IA, Ética y el Costo de un Atajo: Lecciones del Caso KPMG

La ironía, a veces, es el mejor maestro. Recientemente se ha dado a conocer que un socio de KPMG Australia fue multado con 10,000 AUD tras utilizar herramientas de Inteligencia Artificial para hacer trampa en un curso de capacitación interno… irónicamente, sobre el uso de la IA.

Este incidente no es un hecho aislado. En lo que va de este año fiscal, la firma ha detectado a más de dos docenas de empleados utilizando IA de forma indebida para aprobar exámenes internos. Como profesional dedicado a la Gestión de Riesgos, este caso me invita a una reflexión profunda sobre la delgada línea entre la eficiencia tecnológica y la integridad profesional.

1. ¿Cómo los atraparon? La anatomía de la detección

Para un experto en riesgos, lo más interesante no es la falta, sino el control. KPMG Australia no descubrió esto por casualidad; fue el resultado de un ecosistema de monitoreo de red y cumplimiento digital diseñado para proteger la integridad de la firma:

• Exfiltración de Datos (DLP): El socio cargó materiales de referencia del curso —documentos internos y propietarios— en una plataforma de IA generativa externa. Los sistemas de seguridad detectaron el flujo de datos hacia un dominio no autorizado, activando una alerta de prevención de pérdida de datos.
• Huellas Sintéticas: La firma utiliza herramientas que analizan la estructura de las respuestas. Al comparar el “estilo” de redacción del socio con los patrones típicos de un modelo de lenguaje (LLM), el sistema marcó una anomalía conductual evidente.
• Riesgo de Conducta (Conduct Risk): Lo que la firma vende como un marco de control para sus clientes, terminó siendo la malla de detección para uno de sus propios líderes.

2. El Riesgo Sistémico de una “Cultura de Atajos”

Cuando hablamos de Modelos Cuantitativos o Ciencia de Datos, el rigor es nuestra mayor defensa. Si un líder utiliza la tecnología para saltarse su propio aprendizaje, se envían señales peligrosas:

• Erosión de la Confianza: Las firmas de la “Big Four” han enfrentado sanciones por intercambio de respuestas en el pasado; el uso de IA solo añade una capa de sofisticación técnica al problema ético.
• Debilidad en la Gobernanza: El caso resalta que los controles de autodenuncia son insuficientes frente a la rapidez de adopción de la IA.
• Impacto Regulatorio: Organismos como la ACCA y reguladores como ASIC están observando de cerca cómo estas fallas de conducta afectan la calidad de la auditoría y la fe pública.

3. Mi Visión: Ética como Variable de Control

En mi reciente reflexión sobre el legado de mi familia y el rigor profesional, mencioné que “la técnica sin ética es un riesgo sistémico”. Los gemelos que uso en mi camisa representan ese orden y respeto por el oficio que no puede ser sustituido por un algoritmo.

En la Gestión de Riesgos, un modelo puede ser técnicamente brillante, pero si quien lo opera carece de integridad, el resultado es catastrófico. La IA debe ser un copiloto para expandir nuestras capacidades, no un atajo para obtener certificaciones que no hemos ganado.

Conclusión

El caso de KPMG es un recordatorio de que, en la era de la IA, el activo más valioso de un profesional no es su acceso a la herramienta, sino su credibilidad. Como especialista en riesgos, mi compromiso es el aprendizaje genuino: no existen “prompts” que reemplacen la honestidad intelectual.

¿Crees que las instituciones financieras estamos preparadas para auditar el uso de IA en los niveles de alta gerencia? Me encantaría leer tu opinión.

Basado en reportes de Financial Times y Reuters (Febrero 2026).