Utilización de IA en los impuestos indirectos: retos y recomendaciones

Por: Antonio Zuazua, Socio Líder de Impuestos Indirectos de KPMG México

La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una mera fantasía científica para convertirse en una fuerza transformadora en muchos aspectos de nuestra vida cotidiana. La capacidad de las máquinas para aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones ha generado avances sin precedentes en eficiencia, innovación y personalización.

En materia de impuestos, las autoridades fiscales están integrando esta tecnología en sus procesos de identificación de contribuyentes y fiscalización. Las diversas aplicaciones de la IA, desde el análisis de datos hasta el aprendizaje automático, ofrecen poderosas herramientas capaces de identificar patrones, realizar predicciones y automatizar tareas.

En este sentido, en el contexto de la fiscalización del impuesto al valor agregado (IVA), la IA está siendo utilizada para mejorar la detección de fraudes y evasión fiscal, optimizar la recaudación de ingresos y personalizar los servicios para las y los contribuyentes.

Como muestra de ello, un botón. En enero de 2024, el Servicio de Administración Tributaria (SAT) publicó su Plan Maestro, en el que se mencionan las acciones a implementar en materia de fiscalización, recaudación y atención a contribuyentes. Entre lo más relevante, destaca que se hará uso de la IA para lograr su objetivo.

En específico, el SAT asegura que los rubros a revisar por medio de IA incluyen, entre otros, la revisión de actividades vulnerables; la aplicación improcedente de saldos a favor del IVA; los impuestos al comercio exterior; los mercados de combustible; las operaciones simuladas, como es el caso de las pensiones, y la tercerización de pago de nóminas.

Al respecto, una de las principales ventajas de la integración de la IA en la fiscalización del IVA es su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, lo que permite identificar discrepancias, anomalías y patrones de comportamiento que sugieran prácticas incorrectas en las declaraciones. Por ejemplo, el uso de algoritmos de aprendizaje automático podría optimizar la revisión de facturas electrónicas, detectando inconsistencias entre las transacciones reportadas y los patrones históricos de comportamiento de los contribuyentes.

Además, esta tecnología puede facilitar una fiscalización más focalizada y eficiente. En lugar de auditorías aleatorias o basadas en criterios generales, los sistemas de IA pueden identificar los casos de alto riesgo con mayor precisión, permitiendo que las autoridades fiscales concentren sus recursos en las auditorías que tienen mayor probabilidad de descubrir incumplimientos significativos.

De acuerdo con el último Informe Tributario y de Gestión del cuarto trimestre de 2023, el SAT recuperó en promedio MXN 147 por cada peso gastado en fiscalización, un incremento de más de 100% respecto al mismo periodo de 2018. Sin duda, este aumento exponencial se debe, entre algunos otros factores, a que la autoridad fiscal ha aplicado herramientas tecnológicas y de manejo de datos para la vigilancia en la recaudación de impuestos.

Aunque en principio la implementación de sistemas de IA debería mejorar la experiencia del contribuyente, ofreciendo interfaces más intuitivas y personalizadas para la presentación de declaraciones de impuestos, estos aún presentan grandes desafíos.

Recordemos que la precisión de dichos sistemas depende de la calidad, disponibilidad, acceso y utilización correcta de los datos, lo que requiere una infraestructura tecnológica robusta y actualizada. Además, existe el riesgo de que la dependencia de algoritmos automatizados conduzca a cálculos erróneos, especialmente si los modelos no son transparentes, flexibles o no se ajustan adecuadamente para evitar sesgos.

En México, gran parte de la data e información del comportamiento de un contribuyente se extrae de los comprobantes fiscales digitales por internet (CFDI), así como de las declaraciones anuales, por lo que es indispensable que ambos sean precisos, completos y consistentes. Una pequeña falla en el proceso de preparación y determinación de las declaraciones o, peor aún, falta de controles en la recepción de los CFDI de proveedores y complementos de pago que validen su correcto llenado, eleva considerablemente el riesgo de revisiones y cuestionamientos por parte de las autoridades.

En este sentido, recientemente el SAT ha comenzado a prellenar las declaraciones mensuales de IVA, utilizando los componentes de los CFDI y complementos de pago con la clave PUE, es decir, aquellos que se pagan en una sola exhibición y durante el mismo mes en el cual se expidió el CFDI.

Cabe mencionar que, aunque los contribuyentes pueden editar los datos precargados en la plataforma, no dejemos de observar que cualquier modificación pudiera generar alertas para que la autoridad fiscal solicite aclaraciones de información o realice auditorías. Por lo tanto, cobra relevancia que las empresas, mediante herramientas tecnológicas, realicen reconciliaciones mensuales y mantengan el soporte que explique las diferencias.

Ante el hecho de que las autoridades fiscales disponen de recursos tecnológicos avanzados, como herramientas basadas en IA y big data para analizar grandes volúmenes de información, las empresas deben adoptar estrategias modernas para nivelar el campo de juego y asegurar el cumplimiento fiscal de inicio a fin de manera eficaz y eficiente.

Para abordar este desafío, los contribuyentes deben considerar la implementación de sistemas y procesos de transformación fiscal que mejoren su capacidad para gestionar y reportar sus obligaciones.

Lo anterior implica hacer una evaluación y mapeo de inicio a fin de cada uno de los diversos procesos de fiscales, abarcando aspectos como el origen y calidad de los datos maestros; la infraestructura y herramientas tecnológicas con las que cuenta la compañía; la información del sistema de planificación de recursos empresariales (ERP, por sus siglas en inglés) o la interacción de este con varios otros sistemas satélite donde se contabiliza y extrae información; la integración con facturación electrónica; los controles internos de revisión, monitoreo y detección de errores; la comunicación entre los departamentos de Finanzas y otros stakeholders con el equipo de Impuestos, entre muchos otros aspectos clave del negocio.

Asimismo y en el contexto de cumplimiento fiscal en México, los datos maestros son cruciales, ya que garantizan que la información utilizada para la generación de declaraciones fiscales, emisión y recepción de CFDI, reportes a las autoridades fiscales y otros procesos relacionados, es precisa y consistente; algunas áreas de datos maestros relevantes para el cumplimiento incluyen la información de identificación fiscal, domicilios, clasificaciones fiscales de productos y servicios, y retenciones e impuestos aplicables. Un máster data bien gestionado puede automatizar y estandarizar los procesos fiscales, reduciendo así el tiempo y esfuerzo dedicados a las tareas manuales y repetitivas.

De igual forma, para igualar el nivel de sofisticación tecnológica del SAT, las organizaciones pueden considerar la adopción de sus propias herramientas de IA y análisis de big data. Estas pueden ayudar a identificar patrones, predecir posibles áreas de riesgo fiscal y optimizar la estrategia fiscal de la empresa, además que permitirá a las compañías monitorear su situación fiscal en tiempo real, identificar posibles discrepancias antes de que se conviertan en problemas mayores y responder de manera más ágil a cualquier requerimiento de la autoridad fiscal.

Para lograr lo anterior, la colaboración con asesores fiscales especializados es otro elemento fundamental, ya que pueden proporcionar orientación valiosa sobre cómo navegar el complejo sistema fiscal utilizando procesos de transformación fiscal y herramientas tecnológicas y de IA en favor de las empresas.

Finalmente, es esencial que las organizaciones sean proactivas sobre el conocimiento y la innovación, además de invertir en la transformación de la función Fiscal. La evolución constante de la tecnología implica que lo que hoy es una práctica vanguardista, mañana puede ser el estándar mínimo exigido. Por tanto, las y los contribuyentes deben permanecer en un estado de aprendizaje continuo, y estar dispuestos a adaptarse rápidamente a nuevas herramientas y procesos transformadores.

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