Auditoría de información

La auditoría de información ( AI ) extiende el concepto de auditoría desde el ámbito tradicional de la contabilidad y las finanzas al sistema de gestión de la información organizacional. La información representa un recurso que requiere una gestión eficaz , lo que ha generado interés en el uso de la AI. ^{[ 1 ]}

Antes de la década de 1990 y las metodologías de Orna , Henczel , Wood, Buchanan y Gibb , los enfoques y metodologías de IA se centraban principalmente en la identificación de recursos de información (RI) formales. Enfoques posteriores incluyeron un análisis organizacional y el mapeo del flujo de información . Esto proporcionó contexto al análisis dentro de los sistemas de información de una organización y una visión holística de sus RI, y como tal, pudo contribuir al desarrollo de la arquitectura de sistemas de información (ASI). En los últimos años, la IA ha sido pasada por alto en favor del proceso de desarrollo de sistemas , que puede ser menos costoso que la IA, pero está más enfocado técnicamente, es específico del proyecto (no holístico) y no favorece el análisis descendente de la IA. ^{[ 2 ]}

No existe un consenso universal entre los académicos sobre la definición de Auditoría de la Información; sin embargo, la definición ofrecida por ASLIB recibió apoyo positivo de algunos académicos destacados, entre ellos Henczel , Orna y Wood: “(la IA es un) examen sistemático del uso, los recursos y los flujos de información, con una verificación mediante referencia tanto a las personas como a los documentos existentes, para establecer en qué medida contribuyen a los objetivos de una organización” ^{[ 3 ].} En resumen, el término auditoría en sí implica un recuento, ^{[ 4 ]} siendo la IA muy similar, pero cuenta los IR y analiza cómo se utilizan y cuán críticos son para el éxito de una tarea determinada.

De manera muy similar a como la IA es difícil de definir, puede ser utilizada en una variedad de contextos por el profesional de la información, ^{[ 5 ]} desde el cumplimiento de la legislación sobre libertad de información hasta la identificación de cualquier brecha , duplicación, cuello de botella u otras ineficiencias existentes en los flujos de información y para comprender cómo se pueden utilizar los canales existentes para la transferencia de conocimiento ^{[ 6 ].}

En 2007, Buchanan y Gibb desarrollaron su análisis del proceso de evaluación de impacto (EI) realizado en 1998, esbozando un resumen de sus principales objetivos :

• Para identificar el recurso de información de una organización
• Para identificar las necesidades de información de una organización

Además, Buchanan y Gibb afirmaron que la IA también debía cumplir los siguientes objetivos adicionales:

• Para identificar los costos y beneficios de los recursos de información.
• Identificar las oportunidades para utilizar los recursos de información para obtener una ventaja competitiva estratégica.
• Integrar la inversión en TI con las iniciativas estratégicas de negocio.
• Para identificar el flujo de información y los procesos.
• Desarrollar una estrategia y/o política de información integrada.
• Crear conciencia sobre la importancia de la Gestión de Recursos de Información (GRI).
• Supervisar/evaluar el cumplimiento de las normas, leyes, políticas y directrices relacionadas con la información.

Desde entonces, académicos y profesionales de la información han probado las metodologías anteriores con resultados variados. Un estudio de caso inicial realizado por Soy y Bustelo en una institución financiera española en 1999 tuvo como objetivo identificar el uso de recursos de información para el análisis de datos cualitativos y cuantitativos debido a la rápida expansión de la organización en un período de seis años. ^{[ 12 ]} Aunque la metodología no se atribuyó explícitamente a ninguno de los académicos mencionados anteriormente, sí siguió un proceso estratégico de IA (posterior a la década de 1990) que incluía la obtención de apoyo de la dirección, el uso de cuestionarios para la recopilación de datos, el análisis y la evaluación de los datos, la identificación y el mapeo de los IR, el análisis de costos y la formulación de recomendaciones para ayudar con el establecimiento de una política de información. Además, el informe de IA sugirió que el proceso debería ser continuo (cíclico como sugieren Orna , Henczel y Buchanan y Gibb ). Las conclusiones de este estudio de caso indicaron que la IA permitió una mayor comprensión de la base de la política de información y el personal de la organización e identificó problemas técnicos dentro de la organización. Además, se creía que este método era rentable y eficiente en términos de tiempo para los dos auditores involucrados, y la organización utilizó los resultados de la IA como herramienta de marketing para promocionar servicios que los usuarios tal vez no conocían previamente. ^{[ 13 ]}

En 2006 se publicó un artículo en el South African Journal of Library and Information Science que evaluaba la "viabilidad" de la metodología de Henczel . El objetivo del estudio era determinar la situación financiera de una organización (Statistics SA) mediante un informe de estados financieros elaborados durante un período de tiempo. La auditoría interna (AI) se utilizó como parte del proceso de auditoría holístico y se limitó a la metodología de Henczel tras considerar y descartar otras. ^{[ 14 ]} La AI siguió el proceso de siete etapas descrito anteriormente (planificación, recopilación de datos, análisis, evaluación, comunicación e implementación de recomendaciones y la AI como un continuo) y los objetivos se definieron como identificar las necesidades de los encuestados, identificar las fuentes de información y su importancia, mapear el flujo de información e identificar las brechas en las fuentes disponibles. Tras realizar la AI, se hicieron varias recomendaciones, entre ellas, que la impresión fuera el formato preferido para la información y que la biblioteca se responsabilizara de la información faltante y abordara esto en un plan de desarrollo. Finalmente, se identificaron las ventajas y desventajas de esta metodología . Se informó que la metodología era flexible en su aplicación, ya que proporcionaba un marco que podía ajustarse a las necesidades de una organización, que el alcance podía ampliarse fácilmente para cubrir más objetivos y que las directrices para la recopilación y el análisis de datos eran variadas. En segundo lugar, se consideró que la metodología era rentable, ya que utilizaba los recursos existentes (correo electrónico, espacio de trabajo, etc.). La mayor desventaja reportada fue que el proceso era "engorroso" y que el investigador se cansó de la naturaleza repetitiva del proceso de planificación. En conclusión, el estudio informó que la metodología de Henczel había permitido a los profesionales de la información gestionar eficazmente las actividades de gestión de la información de la organización del sector público en cuestión. ^{[ 15 ]} Positivamente, se había visto como rentable y había mostrado una instantánea del uso de la información en la organización, aunque había sido un proceso "engorroso" con cierta repetición dentro de las fases de planificación.

En 2007, Buchanan y Gibb publicaron otro análisis de la IA que incluía estudios de caso de su propia metodología, un elemento por el que habían sido criticados anteriormente por no incluir. ^{[ 16 ]} En el primer estudio de caso realizado en un departamento de investigación universitaria, los objetivos eran identificar la eficacia del flujo de información dentro del departamento y las mejoras necesarias. La metodología se adaptó al estudio eliminando la etapa de cálculo de costes y estableciendo un grupo de trabajo para brindar asistencia en diversas etapas del proceso, mientras que las demás etapas se mantuvieron como se describió anteriormente (promocionar, identificar, analizar y sintetizar). El auditor formuló recomendaciones para lograr una mayor sinergia y un análisis de sistemas , y se constató que el personal reconoció de inmediato el valor de este resultado. ^{[ 17 ]}

El segundo estudio de caso trató sobre un organismo público del sector artístico con los objetivos de agilizar los procesos de evaluación y aprobación y mejorar la comunicación entre las partes interesadas . El patrocinador también especificó que se requería una lista de recomendaciones para ser incorporadas en un programa de gestión del cambio , lo que se alinea bien con el método direccional estratégico de Buchanan y Gibb . La metodología de IA se definió como principalmente orientada a los recursos y, una vez más, se eliminó la etapa de costos. Todo lo demás se mantuvo como en la metodología original . El resultado de la IA recomendó que para todos los procesos organizacionales era necesario un cambio del modelado de procesos a la captura de descripciones de procesos. ^{[ 18 ]} Las principales fortalezas identificadas en la metodología de Buchanan y Gibb fueron su estructura lógica de etapas, provisión de herramientas, proceso inclusivo para las partes interesadas, ilustración adecuada del rol de la gestión eficaz de la información dentro de una organización y, al igual que Henczel , la flexibilidad para adaptar la metodología. Su matriz de alcance también demostró ser útil. Una debilidad aún radicaba en la limitada profundidad instructiva que afectó el análisis de datos cualitativos. En cuanto a la aplicabilidad de este método, la etapa de cálculo de costos no se incluyó en ninguno de los estudios, lo que podría sugerir que no es necesaria en una auditoría de información. Se requiere un estudio adicional para realizar un análisis más concluyente de la metodología. ^{[ 19 ]}

Las conclusiones de los estudios de caso sugirieron que era necesario un mayor desarrollo de las metodologías de IA para incluir una explicación más detallada de las herramientas, las técnicas, las plantillas, la preparación de entrevistas, el modelado de procesos y el análisis. En 2008, Buchanan y Gibb compararon las metodologías de IA publicadas por los siguientes autores: Burk y Horton , Orna , Buchanan y Gibb y Henczel , con el fin de determinar si se podía crear una metodología híbrida a partir de las cuatro, que sirviera como base.

La metodología híbrida se formó a partir de siete etapas y es la siguiente:

• Configuración que incluye plan de proyecto, comunicaciones, avales , estudio de viabilidad y análisis preliminar.
• Revisar el análisis estratégico (interno y externo) y el análisis organizacional (cultural).
• Encuesta a los usuarios de la información, identifica los sistemas integrados de información (SII) y mapea el flujo de información.
• Contabilizar los costes/beneficios empresariales y el valor de la IR
• Analizar todos los hallazgos
• Informe sobre la elaboración y difusión de recomendaciones
• Orientar el desarrollo de la política/estrategia de gestión de la información de una organización, establecer la IA como un proceso cíclico, monitorear y controlar.

Sin embargo, Buchanan y Gibb declararon que esto no debe considerarse una comparación concluyente, ya que es de alto nivel "y no evalúa qué tan bien cada metodología aborda cada etapa". ^{[ 20 ]}

En los últimos años, desde el desarrollo de las metodologías de arriba hacia abajo, la IA se ha utilizado como base para el desarrollo de una auditoría del conocimiento, que a su vez contribuye a la estrategia de gestión del conocimiento de una organización. Una vez completada, la IA permite examinar dónde se produce el conocimiento, dónde puede ser necesario un aporte adicional y dónde se requiere la transferencia del conocimiento . Además, este análisis desarrolla una estrategia para la captura, el acceso, el almacenamiento, la difusión y la validación del conocimiento. ^{[ 21 ]} A diferencia de la IA, los objetivos de la auditoría del conocimiento son identificar cualquier problema relacionado con las personas que impacta las formas en que se crea, transfiere y comparte el conocimiento, e identificar dónde se podría capturar el conocimiento, dónde se requiere y luego determinar la mejor manera de llevar a cabo una transferencia de conocimiento ya que "a diferencia de la información, el conocimiento está ligado a una persona, organización o comunidad". ^{[ 22 ]} Sin embargo, se pueden observar similitudes entre las metodologías de auditoría del conocimiento y de la información, ya que aquí también se utilizan cuestionarios, el desarrollo de un inventario, el análisis del flujo y un mapa de datos ^{[ 23 ]} . Por lo tanto, la importancia de esta auditoría radica en comprender la relevancia estratégica de los activos de conocimiento de una organización para garantizar que la dirección se centre en aquellas áreas donde se requiere específicamente.

• Auditoría
• Legislación sobre libertad de información
• Análisis de brechas
• Gestión de la información
• Gestión del conocimiento
• Declaración de misión

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• Organización Internacional de Normalización