DiplomadoInteligencia artificial y datos
Inteligencia artificial aplicada a la contabilidad y la auditoría
El diplomado Inteligencia artificial aplicada a la contabilidad y la auditoría proporciona al estudiante herramientas de IA y analítica para automatizar registros y conciliaciones, detectar anomalías, probar el total de las transacciones y documentar papeles de trabajo bajo las normas de aseguramiento del Decreto 2420 de 2015. Le permite producir información contable más confiable en menos tiempo.
A quién va dirigido
Contadores, auxiliares contables, auditores y estudiantes de Contaduría Pública con manejo de Excel y de un software contable.
Objetivos
✓Comprender los casos de uso de la IA en contabilidad, revisoría fiscal y auditoría y los riesgos de confidencialidad y reserva profesional.
✓Analizar la población completa de transacciones con pruebas de integridad, ley de Benford, estratificación y detección de anomalías.
✓Aplicar Power Query, Python, Power Automate e IA generativa para leer facturas XML y automatizar conciliaciones y cuentas por pagar.
✓Diseñar controles sobre procesos automatizados con el modelo COSO y reportes de gestión en Power BI con revisión humana.
✓Evaluar la suficiencia de la evidencia de auditoría obtenida con IA conforme al marco técnico normativo colombiano.
Plan de estudios por sesión
1
IA y datos en la profesión contableCasos de uso de IA en contabilidad, revisoría fiscal y auditoría · Fuentes de datos: ERP, factura electrónica XML y extractos bancarios
2
Consulta técnica asistida y riesgos profesionalesAsistentes de IA para consultas técnicas NIIF con verificación de fuente · Riesgos: confidencialidad y reserva profesional
3
Lectura masiva de facturas y conciliaciones automatizadasLectura masiva de facturas electrónicas XML con Power Query · Conciliaciones bancarias automatizadas en Excel y Python
4
Integración con software contable y flujos de pagoExportación e importación de datos en SIIGO, Helisa o World Office · Flujos con Power Automate para cuentas por pagar
5
Pruebas analíticas sobre la población completaPruebas de integridad, duplicados y saltos de secuencia · Ley de Benford aplicada a pagos
6
Muestreo y detección de anomalíasEstratificación y muestreo con Python · Detección de anomalías con Isolation Forest
7
Control interno en entornos automatizadosModelo COSO y controles generales de TI · Normas de aseguramiento del Decreto 2420 de 2015
8
Aseguramiento y evidencia obtenida con IAEvaluación de controles sobre automatizaciones · Evidencia de auditoría obtenida con IA
9
Reportes financieros asistidos por IAEstados financieros y notas asistidos por IA con revisión humana · Indicadores financieros en Power BI
10
Análisis de variaciones y comunicación a la direcciónAnálisis de variaciones con IA generativa · Presentación a gerencia y junta directiva
11
Desarrollo del proyecto sobre un proceso contable realSelección de un proceso contable real · Automatización y pruebas de auditoría
12
Presentación del proyecto final: automatización con auditoría analíticaInforme de hallazgos y recomendaciones · Sustentación
Evaluación
Inicial30%Mapa de fuentes de datos contables (ERP, factura electrónica XML, extractos) de una empresa; consulta técnica NIIF asistida por IA con verificación de fuente.
Intermedio30%Conciliación bancaria automatizada en Excel o Python; pruebas de duplicados, saltos de secuencia y ley de Benford sobre pagos reales o simulados.
Final40%Proyecto final: automatización de un proceso contable con pruebas de auditoría analítica sobre la población completa e informe de hallazgos, controles y recomendaciones, con sustentación.
Proyecto final
Automatización de un proceso contable con pruebas de auditoría analítica sobre la población completa e informe de hallazgos y controles.