INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA COMO SISTEMA DE APOYO A LA DECISIÓN EN TESORERÍA: EVIDENCIA EMPÍRICA DE LA CLASIFICACIÓN Y VALIDACIÓN DE TRANSACCIONES FINANCIERAS

La incorporación de la inteligencia artificial generativa (IAG) en las funciones financieras ha ampliado el apoyo a la toma de decisiones; sin embargo, la evidencia empírica sobre su aplicación en procesos operativos de tesorería aún es limitada. El objetivo de este estudio fue evaluar el desempeño de la IAG como sistema de apoyo a la decisión para la clasificación y validación de transacciones financieras. La investigación es cuantitativa de carácter aplicado, mediante un estudio de caso con diseño de evaluación comparativa entre el proceso tradicional (as-is) y un proceso asistido por IAG (to-be), considerando el universo completo de 517 transacciones financieras registradas durante un período mensual de operaciones. El desempeño se evaluó mediante exactitud de clasificación, coeficiente Kappa de Cohen, prueba de McNemar, tiempo de procesamiento y productividad. Los resultados mostraron un incremento descriptivo de la exactitud de clasificación de 96.90 % a 98.26 %, sin evidencia de una diferencia estadísticamente significativa (McNemar, p = 0.065). Además, se obtuvo una concordancia casi perfecta (κ = 0.977), y una mejora operativa relevante con una reducción del 76.36 % en el tiempo de procesamiento y un aumento del 323 % en la productividad. Se concluye que la IAG constituye un sistema de apoyo a la decisión operativamente viable para fortalecer las actividades de clasificación y validación de transacciones en tesorería, debido a las mejoras en eficiencia y productividad, manteniendo simultáneamente concordancia con la clasificación de referencia, siempre que su implementación incorpore supervisión humana, gobernanza de datos y trazabilidad de las decisiones.