Mermas no justificadas, robos de inventario y transacciones por debajo de los umbrales de control pueden pasar inadvertidos y generar pérdidas económicas, además de afectar la confianza y la cultura organizacional.
Las pequeñas pérdidas repetidas pueden esconder un riesgo mayor para las empresas: el fraude ocupacional. En Perú, prácticas como el aprovechamiento de mermas, el robo de inventarios en pequeña escala o las transacciones irregulares por debajo de los umbrales de materialidad pueden mantenerse fuera del radar de los controles tradicionales.
“Muchas de estas operaciones se aprovechan del enfoque tradicional de control, donde las revisiones priorizan montos elevados, dejando menos visibilidad sobre transacciones pequeñas pero repetitivas”, explica Jorge Valencia, Socio de Servicios Forenses y Riesgos de Integridad de EY Perú. Según señala, quienes cometen estos fraudes suelen conocer profundamente los procesos y pueden identificar oportunidades para evitar o manipular los controles.
El impacto no es menor. De acuerdo con la Association of Certified Fraud Examiners (ACFE), una empresa latinoamericana puede enfrentar, en promedio, pérdidas directas de US$175 mil por fraude ocupacional. A ello se suman consecuencias como el deterioro de la confianza en los controles internos, debilidades en la cultura ética, daño reputacional y una eventual mayor rotación de talento.
Para reducir estos riesgos, Valencia destaca la importancia de una adecuada segregación de funciones, políticas claras sobre gastos, monitoreo continuo mediante Data Analytics y canales de reporte como la línea ética. La tecnología, añade, no elimina el fraude, pero puede reducir oportunidades y acelerar su detección.
Asimismo, la capacitación y la evaluación periódica son fundamentales. Un modelo de prevención maduro no se mide por la ausencia de casos, sino por su capacidad para detectarlos rápidamente y limitar su impacto. Las alertas internas, las denuncias de empleados y evaluaciones formales al menos una vez al año pueden contribuir a reducir significativamente los tiempos de detección.
