Escepticismo profesional: cómo ejercerlo cuando la IA le propone las alertas

En resumen: el escepticismo profesional es la actitud que la NIA 200 exige al auditor durante toda la auditoría: una mentalidad inquisitiva, especial atención a las señales de posibles incorrecciones por error o fraude y una valoración crítica de la evidencia. Con inteligencia artificial esa actitud no cambia de objeto, se amplía: hay que aplicarla a los estados financieros y también a lo que la herramienta dice de ellos. La IA sugiere, no prueba.

Qué es el escepticismo profesional (definición de la NIA 200)

La Norma Internacional de Auditoría 200, en su párrafo 13, literal l), define el escepticismo profesional como una «actitud que implica una mentalidad inquisitiva, una especial atención a las circunstancias que puedan ser indicativas de posibles incorrecciones debidas a errores o fraudes, y una valoración crítica de la evidencia de auditoría».

Y el párrafo 15 lo convierte en requerimiento: el auditor planificará y ejecutará la auditoría con escepticismo profesional, reconociendo que pueden darse circunstancias que supongan que los estados financieros contengan incorrecciones materiales. No es una virtud opcional ni un rasgo de personalidad. Es una obligación de la norma internacional de auditoría que se mantiene de la planeación al informe.

En palabras sencillas, la definición tiene tres piezas:

• Mente inquisitiva. Preguntar «¿y esto por qué?» antes de aceptar una cifra, una explicación de la gerencia o un resultado de una herramienta.
• Especial atención a las circunstancias. Estar alerta a las condiciones que puedan indicar una incorrección: variaciones que no cuadran con el negocio, documentos que se contradicen, respuestas demasiado perfectas.
• Evaluación crítica de la evidencia. No contar la evidencia, pesarla: ¿es relevante?, ¿es fiable?, ¿alcanza para concluir?

La guía de aplicación de la misma norma (apartados A18 a A22) aterriza la idea con ejemplos de actitud de escepticismo profesional: atender a la evidencia que contradiga otra evidencia obtenida, a la información que cuestione la fiabilidad de los documentos, a las condiciones que puedan indicar un posible fraude. Y advierte que mantener el escepticismo durante toda la auditoría reduce el riesgo de pasar por alto circunstancias inusuales, de generalizar en exceso y de usar hipótesis inadecuadas. Un matiz que suele olvidarse: el auditor puede aceptar que los registros son auténticos salvo que tenga motivos para creer lo contrario, pero la buena fama de la gerencia no le permite conformarse con evidencia que no sea convincente.

Juicio profesional y escepticismo: no son lo mismo

Es una de las preguntas que más aparece en las búsquedas, y con razón: las dos ideas viven juntas en la NIA 200, una al lado de la otra. La norma define el juicio profesional (párrafo 13, literal k) como la aplicación de la formación práctica, el conocimiento y la experiencia, en el contexto de las normas de auditoría, contabilidad y ética, para tomar decisiones informadas sobre el curso de acción adecuado. El párrafo 16 exige aplicarlo en la planificación y ejecución de la auditoría.

Dicho de otra forma: el escepticismo abre la pregunta y el juicio del auditor la cierra con una decisión documentada. Sin escepticismo, el juicio decide sobre premisas que nadie revisó. Sin juicio, el escepticismo se vuelve desconfianza improductiva.

Qué dice la norma colombiana

En Colombia, las NIA hacen parte del Anexo 4 del Decreto 2420 de 2015. Según su artículo 1.2.1.2 (modificado por el Decreto 2496 de 2015), las aplican obligatoriamente los revisores fiscales de las entidades del Grupo 1 y de las del Grupo 2 que superen 30.000 salarios mínimos de activos o 200 trabajadores, en el dictamen de los estados financieros. Los demás revisores fiscales pueden aplicarlas de forma voluntaria.

La Ley 43 de 1990 no usa la palabra «escepticismo», pero su artículo 7 ya exigía al contador público independencia mental «para garantizar la imparcialidad y objetividad de sus juicios» y proceder con diligencia profesional. El artículo 37 añade los principios de objetividad, independencia y responsabilidad. El escepticismo profesional es la forma práctica de cumplir esos principios cuando la evidencia llega en una hoja de cálculo, en la respuesta de un cliente o en la salida de una IA.

El riesgo nuevo: aceptar lo que dice la máquina (o descartarlo todo)

Cuando el auditor trabaja con herramientas automatizadas aparece un sesgo con nombre propio: el sesgo de automatización. El IAASB lo describió en el borrador de la NIA 500 revisada (2022) como darle peso indebido a la salida de sistemas automatizados, o a la información en formato digital, sin aplicar los procedimientos de auditoría adecuados. La presentación pulida ayuda al engaño: una hoja con semáforos rojos y porcentajes con un decimal parece evidencia aunque no lo sea.

El error opuesto también existe y se habla menos de él: descartar todo lo que produce la IA porque «alucina». Eso tampoco es escepticismo; es renunciar a una herramienta que revisa el cien por ciento de la información en minutos y que, bien usada, señala dónde mirar. La actitud correcta es la misma que la NIA 200 pide frente a cualquier fuente: ni credulidad ni rechazo, sino valoración crítica.

El tema está en la agenda del emisor de normas. En agosto de 2026 el IAASB publicó para comentarios, hasta el 15 de diciembre de 2026, una propuesta de revisión de las NIA 330, 500 y 520 que refuerza la aplicación del escepticismo profesional durante toda la auditoría y la evaluación de la relevancia y fiabilidad de la información usada como evidencia de auditoría.

El caso del laboratorio: la IA propone, el auditor confirma o descarta

Aviso: D1 S.A.S. es una empresa real. En el laboratorio se usaron sus estados financieros públicos de 2024 y 2023 como ejercicio pedagógico. Lo que sigue no es un hallazgo sobre la compañía: son hipótesis que una herramienta propuso y que nadie ha probado.

Una revisión analítica de variaciones sobre un balance comparativo, hecha a mano, fácilmente toma una mañana: calcular variaciones absolutas y relativas cuenta por cuenta, cruzarlas, decidir cuáles merecen una prueba. En el laboratorio en vivo le pedí a Claude dentro de Excel que hiciera esa primera pasada, y la respuesta estuvo en menos de cinco minutos. Lo importante no fue la velocidad. Fue la palabra que puse en la instrucción.

Le pedí analizar las presuntas inconsistencias. «Escuche bien la palabra», les dije a los asistentes: no estoy afirmando que la empresa tenga inconsistencias. El prompt pedía un tablero de «inconsistencias potenciales» con, para cada una, la cuenta, la variación 2024 frente a 2023, el tipo de riesgo, el impacto potencial, un nivel alto, medio o bajo y una o dos pruebas de auditoría sugeridas. Le indiqué buscar variaciones superiores al 30 %, ratios anormales e inconsistencias entre cuentas relacionadas.

Desde el minuto 43:38: en pantalla se ve el prompt de pruebas de auditoría que se le entrega a Claude en Excel, con la palabra «potenciales» y la estructura de cada alerta. Fíjese en cómo el encuadre se construye antes de ejecutar: la herramienta no debe devolver hallazgos, sino hipótesis para que el auditor las pruebe.

Ese encuadre no es cortesía. Es escepticismo profesional aplicado a la instrucción: si le pide a la IA «encuentre el fraude», le está pidiendo que confirme una hipótesis, y un modelo complaciente la confirmará. Si le pide hipótesis graduadas por riesgo, obtiene un mapa de dónde mirar. En vivo lo dije así: esas señales no significan que haya inconsistencias, ni correcciones, ni fraudes, «pero sí son red flags que nos dicen pilas».

La alerta más fuerte y cómo se trabaja

La hoja que produjo la herramienta marcó en rojo la propiedad, planta y equipo, con un crecimiento cercano al 110 % entre los dos años, y propuso como posibles riesgos «capitalización indebida, activos ficticios, sobrevaloración». Leída sin escepticismo, esa línea parece una acusación. Leída con escepticismo, es una pregunta sobre las afirmaciones de existencia y valoración que se contesta con evidencia de auditoría:

1. ¿Tiene explicación de negocio? Un minorista que abre tiendas a ritmo acelerado debería mostrar exactamente ese patrón. La misma hoja lo reconocía en sus conclusiones: «consistente con apertura acelerada de tiendas», pero requiere verificar existencia y valoración.
2. ¿Qué evidencia la confirmaría o la descartaría? Inspección física de una muestra de tiendas nuevas, revisión de contratos y desembolsos de construcción, y el cruce de las adiciones con el flujo de efectivo de inversión. Son las pruebas que la IA sugirió; el auditor decide su alcance.
3. ¿Cuadra con las cuentas relacionadas? La hoja cruzó el crecimiento de los activos fijos con el de los pasivos de largo plazo y lo leyó como financiación de la expansión. Esa lectura también es una hipótesis: se prueba con los contratos de deuda y el destino de los desembolsos.
4. ¿Qué conclusión queda documentada? Confirmada, descartada o pendiente, con la referencia a la evidencia. Si el hallazgo no termina en un número y en un soporte, no es un hallazgo de auditoría.

Esa secuencia es la que convierte una alerta en papel de trabajo. Cómo se documenta el uso de la herramienta en el expediente lo explicamos en papeles de trabajo de auditoría con IA, y cómo se fija el umbral a partir del cual una variación importa, en materialidad en auditoría con IA.

El escepticismo también aplica a la herramienta

Aquí viene la parte que no señalé en vivo y que vi al revisar la grabación. En el mismo laboratorio, la IA produjo dos hojas sobre los mismos estados financieros: primero un análisis financiero y después el tablero de auditoría. En la primera, la rotación de inventarios salió en 58 días; en la segunda, 47 días. Mismo archivo, misma herramienta, dos cifras. Y en la narrativa del análisis financiero escribió que el déficit de capital de trabajo aumentó «1,2 millones», cuando las propias cifras de la hoja (de unos 971.000 millones de pesos a 2,2 billones) indican que el aumento ronda los 1,2 billones.

No pasa nada: se hizo todo en vivo, sin ediciones, y así es como se aprende. Probablemente cada hoja usó una fórmula distinta de días de inventario (saldo final o promedio, 360 o 365 días), y yo no se la fijé en el prompt. Pero el ejemplo es perfecto para este artículo, porque es exactamente lo que la NIA 200 describe en su guía de aplicación: evidencia que contradice otra evidencia. Si el auditor hubiera llevado el 47 al papel de trabajo sin mirar el 58, habría cometido el error del sesgo de automatización con una cifra que ni siquiera la herramienta sostenía.

Tres controles sencillos para no caer en eso:

• Recalcular una muestra de indicadores con fórmula propia y comparar. Si difieren, se pregunta a la herramienta qué fórmula usó.
• Leer las unidades en voz alta. Millones y billones se confunden fácil en una narrativa generada; en un informe al comité, el error es de un factor de mil.
• Pedir la fórmula en el prompt («días de inventario = inventario promedio / costo de ventas × 365»). Un parámetro vacío se convierte en un supuesto inventado.

El método completo para verificar una respuesta contra la fuente está en las alucinaciones de la IA y cómo auditar sus respuestas, y los riesgos generales del uso de estas herramientas en riesgos de la inteligencia artificial para contadores.

Cómo aplicar el escepticismo profesional con IA, paso a paso

1. Encuadre la instrucción como hipótesis. Pida «inconsistencias potenciales» o «presuntas», con nivel de riesgo y pruebas sugeridas, nunca «hallazgos».
2. Fije parámetros y fórmulas. Umbral de variación, base de materialidad, fórmula de cada indicador. Lo que no se fija, la herramienta lo supone.
3. Contraste cada alerta con el conocimiento del negocio. Una variación grande con explicación coherente sigue necesitando evidencia, pero cambia la prueba que se diseña. Aquí ayudan los procedimientos analíticos de la NIA 520: primero una expectativa, luego la comparación.
4. Busque la contradicción. Compare cifras entre hojas, entre la narrativa y la tabla, entre la salida y el balance original.
5. Pruebe con evidencia externa a la IA. Inspección, confirmación, recálculo, revisión de documentos. La herramienta no es evidencia; es un índice de dónde buscarla. Para riesgos de fraude, el paso siguiente son las pruebas de asientos de diario de la NIA 240.
6. Documente la conclusión propia. Qué propuso la IA, qué se probó, qué se concluyó y quién lo revisó.

El mismo tablero, tres sombreros

• El contador lee las alertas como una lista de preguntas que le harán: debe tener a la mano los soportes de las adiciones de activos fijos, el análisis de obsolescencia del inventario y la conciliación de proveedores antes de que llegue el auditor.
• El auditor o revisor fiscal las lee como un plan de trabajo: cada alerta se convierte en un procedimiento de auditoría con alcance, responsable y conclusión. Para eso está el auditor, como dije en vivo: para confirmar que no sea así.
• El financiero lee las mismas cifras como decisiones: si los plazos con proveedores se duplicaron, la pregunta no es de auditoría sino de liquidez y de relación con la cadena de suministro.

Los tres necesitan la misma disciplina: ninguna cifra del tablero entra a un informe, a un dictamen o a una junta sin haber sido recalculada o soportada.

Esta forma de trabajar —la IA propone pruebas sobre toda la información y el auditor las ejecuta y concluye— es el centro del módulo 6, «Ejecución de pruebas y análisis avanzado», del Programa Ejecutivo en IA para Auditoría.

Preguntas frecuentes

¿Qué significa una actitud de escepticismo profesional? Ejemplos

Significa no aceptar una afirmación sin evidencia suficiente y adecuada, sin presumir tampoco la mala fe. Ejemplos: pedir el contrato que respalda una adición grande de activos fijos, cuestionar una explicación de la gerencia que no coincide con los datos, o notar que dos informes dan cifras distintas para el mismo indicador y averiguar por qué.

¿Cómo se aplica el escepticismo profesional en una auditoría?

Durante toda la auditoría: en la planeación, al identificar riesgos; en la ejecución, al evaluar la evidencia y las respuestas a indagaciones; y en el informe, al revisar si las conclusiones están soportadas. Cuando surgen dudas sobre la fiabilidad de un documento o indicios de fraude, las NIA requieren que el auditor investigue con más detalle y amplíe sus procedimientos.

¿Por qué es importante el escepticismo profesional en la revisoría fiscal?

Porque el revisor fiscal dictamina los estados financieros y responde con su tarjeta profesional. Un dictamen apoyado en evidencia que nadie cuestionó expone al revisor y a los usuarios de la información financiera. Las funciones que lo obligan están en el artículo 207 del Código de Comercio; las desarrollamos en revisoría fiscal con IA.

¿Cómo se relacionan el juicio profesional y el escepticismo profesional?

El escepticismo formula la pregunta y el juicio decide la respuesta. El primero evita aceptar sin evidencia; el segundo evita investigar sin concluir. La calidad de la auditoría depende de los dos, y la NIA 200 los exige en párrafos consecutivos (15 y 16).

¿La IA puede ejercer escepticismo profesional?

No. Puede señalar variaciones, contradicciones y patrones, y hacerlo sobre el cien por ciento de los datos, pero la actitud, la evaluación de la evidencia y la responsabilidad son del auditor. La IA no firma ni dictamina.

Lo que la IA no vio de sí misma

En ese laboratorio la herramienta vio en minutos las variaciones grandes de un balance de billones de pesos. Lo que no vio fue su propia contradicción: 58 días en una hoja, 47 en la otra, y millones donde debían ir billones. Eso no lo arregla un mejor modelo; lo detecta alguien que sabe qué recalcular y que no se deja convencer por un semáforo rojo. Una salida sin validar no es evidencia, es una afirmación.

Eso es lo que trabajo con los participantes en el programa de IA para auditores: escribir la instrucción como hipótesis, fijar las fórmulas, probar cada alerta con evidencia y dejar la conclusión en el papel de trabajo con su firma, no con la de la herramienta. Si tiene un tablero de alertas que no sabe cómo convertir en pruebas, escríbame por WhatsApp y cuénteme qué le marcó la IA.

Fuentes

• Norma Internacional de Auditoría 200, Objetivos globales del auditor independiente y realización de la auditoría de conformidad con las Normas Internacionales de Auditoría, párrafos 13 k) y l), 15, 16 y A18–A23 (IAASB; Anexo 4 del Decreto 2420 de 2015). Consultada el 29 de septiembre de 2026.
• Decreto 2420 de 2015, artículo 1.2.1.2, modificado por el Decreto 2496 de 2015 (ámbito de aplicación de las normas de aseguramiento). Consultado el 29 de septiembre de 2026.
• Ley 43 de 1990, artículos 7 (normas de auditoría generalmente aceptadas) y 37 (principios de ética profesional). Consultada el 29 de septiembre de 2026.
• IAASB, Proposed International Standard on Auditing 500 (Revised), Audit Evidence, borrador de octubre de 2022, apartados A19 y A22 (sesgo de automatización). Consultado el 29 de septiembre de 2026.
• IAASB, Proposed Revisions for Audit Evidence & Risk Response: ISA 330, ISA 500 & ISA 520, 5 de agosto de 2026, comentarios hasta el 15 de diciembre de 2026. Consultado el 29 de septiembre de 2026.

Autor: Francisco Moreno Díaz — CP · MBA · MBAN · CAIO
Publicado en: IA Contable