Análisis de la aplicabilidad de la Inteligencia Artificial en la medición posterior y el deterioro de las cuentas por cobrar comerciales bajo la Sección 11 de las NIIF para PYMES

dc.contributor.advisorMartínez Duran, Carmen Cecilia
dc.contributor.authorMateus Zambrano, Luisa Fernanda
dc.contributor.corporatenameUniversidad Santo Tomás
dc.date.accessioned2026-09-11T23:04:28Z
dc.date.available2026-09-11T23:04:28Z
dc.date.issued2026-09-10
dc.descriptionLa transformación digital ha incrementado las posibilidades de incorporar herramientas de Inteligencia Artificial (IA) en los procesos contables y financieros, particularmente en actividades que requieren análisis de información, estimaciones y juicio profesional. Como origen de esto el objetivo de la presente investigación es analizar la aplicabilidad de herramientas de IA en la medición posterior y el deterioro de las cuentas por cobrar comerciales bajo la Sección 11 de las NIIF para PYMES. Esto por medio de una investigación desarrollada mediante un enfoque cualitativo y documental, basado en la revisión de fuentes académicas, técnicas, normativas y digitales, complementada con el uso exploratorio de herramientas de IA, donde se logró identificar que estas tecnologías pueden apoyar la preparación y análisis de datos, identificación de patrones de pago, generación de alertas, análisis documental y evaluación de escenarios; sin embargo, su utilización no sustituye los requerimientos contables ni el juicio profesional. Asimismo, la seguridad, confidencialidad, calidad y trazabilidad de la información constituyen condiciones relevantes, especialmente cuando se utilizan servicios externos de IA. Con base en lo anterior se concluyó que la aplicabilidad de estas herramientas es complementaria y condicionada, y su incorporación puede desarrollarse mediante un esquema gradual que combine automatización, analítica de datos e Inteligencia Artificial dentro de un proceso controlado, verificable y acorde con los requerimientos de las NIIF para PYMES.
dc.description.abstractThe digital transformation has increased the possibilities of incorporating Artificial Intelligence (AI) tools into accounting and financial processes, particularly in activities that require information analysis, estimates and professional judgment. As a result of this the objective of this research is to analyze the applicability of AI tools in the subsequent measurement and impairment of trade accounts receivable under Section 11 of the IFRS for SMEs, through a study developed using a qualitative and documentary approach, based on the review of academic, technical, regulatory and digital sources, complemented by the exploratory use of AI tools, where it was possible to identify that these technologies can support data preparation and analysis, identification of payment patterns, generation of alerts, document analysis and scenario evaluation; however, their use does not replace accounting requirements or professional judgment. Likewise, the security, confidentiality, quality and traceability of information constitute relevant conditions, especially when external AI services are used. Based on the above it was concluded that the applicability of these tools is complementary and conditional, and their incorporation can be developed through a gradual scheme that combines automation, data analytics and Artificial Intelligence within a controlled, verifiable process consistent with the requirements of the IFRS for SMEs.
dc.description.degreelevelEspecializaciónspa
dc.description.degreenameEspecialista en Contabilidad Financiera Internacionalspa
dc.description.domainhttps://www.ustabuca.edu.co/
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.citationMateus Zambrano, L. F. (2026). Análisis de la aplicabilidad de la Inteligencia Artificial en la medición posterior y el deterioro de las cuentas por cobrar comerciales bajo la Sección 11 de las NIIF para PYMES [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/11634/74132
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Santo Tomásspa
dc.publisher.branchCRAI-USTA Bucaramanga
dc.publisher.facultyFacultad de Contaduría Públicaspa
dc.publisher.programEspecialización en Contabilidad Financiera Internacionalspa
dc.relation.referencesBernal Torres, C. A. (2010). Metodología de la investigación: Administración, economía, humanidades y ciencias sociales (3.ª ed.). Pearson Educación. https://www.ingebook.com/ib/NPcd/IB_BooksVis?cod_primaria=1000187&codigo_libro=18785
dc.relation.referencesBussmann, N., Giudici, P., Marinelli, D., & Papenbrock, J. (2021). Explainable machine learning in credit risk management. Computational Economics, 57, 203–216. https://link.springer.com/article/10.1007/s10614-020-10042-0
dc.relation.referencesCongreso de Colombia. (1990). Ley 43 de 1990, por la cual se adiciona la Ley 145 de 1960, reglamentaria de la profesión de Contador Público y se dictan otras disposiciones. https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=66148
dc.relation.referencesCongreso de Colombia. (2009). Ley 1314 de 2009, por la cual se regulan los principios y normas de contabilidad e información financiera y de aseguramiento de información aceptados en Colombia. https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=36833
dc.relation.referencesCongreso de Colombia. (2012). Ley Estatutaria 1581 de 2012, por la cual se dictan disposiciones generales para la protección de datos personales. https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=49981
dc.relation.referencesde Lange, P. E., Melsom, B., Vennerød, C. B., & Westgaard, S. (2022). Explainable AI for credit assessment in banks. Journal of Risk and Financial Management, 15(12), 556. https://www.mdpi.com/1911-8074/15/12/556
dc.relation.referencesIFRS Foundation. (2025a). IFRS for SMEs Accounting Standard (3rd ed.). https://www.ifrs.org/issued-standards/ifrs-for-smes/
dc.relation.referencesIFRS Foundation. (2025b). Module 11—Financial instruments: IFRS for SMEs Accounting Standard. https://www.ifrs.org/content/dam/ifrs/supporting-implementation/smes/2025-modules/module-11.pdf
dc.relation.referencesIFRS Foundation. (2025c). June 2025 IFRS for SMEs Accounting Standard update. https://www.ifrs.org/news-and-events/news/2025/06/june-2025-ifrs-for-smes-accounting-standard-update/
dc.relation.referencesMinisterio de Comercio, Industria y Turismo. (2015). Decreto 2420 de 2015, Decreto Único Reglamentario de las Normas de Contabilidad, de Información Financiera y de Aseguramiento de la Información. https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=76745
dc.relation.referencesMinisterio de Comercio, Industria y Turismo. (2026). Decreto 0701 del 7 de julio de 2026, por el cual se modifican parcialmente los marcos técnicos de las Normas de Información Financiera para el Grupo 1 y de Información Financiera para las PYMES, Grupo 2, del Decreto 2420 de 2015. https://www.mincit.gov.co/normatividad/decretos/2026
dc.relation.referencesMinisterio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones. (2026). Seguridad en sistemas de IA: Lineamientos de Seguridad y Privacidad de la Información para Sistemas de Inteligencia Artificial. https://gobiernodigital.mintic.gov.co/692/w3-article-437116.html
dc.relation.referencesSuperintendencia de Industria y Comercio. (2024). Circular Externa 002 de 2024: Lineamientos sobre el tratamiento de datos personales en sistemas de Inteligencia Artificial. https://sedeelectronica.sic.gov.co/transparencia/normativa/circular-externa-2-de-2024-de-la-superintendencia-de-industria-y-comercio-lineamientos-sobre-el-tratamiento-de-datos
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.subject.keywordartificial intelligence, IFRS for SMEs, trade receivables, impairment, digital transformation
dc.subject.proposalInteligencia artificial, NIIF para PYMES sección 11, Cuentas por cobrar, Deterioro, Transformación digital
dc.titleAnálisis de la aplicabilidad de la Inteligencia Artificial en la medición posterior y el deterioro de las cuentas por cobrar comerciales bajo la Sección 11 de las NIIF para PYMES
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_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
dc.type.driveinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.localTrabajo de gradospa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa

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