Integración de la inteligencia artificial en los sistemas de control interno de las organizaciones
Palabras clave:
Inteligencia artificial, auditoría, gestión de riesgos, fraude, automatizaciónResumen
La auditoría moderna ha incorporado herramientas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para mejorar la detección de fraudes y la gestión de riesgos. Sin embargo, en las pequeñas y medianas empresas (PYMES) de Guayaquil, la adopción de estas tecnologías es limitada. Por ello, este estudio tiene como objetivo diseñar estrategias que integren la inteligencia artificial en los sistemas de control para la detección de fraudes en las PYMES de la ciudad de Guayaquil. Se empleó un enfoque mixto con un diseño correlacional y transversal. Los resultados revelan que el fraude financiero es el más recurrente en las PYMES analizadas. Los principales obstáculos para la implementación de IA y ML incluyen la falta de conocimientos técnicos, la dificultad de integración con sistemas existentes y la ausencia de datos de calidad. Estos hallazgos evidencian la necesidad de estrategias que aborden estas barreras para facilitar la adopción efectiva de tecnologías avanzadas en la gestión de riesgos.
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Citas
Barriga, M., Casal, C., & Coello, P. (2023). Estrategias de prevención y detección de fraude financiero en medianas y grandes empresas de Guayaquil. Journal business Science, 4(2), 61-84. https://doi.org/10.56124/jbs.v4i2.0005
Calle, J., Sotaminga, A., Garay, G., & Villavicencia, R. (2024). Intelgencia artificial ysu contrbucion a la Innovacion en las empresas. Ciencia y Desarrollo, 27(2). http://revistas.uap.edu.pe/ojs/index.php/CYD/index
Chiriguaya, S., & Mejia, M. (2022). Propuesta metodológica para la prevención de fraudes en el sector PYMES de equipos de seguridad Industrial de Guayaquil. Guayquil, Guayas, Ecuador. (Trabajo de titulación).
Universidad Católica de Santiago de Guayaquil.
Ecuador. Instituto Nacional de Estadística y Censos. (2022). Estructura Poblacional. https://www.censoecuador.gob.ec/wp-content/uploads/2023/10/Presentacio%CC%81n_Nacional_1%C2%B0entrega-4.pdf
Erazo, J., & De la A, S. (2023). Auditoría del futuro, la prospectiva y la inteligencia artificial para anticipar riesgos en las organizaciones. Novasinergia, 6(1), 105-119. https://doi.org/10.37135/ns.01.11.07
García, M., Grillo, A., & Morte, T. (2021). La adaptación de las empresas a la realidad COVID una revision sistemática. 11(21), 55-70. https://doi.org/10.17163/ret.n21.2021.04
Instituto de auditores internos de españa. (2023). Auditoria Interna de la inteligencia artificial aplicada a procesos de negocios. Madrid-Santa Cruz. https://n9.cl/cfbg38
Jara Obregón, L. S., & Naspud Espinoza, M. G. (2025). Inteligencia Artificial: Desafíos y Oportunidades Para Las Pymes Ecuatorianas. Arandu UTIC, 11(2), 3063–3077. https://doi.org/10.69639/arandu.v11i2.485
Lisicki Litvin & Asociados. (2020). Métodos de prevención, detección e investigación de fraudes dentro de empresas. https://www.palermo.edu/economicas/contadores/presentaciones/Binder1.pdf
Rivas, A. (2022). Control interno en empresas comerciales nacientes en Ecuador. Polo del Conocimiento, 7(9), 336-360. https://www.polodelconocimiento.com/ojs/index.php/es/article/view/4578
Tantalean, I. (2022). Análisis crítico al origen del fraude empresarial, efectos y tratamiento juridico. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 2(3), 154-174. https://doi.org/10.56712//latam.v3i2.72
Tenes, E. (2023). Impacto de la inteligencia artificial en las Empresas Escuela Técnica Superior de Ingenieros Informáticos.
Unión Europea. (2024). Informe anual de 2023 de la fiscalía europea. https://www.eppo.europa.eu/en/documents/2023-numbers
Valladares, J., & Ordoñez, Y. (2024). La aplicacion de inteligencia artificial en la auditoria contable. Revista Multidisciplinaria Perspectivas Investigativas, 4(especial), 73–85. https://doi.org/10.62574/rmpi.v4iespecial.172
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