Sertifikasi Internal Audit BNSP di Era AI, Apakah Kompetensi Auditor Ikut Berubah?

Perkembangan artificial intelligence (AI) mulai memengaruhi berbagai bidang pekerjaan, termasuk audit internal. Teknologi dapat membantu auditor mengolah data dalam jumlah besar, menemukan pola transaksi yang tidak biasa, hingga mempercepat proses pemeriksaan. Kondisi ini membuat kompetensi auditor tidak lagi hanya berkaitan dengan kemampuan menjalankan prosedur audit secara manual.

Di tengah perubahan tersebut, sertifikasi internal audit BNSP tetap relevan sebagai salah satu bentuk pengakuan kompetensi profesional. Namun, ketika sebagian pekerjaan audit dapat dibantu AI, kompetensi seperti apa yang perlu dimiliki auditor? Simak penjelasan berikut ini, yuk, sahabat DQLab!

1. Apa Hubungan Sertifikasi Internal Audit BNSP dengan Perkembangan AI?

Sertifikasi kompetensi pada dasarnya berkaitan dengan kemampuan seseorang dalam menjalankan pekerjaan sesuai standar kompetensi yang ditetapkan. Bagi internal auditor, kompetensi tersebut mencakup berbagai kemampuan yang berkaitan dengan pelaksanaan audit dan evaluasi terhadap proses organisasi.

Sementara itu, AI hadir sebagai teknologi yang dapat membantu auditor melakukan pekerjaan tertentu secara lebih cepat. Misalnya, auditor dapat menggunakan teknologi untuk mengolah kumpulan data transaksi, mengidentifikasi pola yang tidak biasa, atau membantu melakukan analisis awal.

Artinya, perkembangan AI tidak serta-merta menghilangkan kebutuhan terhadap kompetensi audit. Justru, auditor perlu memahami bagaimana menggunakan teknologi sebagai alat bantu tanpa mengabaikan proses berpikir dan pertimbangan profesional.

Baca Juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Mengapa AI Mulai Digunakan dalam Internal Audit?

Salah satu tantangan internal audit adalah jumlah data yang semakin besar. Pemeriksaan secara manual terhadap seluruh transaksi dapat membutuhkan waktu dan sumber daya yang cukup besar. AI dan data analytics dapat membantu mengatasi sebagian persoalan tersebut. Teknologi dapat digunakan untuk:

• Menganalisis data dalam jumlah besar;

• Menemukan transaksi atau pola yang tidak biasa;

• Membantu mengidentifikasi area yang memiliki potensi risiko;

• Mengotomatisasi pekerjaan audit yang bersifat berulang;

• Membantu auditor memperoleh informasi awal sebelum melakukan pemeriksaan lebih lanjut.

Melalui bantuan tersebut, auditor dapat mengalokasikan lebih banyak waktu untuk aktivitas yang membutuhkan analisis dan pertimbangan manusia. Namun, hasil yang diberikan teknologi tetap perlu diperiksa. Temuan dari sistem bukan berarti otomatis merupakan temuan audit. Auditor tetap perlu memahami konteks transaksi, memeriksa bukti, dan menentukan apakah suatu kondisi memang menunjukkan masalah pengendalian atau risiko tertentu.

3. Apakah Sertifikasi Internal Audit BNSP Menjadi Tidak Relevan karena AI?

Justru sebaliknya, perkembangan teknologi membuat pemahaman mengenai kompetensi auditor semakin penting. Sertifikasi dapat menjadi salah satu cara untuk menunjukkan bahwa seseorang memiliki kompetensi yang berkaitan dengan bidang tertentu. Namun, sertifikasi sebaiknya tidak dipandang sebagai tujuan akhir.

Seorang auditor yang memiliki sertifikasi tetap perlu mengikuti perkembangan teknologi dan perubahan praktik audit. Sebaliknya, kemampuan menggunakan AI tanpa memahami prinsip dan proses audit juga belum cukup untuk menjalankan fungsi internal audit secara menyeluruh. Sertifikasi dan penguasaan teknologi dapat ditempatkan sebagai dua hal yang saling melengkapi.

Baca Juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

4. Auditor Masa Depan Bakal Dibantu AI

Perubahan yang terjadi kemungkinan mengarah pada cara auditor bekerja. Pekerjaan yang bersifat repetitif dan membutuhkan pemrosesan data dalam jumlah besar semakin memungkinkan untuk dibantu teknologi. Sementara itu, pekerjaan yang membutuhkan pemahaman konteks, komunikasi, evaluasi bukti, dan professional judgement tetap membutuhkan peran auditor. Gambaran sederhananya dapat dilihat seperti ini:

Dulu:

Data → Pemeriksaan manual → Analisis → Temuan → Laporan

Menggunakan dukungan AI:

Data → AI/Analitik → Identifikasi pola → Verifikasi auditor → Analisis → Temuan → Laporan

Pada alur tersebut, AI dapat membantu mempercepat proses, tetapi auditor tetap berperan dalam melakukan verifikasi dan memberikan penilaian profesional.

Apakah kompetensi auditor ikut berubah? Ya, tetapi bukan berarti kompetensi dasar audit menjadi tidak penting. Perubahan lebih terlihat pada tambahan kemampuan yang perlu dimiliki auditor. Selain memahami prinsip dan proses audit, auditor semakin membutuhkan literasi data, pemahaman teknologi, kemampuan berpikir kritis, dan kemampuan mengevaluasi hasil yang diberikan oleh sistem berbasis AI.

Karena itu, bagi seseorang yang mempertimbangkan sertifikasi internal audit BNSP, persiapannya tidak harus berhenti pada pemahaman materi sertifikasi. Mengikuti perkembangan teknologi, meningkatkan kemampuan analisis data, dan memahami bagaimana AI digunakan dalam pekerjaan audit juga dapat menjadi bagian dari pengembangan kompetensi profesional. Jadi, bukan tentang apakah AI dapat melakukan audit? tetapi bagaimana auditor dapat memanfaatkan AI untuk menjalankan audit dengan lebih efektif.

FAQ

1. Apakah AI akan menggantikan pekerjaan internal auditor?

Tidak sepenuhnya. AI dapat membantu pekerjaan yang bersifat repetitif dan analisis data, tetapi auditor tetap dibutuhkan untuk memverifikasi temuan, memahami konteks, mengambil keputusan, dan memberikan professional judgment.

2. Apakah auditor perlu menguasai AI?

Auditor tidak harus menjadi ahli pemrograman, tetapi memahami cara kerja dan penggunaan AI dalam audit dapat membantu memanfaatkan teknologi secara efektif sekaligus mengevaluasi hasilnya secara kritis.

3. Apakah sertifikasi Internal Audit BNSP masih relevan di era AI?

Ya. Sertifikasi tetap dapat menjadi salah satu bentuk pengakuan kompetensi audit. Namun, auditor juga perlu terus mengembangkan kemampuan teknologi, analisis data, dan berpikir kritis.

Jadi gimana? Kamu tertarik untuk mengambil sertifikasi di bidang data? Nah, ini saat yang tepat meningkatkan skill untuk mengolah dan menganalisis data menggunakan berbagai formula Excel bersama DQLab! Dimana, DQLab sebagai platform pembelajaran data science unggulan di Indonesia sudah menyediakan berbagai modul interaktif yang bisa dipelajari secara mandiri dengan waktu yang fleksibel. Mau belajar tapi nggak yakin dengan kualitas pembelajaran online?

Tenang! Semua modul yang disajikan dalam platform DQLab untuk persiapan sertifikasi sudah teruji dan berhasil mencetak ratusan talenta unggulan yang sukses berkarir di bidang data, karena kurikulumnya dirancang oleh para ahli sesuai dengan kebutuhan industri.

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode pembelajaran HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based yang dirancang ramah untuk pemula dengan para mentor pengajar profesional. Gimana menarik kan? Segera Sign Up yuk! Ikuti Bundle Pelatihan & Sertifikasi BNSP Data Scientist (Ilmuwan Data) untuk upgrade karirmu sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid