Transformasi Audit Internal melalui Artificial Intelligence: Systematic Literature Review Periode 2021–2026 - Ibnu Hadi; Lidya Primta Surbakti (JURNAL KINDAI, 2026)
Artificial Intelligence (AI) semakin berperan dalam mendukung audit internal seiring meningkatnya kompleksitas risiko, volume data, dan tuntutan pengambilan keputusan yang cepat. Meskipun penerapan AI dalam bidang auditing berkembang pesat, kajian yang secara khusus mensintesis transformasi audit internal masih terbatas. Penelitian ini menggunakan pendekatan Systematic Literature Review (SLR) berdasarkan pedoman PRISMA 2020 untuk mensintesis bukti ilmiah mengenai transformasi audit internal melalui AI dari 21 artikel terindeks Scopus yang diterbitkan pada periode 2021–2026. Hasil kajian menunjukkan bahwa Machine Learning merupakan teknologi AI yang paling dominan, diikuti oleh Robotic Process Automation, Hybrid Artificial Intelligence, dan Natural Language Processing. Pemanfaatan AI terutama terdapat pada area Risk Assessment, Audit Data Analytics, dan Audit Decision Making. AI terbukti meningkatkan kualitas analisis, akurasi, kualitas audit, efisiensi operasional, serta dukungan pengambilan keputusan. Namun, implementasinya masih menghadapi kendala berupa keterbatasan kompetensi auditor, kualitas data, kepercayaan terhadap AI, dan isu explainability. Temuan ini menegaskan bahwa AI meningkatkan efektivitas dan nilai tambah fungsi audit internal sekaligus membuka peluang penelitian pada konteks negara berkembang, sektor publik, serta penerapan Generative AI dan Large Language Models. Kata Kunci: artificial intelligence; audit internal; risk assessment; audit data analytics