La potencia de Microsoft Excel para auditorías sencillas es indiscutible. Sin duda es asombroso el alto número de empresas que basan su programa de auditoría interna en la herramienta de hojas de cálculo más famosa del mundo. Lo que uno no puede explicarse es la costumbre de usar Excel para auditorías complejas y análisis de datos, cuando esta herramienta no es la más indicada para cumplir los requisitos de tales tareas.
Que no quepa la menor duda, Excel tiene y tendrá siempre su sitio en el mercado, junto con programas de hojas de cálculo alternativos. Están disponibles en prácticamente todo el mundo, altamente asequibles y fáciles de aprender.
No hay necesidad de insistir más en las ventajas reconocidas de programas de hojas de cálculo para realizar funciones empresariales básicas y auditorías internas limitadas. En su lugar, es importante considerar donde se quedan cortos y se vuelven evidentes sus defectos, al compararlos con el análisis de datos y herramientas avanzadas de auditoría.
Auditorías en un mundo obsesionado con los datos
En primer lugar vamos a aclarar que queremos decir con esto: Una herramienta avanzada de auditoría interna hoy es aquella que aprovecha capacidades analíticas para analizar enormes cantidades de datos que proceden de diferentes orígenes. Y aunque en algún momento se consideró un lujo, el análisis de datos es ahora una parte esencial cualquier auditoría moderna que se precie de tener un nivel alto de madurez. Y en realidad, esto es algo crítico hoy en día. En algún momento, entre macrodatos, riesgos de ciberseguridad e inteligencia artificial nacieron las necesidades complejas de la auditoría actual y empezaron a vislumbrarse las limitaciones de programas convencionales. Estas limitaciones se extienden más allá del límite de filas y columnas en Excel, que es cerca de un millón y 16 000 respectivamente. De hecho, en la auditoría moderna, las limitaciones de Excel se encuentran más en su relación con los datos que en la cantidad de datos que puede retener.
Teniendo esto en cuenta, veamos las tres limitaciones más importantes cuando intentamos usar Excel o un programa parecido para responder a las exigencias de una auditoría interna impulsada por el análisis de datos.
1. No protege la integridad de sus datos
Los auditores internos estarán de acuerdo seguramente en que la precisión de una auditoría es directamente proporcional a la exactitud de sus datos. La mayoría de la gente está de acuerdo en que los humanos tienden, en mayor o menor medida, a cometer errores. Un auditor puede importar los registros que desee, de tantos orígenes como desee. Puede que llamen al proceso preciso, pero en las manos de mortales que se equivocan, la información en hojas de cálculo está sujeta a descuidadas pulsaciones de teclado, copia incorrecta, fórmulas defectuosas y un sinnúmero de errores. Las hojas de cálculo que se envían por correo electrónico corren el riesgo de perder su confidencialidad al pasar de una mano a otra y aumentar el riesgo de errores. En un campo que es sinónimo de aversión al riesgo, es increíble que cualquier auditor se sienta seguro manejando enormes series de datos con controles inconstantes, especialmente cuando tienen otra alternativa.
Una solución de análisis de datos para auditoría evita el problema al reducir al mínimo el factor de error humano y proteger los datos (por lo general importados desde hojas de cálculo Excel, ni más ni menos) en un sistema centralizado y seguro en el que se elimina completamente la posibilidad de errores de teclado o de enviar por correo la versión incorrecta. En otras palabras, una solución de análisis de datos tiene una relación íntima con los datos y por lo tanto los protege.
«En un campo que es sinónimo de aversión al riesgo, es increíble que cualquier auditor se sienta seguro
manejando enormes series de datos con controles inconstantes, especialmente cuando existe otra alternativa».
2. No existe un verdadero registro de los pasos de la auditoría
Cuando se producen errores humanos o de otro tipo, o cuando los datos incorrectos entran en el proceso de auditoría, es importante poder revisar el historial y determinar qué pasó. Es todavía más importante cuando se usan varios orígenes de datos o en situaciones de auditoría continua.
Lo cual nos lleva a otra limitación de las herramientas convencionales: Una solución de hojas de cálculo común y corriente no tiene la capacidad intrínseca de registro que cumpla con las normas establecidas por los requisitos básicos de registro de los pasos de auditoría.
Por el contrario, las herramientas de análisis de datos crean un registro de los pasos de la auditoría que incluye todos los cambios y operaciones realizadas en una base de datos. Archivos y formatos de importación, tipos de análisis realizados y los resultados de los análisis se registran en las propiedades inalterables de los archivos y ese el tipo de confianza que permite al auditor dormir tranquilo.
3. No tiene bibliotecas de análisis de datos
La carencia principal de los métodos de auditoría tradicionales es que no aprovechan las increíbles posibilidades que proporciona una herramienta de análisis de datos para auditoría. Cuando las herramientas de análisis de datos en la auditoría empiezan a «hablar» con las bibliotecas de análisis de datos, sucede algo mágico.
En teoría, algunas de las pruebas básicas que permite el análisis de datos se pueden realizar en programas de hojas de cálculo estándar, pero son tareas complicadas y tediosas, ya que los usuarios deben programar macros complejas o crear varias tablas dinámicas.
Compare este método con herramientas que permiten a los usuarios, detectar duplicados, unir o estratificar datos o incluso, detectar omisiones o aplicar pruebas basadas en la Ley de Benford sin esfuerzo, y sin necesidad de tener conocimientos de programación.
Además, una parte del problema es que ahora mismo estamos inundados de datos. Hay demasiados y esto es un arma de doble filo en el sentido de que nos permite descubrir datos increíbles si de verdad podemos comprenderlos y apreciar su enormidad. Las herramientas de análisis de datos ayudan a los usuarios a examinar un proceso de análisis de datos de principio a fin con pruebas rutinarias predefinidas, que pueden ayudar a un usuario relativamente nuevo a ejecutar, por ejemplo, una serie de rutinas para detectar problemas de seguridad en una implementación SAP.
Hacia la adopción de soluciones orientadas a los datos
Como se ha documentado adecuadamente, la auditoría interna es un poco lenta en la adopción de nueva tecnología. Y no nos sorprende que la familiaridad con tecnología de la mayoría de los auditores se limite a hojas de cálculo. Lo cual es extraño, ya que entre minería de datos, análisis predictivos, detección de fraude y ciberseguridad, el análisis de datos y la auditoría interna son aliados naturales.
En la Edad de la transformación digital, la auditoría orientada a los datos se está convirtiendo en la norma y es interesante que todavía tengamos que describir las ventajas de herramientas avanzadas de análisis de datos. Pero en una profesión que depende tanto de soluciones tradicionales y con análisis y minería de datos como las habilidades que más necesitan formación adicional, es importante enfatizar este punto.
Paul Leavoy es un escritor que lleva escribiendo sobre tecnología de gestión empresarial más de una década. En la actualidad, investiga y escribe sobre análisis de datos y tecnología de auditoría interna para CaseWare IDEA.