Inteligencia artificial aplicada a la reducción de la evasión tributaria en Colombia

La evasión tributaria (ET) es un problema grave que afecta el funcionamiento del Estado y el crecimiento económico. Es necesario entender cómo la inteligencia artificial (IA) puede ayudar a reducirla. El objetivo de este documento es describir cómo la IA puede utilizarse como instrumento para reducir la evasión en Colombia. Se analizaron temas relacionados como las Tecnologías de la Información (TI) pueden utilizarse para combatir este comportamiento, qué tecnologías de IA pueden ser implementadas y cómo realizarlo de forma responsable y ética sin vulnerar los derechos de los contribuyentes. Se realizó un estudio bibliográfico descriptivo de artículos científicos y documentos publicados en los últimos 5 años. Los resultados mostraron que la IA tiene el potencial de ser una herramienta muy útil para reducir la evasión tributaria. Sin embargo, existen retos importantes, como el costo de implementación, el acceso a datos de calidad y la equidad. Para superarlos, es necesario que las autoridades fiscales realicen esfuerzos en términos de inversión y regulación. Es fundamental que la implementación de la IA se enfoque en prevenir la evasión, no solo en detectarla. Para contribuir a la implementación responsable y ética de la IA, se propone un modelo de 5 pasos, denominado 5PIIA. Este modelo incluye la definición de objetivos claros, Identificación de derechos que podrían verse afectados, diseño de soluciones transparentes y fácilmente explicables, control y supervisión para garantizar el uso responsable y ético de la IA y la educación sobre la IA y sus implicaciones para los contribuyentes. Queda claro que la IA tiene el potencial de ser una herramienta muy eficaz para reducir la evasión tributaria. Es necesario que su implementación se realice de forma responsable y ética, respetando los derechos de los contribuyentes. El modelo 5PIIA puede contribuir a ello.

• Autores: Chaves Gómez, Martha Lucía; Comayan, Judith
• Fecha de publicación: 2013
• Institución: Universidad Libre
• Repositorio: RIU - Repositorio Institucional UniLibre
• OAI Identifier: oai:repository.unilibre.edu.co:10901/27730
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10901/27730
• Palabra clave: Inteligencia artificial; Fiscalización electrónica; Evasión tributaria; Administración tributaria; Artificial intelligence; Electronic auditing; Tax evasion; Tax administration
• License: http://purl.org/coar/access_right/c_14cb