Análisis de la aplicación del Machine Learning en el control interno para la identificación de anomalías en auditoría predictiva

Abstract

Este estudio analiza el uso del machine learning en la auditoría interna gubernamental como herramienta para fortalecer los sistemas de control interno frente al crecimiento de datos y la complejidad organizacional. A partir de un enfoque cualitativo, exploratorio y descriptivo, basado en revisión documental de fuentes académicas e institucionales, se examinan los fundamentos teóricos y técnicos de los modelos predictivos y su capacidad para identificar anomalías y riesgos de manera automatizada. Asimismo, se abordan los desafíos asociados a su implementación en el sector público, como la madurez tecnológica y los aspectos éticos. Los resultados permiten reconocer aportes, limitaciones y formular recomendaciones para su adopción, destacando la IA como aliada estratégica en la toma de decisiones.