La inteligencia artificial y los modelos de riesgo en la administración tributaria

Hace apenas unos años, hablar de inteligencia artificial parecía un tema reservado para especialistas en tecnología. Hoy la realidad es muy distinta, pues cada vez es más común utilizar estas herramientas para redactar documentos, analizar información, traducir textos, generar imágenes o automatizar tareas que antes requerían varias horas de trabajo. En otras palabras, la inteligencia artificial ha dejado de ser una innovación futurista para convertirse en parte de la vida cotidiana de millones de personas y empresas.

Sin embargo, el uso de esta tecnología no se limita al ámbito privado. Los gobiernos de todo el mundo también han comenzado a incorporarla como una herramienta para mejorar la prestación de servicios públicos, optimizar procesos y fortalecer la toma de decisiones, en este punto, las administraciones tributarias no son la excepción.

En efecto, en un contexto donde las autoridades fiscales reciben diariamente millones de datos provenientes de declaraciones, comprobantes fiscales (CFDI), operaciones de comercio exterior, información financiera, reportes internacionales y diversas obligaciones de cumplimiento, el verdadero reto ya no consiste en obtener información, sino en transformarla en conocimiento útil.

De acuerdo con la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), la inteligencia artificial tiene el potencial de mejorar la eficiencia de las instituciones públicas mediante el análisis de grandes volúmenes de información, la automatización de procesos y el apoyo en la toma de decisiones.[1]

En este sentido, la OCDE hace una precisión muy relevante, no se trata únicamente de hacer más rápidas determinadas tareas, sino de identificar patrones y relaciones que, por su complejidad o volumen, difícilmente podrían detectarse mediante un análisis humano tradicional.

En materia tributaria, este cambio tiene una consecuencia particularmente interesante, pues durante muchos años, el ejercicio de facultades de comprobación dependía, en gran medida, de procesos de selección relativamente tradicionales, incluso, de revisiones manuales por parte las autoridades fiscales.

Sin embargo, actualmente, la tendencia internacional se dirige hacia esquemas de fiscalización sustentados en el análisis masivo de datos y en la construcción de modelos capaces de identificar comportamientos que podrían representar un mayor riesgo de incumplimiento. Esos sistemas son conocidos como modelos de riesgo.

Sin embargo, es importante señalar que, un modelo de riesgo no es un programa que determina automáticamente cuánto impuesto debe pagar un contribuyente o que sustituye el trabajo de “revisión” de las autoridades fiscales.

Por el contrario, su función es mucho más sencilla, pero también mucho más poderosa, pues, analiza enormes cantidades de información para detectar inconsistencias, comportamientos atípicos o patrones que justifiquen una revisión más detallada.

Un ejemplo muy sencillo y fácil de entender, puede ser una empresa que presenta puntualmente sus declaraciones, avisos e informes de manera puntual, pero la información contenida en sus CFDI no resulta consistente con otros reportes presentados ante la autoridad o con la información proporcionada por terceros.

Desde un punto de vista “formal”, anteriormente, la autoridad fiscal tenía que haber revisado individualmente cada documento para poder identificar la inconsistencia, lo cual, pareciera fácil, sin embargo, en un mar de contribuyentes, esto se volvía cada vez más complicado; sin embargo, cuando todos ellos se analizan de manera conjunta a través de sistemas informáticos o IA, esta inconsistencia se identifica casi de manera inmediata. Precisamente ese tipo de análisis es el que los modelos de riesgo permiten realizar de manera mucho más eficiente.

Este cambio representa una evolución importante en la forma en que entendemos la fiscalización, pues durante años, muchas empresas centraron sus esfuerzos de cumplimiento en atender cada obligación de manera individual, como presentar declaraciones, emitir comprobantes fiscales, conservar documentación o atender requerimientos de información, sin embargo, esa visión comienza a resultar insuficiente.

Esto es así, pues en un entorno donde la información puede ser analizada de forma integral, la consistencia entre los distintos datos que genera una empresa adquiere una relevancia cada vez mayor, ya no basta con que cada obligación esté formalmente cumplida; también es indispensable que toda la información sea congruente entre sí.

Esto implica que el cumplimiento fiscal deja de ser únicamente un ejercicio jurídico o contable para convertirse también en un ejercicio de gestión de datos. La calidad, integridad y trazabilidad de la información serán factores cada vez más relevantes conforme las administraciones tributarias continúen incorporando herramientas tecnológicas más sofisticadas.

Naturalmente, la utilización de inteligencia artificial en el ámbito gubernamental también plantea importantes desafíos, como la propia OCDE ha señalado, estas herramientas deben desarrollarse y utilizarse bajo principios de transparencia, supervisión humana, gestión responsable del riesgo y rendición de cuentas, especialmente cuando pueden influir en decisiones que afectan derechos de los ciudadanos.

En este sentido, en materia tributaria, ello supone encontrar un equilibrio entre el aprovechamiento de la tecnología y el respeto a principios fundamentales como la seguridad jurídica, la debida fundamentación y motivación de los actos administrativos y la protección de los datos personales.

Más allá de la tecnología utilizada, la tendencia parece clara, pues la fiscalización del futuro dependerá cada vez menos de revisiones aleatorias y cada vez más de la capacidad de las autoridades para analizar información, identificar riesgos y asignar sus recursos de manera más eficiente.

Para las empresas, este escenario representa también una oportunidad de fortalecer los procesos internos, verificar periódicamente la consistencia de la información y adoptar una visión preventiva del cumplimiento fiscal no sólo contribuye a reducir riesgos frente a la autoridad, sino que también mejora la calidad de la información utilizada para la toma de decisiones dentro de la propia organización.

La inteligencia artificial no sustituirá al conocimiento jurídico ni al criterio de las autoridades fiscales; sin embargo, todo indica que sí transformará la manera en que se identifican los riesgos y se decide dónde iniciar una revisión.

Por lo cual, comprender esta evolución permitirá a las empresas prepararse mejor para un entorno donde la información, más que nunca, se convertirá en el principal insumo de la fiscalización.

[1] Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), Gobernar con la Inteligencia Artificial, OECD Publishing, París, 2025, cap. 5 (“IA en la Administración Tributaria”).