{"id":43871,"date":"2026-10-01T19:47:01","date_gmt":"2026-10-01T23:47:01","guid":{"rendered":"https:\/\/intosaijournal.org\/journal-entry\/transformation-in-performance-audits-the-comptroller-and-auditor-general-of-indias-technology-driven-audit-innovation\/"},"modified":"2026-10-01T19:56:55","modified_gmt":"2026-10-01T23:56:55","slug":"transformation-in-performance-audits-the-comptroller-and-auditor-general-of-indias-technology-driven-audit-innovation","status":"publish","type":"journal-entry","link":"https:\/\/www.intosaijournal.org\/es\/journal-entry\/transformation-in-performance-audits-the-comptroller-and-auditor-general-of-indias-technology-driven-audit-innovation\/","title":{"rendered":"Transformaci\u00f3n de las auditor\u00edas de rendimiento: la Oficina del Contralor y Auditor General de la India y la innovaci\u00f3n impulsada por las nuevas tecnolog\u00edas"},"content":{"rendered":"\n

Autor: Oficina del Contralor y Auditor General de la India<\/em><\/p>\n\n\n\n

Introducci\u00f3n<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La cada vez mayor complejidad de la gobernanza digital ha transformado radicalmente el panorama de la auditor\u00eda. Hoy d\u00eda, las Entidades Fiscalizadoras Superiores (EFS) tienen que lidiar con enormes vol\u00famenes de registros financieros y con arquitecturas de programas en r\u00e1pida evoluci\u00f3n, que tensionan los m\u00e9todos de auditor\u00eda convencionales. El examen basado en muestras y las metodolog\u00edas convencionales de an\u00e1lisis de datos resultan cada vez menos adecuados para detectar los riesgos sist\u00e9micos, las interrelaciones opacas y los fallos de gobernanza inherentes a los sistemas digitales interconectados.<\/p>\n\n\n\n

La Oficina del Contralor y Auditor General de la India est\u00e1 respondiendo a este desaf\u00edo mediante una innovaci\u00f3n estructurada de las auditor\u00edas impulsada por las nuevas tecnolog\u00edas. As\u00ed, en los \u00faltimos a\u00f1os nuestra entidad ha estado integrando capacidades de an\u00e1lisis avanzadas a sus procesos de auditor\u00eda de rendimiento, que abarcan desde el an\u00e1lisis de redes y el aprendizaje autom\u00e1tico hasta el reconocimiento \u00f3ptico de caracteres (OCR) y el an\u00e1lisis de im\u00e1genes con IA.<\/p>\n\n\n\n

Estudio de caso 1: auditor\u00eda de rendimiento de programas de bienestar social<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La arquitectura de protecci\u00f3n social de la India comprende docenas de programas de bienestar social que se solapan, desde la seguridad alimentaria y la vivienda hasta el seguro m\u00e9dico y el empleo rural, y cada uno de ellos mantiene sus propias bases de datos de beneficiarios. Si bien la modalidad de pago digital a trav\u00e9s de transferencias directas de prestaciones (Direct Benefit Transfers<\/em>; DBT) ha mejorado sustancialmente la transparencia, tambi\u00e9n ha generado nuevos retos, como la exclusi\u00f3n de hogares con derecho a percibirlas, la duplicaci\u00f3n encubierta de prestaciones y la fragmentaci\u00f3n de la cobertura entre los distintos programas. Las auditor\u00edas convencionales examinaban los programas de forma aislada, lo que hac\u00eda casi imposible realizar un an\u00e1lisis sist\u00e9mico cruzado de todos ellos.<\/p>\n\n\n\n

La EFS de la India est\u00e1 llevando a cabo una auditor\u00eda de los beneficiarios de programas, basada en los datos de siete importantes programas de bienestar social en siete estados de la India. El gasto p\u00fablico total en estos siete programas durante el ejercicio 2023-24 ascendi\u00f3 a 4.140 millones de rupias. Para la auditor\u00eda, se adopt\u00f3 un marco de an\u00e1lisis integrado y centrado en los hogares, en el que los registros de los beneficiarios de los siete programas se tratan como nodos interconectados dentro de un modelo de grafos unificado. El tama\u00f1o total de las bases de datos de los siete programas es de unos 800 TB, de los que alrededor de 140 TB han sido identificados como pertinentes y necesarios para la auditor\u00eda. Los valores de \u2018hash\u2019 del n\u00famero Aadhaar1<\/a><\/sup> nos sirvieron como identificadores de vinculaci\u00f3n anonimizados, lo que permiti\u00f3 mapear los patrones de convergencia y de exclusi\u00f3n en el acceso a las prestaciones a nivel de hogar sin comprometer la privacidad.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

El flujo de trabajo de los an\u00e1lisis inclu\u00eda la extracci\u00f3n y estandarizaci\u00f3n de conjuntos de datos, el mapeo de la coincidencia de hogares entre distintos programas, la modelizaci\u00f3n de grafos y el an\u00e1lisis de entidades vinculadas, la detecci\u00f3n de anomal\u00edas y la priorizaci\u00f3n basada en riesgos para la verificaci\u00f3n sobre el terreno. De hecho, la validaci\u00f3n realizada mediante drones a efectos de verificar los registros del programa de vivienda Pradhan Mantri Awas Yojana (PMAY, o misi\u00f3n de vivienda asequible del Gobierno de la India) en determinadas ubicaciones revel\u00f3 una discrepancia entre la fase de construcci\u00f3n de las viviendas y la liberaci\u00f3n de fondos.<\/p>\n\n\n\n

Mediante el an\u00e1lisis del big data de la poblaci\u00f3n total, tambi\u00e9n observamos que aproximadamente 3,6 millones de familias permanec\u00edan excluidas de las prestaciones de los principales programas de bienestar social, a pesar de cumplir los requisitos para acogerse a ellos como hogares destinatarios, un hallazgo impensable con los m\u00e9todos convencionales de muestreo y an\u00e1lisis de datos. Todo ello dej\u00f3 patente, asimismo, la necesidad de una reforma sist\u00e9mica de los mecanismos de identificaci\u00f3n de beneficiarios y de la coordinaci\u00f3n entre programas, quedando de manifiesto c\u00f3mo el an\u00e1lisis integrado puede proporcionar informaci\u00f3n basada en evidencia que permita valorar la efectividad tanto de las prestaciones de bienestar social como de la equidad en el acceso a las mismos.<\/p>\n\n\n\n

Estudio de caso 2: \u00abArtifacial Intelligence\u00bb \u2014 herramienta de an\u00e1lisis de im\u00e1genes basada en IA<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Tradicionalmente, la verificaci\u00f3n de beneficiarios en las auditor\u00edas de prestaciones sociales se ha basado en campos de datos estructurados para detectar anomal\u00edas. No obstante, hab\u00eda un aspecto significativo de la identidad de los beneficiarios que jam\u00e1s fue auditado, a saber, las fotograf\u00edas almacenadas junto con los registros de la base de datos en pr\u00e1cticamente todos los grandes programas de bienestar social. El fraude \u2018visual\u2019, como la reutilizaci\u00f3n de fotograf\u00edas para realizar m\u00faltiples inscripciones, las im\u00e1genes en blanco o no humanas, o las fotograf\u00edas de grupo que encubren la identidad individual, representa una vulnerabilidad sistem\u00e1tica que el an\u00e1lisis de datos estructurados no puede detectar.<\/p>\n\n\n\n

El Centro de Gesti\u00f3n y An\u00e1lisis de Datos (Centre for Data Management and Analytics<\/em>; CDMA) de la EFS de la India ha desarrollado una caja de herramientas de an\u00e1lisis de im\u00e1genes basada en IA, denominada \u00abArtifacial Intelligence\u00bb, que se apoya en bibliotecas Python de c\u00f3digo abierto para la verificaci\u00f3n de beneficiarios a partir de im\u00e1genes. Este kit permite detectar im\u00e1genes duplicadas mediante el algoritmo de hash perceptual, que se\u00f1ala fotograf\u00edas id\u00e9nticas utilizadas para m\u00faltiples registros con un umbral de coincidencia del 100 % para minimizar los falsos positivos, as\u00ed como descubrir im\u00e1genes falsas, identificar archivos con extensiones de imagen v\u00e1lidas que no contienen datos de imagen reales, y realizar an\u00e1lisis faciales y de recuento.<\/p>\n\n\n\n

Creado sobre las bibliotecas OpenCV, dlib y face_recognition, con una interfaz gr\u00e1fica basada en PyQt6, el programa no requiere conocimientos de codificaci\u00f3n, funciona en ordenadores de sobremesa est\u00e1ndar y genera resultados en forma de archivos CSV estructurados o directorios de im\u00e1genes organizados. Un diagrama de Sankey2<\/a><\/sup> resume visualmente los resultados de los an\u00e1lisis para la elaboraci\u00f3n de informes de auditor\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Durante el transcurso de una sola auditor\u00eda de rendimiento, estas herramientas procesaron 238.000 fotograf\u00edas vinculadas a 119.000 beneficiarios, quedando al descubierto fallos sist\u00e9micos en la infraestructura de TI a nivel de programas, como la duplicaci\u00f3n de im\u00e1genes o entradas no v\u00e1lidas, susceptibles de facilitar el uso indebido de los fondos de bienestar social. Los hallazgos fueron reflejados directamente en las observaciones de la auditor\u00eda y en las recomendaciones pol\u00edticas para reforzar los controles de validaci\u00f3n de fotograf\u00edas en los sistemas de TI del r\u00e9gimen de bienestar social.<\/p>\n\n\n\n

Estudio de caso 3: auditor\u00edas de contrataci\u00f3n p\u00fablica electr\u00f3nica mediante un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La contrataci\u00f3n p\u00fablica sigue siendo uno de los \u00e1mbitos de mayor riesgo de fallos de gobernanza. La colusi\u00f3n en las licitaciones, la formaci\u00f3n de c\u00e1rteles, la rotaci\u00f3n de ganadores, las ofertas de cobertura y el uso de proveedores intermediarios son riesgos persistentes que las auditor\u00edas de contrataci\u00f3n convencionales suelen tener dificultades para detectar. Un examen caso por caso de las licitaciones, por muy exhaustivo que sea, no es capaz de revelar los patrones a nivel de red que caracterizan a la colusi\u00f3n sist\u00e9mica.<\/p>\n\n\n\n

En este contexto, la EFS de la India ha desarrollado un marco de an\u00e1lisis de redes con enfoque relacional para las auditor\u00edas de la contrataci\u00f3n p\u00fablica electr\u00f3nica, que integra tres t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis complementarias. El an\u00e1lisis de redes basado en grafos, modelados como nodos y aristas interconectados, permite visualizar a gran escala cl\u00fasteres densos de licitadores, redes de proveedores dominantes y relaciones de contrataci\u00f3n an\u00f3malas; la detecci\u00f3n de patrones mediante el algoritmo Apriori3<\/a><\/sup>, que permite identificar combinaciones recurrentes de licitadores en m\u00faltiples procesos de contrataci\u00f3n; y la resoluci\u00f3n de entidades mediante coincidencia difusa (una t\u00e9cnica para localizar y vincular conjuntos de datos que, aunque no coincidan exactamente, es probable que representen la misma entidad), que permite comparar los nombres, las direcciones y los datos de registro de los proveedores para detectar identidades duplicadas y relaciones ocultas entre licitadores aparentemente independientes.<\/p>\n\n\n\n

Este marco fue dise\u00f1ado \u00edntegramente con tecnolog\u00edas de c\u00f3digo abierto, como la programaci\u00f3n en R y las bibliotecas en Python4<\/a><\/sup>, lo que garantiza tanto la escalabilidad como una buena relaci\u00f3n coste-eficacia. La metodolog\u00eda nos permiti\u00f3 realizar un an\u00e1lisis de la poblaci\u00f3n total de conductas en materia de contrataci\u00f3n p\u00fablica, que ayud\u00f3 a encontrar y se\u00f1alar conexiones ocultas entre proveedores, patrones de licitaciones colusorias y riesgos sist\u00e9micos invisibles para una revisi\u00f3n convencional. Asimismo, reforzamos las capacidades de an\u00e1lisis a nivel institucional mediante plantillas de flujo de trabajo estandarizadas, lo que redujo las barreras t\u00e9cnicas para los posteriores equipos de auditor\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Estudio de caso 4: OCR y an\u00e1lisis de documentos asistido por IA<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Una caracter\u00edstica definitoria de la auditor\u00eda p\u00fablica en los grandes sistemas de gobernanza es el enorme volumen de evidencia documental no estructurada, tales como certificados escaneados, libretas de ahorro manuscritas, facturas, resoluciones de liquidaci\u00f3n, etc. El examen manual de esta evidencia consume much\u00edsimo tiempo, es propenso a errores y tiene un alcance intr\u00ednsecamente limitado.<\/p>\n\n\n\n

Por ello, la EFS de la India implant\u00f3 la tecnolog\u00eda de reconocimiento \u00f3ptico de caracteres (OCR) en dos l\u00edneas de auditor\u00eda distintas. Por un lado, la utiliz\u00f3 en las auditor\u00edas de bienestar social e integridad de los documentos, combinando el OCR biling\u00fce (hindi e ingl\u00e9s) con el procesamiento de lenguaje natural (PLN) y la visi\u00f3n artificial (computer vision<\/em>) para extraer y analizar el texto de los certificados de los beneficiarios, las libretas de ahorro y otros documentos relacionados. Una capa forense detecta indicadores de manipulaci\u00f3n, como marcas de corrector, registros alterados o fotograf\u00edas duplicadas, y una capa de fusi\u00f3n de auditor\u00eda sintetiza la evidencia en formato texto y la evidencia en formato visual en conclusiones de auditor\u00eda fundamentadas y asistidas por IA. Por otro lado, la aplic\u00f3 en la auditor\u00eda de declaraciones de impuestos directos y de estados financieros, donde el OCR extrae datos estructurados de informes de auditor\u00eda fiscal, facturas, hojas de c\u00e1lculo y estados financieros en formato PDF o escaneados. Los datos extra\u00eddos se estandarizan, se cotejan con los documentos originales y se analizan en busca de anomal\u00edas e inconsistencias. Adem\u00e1s, esta tecnolog\u00eda permite realizar controles espec\u00edficos, como pruebas de corte de facturas y cotejos entre las declaraciones del impuesto sobre la renta y los informes de auditor\u00eda fiscal, entre otras.<\/p>\n\n\n\n

Pautas pr\u00e1cticas para las EFS: primeros pasos en la innovaci\u00f3n de la auditor\u00eda<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La experiencia de la EFS de la India con estas cuatro iniciativas arroja una serie de ense\u00f1anzas pr\u00e1cticas. En una primera etapa, de diagn\u00f3stico y establecimiento de las bases, las EFS pueden comenzar su proceso evaluando la disponibilidad, la calidad y la accesibilidad de los datos digitales en poder de las entidades auditadas. Adem\u00e1s, las EFS deber\u00edan hacer una valoraci\u00f3n muy honesta de sus capacidades de an\u00e1lisis a nivel interno y ver de qu\u00e9 habilidades disponen, qu\u00e9 herramientas ya utilizan y qu\u00e9 carencias quedan por resolver.<\/p>\n\n\n\n

La segunda etapa consiste en la experimentaci\u00f3n focalizada. M\u00e1s que intentar llevar a cabo una transformaci\u00f3n de golpe y en toda la organizaci\u00f3n, las EFS har\u00e1n mejor en identificar un \u00e1mbito de auditor\u00eda concreto en el que ya se cuenta con datos digitales y en el que la pregunta de auditor\u00eda est\u00e9 bien definida.<\/p>\n\n\n\n

La tercera etapa es la de la consolidaci\u00f3n metodol\u00f3gica. Los proyectos piloto que hayan tenido \u00e9xito deben codificarse en marcos reutilizables: flujos de trabajo documentados, guiones estandarizados, plantillas de auditor\u00eda y protocolos de aseguramiento de la calidad que permitan a los equipos posteriores replicar y adaptar la metodolog\u00eda sin tener que volver a crearla desde cero. Esta tambi\u00e9n es la etapa en la que la innovaci\u00f3n transita de la pericia individual a la capacidad institucional.<\/p>\n\n\n\n

Y la cuarta etapa, la m\u00e1s crucial, es la de la creaci\u00f3n de capacidades y de \u2018cultura\u2019. Aqu\u00ed, las EFS tienen que invertir en programas de capacitaci\u00f3n estructurados, que ayuden a desarrollar la alfabetizaci\u00f3n anal\u00edtica de todo el personal de auditor\u00eda. Esto no significa convertir a cada uno de los auditores en un cient\u00edfico de datos, pero s\u00ed garantizar que las herramientas de an\u00e1lisis se comprendan, se consideren fiables y se empleen con criterio profesional.<\/p>\n\n\n\n

Conclusi\u00f3n<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La transformaci\u00f3n digital de los sistemas de gobernanza exige una transformaci\u00f3n equivalente en la auditor\u00eda del sector p\u00fablico. La experiencia de la EFS de la India demuestra que las tecnolog\u00edas emergentes, tales como los drones, el an\u00e1lisis de im\u00e1genes y las t\u00e9cnicas de IA\/aprendizaje autom\u00e1tico (ML) pueden lograr, entre todas, impulsar la capacidad auditora, llev\u00e1ndola de una verificaci\u00f3n reactiva de transacciones a una supervisi\u00f3n proactiva e ‘inteligente’.<\/p>\n\n\n\n

A medida que los sistemas de gobernanza se vuelven m\u00e1s complejos y digitalmente interconectados, las EFS de mayor valor p\u00fablico ser\u00e1n aquellas que inviertan hoy en las herramientas, las tecnolog\u00edas y la cultura institucional requeridas para afrontar los retos de auditor\u00eda del d\u00eda de ma\u00f1ana. La transformaci\u00f3n ha comenzado ya; ahora, lo que toca es acelerarla y compartirla.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Notas al pie<\/h2>\n\n\n
  1. \u00a0El n\u00famero Aadhaar es el n\u00famero de identificaci\u00f3n \u00fanico de 12 d\u00edgitos que se asigna a los residentes de la India. \u21a9\ufe0e<\/a><\/li>
  2. \u00a0Un diagrama de Sankey es un diagrama de flujo en el que la anchura de las flechas es directamente proporcional al caudal o volumen de datos. \u21a9\ufe0e<\/a><\/li>
  3. \u00a0Algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico no supervisado. \u21a9\ufe0e<\/a><\/li>
  4. \u00a0Bibliotecas en Python que incluyen NetworkX, igraph y tidygraph. \u21a9\ufe0e<\/a><\/li><\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    La cada vez mayor complejidad de la gobernanza digital ha transformado radicalmente el panorama de la auditor\u00eda. Hoy d\u00eda, las Entidades Fiscalizadoras Superiores (EFS) tienen que lidiar con enormes vol\u00famenes de registros financieros y con arquitecturas de programas en r\u00e1pida evoluci\u00f3n, que tensionan los m\u00e9todos de auditor\u00eda convencionales. El examen basado en muestras y las metodolog\u00edas convencionales de an\u00e1lisis de datos resultan cada vez menos adecuados para detectar los riesgos sist\u00e9micos, las interrelaciones opacas y los fallos de gobernanza inherentes a los sistemas digitales interconectados.<\/p>\n","protected":false},"author":274,"featured_media":43168,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":"[{\"content\":\"\u00a0El n\u00famero Aadhaar es el n\u00famero de identificaci\u00f3n \u00fanico de 12 d\u00edgitos que se asigna a los residentes de la India.\",\"id\":\"770b8c39-0bcb-493e-8784-2f74b2c8c0c8\"},{\"content\":\"\u00a0Un diagrama de Sankey es un diagrama de flujo en el que la anchura de las flechas es directamente proporcional al caudal o volumen de datos.\",\"id\":\"3efc88e2-d18f-4901-9a14-6d9f162b3f99\"},{\"content\":\"\u00a0Algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico no supervisado.\",\"id\":\"80dd6823-46cf-42cb-b42a-f8982fddf6aa\"},{\"content\":\"\u00a0Bibliotecas en Python que incluyen NetworkX, igraph y tidygraph.\",\"id\":\"9c65dca9-6ab8-4d9a-8d43-737c14316808\"}]"},"journal-categories":[4563],"content-tags":[1137,947,955,1103,1166,1236,1237],"country":[3560],"region":[1339],"section":[932],"coauthors":[3871],"class_list":["post-43871","journal-entry","type-journal-entry","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","journal-categories-q3-2026","content-tags-machine-learning-es","content-tags-artificial-intelligence-es","content-tags-audit-innovation-es","content-tags-innovation-es","content-tags-performance-audit-es","content-tags-technology-es","content-tags-technology-audit-es","country-india-es","region-asosai-es","section-featured-articles-es"],"acf":[],"yoast_head":"\nTransformaci\u00f3n de las auditor\u00edas de rendimiento: la Oficina del Contralor y Auditor General de la India y la innovaci\u00f3n impulsada por las nuevas tecnolog\u00edas - INTOSAI Journal<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/intosaijournal.org\/es\/journal-entry\/transformation-in-performance-audits-the-comptroller-and-auditor-general-of-indias-technology-driven-audit-innovation\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Transformaci\u00f3n de las auditor\u00edas de rendimiento: la Oficina del Contralor y Auditor General de la India y la innovaci\u00f3n impulsada por las nuevas tecnolog\u00edas - INTOSAI Journal\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"La cada vez mayor complejidad de la gobernanza digital ha transformado radicalmente el panorama de la auditor\u00eda. 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