Auditoria e risco em tempos de IA: como escritórios contábeis se preparam para fraudes habilitadas por IA e novas exigências de governança

Estamos entrando em uma fase em que a inteligência artificial não é só ferramenta: é vetor de risco. Nos últimos dias, relatórios e iniciativas globais — do IAASB às pesquisas de auditoria interna — deixaram claro que escritórios contábeis precisam agir com rapidez prática, não apenas com boas intenções.

Por que esse assunto é relevante agora

Entre 10 e 17 de fevereiro de 2026 tivemos sinalizadores importantes: o IAASB publicou um resumo com feedback global sobre gestão de qualidade e tecnologia, apontando a necessidade de orientação prática; e uma pesquisa conjunta da The IIA com a AuditBoard mostrou que a maioria dos líderes de auditoria vê a fraude habilitada por IA como um risco crescente — mas menos de 40% dizem estar preparados para detectá‑la. Esses dois sinais transformam o tema em prioridade operacional para quem presta serviços contábeis e de auditoria.

O que está mudando no mundo real

Alguns efeitos práticos já aparecem:

• Ferramentas de governo e fiscalização adotam assistentes com IA para orientar contribuintes (ex.: chatbots de Receita) — o que aumenta a velocidade do fluxo de informação, mas também cria pontos de interpretação automatizada.
• Adoção de IA em processos de auditoria e controle eleva a eficiência, porém amplifica riscos como ataques automatizados, falsificação em escala (invoices, contratos) e spear‑phishing com deepfakes.
• Auditores e contadores serão cobrados por evidência técnica: não basta declarar que “usamos IA”; será preciso mostrar como, com que controles e com que resultados de validação.

Como escritórios podem se preparar — roteiro prático

Estas ações são desenhadas para ser implementadas em semanas, com impacto imediato em risco, qualidade e comercialização de serviços.

1. Mapeie a presença da IA nos seus fluxos. Liste ferramentas que tocam dados fiscais, conciliações, classificações e relatórios. Identifique entradas automatizadas (APIs, integrações de ERP) e pontos onde a IA pode alterar um output que é assinado por humano.
2. Exija logs imutáveis e trilha de evidência. Toda interação relevante com modelo deve gerar registro: input, versão do modelo, parâmetros, output, quem validou e decisão final. Sem trilha, não há defesa em auditoria ou fiscalização.
3. Implemente testes de validação contínua. Defina casos de teste (cenários típicos e edge cases) e monitore desempenho, deriva e viés. Automatize alertas quando a confiança ou os resultados mudarem significativamente.
4. Reforce controles anti‑fraude com foco em IA. Combine detecção tradicional com sinais específicos de ataques automatizados (padrões de entrega massiva, anomalias de metadados, discrepâncias entre documentos e registros eletrônicos).
5. Atualize contratos e escopo de serviço. Deixe claro onde a IA foi usada, quais responsabilidades permanecem do profissional e que entregas passaram por validação técnica. Isso reduz passivo e clarifica expectativas do cliente.

O lado humano — quem faz o quê

Organizações que controlam a adoção de IA claramente definem papéis:

• Owner de Evidência: responsável por trilhas, logs e versões de modelo.
• Analista de Validação: revisa saídas que impactam decisões fiscais ou contábeis.
• Controller de Risco: monitora sinais de fraude e coordena a resposta a incidentes.

Treine equipes com exercícios práticos: simulações de ataques, revisão de outputs e leitura crítica de recomendações automatizadas.

Casos de uso imediato

1) Validação de classificações fiscais automatizadas (CFOP, NCM, CST) — automatize checklists que cruzem códigos e evitem autuações. 2) Revisão de relatórios gerados por IA antes da assinatura — regra zero: sem assinatura humana, sem entrega. 3) Monitoramento de anomalias em NF‑e e conciliações com regras de alerta automatizadas.

Como transformar controle em vantagem comercial

Governança clara permite criar produtos: pacotes de “monitoramento de integridade fiscal”, relatórios de validação periódica e certificações internas de qualidade de modelos. Clientes pagam por previsibilidade — ofereça prova e desempenho mensurável.

O que isso revela sobre o curto prazo

Os próximos meses devem trazer mais material não‑autoritativo de órgãos normativos (IAASB e correlatos) e maior pressão por evidência por parte de clientes e auditores. Adaptar processos hoje evita correções caras depois.

Checklist rápido (próximas 2 semanas)

• Inventariar ferramentas de IA que tocam entregas assinadas.
• Ativar logs imutáveis para interações com modelos.
• Rodar 3 casos de teste que examinem edge cases fiscais (códigos e cálculos).
• Atualizar um modelo de contrato com cláusula sobre uso de IA e responsabilidade técnica.

Quer ajuda prática para transformar essas recomendações em rotina? Converse com a Morph. Ajudamos a mapear presença de IA, implantar trilhas de evidência e construir controles que tornam sua automação auditable e defensável.

Fontes

• IAASB — IAASB publishes Global Roundtable Feedback on Technology and Quality Management (10 Feb 2026)
• PR Newswire / The IIA & AuditBoard — Survey: Growing Awareness of AI-enabled Fraud (17 Feb 2026)
• Contábeis — Receita Federal lança BotRTC para orientar contribuintes sobre a Reforma Tributária (09 Feb 2026)
• Contábeis — Erros em códigos aumentam risco de autuação fiscal (13 Feb 2026)