Triana Cordero, Luz MilaBeltran Merchan, Yan Pierre EliasSandoval Caballero, Klarys milenaOsorio Castro, Silvia Katherine2026-08-062026-08-062026-08-06Sandoval 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.http://hdl.handle.net/11634/73830El 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.This 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.application/pdfspabachelor thesisartificial intelligence, employment income, tax review, automation, error control, operational efficiency.Análisis de información financieraAbierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Inteligencia artificial, rentas de trabajo, revisión tributaria, automatización, control de errores, eficiencia operativa.reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.co