Inteligencia artificial en la fiscalización en México
| Autor | Humberto Charles Guardiola |
| Cargo | Colegio de Contadores Públicos de Saltillo, A.C. |
| Páginas | 16-18 |
software de contabilidad gubernamental que utilicen,
reeja destellos de imprecisión que dicultan la com-
parabilidad de la información disponible, no permite
un adecuado monitoreo del gasto público y diculta
la toma de decisiones en tiempo óptimo.
Por su parte, los entes scalizadores, en sus informes
de resultados de las auditorías que practican, conti-
núan destacando desviaciones, tanto en los sistemas
de control interno como en el ejercicio del gasto públi-
co, 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
scalizadores en México ha sumado esfuerzos en la
profesionalización de su personal y certicación de
capacidades y en buena medida han encontrado alia-
dos 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 me-
nor tiempo. Sin embargo, ante los evidentes resulta-
dos, 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 scalización más ecientes,
apoyados por tecnología de vanguardia.
Con la reforma constitucional en materia anticorrup-
ción, publicada en el Diario Ocial de la Federación
el 27 de mayo de 2015, se estructura el Sistema Na-
cional Anticorrupción, sus leyes correlacionadas y el
marco normativo aplicable al ejercicio del gasto pú-
blico, deniéndose 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 scalización en todo el
país, con base en una visión estratégica, la aplicación
de estándares profesionales similares, la creación de
Síntesis
El uso de la inteligencia artificial
(IA) en las labores de fiscalización
en México implica, desde la pers-
pectiva de los autores y ejemplos
estudiados, entender que la tecno-
logía de vanguardia puede mejorar
en gran medida su productividad
y resultados, de modo que imple-
mentar la IA es una ventana de
oportunidad que reduciría el tiem-
po 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?
La labor de los distintos entes fiscalizadores
ha sumado esfuerzos en la
profesionalización de su personal y
certificación de capacidades
Introducción
Hoy en día México atraviesa por una crisis de con-
anza pública. Día a día escuchamos en los diferentes
medios de comunicación casos de corrupción en de-
pendencias o entidades de la Administración Pública
en los tres órdenes de gobierno, si a esto agregamos
que para el ejercicio 2021, México tiene un presupues-
to de egresos de $6.3 billones de pesos,1 destinados
a adquirir bienes, servicios y obras públicas, indispen-
sables para cubrir las necesidades colectivas y diver-
sos programas de gobierno, lo cual lo convierte en el
principal comprador del país, aunado a una deciente
scalización del gasto público, el riesgo de desviacio-
nes en los procesos y pérdida de recursos nancieros
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, pre-
venirla, detectarla y sancionarla de manera ecaz. Si
a lo anterior sumamos que la Ley General de Conta-
bilidad Gubernamental no ha sido completamente
implementada y armonizada, nos hace suponer que
la producción de información nanciera pública, has-
ta la fecha, en los tres niveles de gobierno, amén del
capacidades y el intercambio efectivo de informa-
ción, sin incurrir en duplicidades u omisiones.3
Es por ello que las labores de scalización en México,
actualmente tienen un área de oportunidad muy im-
portante, la cual consiste en maximizar los escasos
recursos con que cuenta para evaluar la gestión gu-
bernamental y poder hacer aportaciones de valor. Esta
reexión autocrítica de los resultados que se han obte-
nido 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 scalizadores en la revisión de
una gran cantidad de información, así como en la ela-
boración de muestreos estadísticos para reconocer
tendencias, frecuencias, probabilidades, errores ma-
temáticos y omisiones de información. Sin embargo,
hace falta dar el salto al uso de la inteligencia articial
(IA) a n 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 scalización? ¿Es
posible que el personal de los entes scalizadores,
con capacidades probadas, se benecien de la IA? A
continuación, despejaremos estas dudas con ejem-
plos e ideas, pero en principio hablemos de qué es IA.
Inteligencia articial es un concepto amplio, en el que
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 in-
teractúen 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
CONTADURÍA PÚBLICA
17
DOSSIER
16
Para continuar leyendo
Solicita tu prueba