INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA CONTABILIDAD Y AUDITORÍA

Modalidad: Virtual
Duración: 12 meses
Carga académica: 1,200 horas
Créditos académicos: 48
Estructura: 12 módulos, 48 capítulos y 144 temas

Presentación

El Diplomado en Inteligencia Artificial Aplicada a la Contabilidad y Auditoría proporciona una formación especializada en la integración de tecnologías inteligentes, automatización de procesos, análisis de datos y herramientas digitales en la gestión contable, financiera y de auditoría.

El programa desarrolla competencias para aplicar inteligencia artificial generativa, aprendizaje automático, automatización robótica de procesos, analítica financiera y técnicas de detección de anomalías, considerando las Normas Internacionales de Información Financiera (NIIF), las Normas Internacionales de Auditoría (NIA), la protección de datos y los principios de ética profesional.

Su enfoque combina fundamentos técnicos, aplicaciones empresariales, casos prácticos y criterios de supervisión humana, orientados a mejorar la eficiencia, precisión, trazabilidad y confiabilidad de la información contable.

¿Por qué estudiar este diplomado?

La transformación digital está modificando los procedimientos de registro, conciliación, análisis, control y presentación de información financiera. Los profesionales contables necesitan comprender cómo utilizar las herramientas de inteligencia artificial, evaluar sus resultados y reconocer sus limitaciones.

Este diplomado permite fortalecer competencias para automatizar tareas repetitivas, analizar grandes volúmenes de transacciones, identificar riesgos, apoyar procesos de auditoría y elaborar informes financieros con herramientas tecnológicas, manteniendo el juicio profesional y el cumplimiento normativo.

Objetivo general

Desarrollar competencias especializadas para seleccionar, implementar, utilizar y evaluar soluciones de inteligencia artificial en procesos contables, financieros y de auditoría, integrando automatización, analítica de datos, control interno, normativa profesional y gestión de riesgos tecnológicos.

Perfil de ingreso

Dirigido a contadores públicos, auditores, administradores, economistas, analistas financieros, responsables de control interno, profesionales de tributación, consultores y estudiantes de carreras afines interesados en incorporar tecnologías de inteligencia artificial a su desempeño profesional.

Perfil de egreso

Al culminar el diplomado, el participante estará en condiciones de aplicar herramientas de inteligencia artificial en procesos contables, diseñar flujos de automatización, realizar análisis financieros asistidos por tecnología, identificar anomalías transaccionales, apoyar procedimientos de auditoría y evaluar los riesgos asociados al uso de sistemas inteligentes.

TEMARIO ACADÉMICO

12 módulos de especialización profesional

MÓDULO 01. FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y TRANSFORMACIÓN DIGITAL CONTABLE

Objetivo: Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial y su aplicación en la transformación de los procesos contables y financieros.

CAPÍTULO 1. FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1.1.1. Concepto, evolución y clasificación de la inteligencia artificial
1.1.2. Aprendizaje automático, aprendizaje profundo e inteligencia artificial generativa
1.1.3. Capacidades, limitaciones y riesgos de los sistemas inteligentes

CAPÍTULO 2. TRANSFORMACIÓN DIGITAL DE LA PROFESIÓN CONTABLE

1.2.1. Evolución de los sistemas de información contable
1.2.2. Digitalización de documentos, registros y operaciones financieras
1.2.3. Nuevas competencias tecnológicas del contador y auditor

CAPÍTULO 3. ECOSISTEMA TECNOLÓGICO CONTABLE

1.3.1. Sistemas ERP y plataformas de gestión contable
1.3.2. Computación en la nube e integración de aplicaciones empresariales
1.3.3. Herramientas de inteligencia artificial para profesionales contables

CAPÍTULO 4. OPORTUNIDADES DE APLICACIÓN PROFESIONAL

1.4.1. Identificación de procesos contables susceptibles de automatización
1.4.2. Evaluación preliminar de beneficios, costos y riesgos tecnológicos
1.4.3. Diseño de un mapa de oportunidades de inteligencia artificial contable

MÓDULO 02. GESTIÓN DE DATOS CONTABLES Y PREPARACIÓN DE INFORMACIÓN PARA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Objetivo: Organizar, depurar y estructurar información contable para su procesamiento mediante herramientas analíticas y sistemas inteligentes.

CAPÍTULO 1. FUNDAMENTOS DE DATOS CONTABLES

2.1.1. Tipos y fuentes de datos financieros y contables
2.1.2. Estructura de libros contables, asientos y registros transaccionales
2.1.3. Modelos de datos y relaciones entre entidades contables

CAPÍTULO 2. CAPTURA E INTEGRACIÓN DE INFORMACIÓN

2.2.1. Importación de datos desde hojas de cálculo y sistemas ERP
2.2.2. Extracción de información mediante reconocimiento óptico de caracteres
2.2.3. Integración de fuentes de datos mediante archivos y API

CAPÍTULO 3. CALIDAD Y PREPARACIÓN DE DATOS

2.3.1. Identificación de duplicidades, inconsistencias y valores faltantes
2.3.2. Normalización, validación y transformación de registros contables
2.3.3. Trazabilidad, documentación y linaje de datos financieros

CAPÍTULO 4. GOBIERNO DE DATOS CONTABLES

2.4.1. Clasificación y protección de información financiera confidencial
2.4.2. Controles de acceso, conservación y seguridad de datos
2.4.3. Construcción de conjuntos de datos para aplicaciones de inteligencia artificial

MÓDULO 03. INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA Y PRODUCTIVIDAD DEL PROFESIONAL CONTABLE

Objetivo: Utilizar herramientas de inteligencia artificial generativa para apoyar tareas contables, análisis documental y elaboración de informes profesionales.

CAPÍTULO 1. MODELOS GENERATIVOS APLICADOS A CONTABILIDAD

3.1.1. Funcionamiento general de los modelos de lenguaje
3.1.2. Capacidades de procesamiento y análisis de documentos financieros
3.1.3. Evaluación de confiabilidad y verificación de respuestas generadas

CAPÍTULO 2. INGENIERÍA DE INSTRUCCIONES PARA CONTADORES

3.2.1. Estructuración de instrucciones profesionales mediante prompts
3.2.2. Técnicas de contextualización, delimitación y validación de resultados
3.2.3. Diseño de plantillas reutilizables para tareas contables

CAPÍTULO 3. APLICACIONES EN LA GESTIÓN CONTABLE

3.3.1. Clasificación asistida de conceptos y documentos contables
3.3.2. Elaboración de borradores de políticas y procedimientos contables
3.3.3. Preparación de explicaciones e informes financieros asistidos por IA

CAPÍTULO 4. PRODUCTIVIDAD Y CONTROL DE CALIDAD

3.4.1. Organización de flujos de trabajo con asistentes inteligentes
3.4.2. Verificación de cálculos, referencias normativas y afirmaciones generadas
3.4.3. Diseño de un protocolo de uso responsable de IA generativa

MÓDULO 04. AUTOMATIZACIÓN INTELIGENTE DE PROCESOS CONTABLES

Objetivo: Diseñar procedimientos de automatización para optimizar operaciones contables recurrentes y reducir errores operativos.

CAPÍTULO 1. FUNDAMENTOS DE AUTOMATIZACIÓN CONTABLE

4.1.1. Automatización robótica de procesos y automatización inteligente
4.1.2. Identificación, documentación y modelado de procesos contables
4.1.3. Criterios de selección de actividades para automatización

CAPÍTULO 2. AUTOMATIZACIÓN DE REGISTROS Y DOCUMENTOS

4.2.1. Procesamiento automatizado de comprobantes y facturas
4.2.2. Extracción y clasificación de información para registros contables
4.2.3. Validación de asientos mediante reglas de negocio

CAPÍTULO 3. CONCILIACIONES Y OPERACIONES RECURRENTES

4.3.1. Conciliación bancaria asistida por algoritmos
4.3.2. Automatización del control de cuentas por cobrar y pagar
4.3.3. Identificación y tratamiento de diferencias transaccionales

CAPÍTULO 4. IMPLEMENTACIÓN DE FLUJOS AUTOMATIZADOS

4.4.1. Diseño de flujos mediante herramientas de automatización
4.4.2. Gestión de excepciones, autorizaciones y supervisión humana
4.4.3. Evaluación de desempeño y documentación del proceso automatizado

MÓDULO 05. ANALÍTICA DE DATOS E INTELIGENCIA DE NEGOCIOS PARA CONTABILIDAD

Objetivo: Aplicar técnicas de análisis y visualización de datos para generar información contable útil en la toma de decisiones.

CAPÍTULO 1. FUNDAMENTOS DE ANALÍTICA CONTABLE

5.1.1. Analítica descriptiva, diagnóstica, predictiva y prescriptiva
5.1.2. Indicadores contables y financieros para análisis empresarial
5.1.3. Formulación de preguntas analíticas y selección de variables

CAPÍTULO 2. HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS DE DATOS

5.2.1. Funciones avanzadas de hojas de cálculo para información financiera
5.2.2. Transformación y modelado de datos mediante Power Query
5.2.3. Introducción a Power BI y construcción de modelos analíticos

CAPÍTULO 3. VISUALIZACIÓN DE INFORMACIÓN FINANCIERA

5.3.1. Diseño de paneles de control contable
5.3.2. Visualización de ingresos, gastos, saldos y variaciones
5.3.3. Construcción de indicadores y reportes interactivos

CAPÍTULO 4. ANÁLISIS PARA LA TOMA DE DECISIONES

5.4.1. Identificación de tendencias y desviaciones financieras
5.4.2. Análisis de rentabilidad, liquidez y eficiencia operativa
5.4.3. Elaboración de un tablero de gestión contable

MÓDULO 06. INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL ANÁLISIS DE ESTADOS FINANCIEROS

Objetivo: Aplicar herramientas analíticas e inteligencia artificial al examen e interpretación de estados financieros, respetando los criterios contables y normativos.

CAPÍTULO 1. INFORMACIÓN FINANCIERA Y MARCO NORMATIVO

6.1.1. Estructura y finalidad de los estados financieros
6.1.2. Principios de reconocimiento, medición y presentación bajo NIIF
6.1.3. Calidad, comparabilidad y consistencia de información financiera

CAPÍTULO 2. ANÁLISIS FINANCIERO ASISTIDO POR TECNOLOGÍA

6.2.1. Análisis vertical y horizontal automatizado
6.2.2. Cálculo e interpretación de indicadores financieros
6.2.3. Evaluación de flujos de efectivo y capacidad financiera

CAPÍTULO 3. IDENTIFICACIÓN DE PATRONES FINANCIEROS

6.3.1. Detección de tendencias y variaciones significativas
6.3.2. Análisis de relaciones entre cuentas y partidas financieras
6.3.3. Identificación de señales de deterioro y riesgos financieros

CAPÍTULO 4. INFORMES FINANCIEROS INTELIGENTES

6.4.1. Generación asistida de comentarios y explicaciones financieras
6.4.2. Validación de interpretaciones y conclusiones automatizadas
6.4.3. Elaboración de un informe de diagnóstico financiero

MÓDULO 07. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y MODELOS PREDICTIVOS EN CONTABILIDAD

Objetivo: Comprender y aplicar modelos predictivos básicos para apoyar la planificación, estimación y evaluación de riesgos financieros.

CAPÍTULO 1. FUNDAMENTOS DEL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

7.1.1. Aprendizaje supervisado y no supervisado
7.1.2. Variables, características y preparación de conjuntos de entrenamiento
7.1.3. Sobreajuste, generalización y evaluación de modelos

CAPÍTULO 2. MODELOS DE PREDICCIÓN FINANCIERA

7.2.1. Regresión aplicada a variables contables
7.2.2. Análisis de series temporales financieras
7.2.3. Predicción de ingresos, gastos y flujos de caja

CAPÍTULO 3. CLASIFICACIÓN Y SEGMENTACIÓN DE DATOS

7.3.1. Modelos de clasificación de operaciones financieras
7.3.2. Segmentación de clientes y comportamiento de pagos
7.3.3. Estimación del riesgo de morosidad mediante variables financieras

CAPÍTULO 4. EVALUACIÓN DE MODELOS PREDICTIVOS

7.4.1. Métricas de error y desempeño de modelos
7.4.2. Interpretabilidad y limitaciones de las predicciones
7.4.3. Desarrollo de un caso de pronóstico financiero con datos de ejemplo

MÓDULO 08. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA AUDITORÍA FINANCIERA

Objetivo: Integrar herramientas de inteligencia artificial y análisis de datos en las distintas fases de la auditoría financiera.

CAPÍTULO 1. FUNDAMENTOS DE AUDITORÍA DIGITAL

8.1.1. Transformación tecnológica de la auditoría financiera
8.1.2. Normas Internacionales de Auditoría y uso de herramientas automatizadas
8.1.3. Juicio profesional, escepticismo y supervisión del auditor

CAPÍTULO 2. PLANIFICACIÓN DE AUDITORÍA ASISTIDA POR IA

8.2.1. Comprensión del negocio mediante análisis de información
8.2.2. Identificación y valoración de riesgos de incorrección material
8.2.3. Selección de procedimientos de auditoría basados en riesgos

CAPÍTULO 3. PROCEDIMIENTOS ANALÍTICOS Y EVIDENCIA

8.3.1. Análisis automatizado de libros mayores y asientos contables
8.3.2. Pruebas sobre poblaciones de transacciones y selección de muestras
8.3.3. Evaluación de suficiencia y adecuación de evidencia digital

CAPÍTULO 4. DOCUMENTACIÓN Y RESULTADOS DE AUDITORÍA

8.4.1. Elaboración asistida de papeles de trabajo
8.4.2. Documentación de hallazgos y evaluación de excepciones
8.4.3. Preparación de informes y comunicación de resultados de auditoría

MÓDULO 09. DETECCIÓN DE FRAUDES, ANOMALÍAS Y RIESGOS CONTABLES MEDIANTE IA

Objetivo: Aplicar técnicas de análisis inteligente para identificar operaciones atípicas, señales de fraude y riesgos asociados a la información financiera.

CAPÍTULO 1. FRAUDE Y RIESGOS EN LA INFORMACIÓN CONTABLE

9.1.1. Tipologías de fraude financiero y manipulación contable
9.1.2. Factores de riesgo e indicadores de alerta
9.1.3. Responsabilidades profesionales en la prevención y detección de fraude

CAPÍTULO 2. TÉCNICAS DE DETECCIÓN DE ANOMALÍAS

9.2.1. Identificación de valores atípicos en transacciones financieras
9.2.2. Aplicación de reglas estadísticas y algoritmos de detección
9.2.3. Análisis de patrones inusuales en registros contables

CAPÍTULO 3. ANÁLISIS INTELIGENTE DE OPERACIONES DE RIESGO

9.3.1. Detección de duplicidades y pagos potencialmente irregulares
9.3.2. Identificación de operaciones con proveedores y cuentas inusuales
9.3.3. Priorización de alertas mediante indicadores de riesgo

CAPÍTULO 4. INVESTIGACIÓN Y TRATAMIENTO DE ALERTAS

9.4.1. Validación documental de operaciones observadas
9.4.2. Gestión de falsos positivos y revisión profesional
9.4.3. Elaboración de informes de anomalías y recomendaciones de control

MÓDULO 10. INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA GESTIÓN TRIBUTARIA Y EL CUMPLIMIENTO FISCAL

Objetivo: Utilizar herramientas digitales e inteligencia artificial para apoyar la organización, revisión y control de obligaciones tributarias empresariales.

CAPÍTULO 1. TRANSFORMACIÓN DIGITAL TRIBUTARIA

10.1.1. Digitalización de la administración tributaria peruana
10.1.2. Comprobantes de pago electrónicos y registros tributarios digitales
10.1.3. Aplicaciones de inteligencia artificial en la gestión fiscal

CAPÍTULO 2. AUTOMATIZACIÓN DE INFORMACIÓN TRIBUTARIA

10.2.1. Organización y clasificación de documentos con incidencia tributaria
10.2.2. Validación de información para registros de compras y ventas
10.2.3. Conciliación de información contable y tributaria

CAPÍTULO 3. ANALÍTICA PARA EL CUMPLIMIENTO TRIBUTARIO

10.3.1. Identificación de inconsistencias y riesgos tributarios
10.3.2. Análisis de operaciones sujetas a revisión fiscal
10.3.3. Elaboración de matrices de control y seguimiento de obligaciones

CAPÍTULO 4. CONTROL Y VALIDACIÓN PROFESIONAL

10.4.1. Verificación normativa de resultados generados mediante IA
10.4.2. Protección de información tributaria y confidencialidad
10.4.3. Diseño de un procedimiento de revisión tributaria asistida por IA

MÓDULO 11. GOBIERNO, ÉTICA Y SEGURIDAD DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL CONTABLE

Objetivo: Evaluar los riesgos éticos, legales, operativos y tecnológicos de la inteligencia artificial utilizada en procesos contables y de auditoría.

CAPÍTULO 1. ÉTICA PROFESIONAL E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

11.1.1. Principios éticos aplicables al ejercicio contable y de auditoría
11.1.2. Sesgos algorítmicos, transparencia y explicabilidad
11.1.3. Responsabilidad profesional y límites de la automatización

CAPÍTULO 2. PROTECCIÓN DE DATOS Y CIBERSEGURIDAD

11.2.1. Protección de datos personales y confidencialidad financiera
11.2.2. Riesgos de exposición de información en herramientas de IA
11.2.3. Controles de seguridad para plataformas y procesos inteligentes

CAPÍTULO 3. GESTIÓN DE RIESGOS DE SISTEMAS INTELIGENTES

11.3.1. Identificación de riesgos operativos y tecnológicos
11.3.2. Evaluación de errores, dependencia tecnológica y fallas de modelos
11.3.3. Monitoreo, supervisión humana y mecanismos de respuesta

CAPÍTULO 4. GOBERNANZA Y CUMPLIMIENTO

11.4.1. Políticas institucionales para el uso de inteligencia artificial
11.4.2. Documentación, trazabilidad y auditoría de sistemas inteligentes
11.4.3. Elaboración de una matriz de riesgos y controles de IA contable

MÓDULO 12. IMPLEMENTACIÓN DE SOLUCIONES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN CONTABILIDAD Y AUDITORÍA

Objetivo: Integrar los conocimientos adquiridos mediante el diseño y evaluación de una solución aplicada a un proceso contable o de auditoría.

CAPÍTULO 1. DIAGNÓSTICO Y PLANIFICACIÓN DEL PROYECTO

12.1.1. Identificación de necesidades y problemas del proceso contable
12.1.2. Definición de objetivos, alcance y requisitos funcionales
12.1.3. Evaluación de viabilidad técnica, económica y operativa

CAPÍTULO 2. DISEÑO DE LA SOLUCIÓN INTELIGENTE

12.2.1. Selección de herramientas y arquitectura funcional
12.2.2. Diseño del flujo de datos, procesamiento y validación
12.2.3. Incorporación de controles internos y supervisión profesional

CAPÍTULO 3. DESARROLLO Y VALIDACIÓN DEL CASO APLICADO

12.3.1. Construcción de un prototipo con información contable simulada
12.3.2. Ejecución de pruebas y evaluación de resultados
12.3.3. Identificación de errores, ajustes y oportunidades de mejora

CAPÍTULO 4. EVALUACIÓN Y PRESENTACIÓN DEL PROYECTO INTEGRADOR

12.4.1. Medición de indicadores de eficiencia, calidad y confiabilidad
12.4.2. Documentación técnica y elaboración del informe final
12.4.3. Presentación de resultados y propuesta de implementación profesional