Utilización del análisis de big data en la selección y prueba de asientos contables y su impacto en el escepticismo profesional

Por qué esto importa para la confianza en las cifras financieras

Cuando las empresas publican sus estados financieros, inversores, empleados y el público asumen que las cifras son veraces. Sin embargo, algunos de los fraudes más importantes de los últimos años han surgido de manipulaciones sutiles de asientos contables ocultos en enormes bases de datos. Este artículo explora cómo los auditores empiezan a usar herramientas de big data para escanear esos océanos de asientos de manera más eficaz, y plantea una cuestión crucial: ¿estas tecnologías potentes hacen a los auditores más cautelosos o los tentan a confiar demasiado en la máquina?

Buscando problemas en la contabilidad cotidiana

En el corazón de toda auditoría están los asientos contables: los registros básicos de dinero que entra y sale de una empresa. Los defraudadores suelen explotar estos registros para ocultar pérdidas o inflar beneficios, a veces anulando controles normales. Por ello, las normas internacionales de auditoría exigen que los auditores examinen estos asientos con una mirada escéptica. Tradicionalmente, eso significaba comprobar pequeñas muestras manualmente. Sin embargo, en una era de conjuntos de datos masivos y complejos, este enfoque selectivo puede pasar por alto problemas ingeniosamente disfrazados. Los autores sostienen que el análisis de big data puede transformar esta tarea al examinar poblaciones enteras de asientos y detectar patrones inusuales que serían invisibles a una revisión manual.

Cómo las herramientas de big data cambian la auditoría día a día

El estudio se basa en entrevistas en profundidad con nueve auditores senior de firmas Big Four que trabajan en Palestina, un mercado que está integrando prácticas de auditoría globales en condiciones desafiantes. Estos auditores describen herramientas de big data que recopilan millones de registros contables, los ordenan según riesgo y destacan transacciones con apariencia extraña. En lugar de empezar con un puñado de asientos elegidos por intuición, los equipos pueden ahora ver el panorama completo de actividad, acercándose a los elementos que parecen fuera de lugar por importe, momento, sistema origen o combinación de factores. Esta visión «basada en datos», dicen, no solo acelera el trabajo sino que también ofrece una imagen más rica de cómo opera realmente el negocio del cliente.

Personas, formación y trabajo en equipo detrás de las pantallas

A pesar del software sofisticado, los auditores subrayan que las habilidades humanas y las relaciones siguen siendo centrales. Describen sesiones de formación regulares que van más allá del uso de botones para centrarse en cómo interpretar patrones extraños, cuestionar falsas alarmas y conectar señales de datos con riesgos empresariales reales. Se utilizan reuniones de equipo y sesiones de planificación conjunta para generar ideas sobre dónde la dirección podría sentirse tentada a torcer las normas —como en estimaciones y provisiones— y luego diseñar análisis que indaguen esas áreas. Socios y directores senior participan estrechamente, revisando los papeles de trabajo electrónicos, cuestionando la elección de filtros y umbrales y asegurándose de que el personal no trate las salidas del sistema como una verdad incuestionable.

El doble filo de las máquinas inteligentes

Las entrevistas también ponen de manifiesto preocupaciones claras. Porque las herramientas de análisis pueden generar automáticamente informes y paneles pulcros, existe el peligro de que los auditores los acepten sin más, asumiendo que si el sistema no marca nada, no existe problema. Los participantes advierten de que este tipo de exceso de confianza podría embotar el escepticismo profesional y permitir que errores significativos pasen desapercibidos. Reguladores y revisores internos de calidad ya están presionando a las firmas para evitar una «mentalidad de lista de verificación» y para que muestren cómo han utilizado las herramientas de datos de forma genuinamente centrada en el riesgo y con espíritu cuestionador. Sin embargo, las normas de auditoría vigentes ofrecen poca orientación concreta sobre cómo combinar análisis avanzados con el deber de dudar y comprobar.

Qué dice el estudio en términos sencillos

En términos simples, el artículo concluye que el análisis de big data puede ser un aliado poderoso para auditorías honestas si —y solo si— los auditores mantienen el control. Estas herramientas les ayudan a cribar volúmenes enormes de asientos, centrarse en áreas de riesgo y entender mejor cómo una empresa genera y registra su actividad económica. Pero también introducen nuevas trampas conductuales: se vuelve más fácil confiar en la máquina que plantear preguntas incómodas. Para mantener vivo el escepticismo, las firmas necesitan formación sólida, discusión abierta en equipo, supervisión activa de la dirección y reglas más claras por parte de los organismos normativos. La tecnología, sugieren los autores, debe afilar el ojo crítico del auditor, no reemplazarlo.

Cita: Abu Al Rob, M.A., Mohd Nor, M.N. & Salleh, Z. Utilizing big data analytics in the selection and testing of journal entries and its impact on professional skepticism. Humanit Soc Sci Commun 13, 553 (2026). https://doi.org/10.1057/s41599-026-06626-0

Palabras clave: análisis de big data, auditoría, fraude financiero, escepticismo profesional, prueba de asientos contables