Diseño y evaluación de un prototipo móvil con IA para la automatización del registro y clasificación de transacciones financieras

Abstract

Este proyecto de integración presenta el diseño y evaluación de un prototipo móvil con Inteligencia Artificial (IA) para desmantelar la barrera de la carga cognitiva en la gestión financiera. La solución responde a una problemática crítica en Colombia: el bajo nivel de educación financiera y la presión social que resultan en estrés, endeudamiento y la "fatiga por decisión". La investigación, enfocada en jóvenes y adultos colombianos (18-40 años), validó que los vacíos formativos y los sesgos conductuales (como la gratificación inmediata) perpetúan el descontrol y la ansiedad en el manejo del dinero. Siguiendo la metodología Design Science Research (DSR), se implementó un MVP funcional (React/Node.js) centrado en automatizar el registro y la detección de patrones (suscripciones, gastos hormiga), abordando directamente la carga mental mediante el diseño. La evaluación técnica y de usuario confirmó la viabilidad: el módulo de IA (Gemini 2.5 Pro) logró una precisión perfecta (F1-Score = 1.0) en la detección de suscripciones. Además, los usuarios otorgaron un Puntaje Global SUS de 74.88, validando que la solución es percibida como fácil, segura y capacitadora. El prototipo transforma la ansiedad en seguridad, simplificando la gestión para aumentar el bienestar financiero.

This integration project presents the design and evaluation of a mobile prototype with Artificial Intelligence (AI) to dismantle the cognitive load barrier in financial management. The solution responds to a critical problem in Colombia: the low level of financial education and social pressure that result in stress, indebtedness, and “decision fatigue.” The research, focused on Colombian youth and adults (18-40 years old), validated that educational gaps and behavioral biases (such as immediate gratification) perpetuate lack of control and anxiety in money management. Following the Design Science Research (DSR) methodology, a functional MVP (React/Node.js) was implemented, focused on automating the recording and detection of patterns (subscriptions, small expenses), directly addressing mental load through design. Technical and user evaluation confirmed feasibility: the AI module (Gemini 2.5 Pro) achieved perfect accuracy (F1-Score = 1.0) in subscription detection. In addition, users gave an Overall SUS Score of 74.88, validating that the solution is perceived as easy, secure, and empowering. The prototype transforms anxiety into security, simplifying management to increase financial well-being.