenómeno de la
adopción de tecnologías de IA en la auditoría externa, así como identificar las
razones que motivan o impiden su uso por parte de los profesionales. Este
objetivo se articula en tres propósitos específicos: determinar el nivel de
conocimiento y familiaridad con las tecnologías de IA entre los profesionales;
identificar casos concretos de su uso en auditoría; y evaluar el impacto
percibido de estas herramientas en la eficiencia y efectividad de los procesos
de auditoría externa. Este planteamiento se justifica en la necesidad de
generar conocimiento empírico y contextualizado sobre cómo los profesionales de
la auditoría están enfrentando los desafíos que plantea el avance de la IA. La
literatura especializada advierte una brecha entre el avance tecnológico y su
aplicación práctica en este tema. Por ejemplo, Erazo-Castillo y A-Muñoz (2023)
advierten que, si bien la IA podría mejorar la calidad de los procesos de
auditoría, reducir costos y brindar información más confiable, su enseñanza aún
no está integrada de forma sistemática en la formación universitaria en
contabilidad, por ejemplo. Del mismo modo, García et al. (2024) detectaron que
el 80 % de las empresas que han adoptado soluciones basadas en IA han observado
mejoras en su eficiencia operativa, pero enfrentan dificultades asociadas a la
falta de talento capacitado y a la resistencia organizacional al cambio. Molina
(2024), por su parte, enfatiza que la IA puede complementar y no reemplazar al
auditor, reforzando su juicio profesional al facilitar el tratamiento de
grandes volúmenes de información.

El marco teórico de esta investigación se
sustenta en tres ejes conceptuales: la auditoría externa como proceso de
control y aseguramiento, la IA como tecnología emergente aplicada a la
contabilidad, y las teorías de adopción tecnológica en organizaciones. La IA se
ha convertido en una tecnología transformadora en múltiples campos, incluida la
auditoría externa. Definida como un conjunto de técnicas capaces de emular
procesos cognitivos humanos como el aprendizaje, la toma de decisiones y la
resolución de problemas, su evolución ha estado marcada por avances en
algoritmos, potencia computacional y disponibilidad de datos (Rai, 2024; Asif, 2020). El resurgimiento actual de la IA responde a su
aplicación exitosa en tareas complejas como el análisis de imágenes, la
generación de lenguaje y la automatización de procesos, destacando su potencial
en contextos organizacionales y financieros (KPMG, 2023).

Para analizar el proceso de adopción de
tecnologías de IA en la auditoría externa, esta investigación toma como
referencia el modelo unificado de aceptación y uso de la tecnología (UTAUT),
propuesto por Venkatesh et al. (2003). Este modelo
plantea que la intención de uso de una tecnología por parte de los individuos
está determinada por cuatro constructos clave: el desempeño esperado
(expectativa de que la tecnología mejorará los resultados laborales), el esfuerzo
esperado (facilidad percibida en su uso), la influencia social (percepción de
que personas importantes consideran que se debe usar la tecnología) y las
condiciones facilitadoras (infraestructura técnica y organizacional que apoya
el uso). En el contexto de la auditoría externa, estos factores permiten
comprender cómo los profesionales evalúan las herramientas basadas en IA no
solo por su funcionalidad, sino también por su accesibilidad, apoyo
institucional y validación social dentro de sus entornos laborales.

Este enfoque resulta especialmente
relevante para interpretar los hallazgos de la investigación, ya que muchas de
las barreras identificadas —como la falta de capacitación, la escasa
infraestructura tecnológica o la percepción de resistencia al cambio organizacional—
pueden ser comprendidas como limitaciones en las condiciones facilitadoras o en
la percepción de esfuerzo y desempeño esperados. Asimismo, el modelo UTAUT
permite integrar variables moderadoras como la edad, la experiencia, el nivel
educativo o el tipo de organización, que ayudan a explicar las diferencias en
la aceptación de la IA entre distintos grupos de auditores. De esta manera, el
uso del modelo propuesto por Venkatesh et al. (2003)
ofrece un marco sólido para interpretar el fenómeno de adopción tecnológica
desde una perspectiva conductual y contextualizada, en línea con los objetivos
de este estudio.

En auditoría externa, la IA permite una
reconfiguración de los métodos tradicionales, al ofrecer mayor capacidad de
análisis, automatización de tareas repetitivas y mejora en la detección de
fraudes. Las tecnologías más relevantes incluyen el aprendizaje automático
(machine learning), la automatización robótica de
procesos (RPA) y la inteligencia artificial explicable (XAI). Estas
herramientas no solo mejoran la precisión y eficiencia, sino que además buscan
garantizar transparencia en la toma de decisiones automatizadas (Longo et al.,
2020; Mpofu, 2023).

El aprendizaje automático, como destaca
Zhang (2019), permite a los auditores procesar grandes volúmenes de datos para
identificar patrones y anomalías en tiempo real. Esto amplía la cobertura y
profundidad de las auditorías, optimizando el análisis de riesgos. La RPA, por
su parte, automatiza tareas estructuradas como conciliaciones y revisión
documental, aumentando la productividad y reduciendo la carga operativa del
auditor (Rojas Amado & Escobar Ávila, 2021; Mpofu,
2023).

La IA explicable (XAI) surge como respuesta
a una de las principales barreras de adopción: la falta de claridad sobre cómo
los algoritmos generan resultados. Longo et al. (2020) sostienen que, para
asegurar la aceptación de estas tecnologías en entornos regulados como la
auditoría, es indispensable que sus decisiones sean comprensibles y trazables.
Esto permite que los auditores mantengan el control y la responsabilidad
profesional frente a los hallazgos generados.

Otro aspecto central es la interrelación
entre IA, aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL). Mientras que
el ML permite a los sistemas aprender de datos estructurados, el DL amplía
estas capacidades mediante redes neuronales profundas aplicadas al análisis de
datos no estructurados, como imágenes o texto. Según Caner
y Bhatti (2020), esta evolución técnica fortalece el
trabajo del auditor, permitiéndole obtener insights
más complejos y estratégicos.

Las tecnologías predictivas, como
herramientas tecnológicas, también han demostrado ser clave para anticipar
riesgos y apoyar auditorías continuas. Estas herramientas permiten identificar
desviaciones significativas antes de que se materialicen, brindando a los
auditores la posibilidad de actuar preventivamente (Zhang, 2019; Longo et al.,
2020). Combinadas con sistemas de RPA, estas tecnologías posibilitan un
monitoreo constante de los procesos financieros y aumentan la calidad de las
auditorías.

No obstante, la implementación de estas
tecnologías presenta barreras técnicas y económicas importantes. Entre ellas
destacan los costos de infraestructura, la integración con sistemas heredados y
la necesidad de capacitación especializada. Tal como advierte el Informe N° 25
de la Federación Argentina de Consejos Profesionales de Ciencias Económicas
(FACPCE) (2022), la adopción de IA requiere inversiones en tecnología y capital
humano, lo que limita su aplicación en firmas pequeñas y medianas.

Desde una perspectiva normativa, las Normas
Internacionales de Auditoría (NIAs) ofrecen un marco
que permite incorporar tecnologías emergentes al proceso auditor sin
comprometer su rigor metodológico. En particular, la NIA 315 establece la
obligación del auditor de identificar y valorar los riesgos de incorrección
material mediante la comprensión de la entidad y su entorno, incluidos los
aspectos tecnológicos del sistema de control interno. Esta norma reconoce que
herramientas como la IA, el análisis de datos y los sistemas automatizados de
procesamiento de información pueden influir en los riesgos de auditoría y deben
ser evaluados cuidadosamente en términos de diseño, implementación y
efectividad (International Federation of Accountants [IFAC], 2021a).

Por su parte, la NIA 500 enfatiza la
necesidad de obtener evidencia de auditoría suficiente y adecuada, y admite
expresamente que esta puede provenir de tecnologías avanzadas, siempre que el
auditor evalúe su relevancia y fiabilidad. La norma permite el uso de
procedimientos automatizados para la obtención de evidencia, incluyendo
herramientas analíticas, siempre que se mantenga la calidad, trazabilidad y
suficiencia de la misma (IFAC, 2021b). En conjunto, ambas NIAs
no solo habilitan el uso de tecnologías emergentes en la auditoría externa,
sino que promueven su integración responsable, bajo principios de competencia
profesional, escepticismo profesional y juicio fundamentado.

En cuanto a la función del auditor, la IA
no busca reemplazar el juicio profesional, sino complementarlo. Las
herramientas tecnológicas automatizan tareas operativas, permitiendo que los
auditores se concentren en análisis de alto valor agregado, como la evaluación
de riesgos estratégicos y el diseño de recomendaciones (Román-Acosta, 2024;
KPMG, 2023). Esta complementariedad fortalece la percepción de la auditoría
como una función moderna, dinámica y adaptada a las exigencias del entorno
digital.

Finalmente, el uso ético de estas
tecnologías requiere garantizar la seguridad de los datos y el cumplimiento de
normas de privacidad. Longo et al. (2020) destacan que el éxito de la
integración de IA en auditoría depende no solo de su capacidad técnica, sino de
la confianza que genera en los usuarios. La transparencia algorítmica, la
gobernanza de datos y la formación profesional continua son condiciones
necesarias para avanzar hacia una auditoría más eficiente, confiable y alineada
con los desafíos de la era digital.

Este estudio, por tanto, busca aportar
evidencia actualizada y contextual sobre estas dinámicas de adopción,
centrándose en el caso de la auditoría externa en Argentina, en el marco de un
entorno económico emergente y profesional en transición hacia la digitalización.
Su importancia radica en que los resultados permitirán no solo comprender las
limitaciones actuales, sino también diseñar estrategias de capacitación, marcos
regulatorios y políticas institucionales que fomenten una integración más
efectiva de la IA, maximizando su potencial como herramienta de mejora continua
en los procesos de control financiero.

Materiales y Métodos

El diseño metodológico adoptado fue de tipo
exploratorio con enfoque mixto, combinando estrategias cuantitativas y
cualitativas para obtener una visión integral del fenómeno investigado: la
adopción de tecnologías de IA en la auditoría externa y los factores que
motivan o dificultan su uso por parte de los profesionales. Este enfoque fue
adecuado para abordar un tema emergente, caracterizado por su novedad,
complejidad y escasa investigación empírica previa en el contexto
latinoamericano.

La investigación se desarrolló en
Argentina, entre noviembre de 2024 y febrero de 2025. El contexto estuvo
marcado por una creciente adopción de tecnologías digitales avanzadas en el
sector contable, aunque con importantes asimetrías en términos de infraestructura
tecnológica y capacidades profesionales entre firmas grandes y pequeñas. Estas
condiciones ofrecieron un terreno fértil para explorar las percepciones,
conocimientos y experiencias de los auditores externos frente a la adopción de
IA en su práctica profesional.

Para determinar el nivel de conocimiento y
familiaridad con las tecnologías de IA entre los profesionales de auditoría
externa, se diseñó una encuesta estructurada que permitió obtener datos
cuantificables sobre este aspecto. El instrumento incluyó preguntas cerradas de
opción múltiple y preguntas abiertas, orientadas a medir el grado de
conocimiento, la experiencia previa, el nivel de formación tecnológica y la
disposición a capacitarse en herramientas de IA.

La encuesta fue distribuida mediante
formularios digitales a través de redes profesionales y canales institucionales
académicos. Se utilizó un muestreo no probabilístico intencional, enfocado en
auditores, contadores públicos y especialistas vinculados al área de auditoría
externa. Se recolectaron 51 respuestas válidas, que fueron analizadas mediante
técnicas de estadística descriptiva, como frecuencias, porcentajes y cruces
simples por edad, tipo de firma y nivel de experiencia.

Los resultados de esta fase evidenciaron un
alto nivel de conocimiento teórico sobre la IA, pero una baja aplicación
práctica, lo que permitió identificar una brecha importante entre la
familiaridad conceptual y la implementación profesional. Además, se detectaron
diferencias relevantes según el tipo de organización: los profesionales que
trabajan en grandes firmas mostraron mayor exposición a la IA, mientras que los
de pequeñas firmas reportaron menores oportunidades de formación.

Para identificar casos o tecnologías
específicas del uso de IA en auditoría externa, la cuestión se abordó a través
de entrevistas semiestructuradas, que permitieron acceder a experiencias
concretas de implementación y a relatos sobre buenas prácticas o fracasos en el
uso de IA. Se seleccionaron cinco participantes mediante muestreo por
conveniencia, priorizando a profesionales con experiencia laboral en firmas que
están explorando tecnologías emergentes o con trayectoria académica en
auditoría digital.

Las entrevistas fueron conducidas de forma
virtual, grabadas con consentimiento y transcritas para su análisis. Las
preguntas abordaron el tipo de tecnologías utilizadas (RPA, machine learning, software de análisis de datos), las áreas de
aplicación dentro del proceso de auditoría (pruebas sustantivas, revisión
documental, evaluación de riesgos), así como los factores facilitadores y
limitantes que condicionaron su uso. Este enfoque permitió identificar
herramientas específicas en uso y mapear el grado de avance respecto de la
adopción de tecnologías digitales avanzadas en distintos entornos
organizacionales.

En relación a la evaluación del impacto
percibido de la IA en la eficiencia y efectividad de los procesos de auditoría
externa, tanto la encuesta como las entrevistas abordaron esta dimensión de
manera complementaria. En la encuesta se incluyeron preguntas sobre beneficios
percibidos, como reducción de tiempos, mejora en la calidad del análisis y
ampliación de la cobertura de auditoría. En las entrevistas se profundizó sobre
la utilidad práctica de estas herramientas y su efecto en el trabajo cotidiano del
auditor.

El análisis de contenido de las entrevistas
se realizó mediante codificación temática, identificando patrones recurrentes
en torno a la percepción del valor agregado de la IA. Los entrevistados
señalaron que, aunque su uso aún es incipiente, las tecnologías tienen
potencial para transformar radicalmente la auditoría externa, especialmente en
tareas repetitivas y en el tratamiento de grandes volúmenes de información.
También se destacó que el impacto positivo está condicionado por la calidad de
los datos disponibles, la capacitación del personal y la compatibilidad de los
sistemas tecnológicos.

La integración de los datos obtenidos
permitió cumplir con los objetivos empíricos planteados, proporcionando una
visión robusta, multidimensional y contextualizada sobre la percepción
generalizada o aceptación inicial de IA en la auditoría externa en Argentina.
La triangulación de métodos permitió contrastar percepciones generales con
experiencias concretas, generando hallazgos relevantes tanto para la teoría
como para la práctica profesional y las políticas de formación y transformación
digital del sector.

Resultados
y Discusión

Los resultados obtenidos en relación con el nivel de adopción, conocimiento
y familiaridad con tecnologías de IA entre los profesionales de la auditoría
externa, revelan que existe un reconocimiento teórico generalizado de la IA. El
96% de los encuestados indicó conocer el concepto, lo que sugiere una
apropiación básica del término en el discurso profesional. Sin embargo, este
conocimiento no siempre se traduce en una comprensión profunda o en experiencia
práctica concreta, ya que solo un 14% manifestó haber utilizado herramientas de
IA en auditorías reales.

Al analizar con mayor detalle el nivel de
experiencia, se observó que los profesionales que trabajan en grandes firmas
(principalmente multinacionales o del grupo Big Four)
reportan un mayor grado de exposición a tecnologías digitales avanzadas,
particularmente en áreas como minería de datos, conciliaciones automatizadas y
detección de fraudes. En contraste, quienes se desempeñan en estudios contables
medianos o pequeños manifiestan menor familiaridad con estas herramientas, lo
que evidencia una importante brecha tecnológica entre tipos de organizaciones.

En cuanto a la formación profesional, un 68% de
los encuestados consideró que su preparación actual no es suficiente para
aplicar herramientas de IA en auditoría, mientras que un 81% expresó interés en
capacitarse en el tema. Esto indica una actitud favorable hacia la
actualización, pero también pone de manifiesto la ausencia de programas
específicos en muchos entornos laborales y educativos. Los entrevistados
coincidieron en que la falta de capacitación es una de las barreras centrales
para la adopción efectiva de estas tecnologías.

Respecto al segundo objetivo —identificar casos de
utilización concreta de herramientas de IA en auditoría—, los datos muestran
que las aplicaciones reales aún son limitadas, aunque comienzan a emerger en
ciertas organizaciones. Los entrevistados señalaron el uso de RPA para tareas
repetitivas, como conciliaciones bancarias, verificación de documentos y
validaciones cruzadas en bases de datos. También se mencionó la utilización de
software especializado que integra algoritmos de detección de riesgos y análisis
predictivo.

En las entrevistas se identificaron experiencias
incipientes con herramientas de machine learning para
el análisis de patrones en transacciones contables, orientadas principalmente a
detectar posibles fraudes o irregularidades. Sin embargo, su implementación
suele estar restringida a proyectos piloto en firmas con mayores recursos
tecnológicos. A pesar del interés, la mayoría de los entrevistados reconoció
que no existen aún protocolos estandarizados ni marcos regulatorios claros para
su uso sistemático en auditoría externa.

Otro hallazgo relevante en esta dimensión fue la
percepción de que la IA, en su estado actual, opera como un complemento de las
metodologías tradicionales, más que como una herramienta autónoma. Los
entrevistados indicaron que las decisiones finales siguen dependiendo del
juicio profesional del auditor, y que la IA, aunque útil, requiere validación
humana para asegurar su aplicabilidad y coherencia con los criterios éticos y
normativos del trabajo auditor.

En relación a la evaluación del impacto percibido
de la IA en la eficiencia y efectividad de los procesos de auditoría externa,
los resultados fueron mayormente positivos. Un 72% de los encuestados consideró
que la utilización de herramientas de IA podría reducir significativamente el
tiempo de ejecución de una auditoría, mientras que un 65% opinó que podría
mejorar la detección de errores y fraudes. Además, un 68% valoró su capacidad
para ampliar la cobertura de revisión, analizando el 100% de las transacciones
en lugar de usar métodos de muestreo.

Estos datos se vieron reforzados por los
testimonios recogidos en las entrevistas, donde los participantes destacaron la
utilidad de las herramientas de IA para optimizar tareas rutinarias y liberar
tiempo del auditor para actividades de mayor valor estratégico. Asimismo,
algunos señalaron que la tecnología permite una mejor trazabilidad de los
procedimientos, mejora la consistencia en la aplicación de metodologías y
ofrece mayor confiabilidad en los hallazgos.

No obstante, también surgieron preocupaciones
vinculadas a la explicabilidad de los algoritmos. Un
59% de los encuestados manifestó dudas respecto a la transparencia de cómo
operan las herramientas de IA, en particular aquellos basados en aprendizaje
automático, lo que puede generar desconfianza en su uso profesional. Esta inquietud
fue especialmente enfatizada en las entrevistas, donde se insistió en la
necesidad de herramientas explicables (XAI) que permitan comprender cómo se
llega a ciertos resultados.

Otro punto crítico identificado fue la potencial
resistencia al cambio dentro de las organizaciones que perciben los
consultados. Varios encuestados y entrevistados mencionaron que, si bien
reconocen los beneficios de la IA, existe una cultura conservadora en el ámbito
de la auditoría que privilegia los métodos manuales o tradicionales, lo que
obstaculiza la adopción de nuevas tecnologías. Esta resistencia suele estar
acompañada por la falta de incentivos institucionales para innovar y por la
incertidumbre sobre los impactos laborales de la automatización.

En términos de infraestructura tecnológica, el 58%
de los encuestados señaló que su organización no cuenta con las condiciones
adecuadas para implementar soluciones bastadas en la utilización de
herramientas de IA. Este dato pone de relieve una de las principales barreras
estructurales para su adopción en este sector. Las entrevistas confirmaron esta
percepción, apuntando a limitaciones presupuestarias, problemas de
compatibilidad con los sistemas contables existentes y ausencia de políticas
institucionales de digitalización.

Finalmente, los resultados sugieren que el impacto
positivo de la IA en la auditoría externa está condicionado por una serie de
factores interdependientes: acceso a infraestructura, formación técnica,
cultura organizacional y marcos normativos claros. Si bien los profesionales
perciben a la IA como una oportunidad para aumentar la calidad y eficiencia de
las auditorías, su adopción efectiva aún enfrenta desafíos que requieren
abordajes integrales y estratégicos para lograr una implementación ética, sostenible
y equitativa en el sector.

Los resultados de esta investigación aportan
evidencia empírica clave sobre el fenómeno de la adopción de herramientas de IA
en la auditoría externa, cumpliendo con el objetivo general planteado. Se
constató un alto nivel de conocimiento teórico entre los profesionales, pero
una implementación práctica todavía incipiente. Esta brecha refuerza lo
señalado por Rai (2024) y Mpofu (2023), quienes
advierten que, si bien la IA es conocida y valorada en el discurso profesional,
su adopción efectiva se ve obstaculizada por factores técnicos, estructurales y
culturales.

El hallazgo de que el 96% de los encuestados
reconoce el concepto de IA coincide con las tendencias globales de
concientización tecnológica en auditoría. Sin embargo, solo el 14% ha utilizado
estas herramientas en auditorías externas, lo que refleja una desconexión entre
el discurso y la práctica. Esta situación ya fue anticipada por Asif (2020), quien argumenta que la familiaridad teórica no
garantiza la implementación real si no se acompaña de políticas
institucionales, formación técnica y soporte tecnológico adecuado.

La literatura consultada resalta que tecnologías
como el aprendizaje automático (machine learning), la
automatización robótica de procesos (RPA) y la IA explicable (XAI) son
especialmente prometedoras para transformar la auditoría (Longo et al., 2020;
Zhang, 2019). No obstante, en este estudio, los casos concretos de uso se
limitaron a tareas rutinarias como conciliaciones o revisión de documentos, lo
que indica que aún no se han explotado las capacidades más avanzadas de la IA.
Este hallazgo pone en evidencia que, aunque la tecnología está disponible, su
adopción sigue siendo conservadora.

Una posible explicación a este retraso es la falta
de formación técnica específica, mencionada por el 74% de los encuestados como
una barrera crítica. Esto está en línea con lo planteado por Vásquez et al.
(2022) y Salvatierra (2024), quienes destacan la necesidad de programas de
capacitación continua para que los profesionales puedan utilizar de manera
efectiva las herramientas digitales en entornos de auditoría. La disposición
positiva de los participantes a capacitarse sugiere una ventana de oportunidad para
el diseño de estrategias institucionales de actualización profesional.

El estudio también identificó que los beneficios
percibidos de la IA son consistentes con la literatura especializada. Un amplio
porcentaje de participantes consideró que la IA puede reducir tiempos, mejorar
la detección de fraudes y ampliar la cobertura de las auditorías. Estos
resultados coinciden con los planteamientos de Zhang (2019) y KPMG (2023),
quienes afirman que el análisis automatizado y los algoritmos predictivos
permiten mejorar significativamente la eficiencia y efectividad de los procesos
auditorios.

Sin embargo, el uso avanzado de estas tecnologías
aún está lejos de ser la norma, especialmente en firmas pequeñas y medianas.
Como indica el Informe 25 de la FACPCE (2022), la adopción de IA requiere
inversiones importantes en infraestructura y recursos humanos que muchas
organizaciones no pueden afrontar. Este hallazgo se confirma en el presente
estudio, donde el 58% de los participantes afirmó que su organización no
dispone de los medios tecnológicos necesarios para implementar IA.

Una dimensión crítica abordada en las entrevistas
fue la necesidad de explicabilidad en relación a cómo
operan las herramientas de IA. Los participantes manifestaron preocupación
sobre el uso de algoritmos como "cajas negras", lo que puede poner en
riesgo la transparencia de los procedimientos y la confianza en los resultados.
Este punto es central en los trabajos de Longo et al. (2020) y Mpofu (2023), quienes insisten en el desarrollo de modelos
de IA explicables (XAI) que permitan a los auditores comprender y justificar
las decisiones automatizadas en entornos regulados.

Además, la percepción de existencia de resistencia
al cambio apareció como un obstáculo transversal. Aunque los profesionales
reconocen el potencial de la IA, también manifestaron que sus organizaciones
muestran reticencia a modificar procesos establecidos. Esta resistencia, de
carácter cultural, ha sido ampliamente documentada por Vásquez et al. (2022),
quienes destacan que las barreras de adopción tecnológica no solo son técnicas,
sino también actitudinales y organizacionales.

Un resultado inesperado fue la baja cantidad de
experiencias concretas con tecnologías de machine learning
o deep learning, a pesar de
su amplio desarrollo en otros sectores. Esto sugiere que, aunque la auditoría
tiene un alto potencial para beneficiarse de estas herramientas, persisten
dudas sobre su aplicabilidad o fiabilidad en contextos contables. Tal como
plantean Caner y Bhatti
(2020), la integración de herramientas de IA avanzada requiere entornos con
altos niveles de madurez digital y marcos normativos adaptados.

Desde el marco normativo, el estudio confirma la
relevancia de las Normas Internacionales de Auditoría (NIAs)
como facilitadoras de la transformación tecnológica. Normas como la NIA 500 o
la NIA 315 fomentan el uso de herramientas digitales para obtener evidencia
suficiente y adecuada. Sin embargo, el desarrollo normativo aún no ha
acompañado completamente la evolución tecnológica, lo que genera incertidumbre
entre los profesionales sobre los límites y condiciones del uso de IA en
auditoría externa (Salvatierra, 2024).

En términos de limitaciones, este estudio reconoce
que el tamaño de la muestra fue reducido, lo cual limita la generalización de
los hallazgos. Esta investigación estuvo limitada a profesionales de Argentina,
que además es un mercado emergente. Además, la dificultad para acceder a
entrevistados con experiencia directa en el uso de herramientas de IA en
auditoría refleja la misma escasez de casos documentados, lo que evidencia la
necesidad de ampliar la investigación empírica en esta área. No obstante, los resultados
obtenidos permiten identificar patrones relevantes y formular hipótesis para
futuras investigaciones.

Este trabajo también aporta valor al resaltar la
complementariedad entre el juicio profesional del auditor y el uso de
herramientas inteligentes. Como sostiene KPMG (2023), la IA no reemplaza el
criterio humano, sino que lo potencia, automatizando tareas operativas y
liberando tiempo para el análisis estratégico. Esta visión fue compartida por
los participantes, quienes conciben la IA como una aliada, no como una amenaza
a su rol profesional.

Las implicancias prácticas del estudio son
significativas. Los resultados pueden servir como insumo para instituciones
educativas, organismos reguladores y firmas de auditoría interesadas en diseñar
políticas de adopción tecnológica. Promover la formación en IA, fomentar la
inversión en infraestructura y desarrollar estándares específicos puede
contribuir a cerrar la brecha entre conocimiento y aplicación, y fortalecer el
rol de la auditoría externa en un entorno digital.

Además, el hecho de que esta investigación se haya
desarrollado en un país emergente como Argentina representa una fortaleza
analítica que enriquece los hallazgos. En contextos caracterizados por una
economía inestable, una infraestructura desigual y marcos regulatorios en
transformación, el estudio permite observar con mayor claridad los desafíos
reales y las oportunidades concretas que enfrentan los profesionales de
auditoría frente a la adopción de nuevas tecnologías. Estos entornos, lejos de
ser una limitación, ofrecen un terreno fértil para evaluar la flexibilidad, la
resiliencia y la capacidad de adaptación de las organizaciones frente a cambios
tecnológicos. Así, los resultados no solo aportan a la comprensión del fenómeno
en economías similares, sino que también ofrecen claves para diseñar
estrategias de adopción tecnológica más ágiles, inclusivas y sostenibles,
aprovechando la capacidad innovadora que suelen desarrollar los profesionales y
las instituciones en contextos de escasez o incertidumbre estructural.

Por último, los resultados obtenidos en esta
investigación evidenciaron que, si bien la IA está transformando la auditoría
externa, las aplicaciones concretas siguen siendo en gran medida
confidenciales, lo que dificulta su estudio detallado. Ante esta limitación,
una línea futura de investigación podría centrarse en el análisis de casos
prácticos en empresas que ya han implementado IA en sus procesos de auditoría.
Esto permitiría evaluar de manera empírica el impacto de estas tecnologías en
términos de eficiencia y calidad, así como identificar los desafíos y
beneficios percibidos por los profesionales que las utilizan. La posibilidad de
acceso a información real contribuiría a cerrar la brecha entre la teoría y la
práctica, ofreciendo datos concretos sobre la viabilidad y efectividad de la IA
en auditoría.

Otro aspecto clave identificado en la
investigación es la disparidad en la adopción de IA entre firmas de distintos
tamaños. Mientras que las grandes auditoras han liderado la integración de
estas tecnologías, las firmas medianas y pequeñas enfrentan obstáculos
significativos, principalmente en términos de inversión, capacitación y
adaptación de procesos. Esta brecha se acentúa aún más en el contexto de países
emergentes, donde las limitaciones estructurales, la inestabilidad económica y
la menor disponibilidad de infraestructura tecnológica dificultan la
incorporación sistemática de innovaciones. En este sentido, una futura
investigación podría desarrollar un modelo práctico de adopción de IA
específicamente diseñado para firmas con menores recursos. Este modelo serviría
como una guía para la implementación progresiva de herramientas inteligentes,
maximizando su utilidad y minimizando las barreras de entrada, lo que
contribuiría a una democratización del acceso a la tecnología en el sector y a
una mayor equidad digital en entornos caracterizados por su dinamismo y
capacidad de adaptación.

Asimismo, la creciente automatización de los
procesos de auditoría plantea interrogantes en torno a la regulación y la ética
del uso de IA en este ámbito. La investigación ha revelado que la falta de explicabilidad de los algoritmos y la incertidumbre sobre
la responsabilidad en la toma de decisiones generan preocupación entre los
profesionales. Por ello, resulta fundamental explorar en profundidad el impacto
normativo y ético de la IA en auditoría externa, con el fin de desarrollar
marcos regulatorios que aseguren la transparencia y confiabilidad del proceso.
Una línea de investigación en esta dirección permitiría generar recomendaciones
que orienten a los reguladores y a las firmas auditoras en la implementación de
IA de manera ética y alineada con las normativas vigentes, garantizando su
aceptación y uso responsable.

La aplicación del modelo UTAUT (Venkatesh et al., 2003) en esta investigación permite
comprender con mayor profundidad los factores que influyen en la adopción de
tecnologías de inteligencia artificial por parte de los profesionales de
auditoría externa. En cuanto al desempeño esperado, se observa que una gran
mayoría de los encuestados percibe que la IA puede mejorar significativamente
los resultados de su trabajo. El 72% cree que estas herramientas podrían
reducir los tiempos de auditoría y un 68% considera que permitirían ampliar la
cobertura, lo que evidencia una valoración positiva respecto al impacto en la
eficiencia y efectividad del proceso auditor.

Respecto al esfuerzo esperado, los resultados
indican que, si bien existe un interés genuino en capacitarse (81% de los
encuestados), aún hay percepciones de dificultad asociadas al uso práctico de
la IA. Esto se refleja en la baja tasa de utilización efectiva (14%) y en la
falta de formación técnica reportada por el 68% de los participantes. La
percepción de complejidad y la necesidad de comprender los procesos
algorítmicos subyacentes —especialmente en herramientas como el aprendizaje
automático— pueden estar limitando la adopción, lo cual resalta la importancia
de estrategias de capacitación accesibles y progresivas.

En cuanto a la influencia social, se identificó
que el entorno profesional también tiene un rol importante en la adopción
tecnológica. Las entrevistas revelaron que, en contextos donde los líderes
promueven la innovación tecnológica o donde colegas ya utilizan herramientas de
IA, hay una mayor disposición a explorar estas tecnologías. Esta presión social
positiva puede ser un factor clave para impulsar cambios culturales en
organizaciones tradicionalmente conservadoras, facilitando una adopción más
rápida y extendida.

Finalmente, las condiciones facilitadoras
emergieron como una de las principales barreras para la implementación
efectiva. El 58% de los participantes señaló que sus organizaciones no cuentan
con la infraestructura necesaria para aplicar herramientas de IA, y las
entrevistas apuntaron a la falta de compatibilidad entre sistemas contables y
nuevas soluciones tecnológicas. Esto pone en evidencia que, más allá de la
voluntad individual, el entorno técnico y organizacional sigue siendo
determinante para que los profesionales puedan incorporar de manera efectiva
estas innovaciones en su práctica cotidiana. Por ello, el modelo UTAUT ofrece
una lente integral que permite interpretar los hallazgos y orientar futuras
políticas institucionales que promuevan una adopción tecnológica sostenible y
contextualizada.

Conclusiones

Los hallazgos de
esta investigación permiten arribar a conclusiones coherentes con el objetivo
general propuesto: analizar el fenómeno de la adopción de tecnologías de IA en
la auditoría externa e identificar las razones que motivan o impiden su uso por
parte de los profesionales del sector. El estudio confirmó que existe un alto
nivel de conocimiento teórico sobre la IA entre los auditores, pero que su
implementación práctica en auditorías externas es todavía limitada y desigual,
lo que revela una brecha significativa entre el discurso profesional y la
acción concreta.

Este desfase entre
conocimiento y uso efectivo puede explicarse por una combinación de factores
identificados tanto en la literatura como en el trabajo empírico: falta de
formación técnica, carencias en infraestructura tecnológica, ausencia de marcos
regulatorios específicos y resistencia organizacional al cambio. Estos
resultados respaldan lo señalado por autores como Asif
(2020), Mpofu (2023) y Longo et al. (2020), y
refuerzan la necesidad de políticas institucionales e iniciativas formativas
que acompañen la adopción de herramientas digitales avanzadas en auditoría.

En lo que respecta
al primer objetivo específico, se constató que, si bien la mayoría de los
profesionales encuestados manifiesta conocer el concepto de IA, solo una
minoría ha utilizado herramientas de IA avanzadas en auditorías reales. Esta
situación se vincula directamente con el segundo objetivo, ya que el uso
concreto de tecnologías como el aprendizaje automático, la RPA o el análisis
predictivo como herramienta tecnológica fue reportado casi exclusivamente en
firmas grandes o multinacionales, con recursos suficientes para afrontar su
incorporación.

Por tanto, la
adopción de IA en auditoría externa no solo está condicionada por el nivel de
conocimiento individual, sino también por el contexto organizacional. Las
pequeñas y medianas firmas enfrentan limitaciones estructurales que dificultan
el acceso a herramientas avanzadas, replicando una desigualdad tecnológica ya
evidenciada en otros estudios. Esto refuerza la importancia de diseñar modelos
de adopción adaptados a distintos perfiles de organizaciones, tal como se
sugiere en la literatura reciente (Salvatierra, 2024; Vásquez et al., 2022).

En relación con el
impacto percibido de la IA, los participantes valoraron de forma positiva su
potencial para reducir los tiempos de auditoría, mejorar la cobertura y
fortalecer la detección de fraudes. Sin embargo, también emergieron
preocupaciones relevantes sobre la fiabilidad de los algoritmos, la falta de explicabilidad y el riesgo de perder trazabilidad en los
procedimientos. Estos aspectos destacan la importancia de avanzar en el
desarrollo e implementación de modelos de IA explicables (XAI) dentro de los
entornos profesionales regulados, como propusieron Longo et al. (2020).

El estudio también
evidenció que el juicio profesional del auditor sigue siendo central en la toma
de decisiones. La IA, más que un sustituto, es concebida por los profesionales
como una herramienta complementaria que puede potenciar su trabajo, automatizando
tareas rutinarias y facilitando el análisis de grandes volúmenes de
información. Esta visión integradora promueve un enfoque de adopción
tecnológica que preserve la ética profesional y refuerce el rol estratégico del
auditor.

Las entrevistas
permitieron identificar que las experiencias más avanzadas en el uso de IA en
auditoría están ligadas a entornos donde existe una cultura organizacional
abierta a la innovación y donde los liderazgos han impulsado procesos de
digitalización. Esto indica que la tecnología por sí sola no transforma el
proceso auditor, sino que requiere una gestión activa del cambio y una visión
estratégica para su integración exitosa.

En términos
normativos, el estudio señaló la necesidad de actualizar los marcos
regulatorios para acompañar el uso de IA en auditoría externa. Si bien las
Normas Internacionales de Auditoría (NIAs) permiten
el uso de tecnologías, aún no ofrecen lineamientos claros sobre su aplicación
específica, especialmente en relación con la evidencia obtenida mediante
algoritmos. Este vacío normativo genera incertidumbre y limita el
aprovechamiento de las herramientas disponibles.

Una conclusión
relevante es que el proceso de adopción de IA debe contemplar no solo aspectos
técnicos, sino también formativos, organizacionales y éticos. La capacitación
permanente, la transparencia algorítmica y la responsabilidad profesional deben
ser principios rectores en el diseño de auditorías tecnológicamente asistidas.
Asimismo, es fundamental promover la equidad en el acceso a estas tecnologías,
para que su uso no reproduzca ni profundice desigualdades existentes en el
ejercicio profesional.

Finalmente, esta
investigación ofrece un punto de partida para futuras líneas de indagación más
profundas. Se recomienda avanzar en estudios de caso sobre la aplicación real
de IA en auditoría, desarrollar modelos de adopción diferenciados para diversos
tipos de firmas, e investigar los efectos normativos y éticos de estas
tecnologías. De esta manera, se podrá contribuir al fortalecimiento de una
auditoría más eficaz, transparente y adaptada a los desafíos de la era digital.

Reconocimientos y
Declaraciones

Este trabajo ha sido financiado por los
propios investigadores y forma parte del Trabajo Final de Graduación para el
título de Especialista en Contabilidad y Auditoría. Posteriormente, se radicó
como proyecto de investigación bajo el título “La aplicación de la Inteligencia
Artificial en la auditoría externa” en la Universidad Siglo 21, Córdoba,
Argentina, con Resolución Rectoral de aprobación pendiente.

Se reconoce la participación equitativa de
los autores en el desarrollo de la investigación presentada en esta
publicación.

De la misma manera, se declara el no uso,
de la inteligencia artificial en el desarrollo de la presente investigación.

Referencias

Asif Qureshi,
M. (2020). Auditoría de tecnologías
emergentes: Afrontar los desafíos de la nueva era. ISACA Journal. https://www.isaca.org/es-es/resources/isaca-journal/issues/2020/volume-2/auditing-emerging-technologies

Caner, S., y
Bhatti, F. (2020). A conceptual
framework on defining businesses strategy for artificial intelligence. Contemporary Management Research, 16(3), 175-206. https://cmr-journal.org/article/download/19970/13775

Erazo-Castillo, J., y la
A-Muñoz, D. (2023). Auditoría del
futuro, la prospectiva y la inteligencia artificial para anticipar riesgos en
las organizaciones. Revista Digital Novasinergia,
6(1), 105-119. https://doi.org/10.37135/ns.01.11.07

FACPCE - (CENCyA). (2022). Informe
N° 25 CENCyA - Aplicación de nuevas tecnologías en el
trabajo del auditor. Federación Argentina de Consejos Profesionales de
Ciencias Económicas (FACPCE). https://www.facpce.org.ar/wp-content/uploads/2022/03/INFORME_No_25.pdf

García, J. S. C., Andi, A. S. S., Arias, G. N. G., y Tuares,
R. R. V. (2024). Inteligencia
artificial y su contribución a la innovación en las empresas. Ciencia
y Desarrollo, 27(2), 245-253. https://revistas.uap.edu.pe/ojs/index.php/CYD/article/viewFile/2618/2606

International
Auditing and Assurance Standards Board. (2009). Norma
Internacional de Auditoría 500: Evidencia de auditoría. Instituto de
Censores Jurados de Cuentas de España. https://www.icjce.es/adjuntos/niaes-500.pdf

International
Auditing y Assurance Standards Board. (2009).
Norma Internacional de Auditoría 401: Auditoría en un ambiente de sistemas de
información computarizada. Grupo Miranda. https://www.grupomiranda.co.cr/despachos/nias_400_499_pdf/NIA_401.pdf

International
Auditing y Assurance Standards Board. (2009). Norma
Internacional de Auditoría 315: Identificación y valoración de los riesgos de
incorrección material mediante el entendimiento de la entidad y su entorno.
Instituto de Censores Jurados de Cuentas de España. https://www.icjce.es/adjuntos/niaes-315.pdf

KPMG. (2023). El desafío de las nuevas tecnologías
aplicadas en la auditoría. Redactado por Augusto Damiani, Socio de
Auditoría de KPMG Argentina. https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmg/ar/pdf/2023/el-desafio-de-las-nuevas-tecnologias-aplicadas-en-la-auditoria.pdf

Longo, L., Goebel,
R., Lecue, F., Kieseberg,
P., y Holzinger, A. (2020). Explainable artificial intelligence:
Concepts, applications, research challenges and visions. In International
cross-domain conference for Machine Learning and knowledge extraction (pp.
1-16). Cham: Springer International Publishing. https://inria.hal.science/hal-03414756/document

Molina, M. (2024). Incidencia
de la inteligencia artificial en los sistemas de información y las competencias
de los auditores. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales. Comunicación y Gerencia, 4(1).
https://revistasuba.com/index.php/COMUNICACIONYGERENCIA/article/download/943/578#page=83

Mpofu, F. (2023). The application of Artificial Intelligence
in external auditing and its implications on audit quality? A review of the
ongoing debates. International Journal of Research in Business and
Social Science (2147-4478), 12(9), 496-512.  https://www.ssbfnet.com/ojs/index.php/ijrbs/article/download/2737/2139

Rai, D. H. (2024). Artificial Intelligence Through Time A
Comprehensive Historical Review.  https://www.researchgate.net/profile/Dilli-Hang
Rai/publication/385939923_Artificial_Intelligence_Through_Time_A_Comprehensive_Historical_Review/links/676fb15600aa3770e0c2516f/Artificial-Intelligence-Through-Time-A-Comprehensive-Historical-Review.pdf

Rojas Amado, J. C., y
Escobar Ávila, M. E. E. (2021). Beneficios
del uso de tecnologías digitales en la auditoría externa: una revisión de la
literatura. Revista Facultad de Ciencias Económicas: Investigación y
Reflexión, 29(2), 45-65. http://www.scielo.org.co/scielo.php?pid=S0121-68052021000200045&script=sci_arttext

Román-Acosta, D. (2024). Exploración filosófica de la epistemología de la inteligencia
artificial: Una revisión sistemática. Uniandes Episteme, 11(1),
101-122.   https://revista.uniandes.edu.ec/ojs/index.php/EPISTEME/article/download/3388/3932

Salvatierra, A. J. T.
(2024). Impacto de la Inteligencia
Artificial, Blockchain y Contabilidad en la Nube en
la Transformación de las Prácticas Contables y Auditorías en México:
Oportunidades, Desafíos y Estrategias de Integración. Ciencia Latina:
Revista Multidisciplinar, 8(4), 12491-12510.  https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/9742329.pdf

Vásquez, A. C., Conde, R.
G., y Vásquez, M. C. (2022). Las TICs como parte del proceso de auditoría. Perfiles
de Ingeniería, 18(18), 115-128.  http://revistas.urp.edu.pe/index.php/Perfiles_Ingenieria/article/download/5403/7098

Venkatesh, V.,
Morris, M. G., Davis, G. B., y Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view.
MIS quarterly, 425-478. https://www.jstor.org/stable/30036540

Zhang, C. (2019). Intelligent Process Automation in Audit
(July 19, 2019). Forthcoming, Journal of Emerging Technologies in Accounting,
https://doi.org/10.2308/jeta-52653