Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 9.3
Edición Especial EUROTEC 2026
Página 58
SISTEMAS INTELIGENTES COMO APOYO A LA DETECCIÓN DE INCONSISTENCIAS
CONTABLES: UNA PERSPECTIVA DESDE LA FORMACIÓN ÉTICA DE LOS
ESTUDIANTES DE AUDITORÍA
INTELLIGENT SYSTEMS FOR SUPPORTING THE DETECTION OF ACCOUNTING
INCONSISTENCIES: A PERSPECTIVE FROM THE ETHICAL EDUCATION OF
AUDITING STUDENTS
Autores:
1
Nancy Lucrecia Velasco López y
2
Carlos Alberto Chacón Terán.
¹ORCID ID: https://orcid.org/0009-0000-7136-3835
²ORCID ID: https://orcid.org/0009-0003-3939-9725
¹E-mail de contacto: nvlopez@euroamericano.edu.ec
²E-mail de contacto: cchacon@euroamericano.edu.ec
Afiliación:
1*2*
Instituto Superior Tecnológico Universitario EuroAmericano, (Ecuador).
Artículo recibido: 15 de Septiembre del 2026.
Artículo revisado: 17 de Septiembre del 2026.
Artículo aprobado: 17 de Septiembre del 2026.
¹Ingeniera en Administración de Empresas y Marketing, graduada de la Universidad Cristiana Latinoamericana, (Ecuador). Magíster en
Contabilidad y Auditoría, mención en Gestión Tributaria, graduada de la Universidad Particular de Especialidades Espíritu Santo,
(Ecuador). Directora de Carreras de Contabilidad y Auditoría y docente investigadora, del Instituto Superior Tecnológico Universitario
EuroAmericano, con 10 años de experiencia.
²Ingeniero en Sistemas Computacionales, graduada de la Universidad de Guayaquil, (Ecuador). Magíster Universitario en Diseño y
Gestión de Proyectos Tecnológicos, graduada de la Universidad Internacional de La Rioja, (España). Docente investigador del Instituto
Superior Tecnológico Universitario EuroAmericano, con 5 años de experiencia.
Resumen
La transformación digital ha impulsado la
incorporación de sistemas inteligentes en los
procesos de auditoría, generando nuevas
oportunidades para fortalecer el análisis de la
información financiera y la detección de
inconsistencias contables. En este contexto, el
presente estudio tuvo como objetivo analizar la
contribución de estas tecnologías en la
formación de los estudiantes de la carrera de
Auditoría, considerando la importancia de la
ética profesional como eje transversal del
proceso formativo. Se desarrolló una
investigación aplicada con enfoque mixto,
alcance descriptivo y diseño no experimental de
corte transversal. La información se obtuvo
mediante encuestas aplicadas a 29 estudiantes y
entrevistas semiestructuradas a 3 docentes. Los
hallazgos evidenciaron una valoración positiva
hacia el uso de sistemas inteligentes como
apoyo para la identificación de inconsistencias
contables y el fortalecimiento de las
competencias digitales. Sin embargo, también
se identificaron limitaciones relacionadas con el
acceso a herramientas especializadas, la
capacitación docente y la actualización
curricular. Además, tanto docentes como
estudiantes coincidieron en que el uso de estas
tecnologías debe complementarse con una
sólida formación ética que garantice el ejercicio
del juicio profesional, el pensamiento crítico y
la responsabilidad en la toma de decisiones. Se
concluye que la integración de sistemas
inteligentes en la formación del auditor
representa una oportunidad para modernizar los
procesos educativos y responder a las demandas
de la auditoría en entornos digitales.
Palabras clave: Auditoría, Formación ética,
Inconsistencias contables, Sistemas
inteligentes, Tecnología educativa.
Abstract
Digital transformation has accelerated the
integration of intelligent systems into auditing
processes, creating new opportunities to
enhance financial information analysis and the
detection of accounting inconsistencies. In this
context, the present study aimed to analyze the
contribution of these technologies to the
education of Auditing students, emphasizing
professional ethics as a fundamental component
of the learning process. An applied research
design was adopted using a mixed-method
approach, a descriptive scope, and a non-
experimental cross-sectional design. Data were
collected through surveys applied to 29 students
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and semi-structured interviews with 3 faculty
members, and analyzed using quantitative and
qualitative techniques. The findings revealed a
favorable perception of intelligent systems as
supporting tools for identifying accounting
inconsistencies and strengthening digital
competencies. Nevertheless, important
challenges were identified, including limited
access to specialized software, the need for
continuous faculty training, and curricular
updating. Both students and instructors agreed
that the effective use of intelligent systems must
be accompanied by strong ethical education to
ensure professional judgment, critical thinking,
and responsible decision-making. The study
concludes that incorporating intelligent systems
into auditing education provides an opportunity
to modernize academic training and better
prepare future auditors for increasingly digital
professional environments.
Keywords: Auditing, Ethical education,
Accounting inconsistencies, Intelligent
systems, Educational technology.
Sumário
A transformação digital tem impulsionado a
incorporação de sistemas inteligentes nos
processos de auditoria, gerando novas
oportunidades para fortalecer a análise da
informação financeira e a detecção de
inconsistências contábeis. Nesse contexto, o
presente estudo teve como objetivo analisar a
contribuição dessas tecnologias na formação
dos estudantes do curso de Auditoria,
considerando a importância da ética
profissional como eixo transversal do processo
formativo. Desenvolveu-se uma pesquisa
aplicada com abordagem mista, alcance
descritivo e desenho não experimental de corte
transversal. As informações foram obtidas por
meio de pesquisas aplicadas a 29 estudantes e
entrevistas semiestruturadas a 3 docentes. Os
achados evidenciaram uma valorização positiva
quanto ao uso de sistemas inteligentes como
apoio à identificação de inconsistências
contábeis e ao fortalecimento das competências
digitais. No entanto, também foram
identificadas limitações relacionadas ao acesso
a ferramentas especializadas, à capacitação
docente e à atualização curricular. Além disso,
tanto docentes quanto estudantes concordaram
que o uso dessas tecnologias deve ser
complementado por uma sólida formação ética
que garanta o exercício do julgamento
profissional, o pensamento crítico e a
responsabilidade na tomada de decisões.
Conclui-se que a integração de sistemas
inteligentes na formação do auditor representa
uma oportunidade para modernizar os processos
educativos e responder às demandas da
auditoria em ambientes digitais.
Palavras-chave: Auditoria, Formação ética,
Inconsistências contábeis, Sistemas
inteligentes, Tecnologia educativa.
Introducción
La evolución tecnológica ha transformado de
manera significativa los procesos contables y de
auditoría durante los últimos años. La
incorporación de herramientas basadas en
inteligencia artificial ha permitido ampliar la
capacidad para procesar información financiera,
automatizar tareas repetitivas, analizar grandes
conjuntos de datos e identificar patrones que
podrían pasar inadvertidos mediante
procedimientos convencionales. Santander et
al. (2025) sostienen, en este sentido, que los
sistemas inteligentes se han convertido en
recursos de apoyo para mejorar la eficiencia de
los procedimientos de auditoría, sin que ello
implique sustituir el juicio profesional ni la
capacidad analítica del auditor, elementos que
continúan siendo esenciales para interpretar la
evidencia y emitir conclusiones confiables.
Esta transformación responde al desarrollo de
sistemas capaces de combinar tecnologías como
aprendizaje automático, procesamiento del
lenguaje natural, minería de datos,
automatización de procesos y algoritmos de
reconocimiento de patrones. Su aplicación en el
ámbito contable permite examinar mayores
volúmenes de transacciones, identificar
comportamientos atípicos y dirigir la atención
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del auditor hacia operaciones que requieren una
revisión más profunda. Alcívar y Escobar
(2025) señalan que estas herramientas pueden
contribuir a la detección de anomalías, la
evaluación de riesgos y el fortalecimiento de los
mecanismos de control interno a partir del
análisis oportuno de la información financiera.
En consecuencia, el valor de los sistemas
inteligentes no reside únicamente en
automatizar actividades, sino también en
ampliar las posibilidades de análisis disponibles
para el profesional.
Las investigaciones recientes respaldan esta
orientación. Gu et al. (2024) plantean el
concepto de auditoría copilotada por
inteligencia artificial, entendido como un
modelo de colaboración entre el auditor y los
sistemas inteligentes en el desarrollo de
determinadas tareas. Los autores muestran que
los modelos de inteligencia artificial pueden ser
utilizados, entre otras funciones, para apoyar la
identificación de anomalías en conjuntos de
datos financieros, aunque la validación y
contextualización de los resultados continúan
requiriendo intervención humana. Esta
perspectiva resulta especialmente importante
porque permite comprender la inteligencia
artificial como un instrumento que
complementa las capacidades del auditor, en
lugar de concebirla como un sustituto de su
experiencia y responsabilidad profesional.
En este marco, la detección de inconsistencias
contables constituye una de las áreas en las que
los sistemas inteligentes pueden generar
mayores oportunidades. Diferencias entre
registros, transacciones inusuales, patrones de
comportamiento atípicos, alteraciones en
determinadas cuentas o relaciones poco
habituales entre variables financieras pueden
ser examinadas mediante algoritmos capaces de
procesar información a una escala difícil de
alcanzar manualmente. La literatura sobre
auditoría y detección de fraude muestra,
además, que tecnologías como el aprendizaje
automático, el procesamiento del lenguaje
natural y la minería de datos poseen capacidad
para apoyar la identificación de señales de
riesgo y patrones financieros sospechosos. No
obstante, su efectividad depende de la calidad
de los datos, de la adecuada configuración de
los sistemas y de la capacidad profesional para
interpretar sus resultados.
Por esta razón, el aprovechamiento de dichas
tecnologías exige que los futuros profesionales
de Auditoría desarrollen competencias que
integren conocimientos contables, capacidad
analítica y alfabetización tecnológica. No es
suficiente que el estudiante conozca la
existencia de programas o algoritmos de
inteligencia artificial; debe comprender cómo
funcionan de manera general, qué tipo de
información utilizan, qué resultados pueden
generar, cuáles son sus limitaciones y en qué
condiciones resulta pertinente incorporar sus
conclusiones al proceso de auditoría. La
tecnología puede señalar una anomalía, pero
corresponde al profesional determinar su
relevancia, contrastarla con la documentación
disponible y establecer si constituye un error,
una inconsistencia justificable o una situación
que requiere procedimientos adicionales de
revisión.
Esta realidad genera nuevos desafíos para las
instituciones de educación superior
responsables de la formación de los futuros
auditores. Actualmente, el ejercicio profesional
demanda competencias que trascienden el
dominio de procedimientos contables y de
auditoría tradicionales e incorporan
conocimientos vinculados con transformación
digital, análisis de datos, pensamiento crítico y
utilización responsable de tecnologías
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inteligentes. Rodríguez et al. (2024) evidencian,
sin embargo, que la incorporación de estas
herramientas dentro de los procesos formativos
continúa siendo limitada, situación que puede
generar una distancia entre las competencias
desarrolladas durante la formación académica y
aquellas requeridas posteriormente en los
entornos profesionales digitalizados.
La necesidad de revisar la formación contable
también ha sido identificada en investigaciones
internacionales recientes. Ballantine et al.
(2024) señalan que el rápido desarrollo de la
inteligencia artificial plantea desafíos
importantes para la educación contable y obliga
a reconsiderar los enfoques pedagógicos
utilizados para preparar a los futuros
profesionales. Desde esta perspectiva, el
proceso educativo no debería centrarse
únicamente en enseñar al estudiante a utilizar
herramientas tecnológicas, sino también en
desarrollar capacidades para cuestionar sus
resultados, verificar la información y analizar
críticamente las implicaciones que pueden
producir las decisiones apoyadas por
inteligencia artificial.
Esta necesidad adquiere particular importancia
cuando se considera la preparación tecnológica
del propio estudiantado. Abdo-Salloum y Al-
Mousawi (2025), en un estudio realizado con
528 estudiantes de Contabilidad de siete
universidades, encontraron que la preparación
tecnológica, la alfabetización informacional y la
percepción de utilidad de la inteligencia
artificial se relacionan con su disposición a
incorporar estas tecnologías en su formación.
Los autores destacan asimismo la importancia
de integrar experiencias prácticas basadas en
inteligencia artificial dentro de los currículos
contables, con el propósito de aproximar la
formación académica a las aplicaciones reales
que los futuros profesionales encontrarán en el
ámbito laboral. Sin embargo, incorporar
sistemas inteligentes en la formación de
auditores no constituye únicamente un desafío
tecnológico.
También introduce interrogantes relacionadas
con la ética, la responsabilidad profesional, la
transparencia de los algoritmos, la
confidencialidad de los datos y la capacidad del
auditor para mantener una actitud crítica frente
a los resultados proporcionados por una
herramienta automatizada. Munoko et al.
(2020) advierten que la incorporación de
inteligencia artificial en auditoría puede generar
implicaciones éticas derivadas de la forma en
que estos sistemas procesan información e
intervienen en los procesos de toma de
decisiones. Por ello, la utilización de una
herramienta inteligente no elimina la
responsabilidad del profesional sobre la
evaluación de la evidencia ni sobre las
conclusiones finalmente adoptadas.
A esta problemática se añaden los posibles
sesgos derivados de los datos y modelos
utilizados. Murikah et al. (2024) mediante una
revisión sistemática sobre inteligencia artificial
y auditoría, identificaron desafíos vinculados
con el sesgo algorítmico, la transparencia, la
privacidad, la rendición de cuentas y la
dependencia excesiva de los sistemas
automatizados. Los autores destacan la
importancia de mantener supervisión humana y
mecanismos de gobernanza que permitan
comprobar el funcionamiento y los resultados
de estas tecnologías. Esto adquiere especial
relevancia en la formación universitaria, debido
a que el estudiante debe aprender desde las
primeras etapas que una respuesta generada por
un sistema inteligente no constituye por sí sola
evidencia suficiente ni puede aceptarse de
manera acrítica. La formación ética adquiere,
por tanto, una posición central dentro de esta
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transformación. Rosales y Ordóñez (2024)
sostienen que la inteligencia artificial debe
concebirse como una herramienta
complementaria cuya utilización requiere juicio
crítico, independencia profesional y principios
éticos sólidos.
Estos elementos resultan particularmente
relevantes en auditoría, donde las decisiones
adoptadas pueden afectar la credibilidad de la
información financiera, el funcionamiento de
las organizaciones y la confianza de los
diferentes usuarios de los estados financieros.
De esta manera, las competencias digitales y las
competencias éticas no deberían abordarse de
manera independiente, sino como dimensiones
complementarias de la formación profesional.
Esta orientación se encuentra también reflejada
en los estándares internacionales de ética
profesional. El International Code of Ethics for
Professional Accountants incorpora
disposiciones relacionadas con el impacto de la
tecnología sobre el ejercicio profesional,
particularmente en aspectos vinculados con
competencia y diligencia profesional,
confidencialidad y utilización responsable de
herramientas tecnológicas.
Las revisiones relacionadas específicamente
con tecnología entraron en vigor en diciembre
de 2024, reforzando la necesidad de que los
profesionales comprendan y evalúen
adecuadamente las tecnologías utilizadas y no
dependan de manera acrítica de resultados que
no puedan explicar o valorar profesionalmente
(International Ethics Standards Board for
Accountants [IESBA], 2024). Desde el ámbito
educativo, esta exigencia supone formar
estudiantes capaces no solamente de manejar
sistemas inteligentes, sino también de
cuestionarlos. La enseñanza de la auditoría
podría incorporar ejercicios en los que los
estudiantes analicen conjuntos de
transacciones, empleen herramientas
tecnológicas para identificar posibles
inconsistencias y posteriormente contrasten los
resultados con documentación, principios
contables y criterios de auditoría. De esta
manera, la utilización de inteligencia artificial
puede convertirse en una oportunidad para
fortalecer simultáneamente las competencias
digitales, el razonamiento crítico, el
escepticismo profesional y la toma de
decisiones basada en evidencia.
La percepción del propio estudiante constituye
igualmente un elemento que debe considerarse.
Haugland y Kulset (2024) encontraron que los
estudiantes de Contabilidad reconocen la
utilidad potencial de herramientas generativas
como ChatGPT, pero también muestran
conciencia respecto de la posibilidad de recibir
respuestas que no siempre son confiables. Este
resultado evidencia la necesidad de que la
integración educativa de inteligencia artificial
esté acompañada por orientaciones que enseñen
a verificar, contrastar y evaluar críticamente la
información producida por estos sistemas,
especialmente cuando se utiliza en disciplinas
donde la exactitud y la responsabilidad
profesional poseen una importancia
significativa.
Aunque la literatura científica muestra un
creciente interés por la inteligencia artificial
aplicada a la auditoría, una proporción
importante de las investigaciones se concentra
en el desarrollo tecnológico, la automatización
de procedimientos, la detección de fraude o el
mejoramiento de la eficiencia operativa. En
menor medida se estudia cómo estas
tecnologías pueden incorporarse al proceso
formativo de los futuros auditores y cómo su
utilización puede relacionarse con el desarrollo
de competencias éticas. Hernández (2025)
advierte que esta brecha limita la comprensión
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de las condiciones necesarias para integrar
sistemas inteligentes en los procesos educativos
desde una perspectiva que combine
competencia tecnológica, pensamiento crítico y
responsabilidad profesional.
Esta brecha resulta particularmente relevante
porque la innovación tecnológica avanza con
mayor rapidez que los procesos de adaptación
curricular. La disponibilidad de nuevas
herramientas no garantiza por sí misma una
formación de mayor calidad; su incorporación
requiere objetivos pedagógicos claramente
definidos, docentes preparados para orientar su
utilización, actividades prácticas vinculadas
con situaciones profesionales y criterios éticos
que regulen su empleo. En consecuencia, el reto
para la educación superior consiste en evitar
tanto el rechazo de estas tecnologías como una
adopción acrítica basada exclusivamente en su
novedad o capacidad de automatización.
En el contexto de la carrera de Auditoría del
Instituto Superior Tecnológico Universitario
EuroAmericano, analizar esta problemática
permite aproximarse a la manera en que
docentes y estudiantes perciben el empleo de
sistemas inteligentes como apoyo para
identificar inconsistencias contables y
fortalecer las competencias requeridas para el
ejercicio profesional. Conocer estas
percepciones permitirá establecer el nivel de
familiaridad existente con dichas herramientas,
identificar las posibilidades que les atribuyen
los participantes y reconocer las principales
limitaciones académicas, tecnológicas y éticas
que podrían condicionar su integración.
Asimismo, estudiar esta relación puede
proporcionar información útil para diseñar
experiencias académicas en las que los
estudiantes se aproximen de manera progresiva
a escenarios de auditoría asistidos por
tecnología. El propósito no sería delegar en un
sistema inteligente las decisiones propias del
auditor, sino utilizarlo como recurso para
analizar información, identificar señales que
ameriten revisión y promover procesos de
contrastación y argumentación profesional.
Esta concepción coincide con la tendencia hacia
modelos de colaboración entre personas y
sistemas inteligentes, en los cuales la tecnología
incrementa determinadas capacidades analíticas
mientras el profesional conserva la
responsabilidad sobre la interpretación y
decisión final.
En este contexto, resulta pertinente desarrollar
investigaciones que permitan comprender la
percepción de docentes y estudiantes respecto
de la utilización de sistemas inteligentes como
apoyo a la detección de inconsistencias
contables, así como su relación con el
fortalecimiento de competencias profesionales,
digitales y éticas. Los resultados podrán aportar
evidencia para orientar la actualización de los
procesos de enseñanza, identificar necesidades
de capacitación y contribuir al diseño de
estrategias académicas dirigidas a consolidar
una formación pertinente frente a los desafíos
tecnológicos actuales de la profesión contable y
de auditoría, tal como plantean Torres y Clavijo
(2025).
En atención a lo expuesto, la presente
investigación tiene como objetivo general
analizar la contribución de los sistemas
inteligentes como apoyo a la detección de
inconsistencias contables desde la perspectiva
de la formación ética de los estudiantes de la
carrera de Auditoría del Instituto Superior
Tecnológico Universitario EuroAmericano. De
manera específica, se propone identificar el
nivel de conocimiento y percepción de docentes
y estudiantes sobre el uso de sistemas
inteligentes en auditoría; determinar el aporte
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de estas tecnologías en la detección de
inconsistencias contables durante el proceso
formativo; y proponer estrategias académicas
orientadas al fortalecimiento de las
competencias digitales y la formación ética de
los futuros profesionales de Auditoría.
Materiales y Métodos
La investigación se desarrolló bajo un enfoque
mixto, al integrar técnicas cuantitativas y
cualitativas para comprender el uso de sistemas
inteligentes como apoyo en la detección de
inconsistencias contables y su relación con la
formación ética. El estudio correspondió a una
investigación aplicada, con alcance descriptivo
y diseño no experimental de corte transversal,
ya que analizó el fenómeno en su contexto
natural, sin manipulación de variables y
mediante la recolección de información en un
único momento.
La población estuvo conformada por
estudiantes y docentes de la Carrera de
Tecnología Superior en Auditoría del Instituto
Superior Tecnológico Universitario
EuroAmericano. Se trabajó con una muestra
censal, integrada por la totalidad de la población
objeto de estudio: 29 estudiantes de los últimos
semestres, pertenecientes a las modalidades
presencial y virtual, y 3 docentes de la carrera,
quienes participaron de manera voluntaria.
Para la obtención de información se emplearon
dos técnicas. La primera fue una encuesta
aplicada a los estudiantes mediante un
cuestionario estructurado compuesto por
preguntas cerradas relacionadas con el
conocimiento, percepción y utilización de
sistemas inteligentes en auditoría, así como con
la importancia de la formación ética. La
segunda técnica correspondió a una entrevista
semiestructurada dirigida a los docentes,
mediante una guía de preguntas orientadas a
conocer sus percepciones respecto a la
incorporación de la inteligencia artificial en el
proceso de enseñanza-aprendizaje, sus
beneficios, riesgos, limitaciones y
recomendaciones para fortalecer su integración
curricular. Los instrumentos fueron elaborados
específicamente para la investigación y
revisados por especialistas en auditoría,
contabilidad y ética profesional.
El desarrollo de la investigación comprendió
varias etapas: diagnóstico del proceso formativo
de la carrera, identificación del grado de
incorporación de sistemas inteligentes y de las
principales limitaciones tecnológicas y éticas,
diseño y aplicación de los instrumentos, y
finalmente organización, análisis e
interpretación de los datos para establecer
conclusiones y formular estrategias académicas
orientadas al uso responsable de los sistemas
inteligentes.
La información cuantitativa obtenida mediante
las encuestas fue procesada utilizando
estadística descriptiva, a través de frecuencias
absolutas, porcentajes y representaciones
gráficas. La información cualitativa obtenida
mediante las entrevistas fue sometida a un
proceso de categorización temática,
identificando patrones, coincidencias y aportes
relevantes relacionados con el uso de sistemas
inteligentes, la detección de inconsistencias
contables y la formación ética. Finalmente,
ambos conjuntos de datos fueron integrados
para obtener una interpretación global del
fenómeno estudiado.
La investigación respetó los principios éticos
aplicables a estudios con participantes
humanos. La participación de docentes y
estudiantes fue voluntaria, previa explicación
de los objetivos del estudio y de la finalidad
exclusivamente académica de la información
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recopilada. Se garantizó la confidencialidad, el
anonimato y el tratamiento reservado de los
datos obtenidos. El estudio no implicó riesgos
físicos, psicológicos ni sociales para los
participantes.
Resultados y Discusión
A diferencia de un cuestionario tipo Likert
uniforme, el instrumento aplicado a los 29
estudiantes combinó seis preguntas cerradas
con categorías de respuesta propias de cada
tema (Sí/No, Mucho/Poco/Nada,
Siempre/Ocasionalmente/Nunca, entre otras),
lo que permite una lectura más matizada de cada
dimensión evaluada. La Tabla 1 presenta el
desglose completo, junto con el dato porcentual
más relevante de cada pregunta.
Tabla 1. Distribución de respuestas de los
estudiantes por pregunta.
Pregunta
Distribución de respuestas
Dato clave
P1. ¿Conoce los sistemas
inteligentes aplicados a
contabilidad o auditoría?
Sí: 69,0% / No: 31,0%
69,0%
P2. ¿Estos sistemas ayudan a
detectar errores o
inconsistencias?
Mucho: 69,0% / Poco:
31,0% / Nada: 0%
69,0%
P3. ¿Los estudiantes deberían
capacitarse en herramientas
inteligentes?
Sí: 96,6% / No: 3,4%
96,6%
P4. ¿Ha utilizado software
tecnológico para analizar
información contable?
Siempre: 24,1% /
Ocasionalmente: 55,2% /
Nunca: 20,7%
24,1%
P5. ¿El uso de tecnología en
auditoría debe ir con formación
ética sólida?
Totalmente de acuerdo:
62,1% / De acuerdo: 37,9%
/ En desacuerdo: 0%
100%
P6. ¿Qué tan importante es la
ética al detectar irregularidades
contables?
Muy importante: 62,1% /
Importante: 37,9% / Poco
importante: 0%
100%
Fuente: Elaboración propia.
En lugar de analizar cada pregunta de manera
aislada, resulta más revelador leer los resultados
en pares: qué tanto se sabe frente a qué tanto se
practica, y qué tanto se demanda frente a qué
tanto se ofrece. La Tabla 2 organiza esa lectura
cruzada, contrastando los indicadores que,
juntos, cuentan una historia distinta a la que
muestra cada dato por separado. La brecha más
pronunciada del estudio se ubica entre el
reconocimiento de la necesidad de capacitarse
(96,6%) y la frecuencia real de uso de software
especializado (24,1%): una diferencia de 72,5
puntos porcentuales que no admite una lectura
optimista. No se trata de estudiantes
indiferentes a la tecnología, sino de un currículo
que aún no les ofrece oportunidades
sistemáticas para practicarla. Esta brecha
contrasta con las dos coincidencias exactas
registradas en la tabla: el conocimiento
declarado de los sistemas inteligentes (69%)
empata con la percepción de su alta utilidad
(69%), lo que sugiere que quien conoce estas
herramientas tiende también a valorarlas, y
viceversa.
Tabla 2. Brechas entre indicadores
relacionados.
Indicador A
%
Indicador B
%
Brecha
Demanda de
capacitación en IA (P3)
96,6%
Uso frecuente de
software (P4, "siempre")
24,1%
72,5 pp
Conocimiento declarado
de sistemas (P1)
69,0%
Percepción de alta
utilidad (P2, "mucho")
69,0%
0 pp
Acuerdo en exigir
formación ética (P5)
100%
Valoración de la ética
como importante (P6)
100%
0 pp
Fuente: Elaboración propia.
La segunda coincidencia, más contundente, es
el consenso absoluto (100%) entre exigir
formación ética junto con la tecnología y
considerar la ética como determinante para
detectar irregularidades: dos preguntas
formuladas de manera distinta que arrojan la
misma respuesta unánime, lo que revela una
convicción ética ya instalada en el estudiantado
antes de su ejercicio profesional.
Este patrón de resultados permite trazar un
mapa más preciso que el de un simple promedio
de acuerdo: existe conocimiento proporcional a
la percepción de utilidad, una brecha estructural
entre demanda formativa y práctica curricular,
y una convicción ética que no está en discusión,
sino que espera ser traducida en herramientas
concretas para actuar. Las entrevistas a los 3
docentes se organizaron en siete categorías
temáticas, presentadas en la Tabla 3 en formato
comparativo por informante, lo que permite
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apreciar tanto los consensos como los matices
particulares de cada perspectiva.
Tabla 3. Categorización de las entrevistas a
docentes.
Docente 1
Docente 2
Docente 3
Fortalecen
competencias y
automatizan
procesos
Preparan para el
entorno digital y el
análisis financiero
Permiten adaptarse
a la transformación
digital
Identifica
patrones con
rapidez
Procesa grandes
volúmenes,
requiere
validación
Facilita detectar
registros inusuales
Conocen
ChatGPT y
Copilot, no
software
especializado
Usan herramientas
generales,
desconocen
aplicaciones
específicas
Existe interés, pero
aplicación
profesional limitada
Mayor eficiencia
y comprensión de
la auditoría
Favorece el
pensamiento
analítico
Desarrolla
habilidades con
casos prácticos
Disminución del
pensamiento
crítico, riesgo de
plagio
Dependencia
tecnológica,
pérdida de análisis
propio
Aceptación de
resultados sin
verificar
Garantiza uso
adecuado y
responsabilidad
La integridad y
confidencialidad
siguen siendo del
contador
La IA nunca
reemplaza el
compromiso ético
Infraestructura
limitada, costos,
resistencia al
cambio
Falta de software,
infraestructura y
capacitación
docente
Recursos
insuficientes,
contenidos
desactualizados
Capacitación,
malla curricular,
proyectos
prácticos
Incorporar IA al
currículo y
formación ética
Crear asignaturas
específicas y uso
responsable
Fuente: Elaboración propia.
El análisis permite identificar cuatro ejes
convergentes. Primero, los docentes reconocen
el valor de los sistemas inteligentes para
potenciar el análisis y la detección de
inconsistencias, pero enfatizan que la
tecnología no sustituye el juicio profesional: la
auditoría se concibe como una práctica
interpretativa donde el criterio humano sigue
siendo insustituible. Segundo, se evidencia una
brecha entre el interés de los estudiantes por la
IA y su capacidad para utilizar herramientas
especializadas: manejan aplicaciones de uso
general como ChatGPT, pero desconocen el
software específico para auditoría y detección
de anomalías. Tercero, la ética profesional
emerge como eje estructural: valores como la
integridad, la objetividad y la confidencialidad
siguen siendo responsabilidad del contador y no
pueden delegarse en sistemas automatizados.
Cuarto, los docentes identifican barreras
institucionales concretas (infraestructura
insuficiente, falta de acceso a software
especializado, rigidez curricular) y
recomiendan actualizar la malla curricular,
incorporar talleres prácticos y establecer
programas de formación permanente. En lugar
de cruzar cada dimensión en una sola matriz, la
triangulación se organiza aquí en dos preguntas
distintas: primero, en qué coinciden de forma
independiente estudiantes y docentes (Tabla 4);
segundo, qué aporta cada fuente que la otra, por
su propio diseño, no estaba en condiciones de
capturar (Tabla 5).
Tabla 4. Convergencias entre la encuesta y las
entrevistas
Punto de encuentro
Cómo lo confirma cada fuente
Valor de los sistemas
inteligentes
El 69% de los estudiantes conoce y valora su utilidad
para detectar inconsistencias; los tres docentes lo
confirman de forma independiente, aunque insisten
en que no sustituyen el juicio profesional
Brecha entre capacitación
y práctica
El 96,6% demanda capacitación frente a solo un
24,1% que usa software siempre; los docentes
explican esa misma brecha desde la infraestructura y
la falta de política curricular
Formación ética como
condición
El 100% de los estudiantes exige ética junto con la
tecnología; los tres docentes, sin excepción, ubican
la ética como responsabilidad indelegable del
profesional
Fuente: Elaboración propia.
Tabla 5. Aportes distintivos de cada fuente.
Fuente
Qué aporta que la otra fuente no captura
Encuesta a
estudiantes
Cuantifica con precisión la magnitud de la brecha entre
demanda y uso (72,5 puntos porcentuales), algo que las
entrevistas describen cualitativamente pero no miden
Entrevistas a
docentes
Distinguen entre el manejo de IA de propósito general
(ChatGPT) y el de software especializado en auditoría,
matiz que la encuesta cerrada no estaba diseñada para
captar; también identifican barreras institucionales
concretas (infraestructura, currículo, capacitación docente)
ausentes en el cuestionario
Fuente: Elaboración propia.
La percepción favorable de los estudiantes,
reflejada en que el 69% conoce estas
herramientas y valora su utilidad para la
detección de inconsistencias, coincide con el
creciente interés que la inteligencia artificial ha
despertado en el ámbito contable. Los sistemas
inteligentes apoyan la extracción, clasificación
y análisis de información financiera,
permitiendo sustentar dictámenes con evidencia
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más robusta (Valladares y Ordóñez, 2024). De
manera similar, la auditoría asistida por
analítica avanzada y aprendizaje automático ha
permitido optimizar procesos y fortalecer el
control interno, lo que evidencia que la
detección de inconsistencias exige hoy
competencias tecnológicas especializadas
(Ortega et al., 2025).
Sin embargo, la familiaridad declarada por los
estudiantes contrasta con la observación de los
docentes, quienes advierten que el manejo de
herramientas de uso general como ChatGPT no
se traduce en competencias aplicadas a software
especializado. Esta brecha resuena con lo
planteado por Quispe et al. (2025), quienes
sostienen que la inteligencia artificial no se
limita a la automatización mecánica, sino que
introduce capacidades analíticas avanzadas que
reconfiguran los procedimientos y criterios de
evaluación en auditoría, lo que exige una
formación que trascienda el uso superficial.
La marcada discrepancia entre la alta demanda
de capacitación (96,6%) y el uso real de
tecnología durante la formación, donde solo el
24,1% utiliza siempre software especializado,
evidencia una tensión estructural documentada
en diversos contextos. García (2024) reconoce
que el uso de inteligencia artificial transforma
la naturaleza del trabajo auditor, exigiendo
formación continua y documentación
transparente, pero también advierte que la
tecnología no elimina la necesidad de juicio
profesional, sino que incrementa la
responsabilidad de su ejercicio.
La incorporación de herramientas digitales, en
la misma línea, amplía la cobertura de los
procedimientos, pero no exime al auditor de
interpretar los resultados con criterio
profesional (Hurtado, 2024). Esta tensión
coincide, además, con lo documentado por
Correa (2024), quien identifica barreras
prácticas como la resistencia al cambio, los
problemas técnicos y las exigencias de
protección de datos, factores que explican por
qué la integración tecnológica en el aula es aún
incipiente y fragmentada.
El consenso absoluto de los estudiantes sobre la
necesidad de que el uso de tecnología esté
acompañado de formación ética (100%)
constituye uno de los hallazgos más sólidos del
estudio. En el contexto ecuatoriano, la adopción
de IA en auditoría enfrenta desafíos
relacionados con la falta de normativa nacional
específica, lo que incrementa la necesidad de
formación ética y gobernanza institucional
(Álvarez, 2024). Largo y Vásconez (2024)
subrayan, por su parte, que los códigos de ética
y la responsabilidad del auditor son ejes que
sostienen la credibilidad del sistema financiero,
especialmente frente a riesgos de fraude y
corrupción, mientras Padilla et al. (2025)
enfatizan que la implementación responsable de
tecnologías es indispensable para preservar la
imparcialidad y evitar sesgos que comprometan
la credibilidad institucional.
Desde una perspectiva pedagógica, Agudelo y
Chamorro (2025) sostienen que la formación
ética no puede reducirse a la transmisión de
códigos normativos, sino que debe orientarse
hacia la reflexión crítica y la práctica
deliberativa en escenarios reales, lo que
coincide con la recomendación de los docentes
de integrar la ética como un eje procedimental.
La formación ética, en ese sentido, promueve
virtudes profesionales como la prudencia, la
justicia y la responsabilidad (Toro et al., 2025),
y aunque la inteligencia artificial eleva la
eficiencia en contabilidad, la responsabilidad
final sobre la información permanece siempre
en el profesional (Rivero, 2024). Las
limitaciones institucionales identificadas, como
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infraestructura insuficiente, falta de acceso a
software especializado y necesidad de
capacitación docente, configuran un escenario
donde la innovación tecnológica queda
supeditada a decisiones estructurales. Este
diagnóstico se alinea con lo evidenciado por
Tarrillo et al. (2025), quienes documentan que
la aplicación de algoritmos en procesos de
control genera desafíos asociados a sesgos,
privacidad y responsabilidad institucional. La
inteligencia artificial explicable (XAI) resulta
esencial, en ese sentido, para reducir la
opacidad de los modelos algorítmicos y permitir
que los resultados sean comprensibles y
revisables, un aspecto particularmente relevante
en contextos donde la trazabilidad y la rendición
de cuentas son principios fundamentales
(Bustelo, 2025). En el contexto ecuatoriano,
finalmente, la adopción de IA en auditoría
gubernamental enfrenta desafíos similares
relacionados con la falta de normativa
específica (Pérez, 2024). La Tabla 6 sintetiza la
relación entre los hallazgos propios y los
antecedentes citados a lo largo de esta
discusión.
Tabla 6. Autores citados por eje temático de la discusión.
Eje temático
Autores citados
Aporte a la discusión
Conocimiento y percepción de
utilidad
Valladares y Ordóñez (2024); Ortega et al. (2025);
Quispe et al. (2025)
Explican que los sistemas inteligentes amplían la capacidad analítica más allá de la
automatización mecánica, lo que respalda la valoración positiva del estudiantado
Brecha entre demanda y práctica
curricular
García (2024); Hurtado (2024); Correa (2024)
Documentan que la tecnología incrementa, en vez de reducir, la exigencia de juicio
profesional, y describen barreras prácticas similares a las halladas en este estudio
Ética como eje transversal
Álvarez (2024); Largo y Vásconez (2024); Padilla et
al. (2025); Agudelo y Chamorro (2025); Toro et al.
(2025); Rivero (2024)
Coinciden en que la formación ética debe ser procedimental y no solo declarativa, y
en que sostiene la credibilidad del sistema financiero frente a la automatización
Barreras institucionales y
gobernanza algorítmica
Tarrillo et al. (2025); Bustelo (2025); Pérez (2024)
Señalan que la trazabilidad, la explicabilidad de los modelos y la gobernanza de
datos son condiciones necesarias para una adopción institucional responsable
Este estudio presenta limitaciones que deben
considerarse al interpretar sus resultados. Al
circunscribirse a una única institución y a una
muestra reducida (29 estudiantes y 3 docentes),
los hallazgos no son generalizables, aunque sí
transferibles a contextos académicos similares.
El diseño transversal impide observar la
evolución de las percepciones a lo largo del
tiempo, y el uso de datos autorreportados puede
estar sujeto a sesgos de deseabilidad social. No
obstante, la consistencia interna de los
resultados, su coherencia con la literatura
especializada y la triangulación de fuentes
otorgan solidez al diagnóstico realizado.
La investigación futura podría orientarse a
ampliar el alcance geográfico y muestral para
comparar percepciones en diferentes
instituciones, desarrollar estudios
longitudinales que evalúen el impacto de
intervenciones curriculares específicas,
explorar las experiencias de egresados en el
ejercicio profesional, y diseñar estrategias
pedagógicas que integren la enseñanza de la
inteligencia artificial con la formación ética,
contribuyendo a cerrar la brecha entre las
aspiraciones formativas y las condiciones reales
de implementación.
Conclusiones
La incorporación de sistemas inteligentes en la
formación de los estudiantes de Auditoría
representa una oportunidad para fortalecer el
desarrollo de competencias profesionales
orientadas a la detección de inconsistencias
contables y al análisis eficiente de la
información financiera. Existe una percepción
favorable hacia estas tecnologías, ya que la
mayoría de los estudiantes reconoce su utilidad
como herramientas de apoyo y manifiesta
interés en recibir una formación más
especializada en inteligencia artificial aplicada
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al ámbito contable. La investigación permitió
identificar una brecha estructural entre el interés
de los estudiantes por el uso de sistemas
inteligentes y las oportunidades reales de
aprendizaje ofrecidas durante su formación
académica. Aunque la mayoría reconoce la
importancia de estas herramientas y demanda
capacitación específica, el uso de software
especializado aún es limitado y depende, en
gran medida, de iniciativas particulares dentro
del proceso de enseñanza, lo que evidencia la
necesidad de actualizar los planes de estudio.
Desde la perspectiva cualitativa, los docentes
coinciden en que los sistemas inteligentes
fortalecen el análisis de la información y
mejoran la eficiencia en la detección de
anomalías contables; sin embargo, enfatizan
que estas herramientas no sustituyen el juicio
profesional del auditor. La validación de los
resultados, la interpretación de la evidencia y la
toma de decisiones continúan siendo
responsabilidades propias del profesional. La
formación ética se consolidó como el eje
transversal de la investigación. Tanto
estudiantes como docentes coincidieron en que
el uso responsable de los sistemas inteligentes
debe sustentarse en principios como la
integridad, la objetividad, la confidencialidad y
la responsabilidad profesional, lo que exige que
la incorporación de la inteligencia artificial en
los procesos formativos vaya acompañada de
estrategias educativas que fortalezcan la
reflexión ética.
El estudio aporta evidencia que respalda la
necesidad de impulsar procesos de innovación
curricular en la carrera de Auditoría,
incorporando herramientas inteligentes,
capacitación docente permanente y software
especializado, articulados con una formación
ética sólida, de modo que se preparen
profesionales con mayores competencias
digitales, capacidad analítica y criterio
profesional.
Referencias Bibliográficas
Abdo-Salloum, A., & Al-Mousawi, H. (2025).
Accounting students’ technology readiness,
perceptions, and digital competence toward
artificial intelligence adoption in accounting
curricula. Journal of Accounting Education,
70, 100951.
https://doi.org/10.1016/j.jaccedu.2025.10095
1
Agudelo, M., & Chamorro, C. (2025).
Estrategias didácticas para la enseñanza-
aprendizaje de la ética en contabilidad.
Contaduría Universidad de Antioquia, 87,
105–135.
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?co
digo=10348574
Alcívar, A., & Escobar, M. (2025). Aportes de
la inteligencia artificial en la auditoría:
Revisión sistemática de literatura. Revista
Científica Multidisciplinaria Arbitrada
Yachasun, 9(16), 102–115.
https://editorialibkn.com/index.php/Yachasu
n/article/view/589
Álvarez, J. (2024). Implicaciones éticas en el
uso de las herramientas de inteligencia
artificial en los trabajos de auditoría de las
firmas más representativas del Ecuador
durante el año 2022 [Trabajo de titulación,
Universidad Politécnica Salesiana].
https://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/
28341
Ballantine, J., Boyce, G., & Stoner, G. (2024).
A critical review of AI in accounting
education: Threat and opportunity. Critical
Perspectives on Accounting, 99, 102711.
https://doi.org/10.1016/j.cpa.2024.102711
Bustelo, J. (2025). Hacia una gobernanza
algorítmica transparente: Auditoría de sesgo.
Estudio de caso. Cuadernos de Gobierno y
Administración Pública, 12(1), e97604.
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?co
digo=10270418
Correa, N. (2024). Transformación digital e
inteligencia artificial en el proceso de
auditoría [Trabajo de titulación, Universidad
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 9.3
Edición Especial EUROTEC 2026
Página 70
Técnica de Machala].
https://repositorio.utmachala.edu.ec/server/a
pi/core/bitstreams/4bc57b6d-d5b4-4f57-
99e1-1654ff9587cf/content
García, L. (2024). Inteligencia artificial y el
trabajo del auditor [Trabajo de fin de grado,
Universidad Pontificia Comillas].
https://repositorio.comillas.edu/items/eb157
a04-942b-46bb-a3ac-4ede40ed03fc
Gu, H., Schreyer, M., Moffitt, K., & Vasarhelyi,
M. (2024). Artificial intelligence co-piloted
auditing. International Journal of Accounting
Information Systems, 54, 100698.
https://doi.org/10.1016/j.accinf.2024.100698
Haugland Sundkvist, C., & Kulset, E. M.
(2024). Teaching accounting in the era of
ChatGPT: The student perspective. Journal
of Accounting Education, 69, 100932.
https://doi.org/10.1016/j.jaccedu.2024.10093
2
Hernández, Y. (2025). Impacto de la
inteligencia artificial en la contabilidad
financiera: Aplicaciones, retos y nuevas
competencias profesionales. Ciencia Latina
Revista Científica Multidisciplinar, 9(3),
1099–1114.
https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i3.17714
Hurtado, R. (2024). Impacto de la
automatización en la auditoría: Ventajas y
desafíos. Revista Científica Zambos, 3(3),
30–43. https://doi.org/10.69484/rcz/v3/n3/56
International Ethics Standards Board for
Accountants. (2024). 2024 handbook of the
International Code of Ethics for Professional
Accountants (including International
Independence Standards).
https://www.ethicsboard.org/publications/20
24-handbook-international-code-ethics-
professional-accountants
Largo, C., & Vásconez, L. (2024). Retos
actuales en ética y responsabilidad de la
auditoría financiera. Revista Metropolitana
de Ciencias Aplicadas, 7(2).
https://doi.org/10.62452/ex5xb772
Munoko, I., Brown-Liburd, H. L., &
Vasarhelyi, M. (2020). The ethical
implications of using artificial intelligence in
auditing. Journal of Business Ethics, 167(2),
209–234. https://doi.org/10.1007/s10551-
019-04407-1
Murikah, W., Nthenge, J. K., & Musyoka, F. M.
(2024). Bias and ethics of AI systems applied
in auditing: A systematic review. Scientific
African, 25, e02281.
https://doi.org/10.1016/j.sciaf.2024.e02281
Ortega, J., Pinto, R., Fajardo, N., Zambrano, A.,
& Zambrano, P. (2025). Inteligencia artificial
en la auditoría contable: Aplicaciones y
desafíos del uso de IA en la auditoría.
Sinergia Académica, 8(Especial 2), 624–636.
https://sinergiaacademica.com/index.php/sa/
article/view/516
Padilla, T., Llanos, J., Puche, M., Urango, T., &
Nieves, D. (2025). La ética profesional en la
formación académica del contador público en
Montería, Córdoba. Ciencia y Reflexión, 4(2),
1118–1138.
https://doi.org/10.70747/cr.v4i2.313
Pérez, J. (2024). Inteligencia artificial en
auditoría gubernamental: Desafíos éticos
emergentes. Ciencia Latina Revis
Esta obra está bajo una licencia de
Creative Commons Reconocimiento-No Comercial
4.0 Internacional. Copyright © Nancy Lucrecia
Velasco López y Carlos Alberto Chacón Terán.
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
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Declaraciones éticas y editoriales del artículo
Contribución de los autores (Taxonomía CRediT).
Nancy Lucrecia Velasco López: conceptualización de la investigación, formulación del problema y objetivos, revisión bibliográfica en contabilidad,
auditoría y ética profesional, diseño de los instrumentos, coordinación de la recolección de información, análisis e interpretación de los
resultados, redacción del borrador original y supervisión general del estudio.
Carlos Alberto Chacón Terán: apoyo en el diseño metodológico y tecnológico, organización y depuración de la información, análisis de los
componentes vinculados con sistemas inteligentes e inteligencia artificial, participación en la triangulación de los resultados, revisión
crítica del contenido científico y edición final del manuscrito.
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