Crece el uso de inteligencia artificial para fiscalizar a contribuyentes

Posibilita mejorar el control en tiempo real. Estimación del FMI de crecimiento de los recursos tributarios

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La AFIP está incrementando el uso de IA. A través de la Resolución General 5.329, ha implementado un nuevo algoritmo con el objetivo de controlar las declaraciones juradas presentadas por personas jurídicas en IVA y Ganancias en tiempo real  (Reuters)
La AFIP está incrementando el uso de IA. A través de la Resolución General 5.329, ha implementado un nuevo algoritmo con el objetivo de controlar las declaraciones juradas presentadas por personas jurídicas en IVA y Ganancias en tiempo real (Reuters)

La AFIP está incrementando el uso de IA. A través de la Resolución General 5.329, ha implementado un nuevo algoritmo con el objetivo de controlar las declaraciones juradas presentadas por personas jurídicas en IVA y Ganancias en tiempo real.

Las administraciones tributarias están utilizando cada vez más la inteligencia artificial para mejorar la recaudación de impuestos.

La IA aprovecha los grandes volúmenes de datos para realizar funciones clave de la gestión tributaria, como la segmentación de contribuyentes, la detección de fraudes fiscales y la verificación de obligaciones en tiempo real.

Además, los algoritmos pueden extraer patrones de los comportamientos de pago, lo que permite a las autoridades tomar medidas preventivas para reducir los incumplimientos. Por otra parte, esta nueva tecnología permite brindar una atención más eficiente a los ciudadanos a través de trámites automáticos y simplificados.

El Fondo Monetario Internacional estimó que la adopción de tecnologías digitales podría aumentar la recaudación de impuestos indirectos en hasta un 2% del PBI

El Fondo Monetario Internacional estimó que la adopción de tecnologías digitales podría aumentar la recaudación de impuestos indirectos en hasta un 2% del PBI anualmente. En ese sentido, estudios recientes demuestran un impacto positivo en los recursos tributarios a partir de la implementación de la facturación electrónica en cinco países de la región (Argentina, Brasil, Ecuador, México y Uruguay; Seco y Muñoz, BID, 2018).

La AFIP se ha sumado a la tendencia de usar IA en la gestión tributaria. En 2017, incorporó al procedimiento tributario las “medidas de prevención de evasión”.

La AFIP se ha sumado a la tendencia de usar IA en la gestión tributaria. En 2017, incorporó al procedimiento tributario las “medidas de prevención de evasión”
La AFIP se ha sumado a la tendencia de usar IA en la gestión tributaria. En 2017, incorporó al procedimiento tributario las “medidas de prevención de evasión”

Entre las medidas que el organismo recaudador ha reglamentado se encuentran la segmentación por perfiles de riesgo (Siper), la limitación de la CUIT para hacer trámites en línea, la inclusión en la base de contribuyentes no confiables (APOC), la determinación de la capacidad económica financiera (CEF) y la monitorización de presentación de declaraciones juradas en tiempo real. Esta última utilizará, según la normativa, una “matriz de riesgo de indicadores fiscales” que apunta a “inferir anticipadamente la magnitud de las obligaciones fiscales”.

El camino por recorrer

Pese a estos avances, aún queda un camino por recorrer para que la AFIP proporcione información pormenorizada sobre los modelos de IA que usa. Los ciudadanos deben entender por qué deben pagar impuestos y cómo se calculan.

Según las “Directrices Éticas para una IA Fiable” de la Comisión Europea (Bruselas, 2019), las personas tienen derecho a entender cómo se toman las decisiones basadas en algoritmos, sobre todo en temas de impuestos.

Las personas tienen derecho a entender cómo se toman las decisiones basadas en algoritmos, sobre todo en temas de impuestos

En ese marco, es probable que se exija a la AFIP a brindar detalles sobre el funcionamiento de sus algoritmos, especialmente en los casos en que ciertos modelos de IA puedan considerarse “cajas negras”, esto es, cuando los algoritmos utilizados en esos modelos generan resultados, pero no es posible explicar cómo se llegó a ellos.

Recientemente, la Justicia federal ha ordenado a la AFIP que explique la fórmula para determinar la “capacidad económica financiera” que obstaculizaba al contribuyente realizar importaciones (causa “Agraco”). En otro caso ha sostenido que la inclusión del contribuyente en la base de no confiables debe estar respaldada por un acto administrativo y no basarse exclusivamente en un algoritmo informático (causa “Andrada”).

Sin dudas, la IA puede mejorar la eficacia de los procedimientos de recaudación y lograr mayor velocidad en el seguimiento de la conducta de los responsables. Sin embargo, es fundamental poner atención en el diseño de los modelos de IA aplicados al cobro de impuestos para garantizar la transparencia y evitar la arbitrariedad.

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