Por Filomena Moreira, autora de “Auditar para Criar Valor – Auditorias Internas a Sistemas de Gestão na Era Digital” e especialista em Auditoria a Sistemas de Gestão, Qualidade e Segurança e Saúde no Trabalho
A introdução da inteligência artificial nas auditorias internas tem vindo a colocar uma questão recorrente nas organizações: estaremos perante uma ameaça ao papel tradicional da auditoria ou perante uma evolução inevitável da sua função?
A resposta não é simples nem linear. A inteligência artificial não substitui a auditoria, mas altera de forma profunda a forma como esta é realizada e, sobretudo, o valor que pode gerar.
Durante décadas, a auditoria interna assentou em análises pontuais, em revisão documental e amostragem de evidência. Este modelo mantém a sua validade, mas começa a revelar limitações num contexto organizacional marcado por maior complexidade, maior pressão sobre a decisão e um volume de dados cada vez mais difícil de gerir com os métodos tradicionais.
É precisamente aqui que a inteligência artificial introduz uma mudança relevante. A possibilidade de analisar grandes volumes de informação em tempo real, identificar padrões e sinalizar desvios de forma contínua transforma a lógica da auditoria, que deixa de estar centrada em momentos isolados e passa a poder acompanhar tendências e comportamentos de forma mais integrada.
Esta evolução abre espaço a auditorias mais próximas da realidade operacional e mais orientadas para o risco, com maior capacidade de antecipação e leitura contínua do desempenho organizacional. No entanto, este potencial não elimina desafios importantes.
O principal risco não é tecnológico, mas interpretativo. A inteligência artificial processa dados, mas não interpreta contextos organizacionais nem substitui o julgamento profissional necessário à análise crítica da informação. A sua utilização exige, por isso, uma leitura cuidada dos resultados e uma forte capacidade de enquadramento.
A este desafio junta-se outro, frequentemente subestimado, que é a confusão entre velocidade e qualidade. A automatização pode tornar os processos mais rápidos, mas isso não significa necessariamente melhores decisões. Sem reflexão crítica, a auditoria pode tornar-se mais eficiente do ponto de vista operacional, mas menos relevante do ponto de vista da gestão.
Existe ainda uma dimensão estrutural que não pode ser ignorada, que é a qualidade dos dados. Qualquer sistema de inteligência artificial depende diretamente da consistência, fiabilidade e atualidade da informação que o alimenta. Quando esses dados são frágeis, as conclusões também o serão, independentemente da sofisticação tecnológica utilizada.
Ainda assim, o potencial desta evolução é significativo. Quando bem integrada, a inteligência artificial permite libertar o auditor de tarefas repetitivas e operacionais, reforçando o seu papel em áreas de maior valor acrescentado, como a análise de risco, a interpretação de resultados e o apoio à decisão.
Neste contexto, a auditoria deixa de estar centrada exclusivamente na verificação de conformidade e passa a assumir uma dimensão mais analítica e estratégica, mais próxima da realidade da gestão.
Mais do que uma substituição de funções, estamos perante uma redefinição de papéis. A tecnologia assume a capacidade de processamento e análise, enquanto o auditor reforça o seu papel na interpretação, no enquadramento e na decisão.
Por isso, a questão já não é se a inteligência artificial pertence à auditoria, mas sim de que forma será integrada e que valor será capaz de acrescentar.
É dessa resposta que dependerá o futuro da auditoria. Ou se reforça a sua relevância enquanto ferramenta de gestão, ou se se transforma num processo mais rápido, mas progressivamente menos útil para a tomada de decisão.