IA y Derecho Tributario: Fiscalización Algorítmica

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La inteligencia artificial ya es utilizada por el Fisco brasileño para cruzar datos, identificar inconsistencias y sancionar a los contribuyentes en tiempo real, lo que transforma profundamente la fiscalización tributaria en el país.

La nueva era de la fiscalización tributaria con inteligencia artificial

Vivimos un momento de transformación radical en la relación entre el Fisco y los contribuyentes brasileños. La Receita Federal do Brasil (la administración tributaria federal), las Secretarías Estaduales de Hacienda y las administraciones tributarias municipales vienen incorporando sistemas basados en inteligencia artificial para perfeccionar la fiscalización, el cruce de datos y la detección de irregularidades fiscales. Este cambio no es meramente tecnológico: representa una alteración estructural en la forma en que el Estado ejerce su poder de tributar y fiscalizar.

Al analizar el escenario actual, vemos que los algoritmos de aprendizaje automático ya son capaces de procesar millones de declaraciones fiscales en cuestión de horas e identificar patrones que serían imposibles de detectar para auditores humanos que trabajaran manualmente. La Receita Federal, por ejemplo, utiliza sistemas de minería de datos y análisis predictivo para seleccionar a los contribuyentes que serán sometidos a procedimientos de fiscalización, priorizando a aquellos que presentan mayor probabilidad de irregularidades según los modelos estadísticos adoptados.

Esta evolución plantea cuestiones jurídicas fundamentales que debemos examinar con atención. La fiscalización algorítmica trae ganancias evidentes de eficiencia, pero también impone desafíos relacionados con la transparencia, el contradictorio, el derecho de defensa y el debido proceso legal. Se constata que el contribuyente, muchas veces, ni siquiera comprende los criterios que llevaron a su selección para ser fiscalizado, lo que dificulta el ejercicio pleno de sus derechos.

Cómo funciona la fiscalización algorítmica en la práctica

La fiscalización algorítmica opera a partir de enormes bases de datos que el Fisco ya posee. Las informaciones provenientes de las facturas electrónicas (NF-e, NFC-e, NFS-e), las declaraciones accesorias (DCTF, EFD-Contribuições, ECD, ECF, DIRF, e-Social), los movimientos financieros reportados por las instituciones bancarias (e-Financeira) y los datos de notarías, registros inmobiliarios y sistemas de comercio exterior se consolidan y son procesados por algoritmos que buscan inconsistencias, divergencias y patrones atípicos.

En la práctica, los sistemas de inteligencia artificial utilizados por la administración tributaria realizan lo que llamamos cruce masivo de datos. Cuando identificamos, por ejemplo, que un contribuyente declaró determinada facturación en su contabilidad, pero las facturas emitidas arrojan valores divergentes, o que los movimientos bancarios son incompatibles con los ingresos declarados, el sistema genera automáticamente alertas que pueden derivar en requerimientos, retenciones en la malha fiscal (filtro automatizado que retiene declaraciones con inconsistencias) o incluso en actas de infracción.

Además del cruce directo, los algoritmos de aprendizaje automático son entrenados para identificar patrones de comportamiento asociados a prácticas de evasión fiscal. Esto incluye la detección de empresas pantalla, operaciones simuladas, planificaciones tributarias abusivas y esquemas de evasión que involucran a múltiples contribuyentes interconectados. Los modelos predictivos asignan puntuaciones de riesgo (scores) a cada contribuyente, y quienes superan ciertos umbrales son priorizados para la fiscalización.

La fiscalización algorítmica promete mayor eficiencia en la recaudación, pero exige que el ordenamiento jurídico evolucione para garantizar que los derechos fundamentales del contribuyente no se sacrifiquen en nombre de la automatización.

En el ámbito estadual, observamos que el sistema SPED (Sistema Público de Escrituración Digital) y las plataformas de control del ICMS (impuesto estadual sobre la circulación de mercaderías y servicios) ya utilizan herramientas de análisis automatizado para verificar la regularidad de las operaciones interestaduales, identificar diferencias de alícuotas no pagadas y detectar posibles fraudes en la emisión de documentos fiscales. Los Estados más avanzados tecnológicamente ya implementan paneles de monitoreo en tiempo real que siguen el flujo de mercaderías y servicios dentro de sus fronteras.

Desafíos jurídicos de la fiscalización por algoritmos

El uso de inteligencia artificial en la fiscalización tributaria no se produce en un vacío normativo. Debemos analizar cómo se aplican a este nuevo contexto los principios constitucionales tributarios y las garantías procesales del contribuyente. El primer desafío, y quizá el más relevante, se refiere a la transparencia algorítmica. Cuando un contribuyente es seleccionado para ser fiscalizado o recibe un acta de infracción generada con base en análisis algorítmicos, tiene derecho a comprender los criterios y la lógica que fundamentaron esa decisión.

El principio del debido proceso legal, consagrado en el artículo 5º, inciso LIV, de la Constitución Federal, exige que nadie sea privado de sus bienes sin el debido proceso. En el contexto tributario, esto significa que el contribuyente debe tener acceso a los fundamentos fácticos y jurídicos que sustentan el cobro. Cuando esos fundamentos son producidos por algoritmos opacos (el llamado problema de la «caja negra»), se verifica un potencial conflicto con esta garantía constitucional.

La Ley General de Protección de Datos (Ley nº 13.709/2018) incorporó disposiciones relevantes para esta discusión. El artículo 20 de la LGPD (Ley General de Protección de Datos) prevé que el titular de los datos personales tiene derecho a solicitar la revisión de las decisiones tomadas únicamente con base en el tratamiento automatizado de datos que afecten sus intereses. Si bien la aplicación de la LGPD al Fisco presenta particularidades (dadas las excepciones previstas para las actividades de fiscalización), esta disposición representa un hito importante en el reconocimiento del derecho del ciudadano a cuestionar decisiones algorítmicas.

Otro aspecto que merece atención es el riesgo de sesgos algorítmicos en la fiscalización. Los sistemas de inteligencia artificial aprenden a partir de datos históricos, y si esos datos contienen distorsiones (como la concentración histórica de fiscalizaciones en determinados sectores económicos o regiones geográficas), los algoritmos pueden reproducir e incluso amplificar tales distorsiones. Esto puede traducirse en un trato desigual entre contribuyentes que se encuentran en situaciones equivalentes, con la consiguiente violación del principio de isonomía tributaria.

Motivación de los actos administrativos automatizados

La exigencia de motivación de los actos administrativos, prevista en el artículo 50 de la Ley nº 9.784/1999, adquiere contornos especiales cuando se analizan decisiones total o parcialmente automatizadas. Consideramos que un acta de infracción levantada con base en cruces algorítmicos debe contener una motivación suficiente para que el contribuyente comprenda no solo el resultado (la infracción imputada y el valor cobrado), sino también el recorrido lógico que condujo a esa conclusión.

En la práctica, observamos que muchas actas de infracción generadas por sistemas automatizados presentan una motivación genérica, que se limita a señalar la divergencia encontrada sin explicar adecuadamente cómo llegó el sistema a esa conclusión. Esta deficiencia puede comprometer la validez del acto administrativo y dificultar el ejercicio del contradictorio por parte del contribuyente, quien necesita comprender la acusación para defenderse adecuadamente.

Estrategias de defensa del contribuyente en la era digital

Ante la creciente sofisticación de la fiscalización algorítmica, el contribuyente debe adoptar estrategias igualmente sofisticadas para proteger sus derechos. La primera y más importante medida es mantener rigurosamente el cumplimiento fiscal (tax compliance). Con algoritmos que analizan de manera continua los datos fiscales, las inconsistencias que antes podían pasar inadvertidas durante años ahora se identifican con rapidez.

Se recomienda que las empresas y los profesionales inviertan en sistemas de gestión fiscal integrados, que garanticen la coherencia entre las diversas obligaciones accesorias presentadas al Fisco. La conciliación periódica entre la contabilidad, las declaraciones fiscales y los movimientos financieros es esencial para evitar divergencias que puedan generar alertas en los sistemas de fiscalización automatizada.

Cuando el contribuyente es notificado o sancionado con base en análisis algorítmicos, entendemos que la estrategia de defensa debe incluir, siempre que sea pertinente, la exigencia de transparencia sobre los criterios utilizados por el algoritmo. Es legítimo cuestionar la metodología empleada, la calidad de los datos utilizados como insumo y la adecuación de los modelos estadísticos al caso concreto. Un modelo que funciona bien para detectar fraudes en un sector determinado puede producir resultados distorsionados al aplicarse a otro contexto económico.

Además, consideramos fundamental que el contribuyente documente adecuadamente todas sus operaciones y conserve registros que permitan demostrar la regularidad de transacciones que, desde una óptica puramente algorítmica, puedan parecer atípicas. Las operaciones legítimas que se apartan del patrón estadístico (como picos estacionales de facturación, operaciones extraordinarias o reestructuraciones societarias) deben estar respaldadas por una documentación sólida que permita justificarlas ante el Fisco.

Perspectivas regulatorias y el marco legal de la IA

Brasil avanza en la construcción de un marco regulatorio para la inteligencia artificial, y los desarrollos de esa legislación tendrán un impacto directo sobre la fiscalización tributaria algorítmica. Los proyectos de ley en trámite en el Congreso Nacional abordan cuestiones como la clasificación de los sistemas de IA por nivel de riesgo, la exigencia de evaluaciones de impacto algorítmico y el establecimiento de derechos de las personas afectadas por decisiones automatizadas.

Se estima que la fiscalización tributaria automatizada tenderá a ser clasificada como sistema de IA de alto riesgo, dado su potencial impacto sobre los derechos fundamentales y sobre el patrimonio de los contribuyentes. Esa clasificación implicaría la necesidad de auditorías periódicas de los algoritmos utilizados, la documentación detallada de su funcionamiento y la implementación de mecanismos efectivos de impugnación y revisión humana de las decisiones automatizadas.

En el plano internacional, se observa que jurisdicciones como la Unión Europea (con el AI Act) y los Estados Unidos ya enfrentan debates similares sobre el uso de la IA en la administración tributaria. La tendencia global apunta a exigir mayor transparencia, accountability (rendición de cuentas) y una supervisión humana significativa sobre las decisiones automatizadas que afecten los derechos de los ciudadanos. Brasil, al construir su propio marco regulatorio, tiene la oportunidad de incorporar las mejores prácticas internacionales y establecer un equilibrio adecuado entre eficiencia fiscal y protección de los derechos del contribuyente.

Entendemos que el futuro de la fiscalización tributaria será inevitablemente digital y algorítmico. La cuestión central no es si el Fisco utilizará la inteligencia artificial, sino cómo garantizar que ese uso se mantenga dentro de los límites constitucionales y legales, y preserve la seguridad jurídica, la isonomía y el derecho de defensa del contribuyente. La abogacía tributaria, en este contexto, debe dominar tanto los aspectos jurídicos como los tecnológicos de esta nueva realidad.

Este asunto guarda relación directa con el derecho a la explicación algorítmica, tema que abordamos en un artículo específico.

Este asunto guarda relación directa con la IA y el derecho ambiental, tema que abordamos en un artículo específico.

As informações deste artigo são de caráter informativo e não substituem consulta jurídica individualizada. Cada caso possui particularidades que exigem análise específica.