Este documento describe el uso de la inteligencia artificial por parte de las administraciones tributarias. Explica cómo se usa la IA para mejorar la eficiencia, auditar contribuyentes de alto riesgo y combatir el fraude fiscal. También analiza casos en los que tribunales han dictaminado sobre el uso de algoritmos de IA y sus implicaciones en términos de privacidad y derechos humanos.

1. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LAS
ADMINISTRACIONES TRIBUTARIAS.

2. Inteligencia Artificial y la Administración Tributaria: ¿eficiencia versus derechos y
garantías?
Con carácter general, la inteligencia artificial alude a la capacidad de una máquina para
el razonamiento, la comprensión y el aprendizaje en términos análogos a la de un ser
humano, pudiendo aplicar el conocimiento obtenido de los datos y tomar decisiones
complejas de forma relativamente autómata.
La gran ventaja que presenta la inteligencia artificial con respecto a las personas es,
pues, que pueden actuar de modo mas rápido y en un ámbito mayor que éstas. El nivel
de desarrollo computacional alcanzado en la actualidad hace que pueda procesarse un
volumen ingente de datos en un tiempo relativamente breve y extraer, como
consecuencia de ello, un conocimiento o información, aplicable a múltiples facetas.
La inteligencia artificial ha experimentado una gran evolución, pasándose de un modelo
simbólico en el que todas las reglas se hallaban programadas a través de formulas if-
then-else (sistemas expertos) a escenarios de aprendizaje automático donde la máquina
actúa sobre la base de la propia experiencia acumulada (Machine Learning).

3.  Una de las funcionalidades de la inteligencia artificial viene constituida, en el sector
público, por la toma de decisiones administrativas, donde puede desempeñar un rol
relevante, abarcando desde la asistencia al órgano competente a la hora de dictar el
correspondiente acto o resolución, hasta su adopción de forma mas o menos
autónoma.
 Y ello, sobre todo, si se acude a fórmulas avanzadas de aprendizaje automático, en las
cuales la máquina pude aplicar conocimiento extraído de los datos y realizar
predicciones en relación con escenarios no previstos inicialmente, a través del
reconocimiento de patrones que son, a su vez, consecuencia tanto del entrenamiento
como de la experiencia del sistema.

4.  La utilización de la Inteligencia Artificial por las Administraciones Tributarias.
 La irrupción de la inteligencia artificial en el ámbito de la Administración Pública puede llevar
aparejados cambios significativos en su actuación, como por ejemplo en lo que respecta a los
procesos decisionales. Dicho de otra manera, estas herramientas tecnológicas pueden ayudar a la
Administración a ejercer de forma mas eficiente sus potestades, adoptando sus actos o
resoluciones sobre la base de la información extraída del procesamiento de los datos.
 Con ello, no sólo se estaría dando cumplimiento a las exigencias derivadas del principio
constitucional de eficacia administrativa (art. 134 CPEUM)- base jurídica última de la utilización de
estas técnicas en el sector público- sino que también debería reforzar la observancia del principio
de legalidad de la actuación administrativa, en tanto ésta última abocaría en actos o resoluciones
más ajustadas a Derecho, como consecuencia de la elección de la mejor opción de entre las
jurídicamente posibles.

5. En México, es el SAT, utiliza la inteligencia artificial en el Programa de Cumplimiento de Obligaciones y de Vigilancia Profunda.
Que es la vigilancia profunda y para que sirve:
 Es un programa de facultades de gestión, similar a las cartas invitación, que implica una entrevista personal entre el
contribuyente y representantes del SAT, donde se ponen de manifiesto discrepancias entre la información declarada y la que
posee la Autoridad en sus bases de datos, principalmente proveniente de comprobantes fiscales digitales por internet
emitidos y recibidos. Sirve para orientar a los contribuyentes para rectificar omisiones, diferencias e inconsistencias
detectadas entre los datos manifestados en sus declaraciones y la información contenida en las bases de datos
institucionales tanto propia como de terceros (CFDI, DIOT, Declaraciones, Pagos, entre otras fuentes). Fundamento legal:
Artículo 33, Fracción I, inciso b), así como el penúltimo párrafo, del Código Fiscal de la Federación.
 De enero a marzo de 2023, se emitieron más de 2 mil 516 millones de facturas electrónicas, esto es, se emitieron en
promedio 323 facturas por segundo.
 En el marco del programa de vigilancia profunda, y a fin de incentivar el correcto cumplimiento de las obligaciones fiscales
de los contribuyentes, el SAT realiza éstas acciones:
 1).- Notifica un oficio invitación donde solicita acudir de manera presencial a las instalaciones de la Administración
Desconcentrada de Recaudación, en una fecha y hora programada, para llevar a cabo una entrevista de vigilancia profunda.
 2).- Notifica un oficio invitación, para una entrevista de vigilancia profunda realizada por la Administración Desconcentrada
de Recaudación a través de medios electrónicos, a la cual deberás ingresar en la liga o dirección electrónica señalada en el
propio oficio, mediante la conexión a la sesión a través de la herramienta Microsoft Teams.
 Datos del Servicio de Administración Tributaria (SAT); Informe Tributario y de Gestión, segundo trimestre de 2023.

6.  Recaudación real por el SAT por implementar el programa de Vigilancia Profunda.

7. Como utilizan la Inteligencia Artificial
las otras Administraciones Tributarias
alrededor del Mundo.

8.  Funcionalidades de la inteligencia artificial en las administraciones tributarias.
 Los desarrollos y apuestas por parte de las administraciones tributarias por la
información y el uso intensivo en los datos los últimos años han dado lugar al uso del
Big Data y de la IA en la aplicación de los distintos procedimientos tributarios.
 En particular se puede comprobar esta digitalización en la gestión del conocimiento
en distintas áreas como el procedimiento de fiscalización o de recaudación, en el
análisis de riesgo a través de la segmentación de los contribuyentes en la lucha contra
el fraude fiscal o en la asistencia al contribuyente mediante chatbots, se pueden
identificar las siguientes funciones:

9.  • Asistencia al contribuyente:
 1. Desarrollo de los borradores de las declaraciones tributarias para el impuesto sobre la
 renta (ISR) o el impuesto al valor agregado (IVA), entre otros.
 2. Información a través de chatbots.
 3. Registro y entrega de información online.
 • Gestión más eficiente del sistema tributario:
 1. Predecir la recaudación y los concursos de acreedores.
 2. E-facturas (cfdi) declaradas en tiempo real.
 3. Fomento del cumplimiento voluntario.
 4. Control de facturas falsas.
 5. Control automatizado del cumplimiento fiscal.

10.  • Cumplimiento cooperativo de los contribuyentes (Compliance by design).
 • Gestión y resolución de recursos y reclamaciones.
 • Rastreo de información en las redes sociales.
 • Segmentación de los contribuyentes según su riesgo fiscal.
 • Mejora de las técnicas de análisis de riesgos conducentes a la detección de incumplimientos
y de fraude fiscal, a través de:
 1. Cruce de datos multivariable.
 2. Análisis por riesgos difusos, consistente en superponer al anterior un análisis económico-
fiscal del comportamiento de los contribuyentes, para detectar patrones de incumplimiento
basados en distorsiones sobre la lógica económica y financiera empresarial tanto individual
como sectorial.

11.  EXPERIENCIAS DE APLICACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN FISCALIZACIÓN.

 Se puede afirmar que la fiscalización es la acción mediante la cual las Administraciones Tributarias procuran
evitar que los contribuyentes incurran en evasión o defraudación fiscal y, en caso de cometerlas, procura
detectarlas, probarlas y liquidarlas.
 Su objetivo es maximizar el riesgo subjetivo y con ello modificar la conducta de los contribuyentes de modo
que el cumplimiento voluntario sea cada vez mayor. Ello debido a que el porcentaje que se obtiene como
recaudación directa por las acciones de fiscalización no supera del 2% al 3% de la recaudación total.
 De manera genérica la IA puede utilizarse para analizar las relaciones entre los contribuyentes para así
identificar las relaciones ocultas o simuladas o las redes de incumplimiento tributario potencialmente de alto
riesgo, que pueden generar nuevas fuentes de información para las reglas de selección que no son obvias.
 También en procesos de análisis de riesgos para analizar solicitudes de créditos fiscales más complejas o en
Aduanas para analizar los formularios de declaración de importación y exportación.
 La IA puede aplicarse en las auditorías fiscales, lo que permite la reducción de tiempos ya que se cuenta con
información en tiempo real.
 Al combinar una auditoría con IA (que emplea el aprendizaje automático y algoritmos), la clasificación de las
transacciones se realiza automáticamente, brindado un informe detallado de posibles riesgos.
 Un uso posible también de la IA en las auditorias es para comparar estructuras de precios de las empresas
para obtener precios de transferencia más precisos.

12.  Yendo a los casos concretos de su aplicación, la AT de Noruega (NTA) utiliza técnicas de análisis de
aprendizaje automático para mejorar la eficiencia en la selección de casos a inspeccionar.
 Se entrena al algoritmo con datos históricos para que prediga la posibilidad de errores en cada
IVA. A cada caso se le asigna un puntaje y los funcionarios tributarios comienzan a inspeccionar a los
contribuyentes con los puntajes más altos.
 Mientras más declaraciones se fiscalicen, más datos obtendrá el algoritmo para utilizar en el modelo,
mejorando así su precisión. El porcentaje de inspecciones exitosas prácticamente se duplicó en relación
proceso manual.
 En Francia casi una cuarta parte de las auditorías fiscales realizadas en 2019 son fruto de la
algoritmos con IA, donde se recaudaron 11.000 millones de euros tras realizar controles, monto que
un incremento anual del 30% con respecto a 2018.
 El Servicio de Impuestos Internos (SII) de Chile está utilizando IA para estudiar las notas que los
toman cuando responden preguntas de los contribuyentes y prueban qué combinaciones tienen más
probabilidades de obtener un contribuyente que será incumplidor.
 La SUNAT[5] de Perú para el control electrónico del Impuesto General a las Ventas (IGV) envía alertas a
contribuyentes a través de mensajes de texto cuando se han recibido facturas por gastos o costos que
sistemas de IA consideran no habituales en el tipo de negocio que ha realizado la compra.
 En Colombia la DIAN busca la conexión entre puertos nacionales, a través de tecnología con sistemas
robots, para detectar la evasión y verificar las operaciones comerciales.

13.  En Costa Rica por medio del uso de Big Data se mejoró el cobro de impuestos con un modelo predictivo de
minería de datos que detectó la simulación de pagos a terceros por más de$31 millones.
 En Brasil el SISAM es un sistema de IA que aprende del historial de los formularios presentados y estima la
probabilidad de alrededor de 30 tipos de errores que pueden ocurrir en cada renglón de cada nuevo formulario
de declaración de importaciones, y calcula el valor esperado de los ingresos para cada error detectado.
 En Reino Unido el HMRC desarrollo desde 2017 el sistema Connect es un sistema informático de minería de
datos de software de análisis de redes sociales que cruza los registros de impuestos de empresas y personas
con otras bases de datos para establecer actividades fraudulentas. Básicamente busca la correlación del ingreso
declarado con el estilo de vida, comparándolo con modelos estadísticos multivariados utilizando IA.
 Los datos provienen de una variedad de fuentes, incluidas bancos, registro de la propiedad, tarjetas de créditos,
vehículos, impuestos municipales pagados, registro de IVA, declaración de impuestos, investigaciones fiscales,
ingresos de empleadores, plataformas en línea, redes sociales, navegación web y registros de correo
electrónico.
 Finlandia desde 2017 desarrolla robots para procesos de auditoría fiscal, lo que le permitirá -potencialmente-
reducir la carga de trabajo de estas tareas en 52 años de esfuerzo por persona, y mejorar la calidad de trabajo y
reducción de errores.
 En Canadá una solución de IA fue desarrollada para evaluar si una persona debe ser clasificada como empleado
o empresario en un determinado contexto de negocios. No sólo presenta una respuesta con su respectivo
porcentaje de confianza, sino también las razones por las cuales se llegó a dicha respuesta (disposiciones
legales, jurisprudencia y comentarios que la justifican).

14. Inteligencia Artificial.
LOS CASOS EN LOS TRIBUNALES.

15.  La administración tributaria, que está complacida con el potencial de los algoritmos de IA para mejorar su desempeño en
distintas áreas, pero también debe considerar los efectos de los algoritmos cuando el tema sea pasible de discusión en
tribunales.
 1).- En 2019 un tribunal holandés determinó que un algoritmo usado en la detección de fraudes de asistencia social violaba
los derechos humanos y ordenó al gobierno que no lo utilice mas (Wykstra, 2020).
 2).- La Administración Tributaria de Francia desde el año 2020 con la Ley de Finanzas, más precisamente en su artículo 154,
puede, con carácter experimental, «recopilar y explotar mediante tratamiento informático y automatizado… el contenido,
libremente accesible en los sitios web de los operadores de plataforma online […] manifiestamente pública” para detectar
fraudes o incumplimientos de obligaciones tributarias.
 Al respecto, una asociación de aquel país “Quadrature du Net” consideró desproporcionado y perjudicial para el derecho a la
intimidad y la acusó de implantar un sistema de vigilancia generalizada e indiferenciada.
 Por ello, presentaron judicialmente una apelación para que se cancele el decreto de su aplicación.
 El tribunal Administrativo Supremo de Francia analizó el caso y el pasado 22 de julio ha rechazado la presentación efectuada
por Quadrature du Net.
 En los puntos más importantes de la sentencia afirmó que el artículo 154 de la Ley de Hacienda de 28 de diciembre de 2019
para 2020 autorizó de forma experimental, por un período de tres años, la ejecución, por parte de la administración tributaria
y la administración de aduanas e impuestos indirectos de un sistema de recogida y uso automatizado de contenidos delibre
acceso en los sitios web de los operadores de las plataformas en línea. Ello, con el fin de investigar determinados delitos
penales y determinadas infracciones susceptibles de dar lugar a la imposición de sanciones administrativas en materia fiscal
o aduanera.
 El Tribunal dijo que los tratamientos de datos personales que se realicen por cuenta del Estado que tengan por objeto la
prevención, la investigación, la observación o el enjuiciamiento de infracciones penales, en el sentido de la ley francesa, y
que se refieran a datos sensibles, mencionados en el apartado I del artículo 6 de la ley, deberán ser autorizados por decreto
del Consejo de Estado adoptado después de motivado y publicado dictamen de la Comisión Nacional de Informática y
Libertades.

16. PROPUESTA DE REGLAMENTO
EUROPEO SOBRE INTELIGENCIA
ARTIFICIAL Y SU INCIDENCIA EN EL
AMBITO DE LA ADMINISTRACION
TRIBUTARIA.

17.  Los autores, Kuzniacki y Tylinski (2020) muestran que la mayor fuente de riesgos para integración de IA al proceso
legal en Europa son las Regulaciones Generales de Protección de Datos-RGPD[1] y la Convención Europea de
Derechos Humanos-CEDH[2]. Los artículos legales mencionados por los autores son los siguientes:
 El derecho a una explicación (artículos 12, 14 y 15 de la RGPD): este derecho trata de la transparencia de un
modelo de IA. Si las autoridades tributarias toman una decisión basada en un modelo de IA, deben poder explicar a los
contribuyentes cómo se tomó esta decisión, proporcionando información suficientemente completa para que los
mismos puedan actuar para impugnar la decisión, corregir inexactitudes o solicitar su cancelación.
 El derecho a la intervención humana (artículo 22 de la RGPD): El derecho a la intervención humana es una
herramienta legal para impugnar decisiones que se basan en datos procesados a través de medios automáticos, como
los modelos de IA. La idea es que los contribuyentes deben tener derecho a impugnar una decisión automatizada del
modelo de IA y hacer que la revise una persona (generalmente un auditor fiscal). Para que esto sea efectivo, el
contribuyente debe primero saber cómo el modelo llegó a la conclusión (regresando entonces al derecho a una
explicación).
 El derecho a un juicio justo (artículo 6 de la CEDH): este derecho abarca las garantías mínimas de igualdad de
medios y el derecho a la defensa. Significa que se debe permitir a los contribuyentes revisar efectivamente la
información en la que las autoridades tributarias basan sus decisiones. Estos deben disponer de los medios para
comprender integralmente los factores legales relevantes utilizados para decidir sobre una aplicación de la ley
tributaria y la lógica detrás del modelo de IA que impulsó a las autoridades a tomar una determinada decisión.
 La prohibición de discriminación y la protección de la propiedad (CEDH): La prohibición de la discriminación junto
con la protección de la propiedad determina que las autoridades tributarias dicten decisiones de manera no
discriminatoria, es decir, que no traten a los contribuyentes de manera diferente sin una justificación objetiva y
razonable. Este requisito busca enfrentar la tendencia que tienen determinados algoritmos de IA a sobrellevar sesgos,
como consecuencia del desequilibrio de los datos que se utilizaron para entrenarlos.

18.  MDF, LIC. C.P. Sergio René Guerrero Villarreal
 Contacto: lic.sergiogro@gmail.com
 Referencias Bibliográficas:
 Jorge Martín López, Inteligencia artificial y comprobación tributaria: transparencia y no discriminación; Editorial; IIIARANZADI.
 Esther Monterroso Casado, Alberto Muñoz Villarreal, Inteligencia Artificial y Riesgos Cibernéticos. Responsabilidades y Aseguramiento.
 Banco de Desarrollo de América Latina, El uso de la inteligencia artificial para optimizar los ingresos tributarios.
 Artículos en Internet.
 Centro Interamericano de Administraciones Tributarias. (CIAT)
 1.- Inteligencia artificial aplicada a la fiscalización.
 2.- Inteligencia Artificial explicable (XAI) y su importancia en la Administración Tributaria.
 3.- Revisando la inteligencia artificial explicable (XAI) y su importancia en la administración tributaria.
 4.- Administraciones Tributarias y utilización de información de las redes sociales: jurisprudencia en Francia.
 5.- Servicio de Administración Tributaria: https://www.sat.gob.mx/consulta/26217/informate-sobre-el-programa-de-vigilancia-
profunda#:~:text=Sirve%20para%20orientar%20a%20los,Pagos%2C%20entre%20otras%20fuentes).
 6.- Contador MX: Vigilancia profunda SAT en 2023: Invitación a la autocorrección.
 Informes de Gobierno.
 Servicio de Administración Tributaria: Informe Tributario y de Gestión Segundo trimestre 2023.
 Constitución Política de los Estados Unidos Mexicanos.
 Código Fiscal de la Federación.