Análisis de los alcances, viabilidad y efectos esperados de la incorporación de Inteligencia Artificial (IA), Automatización de Procesos (RPA) y Aprendizaje Automático (ML) para el fortalecimiento del control contable en CCU S.A.

Abstract

La profesión de la auditoría interna atraviesa un punto de inflexión crítico a nivel mundial, en donde la adopción de nuevas tecnologías dentro de las funciones de esta disciplina ha dejado de ser una opción para convertirse en un factor imperativo de supervivencia y relevancia estratégica. En ese contexto, la presente investigación presenta el desafío de desarrollar una propuesta teórica para la modernización del control contable, teniendo como ejemplo el caso de CCU S.A., abordando limitaciones tanto de eficiencia como de cobertura inherentes a sus actuales procedimientos manuales basados en muestreos. El estudio comenzó con un diagnóstico profundo de la operación actual de la empresa, identificando procesos clave, como la revisión de contratos, ajustes de inventario y el control de accesos en sistemas que dependen excesivamente de tareas manuales. Esta situación no solo consume tiempo valioso de los equipos, sino que mantiene a la organización expuesta a ineficiencias y riesgos de error humano que los métodos actuales no logran mitigar por completo. Para solucionar esta problemática, se diseñó un Modelo Híbrido de Control Contable, una arquitectura teórica que propone integrar dos tecnologías complementarias: la Automatización Robótica (RPA), para encargarse de las tareas repetitivas y mecánicas, y la Inteligencia Artificial, para analizar datos complejos y detectar anomalías invisibles al ojo humano. Esta propuesta fue estructurada siguiendo estrictamente los estándares internacionales de control interno (COSO), garantizando que la innovación tecnológica cumpla con las normas de gobernanza corporativa. Finalmente, la tesis concluye proyectando el impacto transformador de este diseño: permitiría a CCU S.A. abandonar el modelo tradicional de “revisión por muestras” para avanzar hacia una auditoría continua. Esto significa tener la capacidad teórica de monitorear el 100% de las transacciones en tiempo real, logrando procesos más eficientes, mayor seguridad financiera y una toma de decisiones mucho más ágil y fundamentada. The internal audit profession is at a critical global turning point, where the adoption of new technologies has shifted from being optional to becoming a strategic imperative for survival. In this context, this research presents a theoretical proposal for modernizing accounting control using CCU S.A. as a case study, addressing the efficiency and coverage limitations inherent in current manual sampling procedures. The study began with an in-depth diagnosis of the company's current operations, identifying key processes, such as contract review, inventory adjustments, and system access control, that rely excessively on manual tasks. This situation not only consumes valuable time but also exposes the organization to inefficiencies and human error risks that current methods fail to fully mitigate. To address this issue, a Hybrid Accounting Control Model was designed. This theoretical architecture proposes integrating two complementary technologies: Robotic Process Automation (RPA) to handle repetitive tasks, and Artificial Intelligence (AI) to analyze complex data and detect anomalies invisible to the human eye. This proposal was structured strictly following international internal control standards (COSO), ensuring that technological innovation complies with corporate governance regulations. Finally, the thesis concludes by projecting the transformative impact of this design: it would allow CCU S.A. to abandon the traditional "sampling review" model and advance towards Continuous Auditing. This implies the theoretical capacity to monitor 100% of transactions in real-time, achieving more efficient processes, greater financial security, and more agile, data-driven decision-making.