Intel·ligència artificial i auditoria pública: Auditar amb IA i auditar la IA

La intel·ligència artificial (IA) ja no és una tecnologia de futur. La seva incorporació als processos de les administracions públiques és una realitat i, previsiblement, ho serà cada vegada més. Aquesta evolució planteja una doble qüestió per a l’auditoria pública: com podem utilitzar la IA per millorar els nostres treballs i com hem d’auditar els processos en què la IA ja intervé?

La resposta a aquesta doble pregunta comença a prendre forma. La recent Instrucció ONA 1/2026 sobre l’ús responsable de la intel·ligència artificial en l’auditoria i el control financer i la GPF-ICEX 5381, Guia d’auditoria de processos de gestió que integren IA Generativa, ofereixen un marc especialment interessant per entendre cap a on evoluciona l’auditoria pública.

Auditar amb IA

La primera dimensió és la més intuïtiva: utilitzar la IA com a eina de suport a l’auditor.

En aquest àmbit, les possibilitats són àmplies. La IA pot ajudar a tractar i organitzar grans volums d’informació, resumir expedients i documents, extreure dades rellevants i comparar textos o versions. També pot identificar patrons, tendències o anomalies i donar suport a les proves de detall i a la preparació dels papers de treball.

En l’auditoria pública sovint treballem amb molts expedients, contractes, factures, bases de dades i normativa. Aquesta capacitat d’anàlisi pot representar un canvi important. La IA pot ajudar a identificar, dins del conjunt de les dades, els elements que mereixen una atenció específica, més enllà de la revisió d’una mostra limitada.

Però aquí apareix una idea essencial: la IA és una eina de suport, no un substitut del judici professional de l’auditor. Els resultats generats per una eina d’IA poden ser útils per orientar, analitzar o preparar el treball, però han de ser revisats i validats. Entre els riscos identificats hi ha la manca de qualitat o contextualització de les dades, la variabilitat dels resultats, els problemes d’explicabilitat i, especialment, l’acceptació acrítica de resultats que no hagin estat contrastats.

Això obliga a mantenir, i fins i tot reforçar, principis tan propis de l’auditoria com l’escepticisme professional, la revisió humana i la necessitat d’obtenir evidència suficient i adequada.

I si la IA forma part del procés que auditem?

Aquí apareix el segon repte, probablement el més nou.

L’auditor pot trobar-se amb una administració que utilitza IA per classificar expedients, detectar riscos, tramitar subvencions, prendre decisions o generar informació que posteriorment forma part dels registres administratius o financers.

En aquests casos ja no n’hi ha prou amb utilitzar la IA com a eina d’auditoria. Cal entendre i, si escau, auditar el sistema d’IA que forma part del procés de gestió.

La GPF-ICEX 5381 planteja precisament aquest enfocament. L’auditor ha de comprendre el procés, identificar el tipus d’IA que s’utilitza, com està desplegada, quines dades empra i quins controls s’han establert. A partir d’aquí, ha d’identificar i valorar els riscos específics associats a la IA, com ara els biaixos, les inexactituds, les “al·lucinacions” o la manca de traçabilitat. També ha de revisar els controls destinats a mitigar-los.

Això comporta una evolució del mateix concepte d’auditoria. No es tracta de determinar si una tecnologia és “bona” o “dolenta”, sinó de comprovar si els riscos que genera estan identificats, gestionats i controlats adequadament. També cal valorar quin impacte tenen sobre l’àmbit objecte de fiscalització.

Una nova manera d’entendre els equips d’auditoria

Aquest nou escenari també tindrà conseqüències sobre les competències necessàries en els equips d’auditoria.

Comprendre els processos basats en IA pot requerir coneixements en tecnologies de la informació, dades, seguretat i funcionament dels models. En alguns casos, també caldran coneixements específics d’intel·ligència artificial. La mateixa GPF-ICEX 5381 assenyala que, quan els riscos associats a la IA són rellevants, la participació d’especialistes en TI i IA pot contribuir a obtenir una evidència d’auditoria més sòlida.

Per tant, l’auditor del futur probablement haurà de combinar cada vegada més coneixements financers, de control, jurídics i tecnològics.

Més tecnologia, però també més control

La incorporació de la IA no significa que l’auditoria pública perdi els seus principis tradicionals. Més aviat els reforça.

Cal garantir la qualitat de les dades, la traçabilitat dels processos, la supervisió humana, la seguretat de la informació i la fiabilitat dels resultats. Això fa que alguns principis essencials de l’auditoria adquireixin una nova dimensió.

Les proves poden incloure, per exemple, la verificació de les regles i validacions del sistema, proves d’entrada i sortida amb dades de referència, anàlisi dels resultats produïts per la IA o revisió de la documentació tècnica i dels mecanismes de monitorització.

En definitiva, la IA pot fer que l’auditoria sigui més eficient, però també pot fer-la més exigent.

El repte no és només incorporar la intel·ligència artificial a les eines de treball. Cal entendre com aquesta tecnologia transforma els processos que auditem i adaptar-hi les metodologies, els controls i les competències dels equips.

En aquesta nova etapa, l’auditoria pública haurà d’aprendre a fer dues coses alhora: auditar amb intel·ligència artificial i auditar la intel·ligència artificial.