La inteligencia artificial (IA) está transformando múltiples facetas de las operaciones comerciales. En este contexto, los precios de transferencia (PT), al ser contraprestaciones pactadas en las transacciones entre partes relacionadas, también son susceptibles a mejoras a través de nuevas tecnologías.
Las empresas ahora utilizan IA para analizar grandes conjuntos de datos, lo que también permite perfeccionar el seguimiento de las prácticas de PT en tiempo real. A su vez, las herramientas de modelado predictivo de la IA pueden ayudar a anticipar riesgos y problemas de cumplimiento, así como desarrollar estrategias de fijación de precios más precisas y oportunas.
De igual manera, la IA tiene el potencial de mejorar la calidad y magnitud de los análisis de comparabilidad, lo que proporcionará a las organizaciones mayores opciones de información sobre transacciones similares, tanto en el mercado local como internacional.
Adicionalmente, utilizar algoritmos de aprendizaje automático puede ayudar a mejorar la capacidad para analizar datos históricos y tomar decisiones más informadas sobre las bases de las políticas de PT; este enfoque basado en datos permite realizar ajustes a los precios en tiempo real, aumentando la adaptabilidad de los negocios y minimizando futuras complicaciones.
Por otro lado, la implementación de IA puede reducir significativamente la carga administrativa asociada al cumplimiento de las normas de PT. Las herramientas automatizadas de recopilación de datos y generación de informes agilizan el proceso de documentación, garantizando que las empresas mantengan los registros necesarios para cumplir con los requisitos normativos. Esta eficiencia no solo ahorra tiempo, sino que también reduce los costos asociados con la preparación de auditorías y la presentación de documentación relacionada.
En este sentido, es importante no sobreestimar el alcance de estas mejoras potenciales. Por ejemplo, si se le solicita a la IA realizar una búsqueda de compañías comparables para cierto ejercicio, definiendo el tipo de entidad y la industria que se analiza, la herramienta no sería capaz de brindar información totalmente comprobable, ya que se requiere integrar al análisis una investigación exhaustiva y actualizada de las bases de datos financieras y otras fuentes confiables, así como el análisis descriptivo de las partes analizadas, el cual se basa en entrevistas y revisiones detalladas.
Por lo anterior, la IA no viene a reemplazar a los especialistas en PT, sino a potenciar sus labores, pues, para que la implementación de metodologías sea precisa, se requiere de la recopilación de información de distintas fuentes, así como el criterio de un experto.
Finalmente, a medida que las organizaciones se adaptan a estos avances tecnológicos, el papel de la IA en la mejora de la eficiencia de los PT seguirá aumentando, por lo cual, aquellas que adopten esta tecnología en sus estrategias obtendrán una ventaja competitiva, logrando una mayor precisión, una mejor gestión de riesgos y un cumplimiento más efectivo ante las cambiantes regulaciones fiscales.
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