La incorporación de la inteligencia artificial (IA) en los sistemas tributarios representa una transformación significativa en la administración fiscal. En el contexto peruano, la Sunat ha comenzado a implementar herramientas de IA con la finalidad de optimizar procesos y mejorar la eficiencia en la gestión tributaria. Estas iniciativas buscan no solo automatizar procedimientos repetitivos, sino también fortalecer la capacidad predictiva del sistema impositivo, permitiendo una fiscalización más precisa y focalizada
- Oportunidades de la IA en la Tributación Peruana
Optimización de Procesos y Detección de Inconsistencias
La IA permite analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, facilitando la identificación de inconsistencias en las declaraciones tributarias y mejorando la eficiencia en la recaudación fiscal.
Los sistemas de machine learning pueden detectar patrones de evasión fiscal, realizar cruces de información con otras entidades del Estado, y prever riesgos de incumplimiento, lo que permite a la Administración Tributaria tomar decisiones más informadas. Además, la automatización de procesos como la verificación de comprobantes electrónicos y la generación de subsecuentes alertas, reduce los tiempos de fiscalización y el margen de error humano.
Comparativamente, otras entidades del Estado como la Sunarp o la SBS también han iniciado sendos procesos de digitalización que incluyen algoritmos predictivos para la gestión documental y control de riesgos, lo cual evidencia un proceso transversal de modernización estatal orientado a la eficiencia y al control inteligentes.
Mejora en la Relación Contribuyente-Administración
La implementación de asistentes virtuales y sistemas automatizados puede ofrecer a los contribuyentes servicios más accesibles y personalizados, promoviendo una siempre necesaria cultura de cumplimiento voluntario.
Estos sistemas pueden brindar orientación tributaria las 24 horas del día, facilitar la presentación de declaraciones y pagos, además de resolver consultas comunes de forma inmediata. Asimismo, la IA permite segmentar a los contribuyentes según su comportamiento fiscal y brechas de cumplimiento, lo que posibilita una atención diferenciada y más eficiente, orientada a fomentar el cumplimiento y prevenir las infracciones.
Por ejemplo, el uso de plataformas como “Sunat Virtual” y el programa de notificaciones electrónicas son herramientas que han mejorado la comunicación con los contribuyentes, similares a los esfuerzos realizados por la Superintendencia del Mercado de Valores (SMV) en cuanto a la automatización de reportes regulatorios.
- Desafíos y Consideraciones Éticas
Responsabilidad por errores algorítmicos
La dependencia de sistemas automatizados plantea interrogantes sobre la responsabilidad en caso de errores generados por algoritmos. ¿Quién asume la responsabilidad si un sistema de IA liquida incorrectamente un tributo o impone sanciones indebidas?.
En este contexto, es esencial establecer marcos legales que definan claramente la atribución de responsabilidades, tanto en el ámbito administrativo como judicial. La figura del “riesgo tecnológico” aún no ha sido adecuadamente desarrollada en nuestra legislación, lo que deja un vacío frente a posibles contingencias.
Transparencia
La opacidad en los procesos de toma de decisiones automatizadas puede afectar la confianza en el sistema tributario. Es fundamental garantizar la transparencia de los algoritmos utilizados, especialmente en procedimientos sancionadores o de fiscalización.
Además, la ciudadanía debe poder comprender, cuestionar e impugnar las decisiones tomadas por sistemas automatizados. Esto requiere que los modelos de IA utilizados sean auditables y que se establezcan procedimientos administrativos claros para su revisión.
Brecha digital y equidad
La implementación de tecnologías avanzadas puede ampliar la brecha entre grandes empresas, que cuentan con recursos para adaptarse, y las pequeñas y/o medianas empresas (pyme), que podrían enfrentar dificultades para cumplir con los nuevos requerimientos tecnológicos.
La falta de infraestructura tecnológica, de capacitación y de acceso a servicios digitales representa una barrera altamente significativa para una implementación equitativa de la IA. Por ello, es necesario que el Estado implemente políticas de apoyo a las pyme, incluyendo subvenciones, programas de digitalización y asistencia técnica especializada sin costo alguno.
Necesidad de reformas normativas
La evolución tecnológica exige una adaptación del marco legal para abordar los nuevos desafíos. La Ley 31814, que promueve el uso ético y responsable de la IA en el Perú, es un paso hacia esta dirección, pero se requiere una regulación más específica en el ámbito tributario que venimos comentando.
En efecto, temas como la validez de las decisiones automatizadas, la responsabilidad por errores algorítmicos, la protección de datos personales y el derecho a impugnar decisiones de IA, deberían estar claramente regulados. Asimismo y paralelamente, se requiere el fortalecimiento de capacidades institucionales y la capacitación de los profesionales del derecho y la tributación para enfrentar estos nuevos escenarios con solvencia técnica y jurídica.
Conclusión
La integración de la IA en la Administración Tributaria nacional ofrece oportunidades para mejorar la eficiencia recaudatoria y la relación con los contribuyentes. Sin embargo, es crucial abordar los desafíos éticos, legales y sociales que surgen con su implementación.
Así, la adaptación del marco normativo y la promoción de la equidad en el acceso a estas tecnologías son esenciales para garantizar un sistema tributario justo y eficiente.
Como siempre hemos promovido: el futuro de la tributación no debe estar determinado únicamente por la tecnología o la robotización, sino también por la aplicación humanizada de los principios de justicia, transparencia y responsabilidad.
Esa valoración principista, excederá -muchas veces- lo que una máquina, fríamente, pueda resolver. El dilema está puesto sobre la mesa. Falta solo ponerlo en práctica a la brevedad posible, porque la IA ya es una realidad presente (con sus pros y contras) en nuestro país.
Catedrático de las Universidades del Pacífico y UPC. Director de la Maestría en Tributación de la UPC
