Fortalecimiento de la segunda línea de defensa institucional a través de inteligencia artificial: propuesta aplicada al Instituto Tecnológico Metropolitano de Medellín.
Fecha:
01/10/2025Palabra clave:
Tipo de Ítem:
masterThesis
Resumen:
Este proyecto presenta un enfoque innovador para fortalecer la segunda línea de defensa del
Instituto Tecnológico Metropolitano (ITM) utilizando una solución basada en inteligencia
artificial (IA). Parte de un análisis institucional basado en los modelos MECI y MIPG para
identificar áreas donde hay falta de conexión entre ellos y el sistema interno de control de la
institución.
La propuesta conceptual se apoyará en herramientas como ChatGPT/Copilot y Power BI para
abordar la vigilancia y el análisis de riesgos de manera más efectiva y respaldar la toma de
decisiones fundamentada en datos. Este enfoque busca implementar un modelo de gestión
interactivo y proactivo que mejore la eficiencia operativa.
La investigación emplea una metodología cualitativa y propositiva que se sustenta en la
consulta de documentos pertinentes y normativas actuales junto a ejemplos regionales y
globales relevantes. En última instancia se resalta la importancia de la inteligencia artificial
como impulsora de la capacidad organizativa para prever riesgos internos de forma efectiva y
en tiempo real; lo cual aporta valor público y garantiza la fortaleza y gobernanza universitaria.
Descripción:
This project presents an innovative approach to strengthening the second line of defense at
the Instituto Tecnológico Metropolitano (ITM) through a solution based on artificial
intelligence (AI). It begins with an institutional analysis grounded in the MECI and MIPG
models to identify areas where there is a lack of integration between these frameworks and
the institution’s internal control system.
The conceptual proposal will rely on tools such as ChatGPT/Copilot and Power BI to address
risk monitoring and analysis more effectively, and to support data-driven decision-making.
This approach seeks to implement an interactive and proactive management model that
enhances operational efficiency.
The research employs a qualitative and propositive methodology, based on the review of
relevant documents, current regulations, and significant regional and global examples.
Ultimately, the importance of artificial intelligence is highlighted as a driver of organizational
capacity to anticipate internal risks effectively and in real time—contributing to public value
and ensuring institutional strength and university governance.
Ficheros en el ítem
