Análisis comparativo de agentes de IA comerciales para la gestión de estados financieros.
Citación en APA
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Autor
Méndez Ardila, Hercid de Jesús
Director
POLO AMADOR, LEYDI JOHANA
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agentes de inteligencia artificial, gestión financiera, benchmarking, productividad organizacional, adopción tecnológica
Resumen
Este trabajo de grado tuvo como objetivo realizar un análisis comparativo de agentes de inteligencia artificial comerciales utilizados en la gestión financiera, evaluando su funcionalidad, desempeño y aporte a la eficiencia organizacional. La pregunta que guio la investigación fue cuáles son las diferencias entre estas herramientas en términos de funcionalidad, desempeño y aporte a la eficiencia.La metodología fue cualitativa con alcance descriptivo-comparativo, y adopte el benchmarking funcional como método principal, siguiendo la definición clásica de Camp (1989). La recolección de información combino revisión documental de manuales y whitepapers, análisis de contenido de documentación técnica y cinco entrevistas semiestructuradas a contadores y gerentes financieros. Construí una matriz de evaluación con seis criterios y dieciocho subcriterios, calificados en escala de 1 a 5.Los resultados mostraron puntajes ponderados muy cercanos: Xero 4.19, QuickBooks Advanced 4.12 y Sage Intacct 4.08. La diferencia entre la primera y la última fue menor al 3%, lo que indica que no existe una herramienta superior en todos los criterios. Sage lidero en cumplimiento normativo y funcionalidad avanzada, mientras QuickBooks y Xero destacaron en usabilidad y costo. La integración con sistemas bancarios colombianos resulto limitada en las tres herramientas.Las conclusiones apuntan a que la adopción de agentes de IA en gestión financiera no es una decision tecnológica sino organizacional. Ninguno de los entrevistados reporto mejoras inmediatas de productividad, lo cual es consistente con la paradoja de la productividad descrita por Brynjolfsson (1993). La confianza del usuario emergió como un factor crítico que los modelos tradicionales de adopción tecnológica no capturan del todo. El estudio reconoce limitaciones en el tamaño de la muestra y en la ausencia de mediciones objetivas de productividad, y sugiere ampliar la investigación con estudios longitudinales.
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PALABRAS CLAVE. agentes de inteligencia artificial, gestión financiera, benchmarking, productividad organizacional, adopción tecnológica.
Materia
Agentes de inteligencia artificial, gestión financiera, benchmarking, productividad organizacional, adopción tecnológica
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