Inteligencia Artificial y Auditoría Financiera: estudio de caso para el Trébol Saldaña SAS del Sector Minorista de Combustibles

Garces Rodríguez, William Steven; Meza Rodríguez, Miguel Fernando

Inteligencia Artificial y Auditoría Financiera: estudio de caso para el Trébol Saldaña SAS del Sector Minorista de Combustibles

dc.contributor.advisor	Acevedo Amorocho, Alejandro
dc.contributor.author	Garces Rodríguez, William Steven
dc.contributor.author	Meza Rodríguez, Miguel Fernando
dc.contributor.corporatename	Universidad Santo Tomas
dc.date.accessioned	2026-07-16T20:14:05Z
dc.date.available	2026-07-16T20:14:05Z
dc.date.issued	2026-07-16
dc.description	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.
dc.description.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.
dc.description.degreelevel	Maestría	spa
dc.description.degreename	Magíster en Ciencias Contables y Financieras	spa
dc.description.domain	https://www.ustabuca.edu.co/
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.citation	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
dc.identifier.instname	instname:Universidad Santo Tomás	spa
dc.identifier.reponame	reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomás	spa
dc.identifier.repourl	repourl:https://repository.usta.edu.co	spa
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11634/73227
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Santo Tomás	spa
dc.publisher.branch	CRAI-USTA Bucaramanga
dc.publisher.faculty	Facultad de Contaduría Pública	spa
dc.publisher.program	Maestría en Ciencias Contables y Financieras	spa
dc.relation.references	Almeida, J., Naranjo, F., Maldonado, H., & Rodríguez, A. (2024). Inteligencia artificial como mecanismo eficiente de la contabilidad. Código Científico. Revista de Investigación, 5(E3), 334-354.
dc.relation.references	Asociación Colombiana del Petróleo y Gas. (2024). Sector combustibles líquidos en Colombia. Evolución 2023 y perspectivas 2024-2033.
dc.relation.references	Begini, L., Lecaro, A., & Shauri, J. (2022). Ventajas de la automatización de la gestión por procesos. Polo del Conocimiento, 1-13.
dc.relation.references	Boillet, J. (2020, septiembre 25). EY Helix. EY. https://www.ey.com/es_co/services/audit/technology/helix
dc.relation.references	Bravo, M., Bravo, S., & López, J. (2018). Importancia de la auditoría de gestión en las organizaciones. Observatorio de la Economía Latinoamericana.
dc.relation.references	Bueno, J., & Santos, D. (2012). Teoría de la agencia en la determinación de la estructura de capital, casos de sectores económicos del departamento del Valle del Cauca. Redalyc, 161-176.
dc.relation.references	Cabanelas, J. (2019). Inteligencia artificial ¿Dr. Jekyll o Mr. Hyde? Mercados y Negocios, (40), 5-22.
dc.relation.references	Cantos, M. (2019). La auditoría integral como herramienta de validación de la gestión institucional. Telos, 21(2), 421-436.
dc.relation.references	Carrera, J., Bedor, D., & Borja, E. (2020). Auditoría financiera para el control interno en los procesos departamentales de una empresa. Polo del Conocimiento, 5(3).
dc.relation.references	Castillo, J., Erazo, J., Narváez, C., & Torres, M. (2019). Auditoría de gestión y su incidencia en la eficiencia y eficacia de las operaciones de una empresa comercial. Visiónario Digital, 3(2.1).
dc.relation.references	Catagua, M., Pinargote, M., & Mendoza, M. (2023). Control interno y modelo COSO en la gestión administrativa y financiera empresarial. Podium, 151-166.
dc.relation.references	Chacón, R. (2018). Implicancia de la auditoría integral y su sostenibilidad procedimental teórica práctica en las empresas de servicios de saneamiento para obtener eficacia eficiencia efectividad en la dirección estratégica corporativa [Tesis de maestría, Universidad Nacional Federico Villarreal].
dc.relation.references	Citarella, M., & Insignares, E. (2021). La auditoría financiera y su proyección en la rentabilidad de las empresas. Adgnosis, 10(10), 141-149.
dc.relation.references	Colombia Inteligente. (2024, diciembre 30). La difusión de la inteligencia artificial en una economía emergente: evidencia a nivel de la empresa en Colombia. https://colombiainteligente.org/es_co/tendencias/la-difusion-de-la-inteligencia-artificial-en-una-economia-emergente-evidencia-a-nivel-de-la-empresa-en-colombia/
dc.relation.references	Corrales, I., Payares, G., & Flórez, N. (2024). Impacto de la inteligencia artificial en la contabilidad: ¿un desafío emergente o una solución innovadora para el futuro contable? [Trabajo de pregrado, Universidad Cooperativa de Colombia].
dc.relation.references	Creswell, J. W. (2014). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (4th ed.). SAGE Publications.
dc.relation.references	De la Hoz, B., Luna, I., Manjarrés, A., & De la Hoz, A. (2024). Inteligencia artificial como estrategia para gestionar los procesos de auditoría financiera. Revista Estrategia Organizacional, 13(1), 57-72.
dc.relation.references	Deloitte. (2022). Omnia: inteligencia artificial. https://www2.deloitte.com/cl/es/pages/deloitte-analytics/articles/Omnia-inteligencia-artificial.html
dc.relation.references	Díaz, I. (2009). Enfoque de Porter y de la teoría basada en los recursos en la identificación de la Ventaja Competitiva: ¿contraposición o conciliación? Economía y Desarrollo, 101-114.
dc.relation.references	Erazo, J., & De la A Muñoz, S. (2023). Auditoría del futuro, la prospectiva y la inteligencia artificial para anticipar riesgos en las organizaciones. Revista Digital Novasinergia, 6(1), 105-119.
dc.relation.references	Franco, C., & Velásquez, F. (2000). Cómo mejorar la eficiencia operativa utilizando el trabajo en equipo. Estudios Gerenciales, (76), 27-35.
dc.relation.references	García, M. (2021). La auditoría financiera y su contribución en la efectividad de las organizaciones [Tesis de maestría, Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí].
dc.relation.references	García, X., Maldonado, H., Galarza, C., & Grijalva, G. (2019). Control interno a la gestión de créditos y cobranzas en empresas comerciales minoristas en el Ecuador. Espirales. Revista Multidisciplinaria de Investigación, 14-27.
dc.relation.references	García, Y., Juca, F. & Torres, V. (2023). Automatización de procesos contables mediante Inteligencia Artificial: Oportunidades y desafíos para pequeños empresarios ecuatorianos. Revista Transdiciplinaria de Estudios Sociales y Tecnológicos, 3(3), 68-74. https://doi.org/10.58594/rtest.v3i3.93Gar
dc.relation.references	George, D., & Mallery, P. (2019). IBM SPSS statistics 26 step by step: A simple guide and reference (16th ed.). Routledge.
dc.relation.references	González, E. (2021). Convergencias tecnológicas selección y adopción. Nómadas, (55), 75-93.
dc.relation.references	Guaca, R., Miguez, R., Lozada, R., Jacome, D., & Cruz, W. (2023). La Inteligencia Artificial utilizada como un recurso para el aprendizaje. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 1-15.
dc.relation.references	Guerrero, O., & Rodríguez, D. (2023). Impacto de la tecnología y la inteligencia artificial en la profesión del Contador Público [Trabajo de pregrado, Unidades Tecnológicas de Santander].
dc.relation.references	Hardy, T. (2001). IA: Inteligencia artificial. Polis, Revista de la Universidad Bolivariana, 1(2), 1-24.
dc.relation.references	Hernández, R., & Mendoza, C. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativas, cualitativas y mixta. McGraw-Hill.
dc.relation.references	International Auditing and Assurance Standards Board. (2018). Manual de pronunciamientos internacionales de control de calidad, auditoría, revisión, otros encargos de aseguramiento y servicios relacionados.
dc.relation.references	International Federation of Accountants. (2022, agosto 24). Transformación digital e innovación al auditar: apreciaciones desde una revisión de investigación académica. https://www.ifac.org/knowledge-gateway/discussion/transformacion-digital-e-innovacion-al-auditar-apreciaciones-una-revision-de-investigacion-academica
dc.relation.references	Lara, E., Brucil, G., & Saráuz, V. (2019). Auditoría financiera. Universidad Técnica del Norte.
dc.relation.references	Leal, M. (2007). Tecnología de información e innovación. Factores clave de la competitividad en las pequeñas y medianas empresas. Revista de Ciencias Sociales, 13(1), 84-97.
dc.relation.references	Leal, M. (2015). Minirrevisión de literatura sobre la auditoría de gestión como una herramienta eficiente y eficaz para las empresas [Trabajo de pregrado, Pontificia Universidad Javeriana].
dc.relation.references	León, L. (2023). Avances de la implementación del Machine Learning en la auditoría en Colombia [Trabajo de pregrado, Pontificia Universidad Javeriana].
dc.relation.references	Lugo, L., Urías, M., Félix, J., Rivera, M., & Serrano, R. (2024). Auditoría de gestión como herramientas de mejora continua en Ned Raber Ingeniería, Arquitectura y Construcción. Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 2589.
dc.relation.references	Luna, G., Arízaga, F., & Zambrano, R. (2018). La auditoría financiera, una herramienta imprescindible para las empresas. Revista Publicando, 14(2), 386-399.
dc.relation.references	Manrique, J. (2019). Introducción a la auditoría (1ª ed.). Universidad Católica Los Ángeles de Chimbote.
dc.relation.references	Massoud, H. (2023). Situación de la auditoría operacional y procedimientos metodológicos en empresas comercializadoras de combustible. Revista Saberes APUDEP, 6(1), 112-123.
dc.relation.references	Mejía, C. (2024). Incidencia de la inteligencia artificial en la Contaduría Pública en Colombia [Trabajo de pregrado, Universidad Autónoma de Bucaramanga].
dc.relation.references	Mendoza, M., & Bustamante, C. (2024). Inteligencia artificial: el nuevo aliado para los auditores en la era digital. Deloitte. https://www2.deloitte.com/gt/es/pages/audit/articles/ia-nuevo-aliado-auditores.html
dc.relation.references	Miles, M., Huberman, A. & Saldaña, J. (2018). Qualitative data analysis: A methods sourcebook (4th ed.). SAGE Publications.
dc.relation.references	MindBridge. (s.f.). MindBridge. https://www.mindbridge.ai/
dc.relation.references	Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones. (2018, octubre 3). El 1,8% de las empresas en Colombia utiliza Inteligencia Artificial. https://www.mintic.gov.co/portal/inicio/Sala-de-prensa/MinTIC-en-los-medios/79933:El-1-8-de-las-empresas-en-Colombia-utiliza-Inteligencia-Artificial
dc.relation.references	Mojica, S. (2023). Inteligencia Artificial en la auditoría externa: Análisis de las nuevas tecnologías en el diseño de la documentación para la gestión del auditor financiero de la nueva era [Trabajo de pregrado, Universidad Autónoma de Bucaramanga].
dc.relation.references	Morán, M. (2020). El enfoque de la auditoría en el entorno de la era digital y la inteligencia artificial. La Junta. Revista de Innovación e Investigación Contable, 2(3), 15-41.
dc.relation.references	Morles, J. (2021). Procesos organizacionales vinculados a la gestión de calidad del servicio. Revista de Investigación en Ciencias de la Administración ENFOQUES, 5(17), 55-64.
dc.relation.references	Nava, M. (2009). Análisis financiero: una herramienta clave para una gestión financiera eficiente. Scielo.
dc.relation.references	Okuda, M., & Gómez, C. (2005). Métodos en investigación cualitativa: triangulación. Revista Colombiana de Psiquiatría, 118-124.
dc.relation.references	Pesántez, J., Aguirre, J. & Jiménez Yumbla, J. A. (2024). La innovación en la auditoría, nuevas tendencias y alcance: Una revisión. Economía y Negocios, 15(2).
dc.relation.references	Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia. (2023, abril 19). ¿Qué es la inteligencia artificial (IA)? https://planderecuperacion.gob.es/noticias/que-es-inteligencia-artificial-ia-prtr
dc.relation.references	Ramírez, G., Magaña, D., & Ojeda, R. (2022). Productividad, aspectos que benefician a la organización. Revisión sistemática de la producción científica. Revista de Ciencias Sociales, 189-208.
dc.relation.references	Ramírez, R., & Vergara, L. (2023). Gestión estratégica e innovación en las organizaciones: Aproximaciones reflexivas. Revista Latinoamericana de Difusión Científica.
dc.relation.references	Rivas, L., Chaparro, J., & Yong, L. (2010). Modelo de aceptación tecnológica (TAM): un estudio de la influencia de la cultura nacional y del perfil del usuario en el uso de las TIC. Revista de Ciencias Administrativas y Sociales, 187-207.
dc.relation.references	Rodríguez, J. (2023). Auditoría forense en la era de la inteligencia artificial, un enfoque vanguardista para combatir el fraude financiero. Punto de Vista, 14(21), 99-118.
dc.relation.references	Sandoval, C. (2002). Investigación cualitativa. Módulos de Investigación Social.
dc.relation.references	Serna, E., & Serna, A. (2013). Una revisión a los procesos de la ciencia, la tecnología y la innovación. Entramado, 9(1), 172-187.
dc.relation.references	Shaheen, M., Pradhan, S., & Ranajee, R. (2019). Sampling in qualitative research. En M. Gupta, M. Shaheen, & K. P. Reddy (Eds.), Qualitative techniques for workplace data analysis (pp. 25-51). IGI Global.
dc.relation.references	Stake, R. (1998). Investigación con estudio de casos. Morata
dc.relation.references	Terpel. (2021). Informe de gestión y sostenibilidad. https://www.terpel.com/var/site/storage/original/application/b0e172c1227c294ccc3c14c68ac12429.pdf
dc.relation.references	Vera, L. (2023). Adopción de tecnologías de Inteligencia Artificial: un estudio para las empresas en Colombia [Tesis de maestría, Universidad EAFIT].
dc.relation.references	Yin, R. (2018). Investigación sobre estudio de casos. International Educational and Professional Publisher.
dc.rights	Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Colombia	en
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.local	Abierto (Texto Completo)	spa
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.subject.keyword	artificial intelligence
dc.subject.keyword	financial audit
dc.subject.keyword	retail fuel sector
dc.subject.keyword	SMEs
dc.subject.keyword	internal control
dc.subject.lemb	Análisis de información
dc.subject.proposal	inteligencia artificial
dc.subject.proposal	auditoría financiera
dc.subject.proposal	sector minorista de combustibles
dc.subject.proposal	pymes
dc.subject.proposal	control interno
dc.title	Inteligencia Artificial y Auditoría Financiera: estudio de caso para el Trébol Saldaña SAS del Sector Minorista de Combustibles
dc.type	master thesis
dc.type.category	Formación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Maestría
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversion	http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.drive	info:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.local	Tesis de maestría	spa
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/acceptedVersion