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El presente estudio tiene como objetivo mostrar una reflexión sobre la confiabilidad de la herramienta de muestreo en auditorías contables, analizar casos en los que la auditoría no fue efectiva y discutir su mejora con el uso de Inteligencia Artificial (IA), permitiendo una visión más crítica de los auditores. La pregunta del problema aborda la relación entre calidad, precisión de muestreo y confiabilidad en la auditoría contable, con un enfoque en las expectativas para aprovecharlas. Se realizaron estudios científicos, utilizando datos bibliográficos para mostrar ejemplos de impactos muestrales en auditorías contables, buscando comprender en profundidad sus resultados. La investigación es básica, se centra en la exploración original de nuevos conocimientos, intrínsecamente fundamentada en la búsqueda de conocimiento. Analiza críticamente las colecciones bibliográficas para profundizar los impactos del muestreo en las auditorías contables y la IA en las técnicas de auditoría. Utiliza la investigación bibliográfica para establecer fundamentos teóricos del artículo, revisando y analizando el acceso al tema. Se considera que el presente trabajo puede servir de base para nuevos estudios sobre nuevas formas de aplicación en las auditorías y mejoras en los procesos de muestreo, proponiendo una nueva posibilidad sobre el terreno que se estudiará más a fondo en el ámbito contable/estadístico sobre la eficacia del muestreo en los procesos de auditoría.
This study aims to providea reflection on the reliability of sampling tools in accounting audits, analyze cases where audits were ineffective, and discuss their enhancement through the utilization of Artificial Intelligence (AI), enabling a more critical perspective for auditors. The research question addresses the relationship between quality, sampling accuracy, and reliability in accounting auditing, with a focus on potentializing expectations. Scientific investigations were conducted, primarily utilizing bibliographic data to illustrate instances of sampling impacts in accounting audits, seeking a profound comprehension of their outcomes. The research is foundational, centered on original exploration for novel insights, intrinsically grounded in the pursuit of knowledge. It critically examines bibliographic resources to delve into the ramifications of sampling in accounting audits and the application of AI in audit techniques. Bibliographic research is employed to establish the theoretical foundation of this article, reviewing andanalyzing literature related to the topic. This work is anticipated to provide a basis for further in-depth studies concerning innovative applications in audits and improvements in sampling processes, proposing a new avenue for exploration in the accounting/statistical domain regarding the effectiveness of sampling in audit procedures.
O presente estudo visa mostrar uma reflexão sobre a confiabilidade da ferramenta de amostragem nas auditorias contábeis, analisar casos no qual a auditoria não foi eficaz e discorrer sobre sua melhoria com a utilização da Inteligência Artificial (IA), possibilitando uma visão mais crítica dos auditores. A pergunta problema aborda a relação entre qualidade, precisão da amostragem e confiabilidade na auditoria contábil, com foco nas expectativas para potencializá-las. Realizou-se estudos científicos, estes através de dados bibliográficos para mostrar exemplos de impactos da amostragem em auditorias contábeis, buscando entender profundamente seus resultados. A pesquisa é básica, focando na exploração original por novos conhecimentos, intrinsecamente fundamentada na busca pelo saber. Analisa criticamente acervo bibliográfico para aprofundar impactos da amostragem em auditorias contábeis e IA em técnicas de auditoria. Utiliza pesquisa bibliográfica para estabelecer fundamentos teóricos do artigo, revisando e analisando acesso ao tema. Considera-se que o presente trabalho possa servir de base para estudos mais aprofundados sobre nova formas de aplicações nas auditorias e melhorias nos processos de amostragens, propor uma nova possibilidade de campo a ser mais explorado no campo contábil/estatístico sobre eficácia da amostragem nos processos de auditorias.
