Pendahuluan Integrasi Kecerdasan Buatan (AI) ke dalam audit mengubah keterampilan yang dibutuhkan auditor. Di era yang digerakkan oleh AI ini, auditor tidak hanya diharapkan memiliki keterampilan audit tradisional tetapi juga perlu beradaptasi dengan teknologi baru yang kini menjadi bagian dari perangkat mereka. Artikel ini membahas keterampilan penting yang dibutuhkan untuk melakukan pendekatan audit berbasis AI secara efektif.
1. Kemahiran Teknis dalam AI dan Analisis Data
Memahami AI dan Pembelajaran Mesin: Auditor perlu memiliki pemahaman dasar tentang cara kerja algoritma AI dan pembelajaran mesin, terutama dalam cara mereka memproses, menganalisis, dan menginterpretasikan kumpulan data yang besar.
Keterampilan Analisis Data: Kemahiran dalam analisis data sangat penting. Auditor harus terampil dalam menginterpretasikan keluaran data dari sistem AI dan memahami implikasinya dalam konteks audit.
2. Berpikir Kritis dan Skeptisisme Profesional
Menafsirkan Keluaran AI: Sistem AI dapat memproses data dan menyoroti anomali, tetapi auditor perlu menilai temuan ini secara kritis, dengan menerapkan skeptisisme profesional. Penilaian dan Pengambilan Keputusan: Meskipun didukung oleh AI, penilaian akhir dalam keputusan audit tetap merupakan tugas manusia. Auditor harus membuat keputusan yang tepat berdasarkan wawasan AI dan penilaian profesional mereka.
3. Pengetahuan Keamanan Siber
Pemahaman tentang Risiko Siber: AI meningkatkan risiko keamanan siber. Auditor perlu memahami risiko ini dan bagaimana risiko tersebut dapat memengaruhi proses audit.
Privasi dan Perlindungan Data: Pengetahuan tentang undang-undang dan praktik privasi data sangat penting, terutama saat menangani informasi keuangan yang sensitif.
4. Kepatuhan terhadap Peraturan dan Etika
Tetap Mengikuti Peraturan: Karena AI dalam audit merupakan fenomena yang relatif baru, mengikuti peraturan dan standar yang muncul sangatlah penting.
Pertimbangan Etika: Auditor harus memahami implikasi etika penggunaan AI, termasuk bias dalam algoritma AI dan memastikan integritas proses otomatis.
5. Keterampilan Komunikasi dan Interpersonal
Menerjemahkan Konsep Teknis: Auditor harus mengomunikasikan konsep AI yang kompleks dengan cara yang dapat dipahami oleh para pemangku kepentingan.
Keterampilan Kolaboratif: Integrasi AI memerlukan upaya kolaboratif antara berbagai profesional, termasuk ilmuwan data, spesialis TI, dan auditor tradisional.
6. Pembelajaran dan Kemampuan Beradaptasi yang Berkelanjutan
Kemampuan Beradaptasi terhadap Teknologi Baru: Evolusi teknologi AI yang cepat memerlukan kemauan untuk terus belajar dan beradaptasi.
Pola Pikir Berorientasi Masa Depan: Merangkul pola pikir yang terbuka terhadap perubahan dan siap untuk mengeksplorasi metodologi dan teknologi audit baru.
7. Keterampilan Manajemen Proyek dan Organisasi
Mengelola Proyek Audit yang Terintegrasi dengan AI: Mengorganisasi dan mengelola proyek audit yang mengintegrasikan AI memerlukan perencanaan dan alokasi sumber daya yang efisien.
Kontrol Kualitas: Memastikan kualitas dan keandalan proses audit, termasuk yang diotomatisasi oleh AI.
Kesimpulan Masa depan audit di dunia yang digerakkan oleh AI bukanlah tentang Mengganti auditor dengan mesin, tetapi meningkatkan kemampuan mereka dengan teknologi baru. Karena AI terus diintegrasikan ke dalam praktik audit, auditor harus mengembangkan perpaduan keterampilan audit tradisional dan kompetensi baru, khususnya dalam teknologi, agar tetap efektif dan relevan dalam lanskap yang berubah ini. Perkembangan ini bukan sekadar tantangan tetapi peluang penting untuk pertumbuhan profesional dan peningkatan kualitas audit.
Sandi Bahari
Registered Public Accountant
