12 Enero 2025
Por Alejandro Urueña: Ética e Inteligencia Artificial (IA) - Founder & CEO Clever Hans Diseño de Arquitectura y Soluciones en Inteligencia Artificial. Magister en Inteligencia Artificial
Por Juan Carlos de M. Ghiringhelli: Abogado especialista en tributación por la Facultad de Ciencias Económicas de la UNT y doctorado por la Universidad del Salvador
Un cambio cultural está transformando el análisis jurídico en materia tributaria. Se fomenta una actitud abierta, el trabajo en equipo y la adaptación constante frente a las personas, los procesos y la tecnología. Este cambio, impulsado por herramientas como la inteligencia artificial (IA), nos lleva a una era de simplificación y precisión en la interpretación judicial y la gestión fiscal.
En estas líneas de pensamientos se indica “2025: La Inteligencia Artificial Redefiniendo el Razonamiento Jurídico” destaca que, si bien la IA aún no alcanza el nivel de razonamiento deliberado del ser humano (sistema 2 de Kahneman), avanza significativamente en esa dirección. Esto amplía las posibilidades de su aplicación en campos complejos como el derecho tributario.
Un escenario complejo
Imaginemos una empresa multinacional con operaciones en diversos países enfrentándose a un laberinto de normas fiscales nacionales y acuerdos internacionales, como tratados para evitar la doble imposición. La complejidad inherente a las leyes fiscales, la cantidad de datos involucrados y la necesidad de interpretaciones precisas plantean un desafío inmenso: ¿cómo determinar su carga tributaria de manera eficiente?
La respuesta podría estar en la IA. De manera similar al estudio sobre derechos humanos, donde la IA predijo fallos judiciales con un 79% de precisión, esta tecnología también puede ofrecer soluciones innovadoras en el ámbito tributario. La combinación de grandes volúmenes de datos y técnicas avanzadas de aprendizaje automático facilita la automatización de procesos, la identificación de patrones complejos y la optimización de la gestión fiscal.
El kernel lineal
El concepto central es el “kernel lineal”. En términos sencillos, un kernel es una función matemática que transforma datos complejos en un espacio donde son más fáciles de analizar. Realiza una transformación que mantiene las relaciones lineales entre los datos, facilitando su procesamiento.
En el ámbito tributario, el kernel lineal puede considerarse un modelo que simplifica datos complejos como normativas fiscales, bases imponibles y deducciones en representaciones más comprensibles, preservando las interrelaciones legales, económicas y financieras.
Imaginemos un mapa complejo de una ciudad con calles enredadas. El kernel lineal actúa como un “zoom out” que simplifica la visión, mostrando las principales avenidas y la estructura general. En este contexto, los datos procesados pueden incluir:
Textos legales: leyes, reglamentos, jurisprudencia y doctrina.
Datos financieros: declaraciones juradas, estados contables, comprobantes de operaciones y transferencias internacionales.
Estructuras empresariales: esquemas como subcapitalización, precios de transferencia o posibles prácticas de elusión fiscal.
Mediante herramientas como las Máquinas de Vectores de Soporte (SVM), el kernel lineal permite clasificar estos datos en categorías clave, como cumplimiento versus incumplimiento, riesgo alto frente a bajo, o deducción procedente frente a improcedente.
Aplicaciones clave
Predicción de resultados de litigios tributarios: al igual que en el estudio sobre derechos humanos, donde los “hechos” del caso eran el mejor predictor del fallo, en el derecho tributario los hechos concretos son cruciales. La IA, entrenada con fallos precedentes y principios como la capacidad contributiva o la interpretación armónica de normas, puede anticipar decisiones judiciales en conflictos de gran relevancia económica.
Análisis de Jurisprudencia Tributaria: el kernel lineal simplifica la representación de datos jurídicos, facilitando el agrupamiento de sentencias según doctrinas tributarias, como la prevalencia de la realidad económica sobre la forma jurídica o el principio de no confiscatoriedad. Esto ayuda a identificar criterios consistentes y contradicciones en la interpretación judicial.
Optimización de la planificación fiscal: a través de la IA, las empresas pueden analizar estructuras fiscales complejas, como holdings internacionales o inversiones extranjeras, para identificar estrategias eficientes en términos de créditos fiscales, exenciones o incentivos.
Prevención de evasión y elusión fiscal: el análisis de datos masivos permite detectar patrones sospechosos de evasión, como discrepancias en precios de transferencia, abuso de convenios internacionales o uso de paraísos fiscales.
Simulaciones de impacto fiscal: herramientas como el kernel lineal pueden generar simulaciones precisas que evalúan escenarios futuros con base en probabilidades reales, ayudando a las empresas a tomar decisiones estratégicas fundamentadas.
Implicaciones y desafíos
El uso de la IA en el ámbito fiscal plantea implicaciones y desafíos éticos importantes:
Transparencia Algorítmica: es esencial explicar cómo la IA determina la aplicabilidad de normas o calcula la base imponible, evitando la percepción de una “caja negra” y desmitificándola.
Sesgos en los datos: si los sistemas entrenan sobre datos históricos con tratamientos desiguales entre grandes y pequeños contribuyentes, pueden perpetuar inequidades.
Responsabilidad: las decisiones finales deben recaer en funcionarios capacitados, no exclusivamente en sistemas automatizados, para garantizar una gestión ética y justa.
A pesar de estos desafíos, la IA puede fortalecer principios esenciales del derecho tributario, como la seguridad jurídica y la equidad en la aplicación de normas, al automatizar procesos complejos y garantizar un tratamiento homogéneo entre los contribuyentes.
La inteligencia artificial y el derecho tributario pueden ser buenos amigos. Conceptos como el kernel lineal y técnicas como las Máquinas de Vectores de Soporte permiten optimizar la interpretación de normas, la predicción de resultados y la administración fiscal.
Sin embargo, su implementación debe garantizar equidad, transparencia y responsabilidad ética. La IA hoy es un complemento, no un reemplazo, del juicio humano, asegurando que esta tecnología impulse una gestión tributaria más eficiente y justa en beneficio de contribuyentes y administraciones fiscales por igual.
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