Inteligencia Artificial y Auditoría Financiera: estudio de caso para el Trébol Saldaña SAS del Sector Minorista de Combustibles
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Problema: el Trébol Saldaña S.A.S., pyme del sector minorista de combustibles en Colombia, enfrenta ineficiencias estructurales en sus procesos de auditoría financiera, derivadas de la dependencia de métodos manuales y hojas de cálculo, lo que genera tiempos prolongados de cierre contable (12 días), alta tasa de error en conciliaciones (15%) y baja cobertura de revisión (<30%). Objetivo: diseñar una propuesta estratégica para la integración de herramientas de inteligencia artificial (IA) en los procesos de auditoría financiera de la empresa, con el propósito de incrementar la eficiencia y eficacia de su función de control. Método: investigación aplicada con enfoque mixto (cualitativo predominante) y diseño de estudio de caso único intrínseco. La población fue de 8 empleados (muestreo censal), con 4 informantes clave para entrevistas semiestructuradas, complementada con encuesta estructurada (α=0.88) y revisión documental. Resultados: se identificaron problemas críticos y una línea base de seis indicadores de ineficiencia. Se evaluaron tres herramientas de IA (MindBridge, EY Helix, Omnia/Caseware), seleccionando Omnia como la más pertinente por su costo medio, curva de aprendizaje baja y compatibilidad con pymes. Discusión: la validación con dos expertos (académico y sectorial) permitió ajustar la propuesta, confirmando la viabilidad de la integración gradual de IA, siempre que se aborden las barreras culturales y de capacitación identificadas en el personal. La propuesta se materializa en un modelo de cuatro componentes (tecnológico, de procesos, humano y de monitoreo) y una hoja de ruta de cuatro fases (preparación, piloto, escalamiento y consolidación), con proyecciones de mejora basadas en literatura especializada y casos análogos.
Abstract
Problem: El Trébol Saldaña S.A.S., an SME in the Colombian retail fuel sector, faces structural inefficiencies in its financial audit processes, derived from reliance on manual methods and spreadsheets, resulting in extended accounting closing times (12 days), high error rates in reconciliations (15%), and low audit coverage (<30%). Objective: To design a strategic proposal for the integration of artificial intelligence (AI) tools into the financial audit processes of the company, aiming to increase the efficiency and effectiveness of its control function. Method: Applied research with a mixed approach (predominantly qualitative) and an intrinsic single case study design. The population consisted of 8 employees (census sampling), with 4 key informants for semi-structured interviews, complemented by a structured survey (α=0.88) and document review. Results: Critical problems and a baseline of six inefficiency indicators were identified. Three AI tools (MindBridge, EY Helix, Omnia/Caseware) were evaluated, selecting Omnia as the most suitable due to its medium cost, low learning curve, and compatibility with SMEs. Discussion: Validation with two experts (academic and sectoral) allowed adjustments to the proposal, confirming the feasibility of gradual AI integration, provided that cultural and training barriers identified among staff are addressed. The proposal materializes in a four-component model (technological, process, human, and monitoring) and a four-phase roadmap (preparation, pilot, scaling, and consolidation), with improvement projections based on specialized literature and analogous cases.
Idioma
spa
Palabras clave
Citación
Garces Rodríguez, W. S. y Meza Rodríguez, M. F. (2026). Inteligencia artificial y auditoría financiera: estudio de caso para El Trébol Saldaña S.A.S. del sector minorista de combustibles. [Tesis de posgradi]. Universidad Santo Tomás, Bucaramanga, Colombia
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