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dc.rights.licenseabiertoes_ES
dc.contributor.advisorUribe, Eugenio
dc.contributor.authorFlórez Villamizar, María Fernanda
dc.contributor.authorTapias, Karen Slendy
dc.contributor.otherTirado Gómez, Javier
dc.coverage.spatialSantanderes_ES
dc.date.accessioned2026-10-15T05:02:54Z
dc.date.available2026-10-15T05:02:54Z
dc.identifier.citationN/Aes_ES
dc.identifier.issnN/A
dc.identifier.urihttp://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/25569
dc.descriptionAdministración y gestión estratégica, Gestión de la Tecnología y la Innovación.es_ES
dc.description.abstractLa presente monografía de análisis tuvo como objetivo analizar comparativamente la adopción estratégica de la inteligencia artificial (IA) en las entidades financieras del departamento de Santander durante el periodo 2023–2025, evaluando su relación con el mejoramiento de los procesos organizacionales y el fortalecimiento del posicionamiento competitivo. La investigación fue cualitativa, descriptiva y de carácter documental. Se aplicó una revisión sistemática que conformó un corpus final de 33 documentos (fuentes académicas, institucionales, normativas y de prensa económica especializada), organizados mediante una matriz de análisis documental que registró, para cada fuente, el ámbito geográfico, la aplicación de IA, el proceso organizacional afectado y el resultado reportado. Con este insumo se construyó una taxonomía funcional de seis categorías de aplicaciones de IA, se compararon siete experiencias documentadas mediante matrices comparativas y se elaboró una matriz DOFA tecnológica con trazabilidad a la fuente que sustenta cada componente. Los resultados muestran que, de acuerdo con la evidencia documental disponible, el uso de IA en las entidades financieras con operación en Santander se concentra en la atención conversacional, la automatización de trámites y, en menor medida, en la analítica predictiva para decisiones de crédito y retención; el caso con mayor documentación fue el de Financiera Comultrasan, cuyo asistente virtual reporta 15.000 solicitudes mensuales con 93 % de autonomía. La evidencia específicamente regional es menos abundante que la nacional e internacional, por lo cual los hallazgos se formulan como asociaciones y efectos reportados por las fuentes y no como relaciones causales. Se concluyó que, dentro del alcance del análisis documental realizado, la IA se documenta como habilitador de eficiencia operativa y de experiencia del asociado más que como recurso estratégico plenamente integrado, y se formularon ocho recomendaciones derivadas de los hallazgos y de la matriz DOFA.es_ES
dc.description.sponsorshipN/Aes_ES
dc.description.tableofcontentsTABLA DE CONTENIDO RESUMEN EJECUTIVO 10 INTRODUCCIÓN 12 1. DESCRIPCIÓN DEL TRABAJO DE INVESTIGACIÓN 14 1.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 14 1.2. JUSTIFICACIÓN 16 1.3. OBJETIVOS 17 1.3.1. OBJETIVO GENERAL 17 1.3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS 17 2. MARCO REFERENCIAL 19 2.1. MARCO TEÓRICO 19 2.1.1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL SECTOR FINANCIERO 19 2.1.2. TRANSFORMACIÓN DIGITAL EN LAS ENTIDADES FINANCIERAS 19 2.1.3. VENTAJA COMPETITIVA BASADA EN TECNOLOGÍA 20 2.1.4. EXPERIENCIA DEL CLIENTE EN SERVICIOS FINANCIEROS 21 2.1.5. SECTOR FINANCIERO 22 2.2. MARCO CONCEPTUAL 23 2.2.1. AUTOMATIZACIÓN DE PROCESOS FINANCIEROS 23 2.2.2. ANALÍTICA DE DATOS 24 2.2.3. INNOVACIÓN TECNOLÓGICA 25 2.2.4. GESTIÓN ESTRATÉGICA 25 2.2.5. FIDELIZACIÓN DE CLIENTES 26 2.3. MARCO LEGAL 27 3. DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 29 3.1. TIPO DE INVESTIGACIÓN 29 3.2. ENFOQUE 29 3.3. MÉTODO 29 3.4. TÉCNICAS E INSTRUMENTOS 32 3.5. PROCEDIMIENTO 33 4. DESARROLLO DEL TRABAJO DE GRADO 35 4.1. FASE 1. REVISIÓN SISTEMÁTICA DE LITERATURA 35 4.2. FASE 2. IDENTIFICACIÓN Y CATEGORIZACIÓN DE APLICACIONES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL 35 4.3. FASE 3. CONSTRUCCIÓN DE MATRICES COMPARATIVAS 36 4.4. FASE 4. ELABORACIÓN DE LA MATRIZ DOFA TECNOLÓGICA 37 4.5. FASE 5. INTERPRETACIÓN DE HALLAZGOS Y FORMULACIÓN DE RECOMENDACIONES 37 5. RESULTADOS 39 5.1. RESULTADO DEL OBJETIVO 1. TAXONOMÍA FUNCIONAL DE LAS APLICACIONES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL 41 5.2. RESULTADO DEL OBJETIVO 2. ESTUDIOS DE CASO Y MATRICES COMPARATIVAS 42 5.3. RESULTADO DEL OBJETIVO 3. MATRIZ DOFA TECNOLÓGICA 46 6. CONCLUSIONES 51 7. RECOMENDACIONES 53 8. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 56 9. APÉNDICES 62es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherUnidades Tecnológicas de Santanderes_ES
dc.subjectInteligencia artificial; entidades financieras; Santander; análisis documental; posicionamiento competitivo.es_ES
dc.titleEstudio estratégico del uso de la inteligencia artificial en el mejoramiento y posicionamiento de las entidades financieras del departamento de Santander (2023-2025).es_ES
dc.typedegree workes_ES
dc.rights.holderRIUTSes_ES
dc.date.emitido2026-10-13
dc.dependenciafcsees_ES
dc.proceso.procesoutsdocenciaes_ES
dc.type.modalidadmonografiaes_ES
dc.format.formatopdfes_ES
dc.titulogAdministrador de Empresases_ES
dc.educationlevelProfesionales_ES
dc.contibutor.evaluatorevaluadores_ES
dc.date.aprobacion2026-10-05
dc.description.programaacademicoAdministración de Empresases_ES
dc.dependencia.regionbucaramangaes_ES


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