El impacto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la auditoría financiera y el análisis contable

• Published in: REINCISOL: Revista de Investigación Científica y Social Vol. 4; no. 7; p. 73
• Main Author: Jardón Gallegos, María del Carmen
• Format: Journal Article
• Language: Spanish
• Published: 2025
• Subjects: Accounting analysis; Análisis contable; Artificial intelligence; Auditoría financiera; Financial auditing; Inteligencia artificial
• ISSN: 2953-6421

This study examines the impact of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) on financial auditing and accounting analysis, two areas that are undergoing significant transformations due to the integration of these technologies. Their importance lies in the need to analyze how technological tools optimize operational efficiency, increase accuracy in fraud and error detection, and redefine professional competencies in the financial and accounting fields. The main objective of this research is to analyze the benefits and challenges that AI and ML present in these contexts, providing an in-depth understanding of the future of auditing and accounting. The methodology consisted of a systematic review of 553 academic articles indexed in the Scopus database, focused on the subject. Through critical analysis, key patterns and trends were identified that reflect both the potential and limitations of these technologies. For bibliometric analysis, RStudio and the Bibliometrix tool were used to map the most influential academic contributions in the field. The results indicate that AI and ML offer considerable potential for optimizing auditing processes by enabling the analysis of large volumes of data in real time. However, they also pose ethical and regulatory challenges, such as over-reliance on machines and the potential erosion of human professional judgment. Hence, it is essential to adopt a balanced approach that maximizes the benefits of these technologies while preserving the critical role of human judgment. Este estudio examina el impacto de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) en la auditoría financiera y el análisis contable, dos áreas que están experimentando transformaciones significativas debido a la integración de estas tecnologías. Su importancia radica en la necesidad de analizar cómo las herramientas tecnológicas optimizan la eficiencia operativa, aumentan la precisión en la detección de fraudes y errores, y redefinen las competencias profesionales en los ámbitos financiero y contable. El objetivo principal de esta investigación es analizar los beneficios y desafíos que la IA y el ML presentan en estos contextos, aportando una comprensión profunda del futuro de la auditoría y la contabilidad. La metodología consistió en una revisión sistemática de 553 artículos académicos indexados en la base de datos Scopus, centrados en la temática. A través de un análisis crítico, se identificaron patrones y tendencias clave que reflejan tanto el potencial como las limitaciones de estas tecnologías. Para el análisis bibliométrico, se utilizó RStudio y la herramienta Bibliometrix, lo que permitió mapear las contribuciones académicas más influyentes en el campo. Los resultados indican que la IA y el ML ofrecen un considerable potencial para optimizar los procesos de auditoría, al permitir el análisis de grandes volúmenes de datos en tiempo real. No obstante, también plantean retos éticos y regulatorios, como la dependencia excesiva de las máquinas y la posible erosión del juicio profesional humano.