RT Dissertation/Thesis
T1 Análisis de las barreras que impiden la adopción del Análisis de Datos y la Inteligencia Artificial en la auditoría de cuentas.
A1 Torroba-Díaz, Macarena
K1 Tecnologías de la información y de la comunicación - Aspectos económico - Tesis doctorales
AB La aparición de nuevos sistemas y herramientas basados en técnicas de Análisis de Datos e Inteligencia Artificial ha provocado cambios significativos en los procesos de auditoría tradicionales. Sin embargo, aunque los efectos positivos de adoptar el Análisis de Datos y la Inteligencia Artificial en la práctica de la auditoría son numerosos, todavía existen ciertas barreras que condicionan su implementación. La presente tesis doctoral utiliza el marco Tecnológico-Organizativo-Ambiental y la Teoría de Innovación Socio-Técnica para analizar las barreras relevantes y su influencia en la adopción del Análisis de Datos y la Inteligencia Artificial en la profesión de la auditoría de cuentas. Aplicando Análisis Cualitativo a los datos de una muestra de 214 profesionales relacionados con el ámbito de la auditoria en España, entre los que se incluyen auditores reguladores y expertos en tecnología y análisis de datos, los resultados indican que, aunque hay una gran disposición para adaptarse a su implementación, todavía se necesita un mayor nivel de adopción de Análisis de Datos y de Inteligencia Artificial. Además, que factores como la formación de los auditores, la transparencia de los algoritmos, la confianza en dichas técnicas y la ausencia de regulación constituyen barreras críticas para dicha adopción. La investigación tiene importantes implicaciones teóricas y profesionales al proporcionar una mayor comprensión de los factores que pueden facilitar la implementación exitosa de las tecnologías más sofisticadas en la profesión de auditoría.
PB UMA Editorial
YR 2025
FD 2025
LK https://hdl.handle.net/10630/37707
UL https://hdl.handle.net/10630/37707
LA spa
DS RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
RD 20 ene 2026