Auditoria e IA: novo alerta do IAASB e o que escritórios contábeis devem fazer agora

Auditar com qualidade hoje exige entender como a inteligência artificial entra nos processos — e isso virou prioridade global. Em 10 de fevereiro de 2026, o IAASB publicou um resumo das discussões globais sobre Tecnologia e Gestão de Qualidade, deixando claro que normas e orientações práticas sobre o uso de tecnologias (incluindo IA) na auditoria estão a caminho.

Por que isso importa para escritórios contábeis e equipes de auditoria? Porque, cada vez mais, sistemas automáticos e modelos de IA não são ferramentas externas: eles participam de controles, classificações e estimativas que podem afetar demonstrações e responsabilização profissional. Ignorar essa mudança aumenta risco de falha de auditoria e exposição regulatória.

O que mudou nas últimas semanas

O IAASB reuniu feedback de mais de 240 participantes globalmente e anunciou que usará essas contribuições para desenvolver material não‑autoritativo que ajude na aplicação prática de normas de gestão de qualidade quando tecnologias emergentes são usadas em trabalhos de auditoria. Em paralelo, instituições do ecossistema de auditoria e governança pública têm destacado que funções de auditoria interna e externa ainda não estão preparadas para riscos específicos gerados por IA — especialmente fraude automatizada e opacidades algorítmicas.

Esses sinais não são apenas acadêmicos: um relatório publicado pela The Institute of Internal Auditors em 17 de fevereiro mostrou que líderes de auditoria identificam fraude habilitada por IA como um risco crescente, e muitos não se consideram preparados para detectá‑la. Junte isso à recomendação do IAASB por orientação prática e você tem um alerta claro: a profissão precisa agir agora.

Impacto prático para escritórios contábeis

O efeito chega em três frentes:

• Documentação e evidência: auditores terão de documentar como ferramentas automatizadas foram usadas, quem as configurou e quais critérios foram aplicados. Não basta salvar outputs; é preciso rastreabilidade.
• Validação e qualificação: processos de validação técnica (testes de precisão, estabilidade e sensibilidade) serão esperados como parte do trabalho de qualidade.
• Capacitação e papéis: surgem demandas por habilidades híbridas: contadores que entendem modelo e dados; especialistas em tecnologia que convertem resultados em evidência auditável.

Um roteiro prático — quatro ações para iniciar nesta semana

Não é hora de esperar por normativas definitivas. A vantagem competitiva pertence a quem se prepara com governança prática. Aqui está um roteiro direto e executável.

1. Mapeie onde a IA já participa do fluxo. Liste ferramentas, módulos e processos (classificação automática, detecção de anomalias, reconciliações automatizadas) e documente versões, provedores e responsáveis técnicos.
2. Implemente logs e trilhas imutáveis. Cada uso de modelo deve gerar um registro: input, versão do modelo, parâmetros, output e decisão humana subsequente. Esses artefatos são prova em caso de revisão ou litígio.
3. Adote testes de validação contínua. Defina casos de teste (incluindo edge cases e cenários adversariais) que verifiquem desempenho, viés e sensibilidade do modelo antes de confiar em seus outputs para julgamento profissional.
4. Requalifique equipes e crie papéis novos. Estabeleça funções como “auditor de tecnologia” ou “owner de evidência” para assegurar que há responsabilidade clara entre dados, modelos e decisão final.

Como transformar controle em vantagem competitiva

Governança não precisa frear velocidade — pode permitir ofertas novas. Escritórios que formalizam validação e evidência conseguem:

• Reduzir risco de retrabalho e autuações.
• Productizar serviços (monitoramento contínuo de controles, relatórios de integridade de modelos).
• Oferecer garantias diferenciadas a clientes que exigem transparência e conformidade.

Exemplo prático: um produto que monitora mensalmente a performance de um modelo de classificação de receitas — com alertas automáticos para deriva, relatórios de auditoria e revisão trimestral humana — vira serviço recorrente e melhora a retenção de clientes.

O lado humano e cultural

Profissionais continuam no centro. A auditoria exige julgamento. Isso não muda. O que muda é a competência esperada: interpretar sinais, avaliar confiança e decidir quando pedir evidência adicional. Invista em treinamentos práticos, exercícios de interpretação de saídas e simulações de incidentes.

O que vem a seguir

Espere três movimentos no curto prazo: (1) materiais não‑autoritativos do IAASB para orientar aplicação de ISQM/ISA ao contexto de tecnologia; (2) autoridades nacionais e conselhos profissionais emitindo recomendações locais; (3) maior demanda por serviços de validação de modelos e auditoria de algoritmos.

Escritórios que anteciparem esses requisitos — adotando trilhas de evidência, provas de validação e papéis claros — estarão prontos para manter qualidade, reduzir risco e criar novas linhas de receita.

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Fontes

• IAASB — IAASB publishes Global Roundtable Feedback on Technology and Quality Management (10 Feb 2026)
• PR Newswire / The IIA — Survey: awareness of AI‑enabled fraud and audit preparedness (17 Feb 2026)
• Internal Auditor (IIA) — AI Unleashed (9 Feb 2026)
• AUASB — considerations for auditors on the impact of AI (página de referência)