Módulo I: Fundamentos y Mentalidad de IA (Básico)

Enfoque: Comprensión, ética y comunicación con la IA.

1. Introducción y Contexto.

a) El nuevo rol del auditor: De la revisión por muestreo al análisis de población completa.

b) Taxonomía de la IA: Diferencia entre IA Generativa, IA Analítica y Automatización.

c) Ética y Seguridad de Datos:

• Privacidad en modelos públicos vs. privados.

• Cómo anonimizar datos sensibles antes de subirlos a la nube.

• Limitaciones y sesgos: El fenómeno de las "alucinaciones".

2. El Arte del Prompting para Auditores.

a) Metodología de Ingeniería de Prompts: Marco Persona-Tarea-Contexto-Restricción.

b) Casos de uso administrativo:

• Generación de correos de solicitud de información.

• Creación de actas de reuniones y minutas automáticas.

• Traducción y resumen de normatividad técnica.

c) Taller Práctico: Redacción de un plan de auditoría preliminar definiendo un "Rol de Auditor Senior" en la IA.

3. Análisis Documental con IA.

a) Revisión de Políticas y Contratos:

• Extracción de puntos clave en documentos extensos.

• Identificación de cláusulas de riesgo o incumplimientos potenciales.

b) Benchmarking Normativo:

• Comparación de estados financieros con estándares internacionales (NIA/NIIF).

c) Taller Práctico: Carga de un PDF (Manual de Procedimientos) y detección de brechas de control interno mediante lenguaje natural.

Módulo II: Herramientas y Automatización (Intermedio)

Enfoque: Herramientas aplicadas, personalización y eficiencia.

1. Ecosistema de Herramientas de Productividad.

a) IA en Hojas de Cálculo:

• Uso de Copilot o extensiones para limpieza de bases de datos masivas.

• Categorización automática de gastos y detección de duplicados.

b) OCR Inteligente: Conversión de facturas y estados de cuenta escaneados a formatos editables con validación de datos.

2. Creación de Asistentes Personalizados.

a) Desarrollo de GPTs o "Gems" Privados:

• Cómo entrenar a la IA con conocimiento específico (ej. Leyes fiscales locales, manuales internos).

• Configuración de instrucciones de comportamiento (tono, rigor técnico, formato de salida).

b) Taller Práctico: Creación de un "Asistente de Redacción de Hallazgos" que asegure la estructura: Condición, Criterio, Causa y Efecto.

3. Automatización y Futuro de la Profesión.

a) Flujos de Trabajo Automatizados (No-Code):

• Introducción a la conexión de aplicaciones (IA + Email + Almacenamiento).

b) Detección Avanzada de Anomalías:

• Uso de IA para identificar patrones de fraude o errores humanos en libros mayores.

c) Proyecto Final: Simulación de un cierre de auditoría donde la IA consolida las observaciones de campo en un borrador de informe final.