{"id":49284,"date":"2025-08-15T09:55:40","date_gmt":"2025-08-15T09:55:40","guid":{"rendered":"https:\/\/obegef.pt\/wordpress\/?p=49284"},"modified":"2025-08-24T10:00:37","modified_gmt":"2025-08-24T10:00:37","slug":"a-anormalidade-da-fraude-3-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-3-2-2-2-2-2-3-2-2-3-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-3-2-2-2-2-2-3-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-3-2-2-2-4-2-2-2-2-2-2-351","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/obegef.pt\/wordpress\/?p=49284","title":{"rendered":"Desafios da Intelig\u00eancia Artificial na Auditoria Interna e Compliance"},"content":{"rendered":"\n

Maria F\u00e1tima Geada, Jornal i online<\/span><\/span><\/p>\n\n\n

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\"\"<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n

A intelig\u00eancia artificial representa tamb\u00e9m uma oportunidade transformadora para a auditoria interna e para a fun\u00e7\u00e3o compliance<\/em><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

A intelig\u00eancia artificial (IA) tem revolucionado os procedimentos aplicacionais da auditoria interna e da fun\u00e7\u00e3o Compliance<\/em>, permite automatiza\u00e7\u00e3o, precis\u00e3o, o tratamento de elevados volumes de informa\u00e7\u00e3o, produtividade acrescida e capacidade preditiva e proje\u00e7\u00e3o de tend\u00eancias fundamentais \u00e0 compreens\u00e3o de comportamento. A sua implementa\u00e7\u00e3o traz, sem d\u00favida, desafios t\u00e9cnicos e tamb\u00e9m, sobremaneira, desafios \u00e9ticos e organizacionais, que exigem particular acompanhamento dos gestores e dos profissionais das respetivas \u00e1reas<\/p>\n\n\n\n

. Este artigo explora os principais obst\u00e1culos enfrentados pelas organiza\u00e7\u00f5es ao integrar a Intelig\u00eancia Artificial nos seus sistemas de auditoria, gest\u00e3o, controlo e conformidade.<\/p>\n\n\n\n

A auditoria interna e o compliance<\/em> surgem como os dois pilares fundamentais de qualquer modelo de governa\u00e7\u00e3o corporativa, quer estejamos a referirmo-nos a modelos de maior centralidade, modelos monistas ou modelos com maior escrut\u00ednio - dualistas. Com o desenvolvimento da IA, essas fun\u00e7\u00f5es passaram a contar com ferramentas especificas de an\u00e1lise de volumes de dados, recorrendo a sofisticadas t\u00e9cnicas de data analitycs<\/em>, que permitem identificar padr\u00f5es de comportamentos dos stakeholders <\/em>e antecipar mitigando potenciais riscos de fraude, tendo, sempre em considera\u00e7\u00e3o, que a ado\u00e7\u00e3o da IA exige uma abordagem cr\u00edtica e estrat\u00e9gica para garantir a sua efic\u00e1cia e integridade.<\/p>\n\n\n\n

1. Desafios T\u00e9cnicos e Operacionais<\/h1>\n\n\n\n

1.1Qualidade e Estrutura dos Dados<\/h2>\n\n\n\n

A IA depende fundamentalmente da utiliza\u00e7\u00e3o de dados bem estruturados e confi\u00e1veis. Dados incompletos ou deficientemente organizados podem comprometer a precis\u00e3o dos modelos, levando \u00e0 constru\u00e7\u00e3o de an\u00e1lises equ\u00edvocas, esp\u00farias e \u00e0 tomada de decis\u00f5es desadequadas ou incorretas.<\/p>\n\n\n\n

A IA, alimentada por dados humanos, pode herdar e amplificar preconceitos pr\u00e9-existentes, conduzindo a decis\u00f5es discriminat\u00f3rias. Este facto pode, s\u00f3 por si ser um risco adicional ao perpetuar e amplificar as ace\u00e7\u00f5es comportamentais distorcidas e os ju\u00edzos de valor efetuadas sobre as mesmas. Estes preconceitos podem manifestar-se em \u00e1reas t\u00e3o sens\u00edveis como RH, no \u00e2mbito da contrata\u00e7\u00e3o de funcion\u00e1rios, em que os algoritmos podem favorecer determinados grupos em detrimento de outros com base em algoritmos de decis\u00e3o constru\u00eddos a partir de dados hist\u00f3ricos acr\u00edticos.<\/p>\n\n\n\n

1.2 Depend\u00eancia Tecnol\u00f3gica<\/h2>\n\n\n\n

A automatiza\u00e7\u00e3o excessiva, a utiliza\u00e7\u00e3o massiva de dados estat\u00edsticos, sem uma adequada an\u00e1lise critica dos mesmos, pode tender a reduzir a supervis\u00e3o humana, dificultando a rastreabilidade das decis\u00f5es e a responsabiliza\u00e7\u00e3o em caso de ocorr\u00eancia de falhas.<\/p>\n\n\n\n

1.3 Complexidade na Avalia\u00e7\u00e3o de Modelos<\/h2>\n\n\n\n

Os Auditores, tal como os profissionais da \u00e1rea de compliance<\/em> e de risco, precisam compreender os crit\u00e9rios de decis\u00e3o decorrentes da aplica\u00e7\u00e3o dos algoritmos, os seus limites e poss\u00edveis enviesamentos, o que naturalmente exige das organiza\u00e7\u00f5es um refor\u00e7o na forma\u00e7\u00e3o e no robustecer de compet\u00eancias t\u00e9cnicas e tecnol\u00f3gicas, com recrutamento em perfis de raiz tecnol\u00f3gica e forma\u00e7\u00e3o cont\u00ednua.<\/p>\n\n\n\n

2. Desafios \u00c9ticos e Regulat\u00f3rios<\/h1>\n\n\n\n

2.1 Riscos \u00c9ticos e de Conformidade<\/h2>\n\n\n\n

A IA pode ser usada indevidamente para manipular dados, ocultar irregularidades, levando a conclus\u00f5es, recomenda\u00e7\u00f5es e follow-ups pouco eficazes ou mesmo falaciosos. \u00c9 essencial que os auditores avaliem n\u00e3o apenas os resultados, mas tamb\u00e9m os processos de desenvolvimento e a utiliza\u00e7\u00e3o das ferramentas.<\/p>\n\n\n\n

2.2 Responsabilidade Legal<\/h2>\n\n\n\n

Um outro desafio cada vez de maior relev\u00e2ncia prende-se com a adequa\u00e7\u00e3o da regulamenta\u00e7\u00e3o e legisla\u00e7\u00e3o \u00e0 realidade da IA. Em caso de um erro na tomada de uma decis\u00e3o ou na aplica\u00e7\u00e3o de uma recomenda\u00e7\u00e3o, a reparti\u00e7\u00e3o da responsabilidade entre implementadores de software, utilizadores e gestores das organiza\u00e7\u00f5es, \u00e9 complexa e exige uma aten\u00e7\u00e3o jur\u00eddica especifica.<\/p>\n\n\n\n

3. Desafios Organizacionais<\/h1>\n\n\n\n

3.1 Integra\u00e7\u00e3o da IA com os Processos Tradicionais<\/h2>\n\n\n\n

A IA deve complementar, e n\u00e3o substituir, as metodologias tradicionais. A integra\u00e7\u00e3o exige revis\u00e3o de processos e adapta\u00e7\u00e3o das metodologias de auditoria, mantendo e robustecendo a aplica\u00e7\u00e3o das GIAS (Global Internal Audit Standard<\/em>) nos procedimentos de trabalho.<\/p>\n\n\n\n

3.2 Resist\u00eancia Cultural e utiliza\u00e7\u00e3o de modelos generativos<\/h2>\n\n\n\n

A mudan\u00e7a tecnol\u00f3gica pode ser um fator gerador de resist\u00eancia na sua utiliza\u00e7\u00e3o entre os colaboradores, deste modo \u00e9 relevante promover uma cultura de inova\u00e7\u00e3o e de capacita\u00e7\u00e3o das equipas, sendo estes dois aspetos os desafios mais imediatos.<\/p>\n\n\n\n

 Nos \u00faltimos 5 anos, a disponibilidade e desenvolvimento acelerado da cria\u00e7\u00e3o de algoritmos, de t\u00e9cnicas de \u201cmachine learning<\/em>\u201d e da capacidade computacional gerou um boom no avan\u00e7o da IA<\/strong>, especialmente a generativa<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Um exemplo disso \u00e9 a quantidade de par\u00e2metros utilizada para treinar os modelos: o ChatGPT 2<\/em> contou com cerca de 1,5 bilh\u00f5es de par\u00e2metros, j\u00e1 a terceira vers\u00e3o, por sua vez, foi treinada com 175 bilh\u00f5es de par\u00e2metros.<\/p>\n\n\n\n

A acessibilidade para o p\u00fablico geral<\/strong> tamb\u00e9m foi um fator importante para essa disrup\u00e7\u00e3o. At\u00e9 ent\u00e3o, a IA era um recurso de uso escasso<\/strong>, praticamente restrito a organiza\u00e7\u00f5es e a grandes laborat\u00f3rios, neste momento, as ferramentas est\u00e3o dispon\u00edveis para o \u201cutilizador final\u201d<\/strong>, potenciando uma democratiza\u00e7\u00e3o da utiliza\u00e7\u00e3o da tecnologia.<\/p>\n\n\n\n

Os modelos passaram a ser incorporados no dia a dia dos utilizadores<\/strong>, sendo afetos \u00e0s mais diversas tarefas.<\/p>\n\n\n\n

4. Ciberseguran\u00e7a e Privacidade de Dados<\/h1>\n\n\n\n

O uso de IA aumenta os riscos de divulga\u00e7\u00e3o e utiliza\u00e7\u00e3o indevida de dados e de ataques cibern\u00e9ticos. \u00c9 necess\u00e1rio garantir conformidade com os regulamentos, a sua utiliza\u00e7\u00e3o mais massificada deve estar em conformidade com os direitos de privacidade e a legisla\u00e7\u00e3o, como a Lei Geral de Prote\u00e7\u00e3o de Dados (LGPD)<\/strong> e proceder \u00e0 implementa\u00e7\u00e3o de controles robustos de seguran\u00e7a da informa\u00e7\u00e3o. As organiza\u00e7\u00f5es precisam garantir direitos intelectuais, evitando que a tecnologia se aproprie e cometa viola\u00e7\u00f5es inadvertidas<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

O deepfake<\/strong>, t\u00e9cnica que faz uso de aplica\u00e7\u00f5es para alterar rostos e vozes, \u00e9 outra quest\u00e3o latente. A utiliza\u00e7\u00e3o indevida da IA para criar conte\u00fados falsos torna-se tamb\u00e9m um desafio significativo, n\u00e3o s\u00f3 a sua divulga\u00e7\u00e3o, mas tamb\u00e9m a sua utiliza\u00e7\u00e3o como base para a constru\u00e7\u00e3o de novos algoritmos generativos.<\/p>\n\n\n\n

Perante todas estas mudan\u00e7as, \u00e9 essencial que tanto as organiza\u00e7\u00f5es quanto os indiv\u00edduos se adaptem e se preparem para um futuro moldado pela colabora\u00e7\u00e3o entre humanos e m\u00e1quinas<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

5. Oportunidades<\/h1>\n\n\n\n

Apesar dos desafios, a IA oferece benef\u00edcios significativos:<\/p>\n\n\n\n

- Automatiza\u00e7\u00e3o de tarefas repetitivas<\/p>\n\n\n\n

- Monitora\u00e7\u00e3o cont\u00ednua, potenciando a utiliza\u00e7\u00e3o da auditoria cont\u00ednua e das t\u00e9cnicas da auditoria \u00e1gil<\/p>\n\n\n\n

- Insights preditivos<\/p>\n\n\n\n

- Robustez das an\u00e1lises, utilizando o universo da informa\u00e7\u00e3o dispon\u00edvel em detrimento de amostras
- Fortalecimento da governa\u00e7\u00e3o corporativa das organiza\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

Surgem tamb\u00e9m algumas quest\u00f5es que se prendem com os modelos organizacionais e as estruturas de responsabilidade\/ funcionais dentro das organiza\u00e7\u00f5es:<\/p>\n\n\n\n

 Quais as novas fun\u00e7\u00f5es ligas \u00e1 IA que ir\u00e3o surgir nas empresas e nos Boards<\/em>? Um Chief Executive IA (CEIA)<\/em>? Como se ir\u00e1 articular com o modelo das Tr\u00eas Linhas? Ser\u00e1 um refor\u00e7o simples da Primeira Linha ou pelo contr\u00e1rio na sua vertente generativa enquadrar-se-\u00e1 melhor na segunda linha?<\/p>\n\n\n\n

6. Conclus\u00e3o<\/h1>\n\n\n\n

Como conclus\u00e3o desta reflex\u00e3o podemos dizer que: a intelig\u00eancia artificial representa tamb\u00e9m uma oportunidade transformadora para a auditoria interna e para a fun\u00e7\u00e3o compliance<\/em><\/a>.<\/p>\n\n\n\n

No entanto, a sua ado\u00e7\u00e3o plena e crescente exige uma abordagem cuidadosa, que considere os desafios t\u00e9cnicos, \u00e9ticos, legais e culturais, enquanto promo\u00e7\u00e3o da integridade e da transpar\u00eancia organizacional.<\/p>\n\n\n\n

A capacita\u00e7\u00e3o dos profissionais e a constru\u00e7\u00e3o de uma estrutura de governan\u00e7a s\u00f3lida s\u00e3o essenciais para garantir que a IA seja uma aliada na promo\u00e7\u00e3o da transpar\u00eancia e dos valores \u00e9ticos. Em rela\u00e7\u00e3o a tend\u00eancias, a expert em Inova\u00e7\u00e3o e Cultura Data Driven,Lyzbeth Cronembold defende, que cada vez mais vamos ter uma tecnologia mais humanizada e algoritmos de intelig\u00eancia, que procuram trabalhar sobre a vertente das soft skills e a quest\u00e3o humana da empatia, robustecendo os modelos preditivos comportamentais e simultaneamente constituindo um novo desafio para as \u00e1reas de auditoria interna, auditoria forense e \u00e1reas de risco e compliance.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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