AUDITORÍA DIGITAL E INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA LUCHA CONTRA LA CORRUPCIÓN: ANÁLISIS BIBLIOMÉTRICO

El presente estudio tiene por objetivo analizar la producción científica sobre auditoría digital e inteligencia artificial en el contexto de la lucha contra la corrupción, considerando su relación con el fraude y el control durante el periodo 2015-2026. Metodológicamente, se desarrolló una revisión bibliométrica bajo un enfoque cuantitativo documental, a partir de un corpus depurado de 110 artículos y revisiones recuperados de la base de datos Scopus y procesados mediante Bibliometrix en entorno R. Los resultados muestran que el corpus registra producción desde 2016, aunque el crecimiento más marcado se observa a partir de 2022, periodo que concentra el 77,3 % de los documentos analizados. El análisis de coocurrencia evidenció cuatro núcleos conceptuales centrales: detección de fraude y analítica de datos; inteligencia artificial y aprendizaje automático; blockchain, trazabilidad e integridad de datos; y auditoría continua vinculada con monitoreo permanente e auditoría interna. Se concluye que la auditoría digital y la inteligencia artificial constituyen líneas estratégicas para fortalecer la trazabilidad de la información, la calidad de auditoría y la prevención del fraude y la corrupción, siempre que su implementación se articule con juicio profesional, capacidades digitales y mecanismos adecuados de gobernanza.