Eficiência Acelerada na Execução da Auditoria com IA Generativa

A execução é a fase mais intensiva e desafiadora da auditoria interna. Ela envolve o exame meticuloso de evidências, análise de documentos, entrevistas, testes de controles, registro de achados e, por fim, a elaboração de relatórios. É também o momento em que as pressões por agilidade, consistência e profundidade atingem seu pico.

Ao mesmo tempo em que cresce a complexidade do ambiente regulatório e das estruturas organizacionais, as equipes de auditoria enfrentam limites orçamentários, prazos apertados e escassez de talentos. Nesse cenário, a Inteligência Artificial Generativa se apresenta como uma aliada estratégica. Não para substituir o auditor, mas para aumentar sua produtividade, liberar tempo e elevar a qualidade das entregas.

A nova fronteira da eficiência: IA aplicada à execução da auditoria

1. Sumarização inteligente de documentos

Auditores precisam revisar uma enorme variedade de documentos: políticas internas, procedimentos operacionais, normativos externos, contratos, relatórios de sistemas, e-mails, atas de reuniões e muito mais. Só essa atividade pode consumir horas — ou dias — do trabalho de campo.

Com a IA Generativa, esse gargalo pode ser vencido. A tecnologia é capaz de:

• Resumir documentos longos, destacando os pontos críticos para a auditoria;
• Identificar cláusulas específicas, termos incomuns e desvios em relação a padrões contratuais;
• Apontar inconsistências entre documentos que, à primeira vista, pareceriam alinhados.
  

Exemplo prático: uma equipe pode alimentar o modelo com 40 contratos de prestação de serviço e solicitar que ele aponte cláusulas de renovação automática, sanções por descumprimento e variações de preços — entregando em minutos o que antes levava dias.

O auditor, então, passa a atuar com mais profundidade na interpretação dos riscos, sem se perder na leitura mecânica.

2. Redação preliminar de relatórios e comunicações

A elaboração de relatórios é uma das etapas mais sensíveis e demoradas da auditoria. Exige clareza, objetividade, adequação de linguagem e, muitas vezes, diferentes versões de um mesmo achado para públicos distintos: diretoria, comitê de auditoria, áreas auditadas, conselho.

A IA Generativa pode acelerar essa produção textual ao:

• Gerar rascunhos de relatórios com base em achados e evidências coletadas;
• Sugerir redações para recomendações e planos de ação;
• Elaborar minutas de e-mails de acompanhamento e memorandos internos;
• Adaptar o tom e a linguagem de acordo com o público-alvo.
  

Essa automação libera tempo do auditor para revisar, refinar e agregar valor ao conteúdo, em vez de desperdiçar energia na estruturação inicial.

Além disso, o uso da IA contribui para padronizar a linguagem e o estilo dos documentos, promovendo consistência institucional e fortalecendo a comunicação da auditoria com outras áreas.

3. Detecção de anomalias com leitura contextual

A análise de dados financeiros e operacionais já é parte essencial do trabalho do auditor. O diferencial da IA Generativa está na sua capacidade de associar dados transacionais com elementos textuais, ampliando a sofisticação das análises.

Por exemplo, ela pode cruzar:

• Dados de despesas com as descrições textuais das justificativas;
• Logs de sistemas com mensagens de erro e tickets de suporte;
• Informações de folha de pagamento com e-mails e políticas de RH.
  

A partir disso, pode detectar:

• Despesas incompatíveis com a atividade registrada;
• Pagamentos recorrentes a fornecedores sem contrato formal;
• Acessos não autorizados disfarçados por justificativas aparentemente legítimas.
  

Essa abordagem permite ir além das regras rígidas de BI e RPA. A IA é capaz de entender o contexto, identificar padrões fora da curva e sugerir áreas de investigação que antes passariam despercebidas.

Estudos de caso: onde a teoria já virou prática

Empresas como a PwC e a Deloitte já utilizam soluções de IA generativa para acelerar a execução da auditoria. Em uma auditoria fiscal complexa, por exemplo, a IA foi utilizada para resumir mais de 2.000 páginas de documentação de compliance tributário, permitindo que a equipe focasse na interpretação e validação dos riscos.

Na WestRock, conforme relatado pelo WSJ, a IA generativa é usada para sugerir testes e objetivos de auditoria, a partir do ambiente de controle da empresa. O ganho relatado foi não apenas de eficiência, mas de consistência e integração de conhecimento institucional ao longo do processo.

O auditor do futuro: menos executor, mais analista estratégico

Com a automação de tarefas repetitivas e cognitivamente exigentes, o perfil do auditor se transforma. A função deixa de ser majoritariamente operacional e passa a exigir:

• Capacidade de interpretação crítica;
• Visão sistêmica do negócio;
• Domínio da comunicação com diferentes stakeholders;
• Habilidades digitais, incluindo fluência em IA e automação.
  

Ou seja, a IA não diminui a importância do auditor — ela a eleva, ao permitir que os profissionais dediquem mais tempo ao que realmente importa: análise, julgamento e construção de valor.

Cuidados e boas práticas na adoção da IA Generativa

• Validação humana obrigatória: nenhum texto gerado pela IA deve ser publicado sem revisão profissional;
• Segurança da informação: evite alimentar modelos com dados sensíveis fora de ambientes controlados;
• Governança da IA: implemente políticas claras sobre como e quando a IA pode ser utilizada na auditoria;
• Capacitação contínua: a equipe precisa ser treinada para operar e criticar os resultados gerados pelos modelos.
  

Conclusão

A Inteligência Artificial Generativa está tornando a execução da auditoria mais rápida, eficiente e estratégica. Ao automatizar atividades de alto volume e baixo valor agregado, ela libera os auditores para exercerem sua função crítica com mais profundidade, qualidade e impacto.

Não se trata de substituir o humano — mas de amplificar sua capacidade de enxergar, analisar e comunicar riscos com mais precisão e agilidade. O futuro da auditoria já começou. E ele será híbrido: técnico, humano e inteligente.