ANALIZAR LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA FISCALIZACIÓN TRIBUTARIA DE MÉXICO
- german1408
- 30 ago
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LCP GERMÁN ZUAZO MENDOZA 30/08/2025
Introducción
En un mundo cada vez más digitalizado, la inteligencia artificial (IA) ha emergido como una de las tecnologías más transformadoras del siglo XXI, revolucionando sectores como la salud, la educación, las finanzas y la administración pública. Su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos, identificar patrones complejos y automatizar tareas repetitivas la convierte en una herramienta poderosa para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones.
En el ámbito fiscal, la IA ofrece un potencial significativo para modernizar los sistemas tributarios, optimizar la recaudación y combatir prácticas como la evasión y elusión fiscal, que representan un desafío global. En el caso de México, un país con una recaudación tributaria relativamente baja en comparación con otros miembros de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), la implementación de estas tecnologías podría ser clave para fortalecer las finanzas públicas y garantizar un sistema tributario más justo y eficiente.
México enfrenta múltiples retos en su sistema tributario. Según datos del Servicio de Administración Tributaria (SAT), la recaudación fiscal en 2022 representó apenas el 16.9% del Producto Interno Bruto (PIB), una cifra muy por debajo del promedio de la OCDE, que ronda el 34%.[1] Esta brecha se debe, en parte, a la persistencia de la economía informal, la complejidad de las obligaciones fiscales y las limitaciones en la capacidad de fiscalización.
Además, el SAT debe lidiar con un volumen creciente de información y transacciones digitales, lo que dificulta la detección de irregularidades mediante métodos tradicionales. En este contexto, la inteligencia artificial se presenta como una solución prometedora para modernizar la fiscalización, permitiendo a las autoridades analizar grandes cantidades de datos en tiempo real, identificar patrones de evasión y optimizar los procesos de auditoría.
Sin embargo, la implementación de la IA en la fiscalización no está exenta de desafíos. Por un lado, existen limitaciones técnicas, como la calidad y disponibilidad de los datos necesarios para entrenar algoritmos de machine learning. Por otro, surgen preocupaciones éticas y legales, como la protección de la privacidad de los contribuyentes y la posibilidad de que los algoritmos reproduzcan sesgos que generen discriminación o inequidades.
Además, la falta de un marco regulatorio adecuado y la resistencia al cambio por parte de las autoridades y los contribuyentes podrían retrasar o limitar la adopción de estas tecnologías. Por lo tanto, es fundamental analizar no solo las oportunidades que ofrece la IA, sino también los retos que implica su implementación en el sistema tributario mexicano.
En un contexto global marcado por la transformación digital, esta investigación no solo es relevante para México, sino que también puede servir como referencia para otros países en desarrollo que enfrentan desafíos similares. La adopción de tecnologías avanzadas en la fiscalización no es solo una cuestión de innovación, sino una necesidad imperante para fortalecer las finanzas públicas, promover la justicia fiscal y garantizar el cumplimiento de las obligaciones tributarias en un mundo cada vez más digitalizado. (Arias, 2023)
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