O fato de que a Inteligência Artificial (IA) veio para ficar é indiscutível. Mas será que ela é a solução para todos os problemas? No caso das atividades de auditoria interna, a aplicação da IA vem se consolidando como uma tendência relevante. Por meio de algoritmos avançados, machine learning e análise preditiva, esta inteligência oferece ferramentas capazes de identificar padrões, anomalias e oportunidades de melhoria com velocidade e precisão significativamente superiores às metodologias tradicionais. No entanto, a efetividade dessa tecnologia esbarra na maturidade dos processos internos da organização. Isso porque, em empresas com fluxos operacionais mal definidos, a adoção da IA pode tanto gerar valor, quanto ampliar vulnerabilidades já existentes.
Entre os principais benefícios do uso da IA na auditoria interna, destacam-se a automação de tarefas repetitivas, como a análise de grandes volumes de transações em tempo real, e a capacidade de monitoramento contínuo de atividades. Tais funcionalidades proporcionam aumento na produtividade da equipe de auditoria, fornece insights preditivos que auxiliam na tomada de decisões estratégicas, além de permitir uma abordagem mais proativa, voltada à prevenção de riscos em vez da simples detecção posterior. Em ambientes com dados estruturados e processos consolidados, a IA consegue oferecer resultados consistentes e confiáveis, fortalecendo a governança corporativa e a conformidade normativa.
O risco da IA em empresas com processos não-estruturados
Contudo, a eficácia da IA depende diretamente da qualidade e da estrutura dos dados e processos existentes. No caso de empresas cujos fluxos operacionais estão mal definidos, possuem ausência de padronização documental e baixa governança de dados, os algoritmos de IA podem produzir resultados imprecisos ou enviesados, pois a falta de clareza nos processos pode dificultar a parametrização adequada dos sistemas, comprometendo a confiabilidade das análises e aumentando o risco de decisões baseadas em informações incorretas. Ou seja, pode gerar por exemplo, o risco de reforçar práticas ineficazes, caso seus modelos sejam treinados com base em dados históricos que refletem falhas sistêmicas da organização.
Outro ponto crítico é o risco de super dependência tecnológica. Em ambientes desorganizados, há uma tendência de delegar à IA funções decisórias sem a devida supervisão humana, tornando mais difícil rastrear a origem de determinadas conclusões geradas por algoritmos. Isso pode resultar em decisões equivocadas, com impacto direto na gestão de riscos e na imagem da empresa perante stakeholders, além de dificultar a responsabilização em caso de falhas. Portanto, é fundamental que a adoção da IA seja acompanhada por uma revisão ou reestruturação dos processos internos, assegurando que os dados analisados representem fielmente a realidade operacional.
Dito isso, antes de implementar soluções de inteligência artificial é fundamental que as empresas invistam na estruturação de seus processos, na padronização de dados e na capacitação de suas equipes. A tecnologia deve ser vista como uma aliada estratégica na auditoria interna, já que sua utilização representa um avanço significativo em termos de eficiência, precisão e capacidade preditiva. No entanto, há de se ter cautela, planejamento e governança. O sucesso dessa integração depende não apenas da tecnologia em si, mas da maturidade organizacional que a sustenta. Para extrair valor real da IA e evitar riscos operacionais e reputacionais, é imprescindível que as empresas invistam na estruturação de seus processos internos, adotem boas práticas de governança de dados e garantam o papel estratégico da auditoria como função crítica de controle e aprimoramento contínuo.
–
Por Rosangela Carmanini, Consultora Master de Risk Advisory & Internal Audit da Protiviti Brasil.
