18 de septiembre
¿Pueden los auditores aprender a decidir si confiar o no en los resultados presentados por una máquina, un ser humano o una combinación de ambos?
Jan Bouwens, profesor de contabilidad en la Amsterdam Business School, sostiene que para hacerlo, deben aprender a pensar analíticamente en lugar de intuitivamente.
Los auditores del mañana deben poder evaluar de manera racional e imparcial hasta qué punto pueden confiar en los resultados de los algoritmos en comparación con los producidos por personas o sistemas tradicionales, o una combinación de resultados humanos y mecánicos. Para lograr este objetivo, los auditores deben poder y estar dispuestos a dejar ir su intuición para dejar espacio para un análisis exhaustivo.
En 2019, Jenni Kallunki y sus colegas demostraron que el coeficiente intelectual de un auditor determina la calidad de la auditoría. Como demuestra el estudio, el contador inteligente comete menos errores al determinar el futuro de la empresa (empresa en marcha) que un socio auditor con un coeficiente intelectual más bajo. Los datos utilizados en la investigación se remontan a 2000-2009, por lo que tal vez con una mayor dependencia de la tecnología, ¿el coeficiente intelectual debería desempeñar un papel menor en la auditoría ahora? La respuesta es un rotundo no.
Los auditores están acostumbrados a utilizar sistemas que ayudan a mejorar la productividad y la calidad de las auditorías. Una de las técnicas cada vez más utilizadas por los auditores pertenece a la categoría de inteligencia artificial, donde los sistemas algorítmicos aprenden del pasado y consideran información adicional relevante para la auditoría. La pregunta es: ¿pueden los auditores decidir si confiar o no en los resultados presentados por una máquina, un ser humano o una combinación de ambos?
Una investigación reciente de Berkeley Dietvorst y sus colegas muestra que las personas tienden a aplicar un doble estándar. Si una persona y un sistema cometen el mismo error, lo más probable es que el error cometido por el sistema lleve al tomador de decisiones a descontar los resultados del sistema en un grado mucho mayor que el del humano.
Cuando ven errores humanos, las personas optarán por los resultados de un sistema, pero tan pronto como observen que las máquinas cometen errores, la posibilidad de que los tomadores de decisiones confíen en los resultados de las máquinas se reduce de manera desproporcionada, mientras que al mismo tiempo, ponen más fe de lo que deberían en los resultados que produce la gente.
Cuando el que toma las decisiones observa un error humano además del de la máquina, la máquina se carga en mayor medida que el humano que comete los mismos errores. La gente, por lo tanto, rechaza los resultados del sistema en una medida desproporcionada a la magnitud del error.
Lo contrario sucede cuando los humanos pueden hacer un cambio en la predicción de la máquina. En ese caso, el tomador de decisiones dependerá más que proporcionalmente de los resultados del sistema.
Ambos resultados son indeseables, ya que queremos que el tomador de decisiones, nuestro auditor, no tenga más ni menos fe en los resultados de los sistemas de lo que la precisión de los resultados garantiza.
Para pasar a esta situación, necesitamos auditores que puedan desactivar su intuición para someter los resultados a un análisis exhaustivo. ¿Qué me dice el resultado dado y se ajusta el resultado a la situación subyacente? En otras palabras, buscamos auditores con mentalidad analítica.
Sabemos por una investigación del economista del MIT Shane Frederick que los tomadores de decisiones analíticos son mejores para tomar la decisión correcta en este sentido. En su estudio reciente, Anthony Bucaro encontró que los auditores senior obligados a pensar analíticamente consideran un conjunto de información más completo en sus juicios que los auditores que hacen juicios intuitivamente. Con la vanguardia del aprendizaje automático, no hay escapatoria; los auditores tienen que encender su sistema analítico a costa de su intuición.
En palabras del ganador del premio Nobel Daniel Kahneman , los auditores del mañana deben aprender a pensar lento en lugar de rápido.
Jan Bouwens es profesor de Contabilidad en la Amsterdam Business School de la Universidad de Amsterdam, investigador en la Judge Business School de la Universidad de Cambridge y Director Gerente de la Foundation for Auditing Research, Países Bajos.
Publicado originalmente: https://www.icaew.com/insights/viewpoints-on-the-news/2020/sep-2020/tomorrows-auditor-thinks-slow