Opinión | La inteligencia artificial hará barato encontrar el fraude. Lo difícil será probarlo

Durante décadas, la auditoría trabajó con muestras. Se revisaba una parte de las operaciones y se infería el resto. El fraude vivía cómodo en lo que no se revisaba. Esa época terminó. La inteligencia artificial ya permite revisar el 100% de las transacciones de una empresa, todos los días, y eso cambia por completo la forma de prevenir, detectar e investigar el fraude. Pero también cambia la forma de cometerlo.

En Tutor Negotia vemos tres movimientos que van a definir los próximos cinco años, y una regla que, en nuestra opinión, va a separar a los profesionales serios de los improvisados.

El problema sigue siendo enorme y lento

El estudio Occupational Fraud 2026 de la ACFE, con 2,402 casos en 143 países, confirma que las organizaciones pierden alrededor del 5% de sus ingresos por fraude interno. La pérdida mediana por caso es de 104 mil dólares y un esquema típico dura 12 meses antes de descubrirse. Lo más revelador: 43% de los fraudes se detecta por una denuncia, no por un control. Es decir, casi la mitad de los casos se descubre porque alguien habló, no porque el sistema lo vio.

Ese es el hueco que la IA va a cerrar. Un fraude que hoy tarda un año en salir a la luz puede detectarse en semanas cuando una máquina revisa cada asiento contable, cada pago y cada proveedor contra patrones de comportamiento.

Primer movimiento: del muestreo al universo completo

Las grandes firmas ya se movieron. En abril de 2026, EY anunció agentes de IA dentro de su plataforma de auditoría para 130 mil profesionales y 160 mil encargos en más de 150 países, con una plataforma que procesa 1.4 billones de líneas de pólizas al año. Su meta es que todas las actividades de auditoría tengan apoyo de agentes para 2028.

México tiene una ventaja que pocos países tienen y que casi nadie está aprovechando: la factura electrónica (CFDI). Cada factura emitida en el país es un archivo estructurado validado por el SAT. Eso significa que una empresa puede cruzar, con IA, el universo completo de sus CFDI contra sus movimientos bancarios, sus inventarios y las listas de contribuyentes con operaciones simuladas del artículo 69-B del Código Fiscal. Lo que antes requería semanas de un equipo de auditores hoy puede correr cada noche. La empresa que no lo haga va a enterarse de sus facturas falsas cuando llegue la autoridad, no antes.

Segundo movimiento: el fraude también usa IA

En 2024, un empleado de la firma de ingeniería Arup en Hong Kong transfirió 200 millones de dólares hongkoneses (unos 25.6 millones de dólares) en 15 operaciones, después de una videollamada en la que el director financiero y otros colegas eran falsificaciones hechas con IA. Ningún control tradicional estaba diseñado para eso.

Lo que viene es más complejo. Esta misma semana, empresas como Meta impulsan estándares para que agentes de IA compren y operen con empresas sin intervención humana directa. Cuando una máquina negocia con otra máquina, la pregunta forense cambia: ya no es solo quién autorizó el pago, sino qué agente lo autorizó, con qué instrucciones, con qué permisos y quién respondía por él. Las empresas van a necesitar controles de identidad y bitácoras para sus agentes de IA igual que hoy los tienen para sus empleados. Quien no los tenga va a descubrir que su fraude más caro no lo cometió una persona.

Tercer movimiento: de encontrar a probar

Aquí está, en nuestra opinión, el punto que casi nadie está viendo. La IA va a hacer barato encontrar anomalías. Lo caro, lo escaso y lo valioso va a ser probarlas.

Un modelo de IA puede señalar que un proveedor recibe pagos fuera de patrón, que dos empleados comparten domicilio con un proveedor o que una factura no corresponde a una entrega real. Pero un juez, un consejo de administración o una autoridad fiscal no van a aceptar "lo dijo el algoritmo" como prueba. Un dictamen pericial necesita que cada cifra se pueda reproducir, que cada documento tenga cadena de custodia y que cada conclusión resista un contrainterrogatorio.

Por eso proponemos lo que llamamos la regla de reproducibilidad: ningún hallazgo producido por IA debe entrar a un dictamen si no puede reproducirse con una herramienta determinista, como una hoja de cálculo, una consulta de base de datos o una huella criptográfica del archivo original. La IA busca, ordena, propone y redacta. El auditor forense decide, valida, reproduce y firma. La IA no es fuente de prueba; es una lupa muy poderosa.

Qué deben hacer las empresas desde hoy

• Monitoreo continuo del universo completo: revisar pagos, proveedores y CFDI todos los días, no una vez al año.
• Protocolos contra suplantación: ninguna transferencia relevante debe autorizarse solo por voz o video. Doble verificación por un canal distinto.
• Gobierno de agentes de IA: inventario de los agentes que operan en la empresa, sus permisos y sus bitácoras.
• Canales de denuncia fuertes: la IA no sustituye a la denuncia; la complementa. Sigue siendo la principal vía de detección.
• Un protocolo de evidencia digital: preservar, documentar y poder reproducir cada hallazgo antes de actuar.

Hacia dónde va

La auditoría forense no va a desaparecer con la inteligencia artificial. Va a cambiar de centro de gravedad: menos horas buscando agujas en pajares y más trabajo en lo que ninguna máquina puede firmar por nosotros, que es el criterio, la cadena de custodia y la responsabilidad profesional frente a un tribunal. El fraude va a ser más rápido. La respuesta también tiene que serlo, pero sin perder el rigor que convierte un indicio en una prueba.

Las empresas que entiendan esto primero no solo van a perder menos dinero. Van a poder demostrarlo.

Tutor Negotia Group es una firma especializada en auditoría forense, valuación de empresas y gestión de riesgos de inversión, que opera a través de la Red Internacional de Tutor Negotia. Es una empresa vinculada al editor de Educación y Negocios.