CONTADURÍA PÚBLICA 23 MEJORES ARTÍCULOS 22 Síntesis El uso de la inteligencia artificial (IA) en las labores de fiscalización en México implica, desde la perspectiva de los autores y ejemplos estudiados, entender que la tecnología de vanguardia puede mejorar en gran medida su productividad y resultados, de modo que implementar la IA es una ventana de oportunidad que reduciría el tiempo dedicado a tareas mecánicas y repetitivas para enfocarlo en actividades de mayor valor en pro de la transparencia y rendición de cuentas en México. Mtro. Humberto Charles Guardiola Colegio de Contadores Públicos de Saltillo, A.C. Titular del Órgano Interno de Control en Corporación Mexicana de Investigación en Materiales, S.A. de C.V. (COMIMSA) hcharles@comimsa.com Inteligencia artificial en la fiscalización en México ¿Una ventana de oportunidades? Introducción Hoy en día México atraviesa por una crisis de confianza pública. Día a día escuchamos en los diferentes medios de comunicación casos de corrupción en dependencias o entidades de la Administración Pública en los tres órdenes de gobierno, si a esto agregamos que para el ejercicio 2021, México tiene un presupuesto de egresos de $6.3 billones de pesos,1 destinados a adquirir bienes, servicios y obras públicas, indispensables para cubrir las necesidades colectivas y diversos programas de gobierno, lo cual lo convierte en el principal comprador del país, aunado a una deficiente fiscalización del gasto público, el riesgo de desviaciones en los procesos y pérdida de recursos financieros debido a la corrupción es enorme. La corrupción es uno de los problemas más graves y extendidos en México. Su omnipresencia y los costos que acarrea permiten categorizarla como el enemigo público número uno,2 entendiendo a este “problema” como la incapacidad para controlarla, es decir, prevenirla, detectarla y sancionarla de manera eficaz. Si a lo anterior sumamos que la Ley General de Contabilidad Gubernamental no ha sido completamente implementada y armonizada, nos hace suponer que la producción de información financiera pública, hasta la fecha, en los tres niveles de gobierno, amén del software de contabilidad gubernamental que utilicen, refleja destellos de imprecisión que dificultan la comparabilidad de la información disponible, no permite un adecuado monitoreo del gasto público y dificulta la toma de decisiones en tiempo óptimo. Por su parte, los entes fiscalizadores, en sus informes de resultados de las auditorías que practican, continúan destacando desviaciones, tanto en los sistemas de control interno como en el ejercicio del gasto público, que debieron ser atendidas por los ejecutores del gasto y tomar acciones correctivas, sin llegar a que se materializaran daños patrimoniales al erario público. Ante este panorama, la labor de los distintos entes fiscalizadores en México ha sumado esfuerzos en la profesionalización de su personal y certificación de capacidades y en buena medida han encontrado aliados poderosos en herramientas tecnológicas como las computadoras, teléfonos celulares inteligentes, hojas de cálculo, sistemas contables amigables, etc., para procesar y validar grandes volúmenes de información, con mayor facilidad y precisión en menor tiempo. Sin embargo, ante los evidentes resultados, la demanda ciudadana, la exigencia y prioridad del Poder Ejecutivo para erradicar la corrupción y con ello sus efectos, ponen en evidencia que deben adoptarse modelos de fiscalización más eficientes, apoyados por tecnología de vanguardia. Con la reforma constitucional enmateriaanticorrupción, publicada en el DiarioOficial de la Federación el 27 de mayo de2015, seestructuraelSistemaNacionalAnticorrupción, sus leyes correlacionadas y el marco normativo aplicable al ejercicio del gasto público, definiéndose en el mismo al Sistema Nacional de Fiscalización, como el conjunto de mecanismos interinstitucionales de coordinación entre los órganos responsables de las tareas de auditoría gubernamental en los distintos órdenes de gobierno, con el objetivo de maximizar la cobertura y el impacto de la fiscalización en todo el país, con base en una visión estratégica, la aplicación de estándares profesionales similares, la creación de capacidades y el intercambio efectivo de información, sin incurrir en duplicidades u omisiones.3 La labor de los distintos entes fiscalizadores ha sumado esfuerzos en la profesionalización de su personal y certificación de capacidades Es por ello que las labores de fiscalización en México, actualmente tienen un área de oportunidad muy importante, la cual consiste en maximizar los escasos recursos con que cuenta para evaluar la gestión gubernamental y poder hacer aportaciones de valor. Esta reflexión autocrítica de los resultados que se han obtenido hasta la fecha, debe verse como oportunidad, no como una debilidad, romper con vicios de formas de trabajo heterogéneas y realizar la transformación que fomente la rendición de cuentas y la transparencia. IA aplicada a la fiscalización en México, ¿qué implica y qué beneficios traería? El camino recorrido, con el apoyo de la tecnología, ha servido a los entes fiscalizadores en la revisión de una gran cantidad de información, así como en la elaboración de muestreos estadísticos para reconocer tendencias, frecuencias, probabilidades, errores matemáticos y omisiones de información. Sin embargo, hace falta dar el salto al uso de la inteligencia artificial (IA) a fin de gestionar riesgos de corrupción y hacer un cambio positivo a favor de la lucha anticorrupción. Ante esta realidad, surgen inquietudes: ¿qué es la IA y cómo funcionaría en las labores de fiscalización? ¿Es posible que el personal de los entes fiscalizadores, con capacidades probadas, se beneficien de la IA? A continuación, despejaremos estas dudas con ejemplos e ideas, pero en principio hablemos de qué es IA. Inteligenciaartificial esunconceptoamplio, enelque se intersectan varias especialidades, tecnologías y herramientas, como las matemáticas, la estadística, la psicología, la ingeniería de software, etc. para que, aplicadas en las Ciencias Computacionales, resuelvan problemas, realicen predicciones en tiempo real e interactúen con otros “entes” humanos y/o electrónicos de forma autómata y con un “comportamiento” similar al humano. Estos “sistemas inteligentes” a menudo se basan en redes neuronales, las cuales consisten en
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