Aplicación de la inteligencia artificial en la revisión de bases de datos de rentas de trabajo

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dc.contributor.advisorTriana Cordero, Luz Mila
dc.contributor.authorBeltran Merchan, Yan Pierre Elias
dc.contributor.authorSandoval Caballero, Klarys milena
dc.contributor.authorOsorio Castro, Silvia Katherine
dc.contributor.corporatenameUniversidad Santo Tomás
dc.date.accessioned2026-08-06T21:31:54Z
dc.date.available2026-08-06T21:31:54Z
dc.date.issued2026-08-06
dc.descriptionEl presente proyecto de grado analiza la incidencia de la inteligencia artificial en la revisión de las bases de datos de rentas de trabajo, como una herramienta orientada a optimizar los procesos de validación tributaria y disminuir el margen de error en el tratamiento de la información. La investigación parte de la necesidad de fortalecer los procedimientos de revisión, considerando que el análisis manual de estas bases puede generar inconsistencias derivadas de errores humanos, omisiones en la depuración de datos, interpretación inadecuada de criterios normativos y demoras en la identificación de diferencias relevantes para efectos fiscales. Metodológicamente, el proyecto se desarrollará bajo un enfoque analítico y aplicado, mediante la comparación entre procesos tradicionales de revisión y procedimientos asistidos por inteligencia artificial, identificando ventajas, limitaciones, riesgos y oportunidades de mejora. Como resultado esperado, se pretende demostrar que la incorporación estratégica de estas tecnologías puede convertirse en un mecanismo útil para fortalecer el control, elevar la calidad de la revisión y apoyar la toma de decisiones en materia tributaria, especialmente en escenarios donde el volumen de información exige mayor precisión, agilidad y trazabilidad.
dc.description.abstractThis undergraduate thesis analyzes the impact of artificial intelligence on the review of employment income tax bases, as a tool aimed at optimizing tax validation processes and reducing the margin of error in information processing. The research stems from the need to strengthen review procedures, considering that manual analysis of these bases can generate inconsistencies due to human error, omissions in data cleansing, inadequate interpretation of regulatory criteria, and delays in identifying differences relevant for tax purposes. Methodologically, the project will be developed using an analytical and applied approach, comparing traditional review processes with AI-assisted procedures, identifying advantages, limitations, risks, and opportunities for improvement. The expected outcome is to demonstrate that the strategic incorporation of these technologies can become a useful mechanism for strengthening control, improving the quality of reviews, and supporting tax decision-making, especially in scenarios where the volume of information demands greater precision, agility, and traceability.
dc.description.degreelevelEspecializaciónspa
dc.description.degreenameEspecialista en Revisoría Fiscal y Auditoría Externaspa
dc.description.domainhttps://www.ustabuca.edu.co/
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.citationSandoval Caballero, K. M., Osorio Castro, S. K. y Beltran Merchan, Y. P. E. (2026). Aplicación De La Inteligencia Artificial En La Revisión De Bases de datos de rentas de trabajo. [Tesis de posgrado]. Universidad Santo Tomás, Bucaramanga, Colombia.
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/11634/73830
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Santo Tomásspa
dc.publisher.branchCRAI-USTA Bucaramanga
dc.publisher.facultyFacultad de Contaduría Públicaspa
dc.publisher.programEspecialización Revisoría Fiscal y Auditoría Externaspa
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dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.subject.keywordartificial intelligence, employment income, tax review, automation, error control, operational efficiency.
dc.subject.lembAnálisis de información financiera
dc.subject.proposalInteligencia artificial, rentas de trabajo, revisión tributaria, automatización, control de errores, eficiencia operativa.
dc.titleAplicación de la inteligencia artificial en la revisión de bases de datos de rentas de trabajo
dc.typebachelor thesis
dc.type.categoryFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Especialización
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.driveinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.localTrabajo de gradospa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion

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