Percepciones de estudiantes universitarios sobre el uso de inteligencia artificial en el análisis financiero en Guayaquil

Se analizaron las percepciones de estudiantes universitarios de la Facultad de Ciencias Sociales y Humanísticas de la Escuela Superior Politécnica del Litoral (ESPOL) sobre el uso de inteligencia artificial (IA) en el análisis financiero. Se planteó como objetivo determinar el nivel de concordancia entre distintas plataformas de IA al calcular ratios financieros clave, así como identificar las percepciones estudiantiles sobre la confiabilidad de dichas herramientas para la toma de decisiones de inversión. Se empleó un diseño de investigación exploratorio-descriptivo de enfoque mixto, con una muestra intencionada de cinco grupos de trabajo, conformados por 19 estudiantes de la asignatura de Análisis Financiero durante el período académico 2025. La metodología consistió en la asignación de una tarea estructurada en la que cada estudiante utilizó una plataforma de IA diferente (ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Claude, Perplexity, Copilot, Qwen y Chat Poe) para obtener cuatro ratios financieros (margen operativo, ROE, ratio precio/utilidad y deuda/patrimonio) de empresas que cotizan en bolsa (Tesla, Disney, Adidas y Coca-Cola). Los resultados revelaron niveles de variabilidad significativos entre plataformas: el coeficiente de variación (CV) promedio fue de 16.8 % para el margen operativo, 19.6 % para el ROE, 46.0 % para el ratio P/U y 27.1 % para la relación deuda/patrimonio. El ratio P/U fue el más susceptible a discrepancias, con diferencias de hasta el 287 % entre plataformas para Tesla. Se concluyó que los estudiantes reconocen el valor de la IA como herramienta de apoyo analítico, pero cuestionan su confiabilidad cuando no se verifica con fuentes primarias oficiales. La investigación aporta evidencia empírica sobre las limitaciones de los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) en contextos de análisis financiero educativo.