INTEGRACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA ADMINISTRACIÓN FISCAL

El fraude fiscal es un problema global que afecta a las economías y sistemas tributarios a nivel mundial. Lo que ha llevado a una incansable búsqueda de soluciones que contribuyan a mitigar este problema. Gracias al acelerado crecimiento de la tecnología es posible encontrar herramientas que apoyen estos procesos, sobre todo en la actual era digital donde la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático representan una gran oportunidad, a través de la creación de algoritmos que permiten detectar y predecir actos que constituyan fraude en determinados contextos. Este estudio analizó la implementación de la inteligencia artificial (IA) en la administración fiscal para detectar el “fraude fiscal”, utilizando un enfoque comparativo internacional. La metodología empleada fue un estudio documental, por medio de revisión de casos de aplicación con el objetivo de recopilar información relevante y actualizada. Los artículos fueron obtenidos a través de bases de datos científicas, principalmente de WOS y SCOPUS. Los criterios de inclusión se centraron en artículos científicos y casos de estudio publicados en revistas indexadas y conferencias relevantes, se excluyeron los trabajos que no abordaran directamente los temas de interés de esta investigación. Se pudo examinar las técnicas de IA como redes neuronales y modelos de boosting de gradiente, aplicadas en diversos contextos, incluyendo España, Armenia, Rwanda, Indonesia, Rusia y  Latinoamérica. Se destacan tanto los avances tecnológicos como los desafíos éticos y legales asociados. El análisis revela la eficacia variada de la IA en la detección de fraude y destaca la necesidad de adaptación tecnológica y protección de los derechos de los contribuyentes.