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Durante años, el control interno ocupó un lugar silencioso dentro de las organizaciones. Su función estaba asociada, principalmente, con prevenir errores, evitar fraudes y cumplir con requerimientos regulatorios o auditorías externas. Era una estructura necesaria, aunque muchas veces separada de las decisiones centrales del negocio.

Ese escenario comenzó a cambiar. La inteligencia artificial (IA), la automatización, la transformación digital y el crecimiento de los ecosistemas de datos están modificando la manera en que las compañías operan y, al mismo tiempo, los riesgos que deben gestionar.

A esa transformación se suma un entorno regulatorio cada vez más dinámico y una creciente presión sobre la calidad de la información que las empresas utilizan y comunican. Ciberseguridad, privacidad de datos, cadenas de suministro, sostenibilidad y cambios tecnológicos dejaron de ser cuestiones aisladas: forman parte de un mismo mapa de riesgos cada vez más interconectado.

En ese contexto, la pregunta ya no pasa solamente por saber si una organización tiene controles suficientes. El interrogante es si esos controles están preparados para una economía impulsada por datos, automatización e inteligencia artificial.

De detectar problemas a anticiparse a los riesgos

Los modelos tradicionales de control interno fueron diseñados, en buena medida, para responder a riesgos conocidos. Muchos todavía dependen de procesos manuales y de una lógica reactiva: primero ocurre el problema y después se busca identificar qué falló.

La tecnología está modificando esa dinámica. El análisis de grandes volúmenes de información permite detectar patrones, anomalías y señales tempranas que pueden advertir sobre un riesgo antes de que llegue a materializarse.

Por eso, la evolución apunta hacia una nueva generación de controles. El concepto de “El Futuro de los Controles” plantea integrar estas herramientas a la operación cotidiana, en lugar de mantenerlas como actividades aisladas de las áreas que toman decisiones.

El cambio se apoya en tres ejes: controles basados en riesgos y sustentados en datos; una mayor responsabilidad de la primera línea de gestión; y ecosistemas tecnológicos capaces de monitorear riesgos y controles en tiempo real mediante automatización, analítica avanzada e inteligencia artificial.

La diferencia no es menor. El control interno deja de mirar exclusivamente hacia atrás para comenzar a cumplir una función preventiva. Ya no se trata solamente de explicar qué sucedió, sino de contar con herramientas que permitan anticipar qué podría suceder.

Inteligencia artificial: más capacidad, pero también nuevos riesgos

La incorporación de inteligencia artificial generativa acelera todavía más este proceso. Las herramientas capaces de analizar información, automatizar conciliaciones, generar reportes, monitorear transacciones o asistir en decisiones empiezan a incorporarse en procesos críticos de las organizaciones.

Pero la misma tecnología que permite ganar velocidad introduce nuevos desafíos para los sistemas de control.

Los modelos de IA pueden generar resultados variables, presentar dificultades para explicar cómo llegaron a determinadas conclusiones, incorporar sesgos o utilizar información sensible. A esto se suma un fenómeno cada vez más relevante: el uso informal de herramientas de inteligencia artificial por parte de colaboradores sin una supervisión adecuada, conocido como “Shadow AI”. Por ello, organizaciones como COSO han comenzado a desarrollar lineamientos específicos para integrar la IA dentro de los marcos de control interno existentes.

La respuesta, entonces, no consiste en frenar la incorporación de estas tecnologías, sino en acompañarla con una estructura de gobernanza capaz de administrar sus riesgos.

Eso implica definir responsables, mantener actualizados los inventarios de casos de uso de IA, establecer controles sobre los datos de entrada y salida, gestionar las modificaciones de los modelos, monitorear su desempeño y asegurar intervención humana en aquellos procesos donde el nivel de riesgo lo requiera.

En otras palabras, la lógica de “configurar y olvidar” pierde vigencia. En un entorno tecnológico que cambia de manera permanente, los controles también tienen que ser dinámicos.

El nuevo desafío: controlar información que no aparece en el balance

La transformación no se limita a la tecnología. Otro de los grandes desafíos para las organizaciones está relacionado con la información ambiental, social y de gobernanza (ASG o ESG, por su sigla en inglés).

Durante años, las compañías desarrollaron estructuras de control particularmente rigurosas alrededor de la información financiera. Pero ese mismo nivel de exigencia no siempre se trasladó a indicadores vinculados con sostenibilidad, diversidad, emisiones de carbono, seguridad laboral o impacto social.

El cambio en las expectativas de inversores, entidades financieras, reguladores y otros grupos de interés está elevando la importancia de esos datos. Las métricas ASG forman parte cada vez más de las evaluaciones que se realizan sobre las organizaciones y, por lo tanto, también necesitan contar con mecanismos que permitan demostrar su calidad y confiabilidad.

El desafío para los directorios consiste en poder responder una pregunta concreta: ¿la información no financiera considerada material tiene controles internos equivalentes a los que respaldan otros datos críticos para la toma de decisiones?

Para hacerlo posible se necesitan responsables definidos, metodologías documentadas, procesos de validación, trazabilidad de la información y mecanismos de supervisión que permitan verificar su integridad y exactitud.

Así, la confianza deja de depender exclusivamente de los resultados financieros. También empieza a depender de la capacidad de una compañía para demostrar que la información que comunica es consistente, completa y está respaldada por procesos confiables.

Más controles no siempre significa mayor control

Existe, sin embargo, un riesgo en la respuesta de las organizaciones frente a nuevos desafíos. Ante una falla o un incidente, la reacción más intuitiva suele ser agregar controles: más aprobaciones, nuevos comités o más niveles de supervisión.

El problema es que una acumulación indiscriminada puede terminar generando el efecto contrario al buscado. Cuando los controles se multiplican sin una evaluación clara del riesgo que pretenden cubrir, pueden ralentizar decisiones, agregar burocracia y reducir la capacidad de innovación.

La discusión, entonces, no pasa por controlar más, sino por controlar mejor.

Los controles más efectivos son aquellos que funcionan como salvaguardas focalizadas sobre riesgos concretos, sin introducir fricciones innecesarias en la operación. Su objetivo es fortalecer el criterio profesional y mejorar la capacidad de decisión, no reemplazarla.

Ese equilibrio será cada vez más relevante a medida que las compañías incorporen nuevas tecnologías. Un sistema demasiado rígido puede convertirse en un obstáculo para el negocio; uno demasiado flexible puede dejar expuesta a la organización frente a riesgos que evolucionan con rapidez.

Del cumplimiento a una ventaja competitiva

El cambio de paradigma lleva al control interno a ocupar un lugar diferente dentro de las organizaciones. Lo que alguna vez fue considerado principalmente un costo asociado al cumplimiento puede transformarse en un habilitador estratégico.

Un sistema de controles moderno permite proteger activos, mejorar la calidad de los datos, fortalecer la toma de decisiones y generar mayor confianza entre inversores y reguladores. También puede acompañar procesos de transformación tecnológica con una estructura capaz de identificar riesgos sin detener la innovación.

La inteligencia artificial, en ese sentido, no elimina la necesidad de control interno. La redefine.

Las organizaciones que consigan combinar velocidad, innovación y confianza serán las que construyan ventajas competitivas sostenibles..

En este nuevo escenario, el control interno deja de ser una función asociada exclusivamente al cumplimiento para convertirse en un habilitador estratégico del negocio. Permite proteger activos, fortalecer la calidad de la información, mejorar la toma de decisiones y acompañar los procesos de transformación con mayor seguridad y transparencia.

La inteligencia artificial no reemplazará al control interno. Lo redefinirá.

En la economía digital, la diferencia competitiva no estará necesariamente en quién adopte primero una nueva tecnología, sino en quién consiga incorporarla con la confianza necesaria para convertirla en valor. Para ello, será fundamental rediseñar los modelos de control interno para que permitan capturar los beneficios de la innovación sin perder transparencia, confianza y capacidad de respuesta frente a riesgos emergentes.

Porque el desafío ya no consiste en elegir entre controlar o innovar. Consiste en construir organizaciones capaces de hacer ambas cosas al mismo tiempo.