Uso de Herramientas de Inteligencia Artificial en la Detección de Evasión Fiscal en el Meta: Percepción de los Microempresarios y Retos Para la Dian

dc.contributor.advisorTriana Lozano, Milton Hernando
dc.contributor.authorBarón Hernández, Andrés Camilo
dc.contributor.authorMurcia Tique, Mónica Lorena
dc.contributor.corporatenameUniversidad Santo Tomás
dc.contributor.cvlachttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001528790
dc.contributor.googlescholarhttps://scholar.google.es/citations?hl=es&user=pm6yjjQAAAAJ
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-6332-0173
dc.date.accessioned2026-02-20T16:54:03Z
dc.date.available2026-02-20T16:54:03Z
dc.date.issued2026-01-21
dc.descriptionLa evasión fiscal es uno de los principales retos para la sostenibilidad del sistema tributario colombiano, afectando la financiación de proyectos sociales, de salud y de infraestructura. En el departamento del Meta, se estima que las pérdidas por evasión del impuesto al consumo oscilan entre 50.000 y 60.000 millones de pesos anuales, principalmente debido al contrabando y a la informalidad comercial (Gobernación del Meta, 2024). En respuesta a esta problemática, la Dirección de Impuestos y Aduanas Nacionales (DIAN) ha iniciado un proceso de modernización basado en el uso de tecnologías emergentes como la inteligencia artificial (IA), el big data y la automatización, con el fin de fortalecer la fiscalización y promover el cumplimiento tributario (DIANColombia, 2025). Este trabajo tiene como propósito analizar el impacto de la implementación de herramientas de inteligencia artificial en la detección de la evasión fiscal, a partir de las percepciones empresariales y los retos que enfrenta la DIAN en el departamento del Meta. Las microempresas constituyen un pilar fundamental de la economía colombiana, representando el 95,3 % del tejido empresarial con 1,854,086 empresas activas a marzo de 2023, según el Ministerio de Comercio, Industria y Turismo. Estas unidades productivas generan cerca del 80 % del empleo nacional y aportan aproximadamente el 40 % del PIB (Flórez & León, 2024). A través del estudio de los mecanismos de evasión más comunes, la revisión de las estrategias de la DIAN y el análisis de percepciones empresariales, se busca proponer estrategias que permitan consolidar un sistema tributario más eficiente, equitativo y confiable.
dc.description.abstractTax evasion is one of the main challenges to the sustainability of the Colombian tax system, affecting the financing of social, health, and infrastructure projects. In the department of Meta, losses from consumption tax evasion are estimated to range between 50 and 60 billion Colombian pesos annually, mainly due to smuggling and commercial informality (Gobernación del Meta, 2024). In response to this issue, the National Tax and Customs Directorate (DIAN) has begun a modernization process based on the use of emerging technologies such as artificial intelligence (AI), big data, and automation, with the purpose of strengthening tax auditing and promoting compliance (DIANColombia, 2025). This research aims to analyze the impact of implementing artificial intelligence tools in detecting tax evasion, based on business perceptions and the challenges faced by DIAN in the department of Meta. Microenterprises represent a fundamental pillar of the Colombian economy, accounting for 95.3% of the business structure with 1,854,086 active companies as of March 2023, according to the Ministry of Commerce, Industry, and Tourism. These productive units generate around 80% of national employment and contribute approximately 40% of the GDP (Flórez & León, 2024). Through the study of the most common evasion mechanisms, the review of DIAN’s strategies, and the analysis of business perceptions, this study seeks to propose strategies to consolidate a more efficient, equitable, and reliable tax system.
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameContador Públicospa
dc.description.domainhttp://www.ustavillavicencio.edu.co/home/index.php/unidades/extension-y-proyeccion/investigacion
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.citationBarón Hernández, A.C. &. Murcia Tique, M.L. (2025). Uso de Herramientas de Inteligencia Artificial en la Detección de Evasión Fiscal en el Meta: Percepción de los Microempresarios y Retos para la Dian. [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Santo Tomásspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.usta.edu.cospa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11634/71762
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Santo Tomásspa
dc.publisher.branchCRAI-USTA Villavicencio
dc.publisher.facultyFacultad de Contaduría Públicaspa
dc.publisher.programPregrado Contaduría Públicaspa
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dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Colombiaen
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.subject.keywordArtificial Intelligence
dc.subject.keywordTax Evasion
dc.subject.keywordTax Compliance
dc.subject.keywordMicroenterprises
dc.subject.keywordDIAN
dc.subject.keywordMeta
dc.subject.lembDerecho fiscal - Evasión de impuestos
dc.subject.lembInteligencia artificial - Derecho fiscal
dc.subject.lembEvasión de impuestos - Herramientas tecnológicas
dc.subject.lembDelitos - Contrabando
dc.subject.lembContaduría pública - Investigaciones
dc.subject.lembTesis y Disertaciones académicas
dc.subject.proposalInteligencia Artificial
dc.subject.proposalEvasión Fiscal
dc.subject.proposalCumplimiento Tributario
dc.subject.proposalMicroempresas
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dc.subject.proposalMeta
dc.titleUso de Herramientas de Inteligencia Artificial en la Detección de Evasión Fiscal en el Meta: Percepción de los Microempresarios y Retos Para la Dian
dc.typebachelor thesis
dc.type.categoryFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Pregrado
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
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dc.type.localTrabajo de gradospa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion

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