Uso de la inteligencia artificial para fortalecer el control interno empresarial: una revisión sistemática de la literatura (2016–2026)

Resumen

El presente estudio analiza el papel de la inteligencia artificial (IA) en el fortalecimiento de los sistemas de control interno empresarial mediante una revisión sistemática de la literatura correspondiente al período 2016–2026. En un contexto caracterizado por la creciente complejidad de los entornos organizacionales, las empresas enfrentan desafíos significativos en materia de supervisión, gestión de riesgos y toma de decisiones. En este escenario, la IA emerge como una herramienta transformadora capaz de optimizar los mecanismos tradicionales de control a través del uso intensivo de datos.

La investigación se desarrolló bajo el protocolo PRISMA, utilizando la base de datos Scopus como fuente principal. Se seleccionaron 11 artículos relevantes tras la aplicación de criterios de inclusión y exclusión. El análisis se realizó mediante un enfoque cualitativo de contenido, lo que permitió identificar patrones, tendencias y vacíos en la literatura.

Los resultados evidencian que la IA contribuye al fortalecimiento del control interno en cuatro áreas principales: (i) mejora de los procesos de auditoría interna, (ii) detección de fraude y anomalías, (iii) fortalecimiento de la gestión de riesgos y (iv) transformación de los sistemas de control hacia modelos predictivos y proactivos. En particular, el uso de machine learning e inteligencia artificial explicable permite mejorar la precisión en la toma de decisiones.

No obstante, también se identifican desafíos relevantes, como la opacidad algorítmica, los riesgos éticos y la necesidad de marcos de gobernanza adecuados. En conjunto, se concluye que la IA no sustituye el control interno, sino que lo transforma en un modelo híbrido