Revista de Investigación y Liderazgo Vol. 3 (Num. 3)(Julio–Septiembre 2026) ISSN 3151-8532
Investigación multidisciplinaria para nuevos contextos
Recibido: 12/06/2026 Aceptado: 10/07/2026 Publicado: 09/08/2026
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16
DOI: https://doi.org/10.63618/omd/revinvlid/v3/n3/53
Aplicaciones emergentes en la auditoría continua y
analítica de datos en el control financiero empresarial
Emerging applications in continuous auditing and data analytics in
corporate financial control.
Herrera-Sánchez, Maybelline Jaqueline
1
; Casanova-Villalba, César Iván
2
;
López-Pérez, Patricio Javier
3
; Almeida-Blacio, Jorge Hernan
4
.
1
Universidad Técnica Luis Vargas Torres de Esmeraldas; Ecuador; https://orcid.org/0000-0001-6840-
3891; maybelline.herrera.sanchez@utelvt.edu.ec.
2
Universidad Técnica Luis Vargas Torres de Esmeraldas; Ecuador; https://orcid.org/0000-0001-6486-
1334; cesar.casanova.villalba@utelvt.edu.ec.
3
Universidad Técnica Luis Vargas Torres de Esmeraldas; Ecuador; https://orcid.org/0000-0002-7840-
0595; patricio.javier.lopez@utelvt.edu.ec.
4
Pontificia Universidad Católica del Ecuador; Ecuador; https://orcid.org/0000-0002-6716-9113;
jhalmeida@pucesd.edu.ec.
Cita: Herrera-Sánchez, M. J., Casanova-Villalba, C. I., López-Pérez, P. J., & Almeida-Blacio, J. H. (2026).
Aplicaciones emergentes en la auditoría continua y analítica de datos en el control financiero
empresarial. Revista De Investigación Y Liderazgo, 3(3), 16-
32. https://doi.org/10.63618/omd/revinvlid/v3/n3/53
Resumen
La transformación digital del entorno financiero-contable exige controles capaces de supervisar transacciones,
detectar anomalías y responder oportunamente ante riesgos que los procedimientos periódicos no siempre
identifican. El estudio tuvo como objetivo analizar la relación entre las aplicaciones emergentes de auditoría
continua y analítica de datos y la efectividad del control financiero empresarial. Se desarrolló una investigación
cualitativa, documental, no experimental, transversal y exploratoria, sustentada en literatura científica, normas
profesionales y documentos técnicos publicados entre 2020 y 2025. Los resultados mostraron una adopción
relevante, pero desigual, concentrada en pruebas de asientos, muestreo y procedimientos repetibles; además, la
integración tecnológica, la calidad de los datos, las competencias digitales y la gobernanza condicionaron su
implementación. La evidencia examinada también registró asociaciones con menor probabilidad de
reexpresiones, reducción del tiempo de auditoría y mayor cobertura, identificación de riesgos y formulación de
recomendaciones. Estos hallazgos indican que la tecnología fortalece el control financiero cuando se articula con
capacidades profesionales, infraestructura y supervisión institucional, sin sustituir el juicio auditor. Se concluye
que la auditoría continua constituye una configuración sociotécnica cuya efectividad depende de una adopción
estratégica, responsable y contextualizada (Eilifsen et al., 2020; Fedyk et al., 2022).
Palabras clave: auditoría continua; analítica de datos; control financiero; inteligencia artificial; transformación
digital.
Abstract
The digital transformation of the financial-accounting environment demands controls capable of monitoring
transactions, detecting anomalies, and responding promptly to risks that periodic procedures do not always identify.
The study aimed to analyze the relationship between emerging applications of continuous auditing and data
analytics and the effectiveness of corporate financial control. A qualitative, documentary, non-experimental, cross-
sectional, and exploratory research was conducted, based on scientific literature, professional standards, and
technical documents published between 2020 and 2025. The results showed a relevant but uneven adoption,
concentrated in seat tests, sampling, and repeatable procedures; moreover, technological integration, data quality,
digital competencies, and governance conditioned its implementation. The examined evidence also recorded
associations with a lower likelihood of restatements, reduced audit time and increased coverage, risk identification,
and formulation of recommendations. These findings indicate that technology strengthens financial control when
articulated with professional capabilities, infrastructure, and institutional supervision, without replacing auditor
judgment. It is concluded that continuous auditing constitutes a sociotechnical configuration whose effectiveness
depends on strategic, responsible, and contextualized adoption (Eilifsen et al., 2020; Fedyk et al., 2022).
Keywords: continuous auditing; data analytics; financial control; artificial intelligence; digital transformation.
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1. Introducción
La transformación digital del entorno financiero-contable convierte la auditoría continua
y la analítica de datos en capacidades estratégicas para supervisar transacciones,
detectar desviaciones y fortalecer la confiabilidad de la información empresarial. En
Ecuador, el Registro Estadístico de Empresas contabiliza 1.173.985 unidades
económicas activas, ventas por USD 213.402 millones y 2.903.064 plazas de empleo
registrado durante 2023, magnitudes que evidencian la relevancia económica del control
financiero (Instituto Nacional de Estadística y Censos [INEC], 2024). Aunque las
microempresas representan el 93 % del tejido empresarial y las grandes apenas el 0,5
%, estas últimas concentran la mayor proporción de ventas y empleo, por lo que el
estudio delimita como unidad de análisis los procesos de auditoría y control financiero
de medianas y grandes empresas ecuatorianas. Esta delimitación también comprende
a los responsables de contabilidad, auditoría interna, riesgos y tecnologías de
información que intervienen en dichos procesos. En el contexto latinoamericano, el 47
% de las mipymes evaluadas mediante Chequeo Digital permanece en un nivel inicial
de madurez tecnológica y únicamente el 14 % alcanza niveles avanzado o experto, lo
cual refleja capacidades desiguales para incorporar soluciones analíticas (Cathles et al.,
2022).
Esta estructura empresarial enfrenta riesgos derivados del crecimiento del volumen
transaccional, la integración de sistemas, la dispersión de datos, la automatización de
operaciones y la necesidad de generar evidencia de control con menor latencia. La
Asociación de Examinadores de Fraude Certificados estima que las organizaciones
pierden anualmente alrededor del 5 % de sus ingresos por fraude, mientras que en
América Latina y el Caribe la pérdida mediana asciende a USD 250.000 por caso
(Association of Certified Fraud Examiners [ACFE], 2024). El fraude típico permanece sin
detectar durante aproximadamente 12 meses y el 43 % de los casos se descubre
mediante denuncias, indicadores que revelan las limitaciones de los controles periódicos
y reactivos (ACFE, 2024). Frente a esta exposición, el monitoreo automatizado, la
evaluación íntegra de poblaciones contables y la detección algorítmica de anomalías
permiten orientar oportunamente el juicio profesional hacia operaciones de mayor
riesgo. La evidencia internacional muestra que un incremento de una desviación
estándar en la inversión reciente en inteligencia artificial se asocia con una reducción
del 5,0 % en la probabilidad de reexpresión de estados financieros y del 0,9 % en los
honorarios de auditoría (Fedyk et al., 2022). No abordar esta transición mantiene
periodos prolongados de exposición, eleva los costos de revisión y debilita la capacidad
institucional para prevenir errores materiales, fraudes y decisiones financieras
sustentadas en información tardía.
Aunque la literatura reconoce el potencial de estas tecnologías, la evidencia disponible
se concentra principalmente en firmas auditoras internacionales y economías con
infraestructuras digitales consolidadas. Eilifsen et al. (2020) examinan la utilización de
analítica de datos a partir de responsables de práctica profesional pertenecientes a cinco
firmas internacionales, mientras Fedyk et al. (2022) estudian más de 310.000 perfiles
laborales correspondientes a las 36 mayores firmas de auditoría. Otros trabajos explican
que la adopción depende de interacciones entre auditores, directivos, regulación y
tecnología, y que las herramientas analíticas reconfiguran la distribución del trabajo, la
obtención de evidencia y el ejercicio del juicio profesional (Austin et al., 2021; Salijeni et
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al., 2021). Sin embargo, estas investigaciones no establecen cómo la intensidad de la
auditoría continua se relaciona simultáneamente con la calidad de los datos, las
competencias digitales, la gobernanza tecnológica y la efectividad del control financiero
en empresas ecuatorianas. La evidencia regional también presenta resultados no
concluyentes: el uso de computación en la nube muestra efectos positivos en distintos
sectores, pero el efecto inicialmente favorable de la inteligencia artificial sobre las ventas
de empresas colombianas pierde significación al controlar la endogeneidad (Gutiérrez
et al., 2025). Esta inconsistencia revela la necesidad de trasladar el análisis desde la
adopción tecnológica general hacia aplicaciones específicas de auditoría, sus
condiciones habilitantes y sus resultados verificables en el control financiero
empresarial.
La pertinencia del estudio reside en que vincula un problema económico de amplia
escala con un marco explicativo capaz de integrar tecnología, organización y control.
Los USD 213.402 millones de ventas y las 2,9 millones de plazas laborales registradas
en Ecuador muestran que la integridad de la información financiera no solo afecta a
propietarios y administradores, sino también a trabajadores, acreedores, inversionistas,
organismos reguladores y usuarios tributarios (INEC, 2024). En el plano teórico, la
investigación articula la auditoría continua con la analítica de datos mediante cuatro
dimensiones recurrentes: estrategia de inteligencia artificial, gobernanza, factor humano
e infraestructura y calidad de datos, cuya interacción condiciona la implementación
efectiva (Hu et al., 2023). En el ámbito práctico, esta integración permite identificar qué
aplicaciones generan mayor oportunidad de detección, cobertura transaccional y
capacidad de respuesta ante riesgos financieros. Su utilidad metodológica consiste en
convertir conceptos tecnológicos amplios en variables observables, escalas de adopción
e indicadores comparables entre empresas con diferentes niveles de madurez. A la vez,
el análisis incorpora los riesgos de privacidad, sesgo, opacidad, autonomía y
responsabilidad profesional, evitando que la automatización sustituya sin control el
escepticismo y el juicio del auditor (Munoko et al., 2020).
Sobre esta base, el estudio se organiza mediante un objetivo general y cuatro objetivos
específicos dirigidos a producir evidencia medible sobre el fenómeno. El objetivo general
consiste en analizar la relación entre las aplicaciones emergentes de auditoría continua
y analítica de datos y la efectividad del control financiero en medianas y grandes
empresas de Ecuador. El primer objetivo específico busca describir el nivel de adopción
del monitoreo continuo, la minería de procesos, la detección algorítmica de anomalías y
los tableros analíticos; el segundo pretende determinar la influencia de la calidad de
datos, la infraestructura tecnológica, las competencias digitales y la gobernanza sobre
dicha adopción. El tercero procura comparar la oportunidad de detección, la cobertura
de operaciones y la dependencia de pruebas manuales entre empresas con niveles
bajos y altos de implementación. El cuarto se orienta a relacionar la intensidad de uso
de estas aplicaciones con la confiabilidad de la información, la respuesta ante riesgos y
la percepción de efectividad del control financiero. La ejecución resulta viable porque el
marco empresarial ecuatoriano comprende 1.173.985 unidades registradas y permite
delimitar organizaciones con funciones financiero-contables formales, mientras la
obtención de indicadores agregados, cuestionarios profesionales y registros
anonimizados puede realizarse bajo criterios de confidencialidad, minimización de datos
y participación informada (INEC, 2024; Munoko et al., 2020).
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La contribución esperada consiste en construir una explicación contextualizada que
integre cuatro familias de aplicaciones emergentes, cuatro condiciones habilitantes y
tres resultados centrales: oportunidad, cobertura y efectividad del control financiero.
Esta estructura supera la descripción aislada de herramientas al examinar las relaciones
entre su adopción, la organización del trabajo auditor y los resultados percibidos en la
gestión financiera. Su originalidad radica en trasladar al ámbito empresarial ecuatoriano
una discusión que se sustenta, hasta ahora, en cinco firmas internacionales, en las 36
mayores firmas auditoras y en estudios regionales centrados principalmente en
adopción digital y productividad (Eilifsen et al., 2020; Fedyk et al., 2022; Gutiérrez et al.,
2025). Se espera que los resultados proporcionen a la academia un modelo contrastable
y a las empresas una matriz para priorizar inversiones, competencias, controles y
mecanismos de gobernanza. Asimismo, la comparación entre distintos niveles de
implementación permite distinguir beneficios asociados de expectativas tecnológicas no
verificadas, sin atribuir causalidad cuando el diseño empírico no la sustenta. De este
modo, el estudio responde a la brecha identificada mediante evidencia local y conecta
la innovación tecnológica con decisiones concretas de aseguramiento, prevención y
control financiero.
2. Materiales y Métodos
La investigación se desarrolló desde una perspectiva cualitativa, porque buscó
interpretar cómo la literatura académica y profesional conceptualizó las aplicaciones
emergentes de auditoría continua y analítica de datos en el control financiero
empresarial. Esta orientación permitió examinar significados, enfoques, condiciones de
adopción, beneficios y riesgos que no podían reducirse únicamente a indicadores
numéricos. El fenómeno se abordó como una configuración sociotécnica en la que
interactuaron datos contables, infraestructura tecnológica, juicio auditor, gobernanza y
procesos organizacionales. La elección respondió a los objetivos de describir las
aplicaciones disponibles, reconocer sus condiciones habilitantes y comprender su
contribución potencial al control financiero. El análisis privilegió la interpretación
contextual de documentos previamente publicados, sin aplicar tratamientos estadísticos
ni estimar parámetros poblacionales. Este procedimiento resultó coherente con el
análisis documental cualitativo y con la identificación reflexiva de patrones de significado
planteada para investigaciones basadas en textos (Braun & Clarke, 2021; Morgan,
2022).
La coherencia con este propósito condujo a adoptar un diseño no experimental, debido
a que las tecnologías, prácticas auditoras y sistemas de control financiero se estudiaron
tal como habían sido documentados, sin manipular variables ni intervenir en las
organizaciones. El carácter transversal se concretó mediante el examen del
conocimiento publicado entre enero de 2020 y diciembre de 2025 en un único momento
analítico. La investigación fue documental, dado que la información procedió de artículos
científicos, libros especializados, normas profesionales y documentos técnicos de
organismos reconocidos. La unidad de análisis quedó constituida por cada documento
que abordó directamente la auditoría continua, la analítica de datos o sus efectos sobre
el aseguramiento y el control financiero empresarial. La delimitación geográfica priorizó
evidencia de Ecuador y Latinoamérica, aunque se incorporaron estudios internacionales
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cuando sus modelos, categorías o resultados permitieron interpretar el contexto
regional. En consecuencia, no se conformó una muestra de personas ni se aplicó una
fórmula probabilística, pues la selección del corpus respondió a criterios de pertinencia
documental y suficiencia analítica (Eilifsen et al., 2020; Salijeni et al., 2021).
La localización del corpus se realizó en Scopus, Web of Science, ScienceDirect,
Emerald Insight y SciELO, con el propósito de combinar cobertura internacional y
producción científica latinoamericana. Las ecuaciones de búsqueda integraron los
términos “auditoría continua”, “analítica de datos de auditoría”, “control financiero”,
“control interno”, “inteligencia artificial”, “aprendizaje automático”, “automatización
robótica” y “minería de procesos”, junto con sus equivalentes en inglés. Los descriptores
se combinaron mediante los operadores booleanos AND y OR para relacionar las
tecnologías emergentes con la auditoría financiera y los sistemas empresariales de
control. La búsqueda académica se complementó con documentos de organismos
profesionales vinculados con auditoría interna, aseguramiento, evidencia digital y
adopción tecnológica. Cada registro se organizó en una matriz que consignó autoría,
año, país, sector, objetivo, metodología, aplicación tecnológica, resultados y
limitaciones. El procedimiento siguió una secuencia explícita de localización, evaluación,
extracción y síntesis, necesaria para evitar revisiones documentales improvisadas o
carentes de trazabilidad (Morgan, 2022; Snyder, 2019).
La población documental se definió operativamente como la totalidad de publicaciones
académicas y profesionales disponibles durante el periodo delimitado que relacionaron
aplicaciones digitales de auditoría con procesos financiero-contables empresariales. Se
incluyeron artículos revisados por pares, libros académicos, normas y reportes técnicos
con autoría institucional identificable, texto completo disponible y exposición verificable
de métodos, modelos o aplicaciones. También se admitieron documentos en español e
inglés que analizaron empresas privadas, firmas auditoras, áreas de auditoría interna o
procesos de información financiera aplicables a Ecuador y Latinoamérica. Se excluyeron
registros duplicados, entradas comerciales, opiniones sin respaldo metodológico,
trabajos estudiantiles no evaluados y publicaciones enfocadas exclusivamente en
auditoría pública, clínica o ambiental sin conexión con el control financiero empresarial.
La selección valoró además la actualidad, la reputación editorial, la transparencia
metodológica y la relación directa con las categorías del estudio. La incorporación de
normas profesionales permitió contrastar la producción científica con principios vigentes
sobre calidad, evidencia, competencia, gobernanza y utilización responsable de
tecnologías en auditoría (International Auditing and Assurance Standards Board
[IAASB], 2024; The Institute of Internal Auditors [IIA], 2024).
El tratamiento de la información articuló los métodos deductivo, inductivo y analítico para
integrar conocimiento teórico con patrones procedentes del corpus. El razonamiento
deductivo permitió establecer categorías iniciales relacionadas con estrategia
tecnológica, gobernanza, infraestructura y calidad de datos, competencias profesionales
y efectividad del control financiero. El componente inductivo facilitó reconocer
aplicaciones o relaciones no previstas que aparecieron de manera recurrente en los
documentos examinados. A su vez, el método analítico permitió descomponer cada
estudio según tecnología utilizada, fuente de datos, propósito auditor, beneficios,
limitaciones, riesgos éticos y contexto de implementación. La codificación agrupó las
aplicaciones en monitoreo continuo, detección de anomalías, inteligencia artificial,
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minería de procesos, automatización robótica, cadena de bloques y visualización
mediante tableros. La combinación de categorías teóricas y códigos derivados de los
textos evitó que los temas se asumieran como hallazgos automáticos y mantuvo visible
la intervención interpretativa del investigador (Braun & Clarke, 2022; Hu et al., 2023).
El alcance se mantuvo exploratorio porque el estudio examinó un campo tecnológico en
expansión cuya adopción y evidencia empírica permanecieron fragmentadas,
especialmente en Ecuador y otros países latinoamericanos. La síntesis buscó describir
las aplicaciones emergentes, determinar los factores señalados para su incorporación,
comparar sus beneficios y restricciones, y relacionarlas conceptualmente con la
oportunidad, cobertura y confiabilidad del control financiero. El análisis no pretendió
probar hipótesis causales, estimar efectos representativos ni generalizar conclusiones
estadísticas al conjunto de empresas de la región. En su lugar, permitió reconocer
convergencias, contradicciones y vacíos susceptibles de orientar investigaciones de
campo posteriores. La comparación consideró diferencias entre auditoría interna y
externa, empresas y firmas auditoras, tecnologías consolidadas y aplicaciones todavía
experimentales. Esta delimitación resultó pertinente porque la literatura había mostrado
que la adopción dependió tanto del desempeño técnico como de las competencias
humanas, la regulación, la calidad de los datos y las decisiones organizacionales (Austin
et al., 2021; Fedyk et al., 2022).
La consistencia del proceso se fortaleció mediante dos rondas de lectura, la
conservación de las ecuaciones de búsqueda y el registro de las decisiones de inclusión,
exclusión y codificación. La primera lectura permitió valorar la pertinencia general de
cada documento, mientras que la segunda profundizó en las relaciones entre
aplicaciones tecnológicas, riesgos y resultados del control financiero. La triangulación
entre artículos empíricos, estudios conceptuales y normas profesionales redujo la
dependencia de una sola clase de evidencia. También se elaboraron notas analíticas
para diferenciar las afirmaciones expresas de los autores, las interpretaciones
realizadas y los vacíos identificados durante la síntesis. Debido a que se utilizaron
documentos públicos y no se recopilaron datos personales ni información financiera
confidencial, el estudio no expuso a participantes humanos ni intervino en empresas; no
obstante, se preservaron la atribución, la propiedad intelectual y la fidelidad
interpretativa. La reflexión ética también consideró los riesgos de opacidad algorítmica,
sesgo, privacidad y desplazamiento del juicio profesional asociados con el uso de
inteligencia artificial en auditoría (Braun & Clarke, 2021; Morgan, 2022; Munoko et al.,
2020).
3. Resultados
Aplicaciones emergentes y nivel de presencia en la auditoría continua
El análisis de este subtema se orientó a identificar las aplicaciones tecnológicas con
mayor presencia en las diferentes fases de la auditoría y a describir su intensidad de
utilización. La evidencia cuantitativa disponible comprendió 109 encargos de auditoría,
las respuestas de 216 socios y gerentes pertenecientes a cinco firmas internacionales y
más de 310.000 perfiles laborales correspondientes a las 36 mayores firmas de auditoría
estadounidenses. Los indicadores se conservaron con los denominadores y periodos
originales, debido a que las unidades de observación variaron entre encargos,
profesionales y firmas. Por esta razón, no se calcularon una media global, intervalos de
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confianza ni pruebas de significancia que combinaran ambas fuentes. Tampoco se
extrapolaron las proporciones al sector empresarial ecuatoriano, puesto que no se
dispuso de un indicador nacional equivalente en la evidencia cuantificada (Eilifsen et al.,
2020; Fedyk et al., 2022).
La analítica de datos se utilizó en al menos una actividad de 81 de los 109 encargos
examinados, lo que representó una presencia general del 74,3 %. En conjunto, se
registraron 766 aplicaciones distribuidas entre las fases de auditoría, con una media de
7,0 usos por encargo. Los trabajos seleccionados por su expectativa de uso intensivo
alcanzaron una media de 9,6 aplicaciones, frente a 6,3 en entidades cotizadas, 6,4 en
grandes entidades no cotizadas y 5,7 en entidades no cotizadas de menor tamaño. La
intensidad también presentó diferencias entre firmas, con medias comprendidas entre
4,6 y 11,7 aplicaciones por encargo. Estos valores mostraron que la presencia general
de la analítica fue amplia, aunque su frecuencia de utilización no se distribuyó
uniformemente entre organizaciones y tipos de clientes (Eilifsen et al., 2020).
Figura 1
Presencia de la analítica de los datos en la auditoria
Nota: Autores (2026)
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La distribución representada en la imagen mostró que las aplicaciones se concentraron
en procedimientos estructurados y repetibles. Las pruebas de asientos contables
alcanzaron 74 encargos, equivalentes al 67,9 %, mientras que el cálculo del tamaño de
muestra y la selección aleatoria estuvieron presentes en el 50,5 % y el 46,8 %,
respectivamente. En contraste, la analítica intervino en 25 decisiones de aceptación o
continuidad del cliente, correspondientes al 22,9 %, y en 19 evaluaciones del riesgo de
fraude, equivalentes al 17,4 %. Solamente nueve encargos, el 8,3 %, reportaron su
utilización durante la formación de la opinión de auditoría. El patrón describió una mayor
presencia en la ejecución de pruebas y una menor incorporación en las decisiones
iniciales y finales del encargo (Eilifsen et al., 2020).
La infraestructura contable examinada presentó sistemas altamente integrados en 45
encargos, equivalentes al 41,3 %, y parcialmente integrados en otros 41, que
representaron el 37,6 %. Entre las 190 extracciones registradas, el libro mayor concentró
80 casos, correspondientes al 42,1 %, seguido por cuentas por pagar con 26 casos (13,7
%) y cuentas por cobrar con 25 (13,2 %). De los 81 encargos que aplicaron analítica, el
cliente efectuó principalmente la recolección de datos en 35 casos, equivalentes al 43,2
%, mientras los especialistas informáticos intervinieron en 26, que representaron el 32,1
%. La depuración y estructuración quedó a cargo de especialistas en 47 encargos (58,0
%), pero el equipo regular de auditoría ejecutó la parte principal del análisis en 56 casos
(69,1 %). Los resultados reflejaron una separación operativa entre la preparación técnica
de los datos y la realización de los procedimientos analíticos de auditoría (Eilifsen et al.,
2020).
La presencia de inteligencia artificial mostró una tendencia ascendente, aunque
permaneció reducida en términos de participación laboral. En las 36 firmas estudiadas,
la proporción de trabajadores especializados en inteligencia artificial aumentó del 0,08
% en 2010 al 0,39 % en 2018, lo que representó una expansión cercana a 4,9 veces.
Esta incorporación se concentró en equipos y ubicaciones específicas, en lugar de
distribuirse homogéneamente entre todas las oficinas y encargos. Las aplicaciones
identificadas incluyeron reconocimiento de patrones, evaluación de riesgos, detección
de anomalías y automatización de tareas analíticas. En síntesis, los hallazgos mostraron
una adopción creciente, pero selectiva: la analítica convencional alcanzó una presencia
considerable en pruebas estructuradas, mientras la inteligencia artificial se mantuvo
como una capacidad emergente y centralizada dentro de las firmas (Fedyk et al., 2022).
Condiciones habilitantes y barreras para la adopción analítica
Este su apartado identificó las condiciones tecnológicas, humanas, organizacionales y
regulatorias que acompañaron la incorporación de la analítica de datos en los procesos
de auditoría. La evidencia cuantificada procedió de 216 socios y gerentes vinculados
con 109 encargos, cinco responsables nacionales de práctica profesional y 34 expertos
en auditoría y tecnologías de información. Los indicadores se conservaron según sus
escalas originales, debido a que comprendieron frecuencias de uso, medias Likert y
valores de influencia derivados de modelos multicriterio. En consecuencia, no se
estimaron medias agrupadas, desviaciones estándar ni intervalos de confianza entre
estudios, porque las publicaciones no proporcionaron datos individuales comparables.
Tampoco se identificaron montos económicos homogéneos que permitieran calcular el
costo financiero de las barreras observadas (Eilifsen et al., 2020; Hu et al., 2023).
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La infraestructura tecnológica constituyó la primera condición diferenciadora de la
adopción analítica. De los 109 encargos examinados, 45 presentaron sistemas
contables altamente integrados, equivalentes al 41,3 %, y otros 41 mostraron una
integración parcial, correspondientes al 37,6 %; en conjunto, ambas categorías
representaron el 78,9 %. Los encargos con sistemas ERP o tecnológicos altamente
integrados registraron una media de 11 aplicaciones analíticas, frente a seis en los
demás casos. En la escala de competencia de 1 a 7, el conocimiento sobre sistemas
ERP alcanzó una media de 4,09 y no difirió significativamente del punto neutral. La
competencia en programación, manejo y almacenamiento de datos obtuvo 3,43,
significativamente inferior al punto medio, mientras la interpretación de resultados
analíticos alcanzó 4,80 y la utilización de herramientas disponibles registró 4,46, ambas
por encima del valor neutral (p < 0,05) (Eilifsen et al., 2020).
La capacidad humana presentó diferencias entre el dominio operativo de las
herramientas y la preparación especializada para procesar datos. Los participantes
calificaron con 4,42 su conocimiento suficiente para utilizar las aplicaciones disponibles,
valor significativamente superior al punto medio de la escala (p < 0,05); sin embargo, la
formación recibida obtuvo 4,08 y el entrenamiento en métodos estadísticos alcanzó
exactamente 4,00, sin diferencias significativas respecto de la neutralidad. La
competencia en programación también fue menor entre socios, con una media de 3,27,
que entre gerentes, con 3,60, aunque esta diferencia no resultó estadísticamente
significativa. En contraste, los gerentes mostraron mayor dominio de las herramientas
analíticas que los socios, con medias de 4,77 y 4,14, respectivamente, y una diferencia
significativa de p < 0,05. El apoyo de especialistas externos al equipo central fue
valorado con 5,15, mientras la afirmación sobre falta de competencia técnica obtuvo
3,70, significativamente inferior al punto neutral (Eilifsen et al., 2020).
Las condiciones organizacionales y regulatorias mostraron una aceptación positiva,
aunque no eliminaron las restricciones operativas. La incorporación de evidencia
analítica dentro de la metodología de las firmas alcanzó una media de 5,33, superior a
la aceptación atribuida a las normas de auditoría, que registró 4,54, y a los organismos
supervisores, que obtuvo 4,59; los tres valores fueron significativos con p < 0,05. Los
incentivos o presiones institucionales para utilizar analítica alcanzaron 4,88, mientras la
percepción de mejora en la calidad de la auditoría llegó a 5,44 y la eficiencia asociada
con tiempo, esfuerzo o costo obtuvo 4,40. No obstante, la facilidad para recopilar datos
suficientes recibió 3,86 en las auditorías generales y 3,99 en los encargos
seleccionados, sin diferencias significativas respecto de la neutralidad. Además,
ninguna de las cinco firmas exigió obligatoriamente herramientas analíticas avanzadas,
pese a que sus clientes mostraron una actitud favorable hacia la obtención de datos,
con una media de 5,19 (Eilifsen et al., 2020).
El análisis multicriterio complementó estos resultados mediante la evaluación de cuatro
dimensiones y 14 criterios por parte de 34 especialistas. La estrategia de aplicación de
inteligencia artificial presentó la mayor influencia causal sobre las demás dimensiones,
con un valor de di−si=0,047d_i-s_i=0,047di−si=0,047, seguida por la gobernanza,
mientras la infraestructura y calidad de datos y el factor humano aparecieron
principalmente como dimensiones receptoras de influencia. La responsabilidad y
supervisión de la inteligencia artificial registraron la relación total más elevada entre
criterios, con di+si=1,224d_i+s_i=1,224di+si=1,224, frente al criterio de opacidad o “caja
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negra”, que alcanzó la relación más baja, con 0,396. Entre cuatro empresas evaluadas,
la alternativa con mejor desempeño obtuvo una brecha total de 0,276 respecto del nivel
esperado. La cognición de los altos ejecutivos presentó la mayor brecha de mejora y las
habilidades especializadas asociadas con la inteligencia artificial ocuparon el segundo
lugar, por lo que el hallazgo central mostró que la adopción analítica estuvo habilitada
por la integración tecnológica y el respaldo metodológico, pero permaneció limitada por
la preparación avanzada, la obtención de datos, la conducción directiva y la ausencia
de exigencias uniformes (Hu et al., 2023).
Efectos documentados sobre la efectividad del control financiero empresarial
El análisis de este subtema examinó los efectos documentados de la inteligencia
artificial y las técnicas de auditoría basadas en tecnología sobre la calidad, eficiencia y
cobertura del control financiero. La evidencia cuantitativa procedió de las 36 mayores
firmas de auditoría de Estados Unidos, más de 310.000 perfiles laborales y registros de
auditorías efectuadas entre 2010 y 2019, complementados con dos encuestas de campo
e entrevistas a responsables de auditoría interna. Los resultados se expresaron como
variaciones asociadas con un aumento de una desviación estándar en la inversión en
inteligencia artificial o en el uso de técnicas tecnológicas. Debido a las diferencias entre
muestras, periodos e indicadores, no se combinaron los coeficientes en una media
general ni se calcularon intervalos de confianza conjuntos. Tampoco se identificaron
estimaciones equivalentes para Ecuador o Latinoamérica que permitieran realizar una
comparación regional directa (Eulerich et al., 2023; Fedyk et al., 2022).
La calidad del control financiero se reflejó principalmente en la reducción de eventos
asociados con deficiencias en la información auditada. En la muestra analizada,
aproximadamente el 14 % de las entidades presentó re expresiones financieras
posteriores, el 3 % registró re expresiones materiales y el 1 % experimentó alguna
intervención de la Securities and Exchange Comisión. Un incremento de una desviación
estándar en la proporción de trabajadores especializados en inteligencia artificial
durante los tres años anteriores se asoció con una disminución del 5,0 % en la
probabilidad de re expresión. La reducción alcanzó el 1,4 % en las re expresiones
materiales, el 1,9 % en aquellas relacionadas con ingresos y acumulaciones contables
y el 0,3 % en los casos vinculados con investigaciones regulatorias. Como se observa
en la Tabla 1, las mejoras también comprendieron indicadores de eficiencia, cobertura
y capacidad de identificación de riesgos (Fedyk et al., 2022).
Tabla 1
Efectos asociados con la utilización de inteligencia artificial y técnicas tecnológicas de
auditoría
Dimensión
Indicador de resultado
Variación
asociada
Calidad de la información
Probabilidad de reexpresión financiera
−5,0 %
Calidad de la información
Probabilidad de reexpresión material
−1,4 %
Control contable
Reexpresiones de ingresos y acumulaciones
−1,9 %
Supervisión regulatoria
Reexpresiones vinculadas con investigaciones de la
SEC
−0,3 %
Eficiencia financiera
Honorarios de auditoría después de un año
−0,9 %
Eficiencia financiera
Honorarios de auditoría después de dos años
−1,5 %
Eficiencia financiera
Honorarios de auditoría después de tres años
−2,1 %
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Dimensión
Indicador de resultado
Variación
asociada
Cobertura de auditoría
interna
Auditorías completadas
+18,5 %
Identificación de riesgos
Factores de riesgo detectados
+10,8 %
Capacidad correctiva
Recomendaciones formuladas
+12,3 %
Oportunidad del control
Días requeridos por auditoría
−13,5 %
Nota. Las variaciones correspondieron a incrementos de una desviación estándar en la inversión
reciente en inteligencia artificial o en la utilización de técnicas de auditoría basadas en tecnología.
Los indicadores procedieron de estudios con muestras, diseños y periodos distintos; por ello, no
representaron efectos directamente acumulables ni estimaciones causales aplicables a una
empresa específica (Eulerich et al., 2023; Fedyk et al., 2022).
Los efectos económicos se manifestaron de forma gradual después de la incorporación
de inteligencia artificial. Los honorarios promedio de auditoría ascendieron a USD 2,63
millones por entidad-año, mientras que los servicios distintos de auditoría promediaron
USD 0,64 millones. La reducción asociada alcanzó el 0,9 % durante el año siguiente a
la inversión tecnológica, el 1,5 % después de dos años y el 2,1 % transcurridos tres
años. Como referencia aritmética aplicada al honorario promedio, dichas proporciones
equivalieron aproximadamente a USD 23.670, USD 39.450 y USD 55.230,
respectivamente, sin representar ahorros observados de manera uniforme en cada
encargo. El patrón temporal mostró que las variaciones en los costos se ampliaron
conforme transcurrió el periodo posterior a la inversión tecnológica (Fedyk et al., 2022).
La evidencia de auditoría interna presentó un comportamiento coincidente en los
indicadores operativos. Un aumento de una desviación estándar en la utilización de
técnicas tecnológicas se asoció con la realización de un 18,5 % más de auditorías, la
identificación de un 10,8 % más de factores de riesgo y la formulación de un 12,3 % más
de recomendaciones. Simultáneamente, los días requeridos por auditoría disminuyeron
un 13,5 %, lo que reflejó una ampliación de la cobertura junto con una reducción del
tiempo destinado a cada revisión. Sin embargo, el incremento en el uso tecnológico
también se relacionó con funciones de auditoría interna de mayor tamaño y con
presupuestos más elevados. La evidencia no proporcionó un valor monetario
estandarizado para este aumento de costos, por lo que no se calculó un beneficio
financiero neto entre las mejoras operativas y la inversión requerida (Eulerich et al.,
2023).
El comportamiento laboral completó los resultados sobre eficiencia, dado que el número
de empleados contables se redujo un 3,6 % después de tres años y un 7,1 % después
de cuatro años de inversión en inteligencia artificial. La variación se concentró
temporalmente después de la implementación y no se presentó como una reducción
inmediata durante el primer año. En conjunto, los hallazgos mostraron disminuciones en
reexpresiones, honorarios y duración de las auditorías, acompañadas por aumentos en
cobertura, detección de riesgos y recomendaciones. La magnitud más elevada entre los
resultados de efectividad correspondió al crecimiento del 18,5 % en auditorías
completadas, mientras la principal mejora de calidad se observó en la reducción del 5,0
% de las reexpresiones. El hallazgo central quedó delimitado a asociaciones
documentadas en contextos internacionales, pues la evidencia revisada no aportó
coeficientes específicos sobre empresas ecuatorianas o latinoamericanas (Austin et al.,
2021; Eulerich et al., 2023; Fedyk et al., 2022).
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4. Discusión
La lectura conjunta de los resultados permite sostener que las aplicaciones emergentes
se relacionan con una mayor capacidad de supervisión, cobertura y oportunidad del
control financiero, aunque su incorporación permanece desigual entre fases,
organizaciones y niveles de complejidad tecnológica. La presencia de analítica en el
74,3 % de los encargos examinados indica una difusión relevante, pero su concentración
en pruebas de asientos, muestreo y procedimientos repetibles sugiere que todavía
funciona principalmente como apoyo operativo y no como componente transversal del
juicio auditor. Esta interpretación responde al objetivo de analizar la relación entre
adopción tecnológica y efectividad del control, pues las mejoras documentadas en
reexpresiones, duración, riesgos identificados y auditorías completadas aparecen
asociadas con una utilización más intensiva de estas herramientas. No obstante, la
reducida intervención analítica en la aceptación del cliente, la evaluación del fraude y la
formación de la opinión revela que las decisiones estratégicas continúan dependiendo
en mayor medida del criterio profesional convencional. Los hallazgos sugieren, por
tanto, una transición progresiva desde la automatización de tareas estructuradas hacia
formas más integradas de auditoría continua, sin demostrar que la tecnología sustituya
el juicio del auditor (Eilifsen et al., 2020; Fedyk et al., 2022).
La concentración observada converge con Eilifsen et al. (2020), quienes muestran que
el uso de analítica varía según la firma, el tipo de cliente y el procedimiento ejecutado,
y también coincide con Salijeni et al. (2021), para quienes las tecnologías de datos
reconfiguran la obtención de evidencia y la organización del trabajo más que reemplazar
automáticamente las prácticas existentes. La separación entre especialistas encargados
de depurar los datos y equipos regulares responsables del análisis confirma esa
reconfiguración sociotécnica, ya que la efectividad depende de la coordinación entre
conocimientos informáticos y experiencia auditora. Esta evidencia también guarda
correspondencia con Austin et al. (2021), quienes sitúan la adopción en la interacción
entre auditores, directivos, regulación y tecnología. A su vez, la influencia atribuida a la
estrategia de inteligencia artificial y a la gobernanza coincide con el modelo de Hu et al.
(2023), que presenta la supervisión, la responsabilidad y la conducción directiva como
dimensiones centrales. La divergencia surge frente a los resultados regionales de
Gutiérrez et al. (2025), donde algunos efectos favorables de la inteligencia artificial sobre
el desempeño empresarial pierden significación al controlar la endogeneidad, lo que
obliga a interpretar con cautela las asociaciones positivas identificadas en auditoría.
La relación entre integración tecnológica, capacidades humanas y desempeño analítico
aporta una explicación más amplia que la simple disponibilidad de software. El hecho
de que los sistemas altamente integrados se vinculen con una media de 11 aplicaciones,
frente a seis en los demás encargos, parece indicar que la calidad, accesibilidad y
estructura de los datos condicionan el aprovechamiento efectivo de las herramientas. Al
mismo tiempo, la menor competencia en programación respecto de la interpretación de
resultados muestra que la adopción puede avanzar apoyada en especialistas, aunque
esta dependencia podría limitar su escalabilidad dentro de las empresas. Desde la
práctica, los resultados respaldan la priorización de inversiones en integración ERP,
gobernanza de datos, formación estadística y protocolos internos antes de ampliar
algoritmos o tableros analíticos. Las asociaciones con una disminución del 5,0 % en
reexpresiones y con un aumento del 18,5 % en auditorías completadas sugieren
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beneficios potenciales en calidad y cobertura, pero los mayores presupuestos de
auditoría interna y los riesgos de opacidad, privacidad y sesgo impiden asumir un
beneficio neto automático (Eulerich et al., 2023; Fedyk et al., 2022; Munoko et al., 2020).
La interpretación debe considerar que el estudio adopta un diseño documental,
cualitativo, transversal y exploratorio, basado en fuentes con muestras, escalas,
periodos y contextos heterogéneos. La evidencia cuantitativa se concentra en firmas
internacionales y organizaciones estadounidenses, por lo que no permite generalizar los
coeficientes al universo de 1.173.985 empresas registradas en Ecuador ni establecer
relaciones causales para medianas y grandes compañías nacionales. Tampoco fue
posible integrar los resultados mediante una media común, calcular un beneficio
financiero neto o determinar cuánto de las mejoras observadas corresponde a la
tecnología y cuánto a recursos, tamaño, especialización o madurez organizacional.
Estas limitaciones orientan futuras investigaciones hacia estudios de campo en Ecuador
y Latinoamérica que comparen niveles de adopción, calidad de datos, competencias
digitales, gobernanza y resultados del control mediante diseños longitudinales o
cuasiexperimentales. También resulta pertinente estimar costos de implementación,
periodos de recuperación, efectos sobre el empleo contable y riesgos éticos en
diferentes sectores. Pese a estas restricciones, la contribución central consiste en
mostrar que la efectividad de la auditoría continua no depende de una herramienta
aislada, sino de la articulación entre infraestructura, capacidades profesionales,
gobernanza y uso estratégico, con lo cual se atiende la brecha regional identificada sin
atribuir a la tecnología efectos que la evidencia disponible todavía no permite confirmar
(Hu et al., 2023; INEC, 2024; Munoko et al., 2020).
5. Conclusiones
Los resultados permiten concluir que la auditoría continua y la analítica de datos se
relacionan con una mayor oportunidad, cobertura y capacidad de respuesta del control
financiero empresarial, aunque su efectividad depende del nivel de integración
tecnológica y organizacional alcanzado. La adopción observada se concentra
principalmente en procedimientos estructurados, mientras su intervención en la
evaluación del fraude, la aceptación de clientes y la formación de la opinión todavía es
limitada. En consecuencia, estas aplicaciones complementan el juicio profesional, pero
no lo sustituyen ni garantizan por sí solas mejoras uniformes. La relación identificada
debe interpretarse dentro del alcance documental y exploratorio del estudio, sin atribuir
efectos causales a la incorporación tecnológica (Eilifsen et al., 2020; Fedyk et al., 2022).
La integración de los objetivos específicos evidencia que la analítica presenta una
presencia relevante, aunque distribuida de manera desigual entre firmas, clientes y
fases de auditoría. Los sistemas contables altamente integrados muestran una
utilización más intensiva, mientras las competencias en programación, la disponibilidad
de datos y la formación especializada continúan representando restricciones operativas.
Asimismo, las asociaciones documentadas con una disminución del 5,0 % en las
reexpresiones y un aumento del 18,5 % en las auditorías completadas sugieren mejoras
potenciales en calidad y cobertura. En conjunto, los hallazgos muestran que la adopción
depende de la interacción entre infraestructura, gobernanza, capacidades humanas y
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respaldo institucional, más que de la disponibilidad aislada de herramientas digitales
(Eulerich et al., 2023; Hu et al., 2023).
El principal aporte de la investigación consiste en organizar las aplicaciones
emergentes, sus condiciones habilitantes y sus resultados en un marco integrado para
comprender la transformación del control financiero. Este enfoque permite superar una
visión centrada únicamente en software y reconocer la auditoría continua como una
configuración sociotécnica que articula datos, procesos, especialistas, directivos y juicio
profesional. Para el ámbito académico, el estudio ofrece categorías contrastables sobre
adopción, calidad de datos, competencias digitales y efectividad; para la práctica, aporta
criterios que orientan la priorización de inversiones, capacitación y mecanismos de
supervisión. Su relevancia institucional se vincula con la necesidad de fortalecer la
confiabilidad de la información financiera sin desconocer los riesgos de opacidad,
privacidad, sesgo y responsabilidad profesional (Austin et al., 2021; Munoko et al.,
2020).
A partir de estos hallazgos, resulta prudente que las organizaciones fortalezcan primero
la integración de sus sistemas, la gobernanza de datos, la formación estadística y los
protocolos de validación antes de ampliar el uso de inteligencia artificial. Las futuras
investigaciones deberían examinar empresas ecuatorianas y latinoamericanas mediante
diseños de campo, longitudinales o cuasiexperimentales que permitan comparar niveles
de adopción y resultados del control financiero. También conviene estimar costos de
implementación, periodos de recuperación, efectos sobre las funciones contables y
diferencias entre sectores o tamaños empresariales. De este modo, la investigación
contribuye a reducir la brecha regional al mostrar que la transformación de la auditoría
depende de una adopción estratégica, responsable y contextualizada, y no únicamente
de la incorporación de tecnologías emergentes (Gutiérrez et al., 2025; INEC, 2024).
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CONFLICTO DE INTERESES
“Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses”.
