Durante años, la auditoría forense ha sido una herramienta esencial para descubrir fraudes, reconstruir hechos económicos y sustentar investigaciones en procesos judiciales o arbitrales. Pero algo ha cambiado. Hoy, la complejidad de los delitos financieros, el volumen de información digital y la sofisticación de quienes intentan ocultar la verdad han superado los métodos tradicionales de revisión documental. La evidencia ya noestá en unafactura física o en un pagaré con letra temblorosa; está en los meta datos de un PDF en las relaciones ocultas entre empresas aparentemente independientes, en el lenguaje sutil de un correo que nadie pensaba que sería leído por un algoritmo.

La inteligencia artificial ha comenzado a transformar el trabajo del perito financiero. Ya no se trata de automatizar tareas mecánicas, sino de introducir nuevas capacidades cognitivas al análisis forense. Modelos entrenados con casos históricos de fraude permiten detectar patrones que de otro modo pasarían desapercibidos: concentraciones de pagos fraccionados justo debajo de umbrales de control, relaciones entre proveedores que comparten dirección IP o dispositivos, o registros contables que, aunque formales, no reflejan una operación económica real. Lo interesante no es solo la detección, sino la posibilidad de estructurar una hipótesis técnica, probarla con evidencia sólida y documentar el razonamiento de forma transparente y replicable.

Uno de los cambios más relevantes es la capacidad de reconstruir cronologías complejas a partir de múltiples fuentes. En lugar de revisar cada documento uno por uno, el analista puede integrar archivos XML de facturación, correos electrónicos, extractos bancarios y bases contables para generar una secuencia lógica de eventos. Esto ha sido especialmente útil en casos donde la apariencia de legalidad contable se usa para encubrir operaciones simuladas. Al contrastar lo que ocurrió según los registros, con lo que realmente sucedió según la data cruzada, se hace evidente el desfase entre la contabilidad formal y lasustancia económica.

Otro avance queestá redefiniendo el trabajo pericial es el análisis semántico de comunicaciones. El uso de procesamiento de lenguaje natural permite analizar correos, chats corporativos o actas de junta para detectar inconsistencias narrativas, acuerdos colusorios o modificaciones deliberadas del lenguaje para ocultar responsabilidades. En una investigación reciente, este tipo de análisis permitió identificar cómo ciertos funcionarios ajustaban retroactivamente el lenguaje de las actas para hacercoincidir decisiones yatomadas informalmente.

El mapeo de relaciones entre personas y empresas también ha dado un salto significativo. Gracias a algoritmos de grafos, es posible identificar beneficiarios finales ocultos, estructuras jurídicas diseñadas para desviar recursos y patrones de vinculación indirecta entre entidades. Esto ha sido clave en investigaciones donde los actores principales operaban a través de terceros o testaferros para simular independencia financiera. El peritaje ya no se limita a seguir el dinero; ahora puede seguir las relaciones, las comunicaciones y la intención.

Pero el verdadero impacto de esta transformación no está solo en lo técnico, sino en lo judicial. Un dictamen forense asistid por inteligencia artificial es más completo, más visual y más difícil de controvertir. Ya no se entrega solo un documento lleno de tablas: se incluye un informe interactivo, visualizaciones de redes, flujos de fondos, cronologías automatizadas y evidencia digital trazable. Esto permite que jueces, fiscales o árbitros no especializados en contabilidad puedan comprender de manera intuitiva lo que ocurrió, cómosedescubrióyporquées relevante.

En una consultoría reciente con una empresa del sector salud, utilizamos técnicas avanzadas de inteligencia artificial para analizar los pagos realizados a proveedores durante un periodo de tres años. Al procesar más de 120.000 registros contables y cruzarlos con bases de datos externas, descubrimos un patrón de contratación recurrente con empresas recién constituidas, todas con domicilios registrados en la misma dirección. La reconstrucción forense permitió establecer vínculos indirectos entre los representantes legales y altos funcionarios de la entidad auditada. La evidencia fue tan sólida que se inició un proceso de revisión interna, se suspendieron varios contratos y el dictamen fue incorporado como prueba en una acción de responsabilidad fiscal.

Lo que está claro es que el auditor forense del futuro no será reemplazado por una máquina, pero sí será superado por quienes sepan trabajar con ellas. La IA no elimina el juicio profesional, pero exige un nuevo tipo de perito: uno que entienda de algoritmos, que respete la ética probatoria, y que sepa traducir evidencia digital enargumentos jurídicamente válidos. No basta con descubrir el fraude. Hay que explicarlo, probarlo y dejarlo claro ante cualquier escenario de controversia. Y para lograrlo, hoy más que nunca, la inteligencia forense se escribe también en lenguaje de datos.

Como perito financiero y auditor forense, estoy convencido de que la tecnología debe estar al servicio de la verdad, no de quien intenta distorsionarla. Cada caso que abordamos no es solo un ejercicio técnico: es una responsabilidad ética. Y en ese compromiso, la inteligencia artificial no sustituye el criterio profesional, pero sí eleva lacalidad denuestrasconclusiones.