Inteligencia Artificial en la Tributación Estatal Mexicana

Nota del Editor

Este Artículo Entidad es un extracto del Documento Entidad IEGFIP-ED-24-001 donde se revisa la adopción de la Inteligencia Artificial (IA) en la instrumentación de la política pública recaudatoria y de fiscalización en el contexto mexicano y la prioridad de la IA en la planeación estatal del desarrollo. Se recomienda implementar programas de mejora hacendaria subnacional a partir del 2025 en el marco de la agenda para la tranformación digital de México.

CONTRIBUCIÓN
La globalización ha forzado a las administraciones tributarias a modernizarse y aprovechar las tecnologías disruptivas, siendo la Inteligencia Artificial IA una de ellas. En México la planeación estatal plantea expresamente la adopción de Tecnologías de la Información y Comunicación TIC’s digitales, sin embargo, no reconoce instrumentos de mayor avance tecnológico de uso creciente a nivel global, como es el caso de la IA. La implementación de tecnologías disruptivas requiere incorporar una amplia actualización del marco jurídico tributario en los estados. En gobiernos municipales, la IA puede tener un efecto positivo en la recaudación del impuesto predial, debido a que sería fácil monitorear los valores catastrales o comerciales. La IA en los próximos años debe permitir mejorar la recaudación de impuestos y derechos, detectar indicios de fraude, patrones de conducta de los contribuyentes, o prácticas de evasión y/o elusión organizada.

Para introducirse en este artículo, se revisó el concepto de IA, encontrándose que:

Además de ser una tecnología disruptiva, es una rama de la ciencia informática que tiene como objetivo diseñar tecnología que emule la inteligencia humana. Esto significa que, mediante la creación de algoritmos y sistemas especializados, las máquinas pueden llevar a cabo procesos propios de la inteligencia humana, como aprender, razonar o autocorregirse (Tableau, 2022).

La planeación estatal del desarrollo es importante para comenzar con el análisis de la IA, por lo que se revisaron 32 Planes Estatales de Desarrollo–o documentos equivalentes–para identificar en su contenido los planteamientos vertidos en materia de política de recaudación de ingresos propios y de fiscalización fiscal, así como la prioridad que las autoridades fiscales estatales han conferido a la adopción de tecnologías disruptivas y digitales, en especial de la IA, para auxiliar al cumplimiento de los objetivos recaudatorios.

Se identificó que, de los 32 Planes Estatales de Desarrollo, 26 (81.3% del total) plantean de manera explícita, ya sea a través de un objetivo, una estrategia o una línea de acción, incrementar la recaudación de ingresos propios para fortalecer la hacienda pública y garantizar finanzas sostenibles. Entre los planes que incluyen este planteamiento, fue posible identificar con claridad que 18 (56.3% del total) proponen utilizar herramientas tecnológicas para su cumplimiento. En el contenido de los apartados analizados sobre esta temática, se detectaron conceptos relativos al uso de tecnologías de la información y comunicación (TIC’s), nuevas tecnologías, tecnologías de punta o tecnologías de vanguardia, modernización de sistemas de recaudación, plataformas digitales o servicios de cobranza digitalizados. En uno de los planes se alude a “sofisticadas técnicas de inteligencia” y en otro el impulso de aplicaciones digitales. Es decir, se aprecia una cierta diversidad respecto a la aproximación tecnológica para afrontar retos fiscales. No obstante, en general, los planes no detallan las características técnicas de las herramientas que se pretenden instrumentar.

En aquellos planes donde se observa una mención explícita al uso de herramientas tecnológicas para incrementar la recaudación, la solución se enfoca como una medida para simplificar trámites fiscales, facilitar el cumplimiento de obligaciones fiscales o disminuir los tiempos de atención, todo ello, en beneficio de los contribuyentes. No se consideraron que dichas herramientas pueden permitir también la reducción del costo de la operación recaudatoria, que haga más eficiente la política tributaria para las autoridades estatales.

Los hallazgos anteriores se ilustran en la Figura No. 1.

Figura No. 1. Planes Estatales de Desarrollo que proponen objetivos en materia recaudatoria y de fiscalización fiscal.

Fuente: Elaboración propia con base en la revisión de Planes Estatales de Desarrollo.

Una estrategia que se propone de manera generalizada en los Planes Estatales de Desarrollo es la instrumentación de una agenda de Gobierno Digital, con la cual se busca que la administración pública estatal brinde los servicios y trámites a la ciudadanía de forma oportuna y transparente, mediante un empleo creciente de herramientas tecnológicas. En otros planes, se plantea como objetivo establecer un modelo de gobernanza tecnológica y un marco normativo para regular estos medios, lo que denota el reconocimiento de la necesidad de fortalecer la estructura institucional en torno al uso de tecnologías digitales en el ámbito gubernamental.

Un punto para destacar de la revisión realizada a los Planes Estatales de Desarrollo es que ninguno retoma el término “Tecnología disruptiva”, concepto que debe diferenciarse de las “Tecnologías digitales”. Esto es, no solamente es reducido el porcentaje de instrumentos de planeación estatal (56.3%) que plantean expresamente la adopción de herramientas digitales o tecnologías de información y comunicación como una vía para fortalecer las haciendas públicas, sino que, además, no reconocen instrumentos de mayor avance tecnológico de uso creciente a nivel global, como es el caso de la IA.

Por lo anterior, debe considerarse que para la correcta implementación de tecnologías disruptivas, en especial de la IA, se requiere incorporar diversos aspectos tales como una amplia actualización del marco jurídico tributario en los estados, así como el replanteamiento de los principios de seguridad jurídica de los contribuyentes, la ética y la protección en general; una arquitectura institucional³, considerándose ésta lo más innovadora posible; pensar estratégicamente el nuevo rol del empleado público; involucrar a máximas autoridades; no tercerizar, si no desarrollar la tecnología que restringa la cesión de datos personales de contribuyentes; comenzar con pruebas piloto; tener asesoría especializada en el tema, ya sea a través de convenio con universidades o contratación de consultorías; trabajar en la ciberseguridad y finalmente los recursos humanos que deberán buscar nuevos perfiles y competencias digitales.

Para la adopción de la IA es necesario tomar en cuenta dos aspectos: por un lado, el aspecto tecnológico y por el otro, el aspecto jurídico normativo. Por el lado tecnológico, las haciendas públicas estatales, deben aprovechar los procesos de digitalización que se vienen dando desde años atrás en los gobiernos, para fortalecer la recaudación a través de los impuestos estatales, desarrollando su software propio (preferentemente de código abierto, con técnicas mixtas de análisis supervisado y no supervisado) de IA y con algoritmos de aprendizaje automático que permitan entrenar a las máquinas con datos digitalizados y que se integren con todos los indicadores de los que se alimenta, dándoles un valor de salida y generando modelos que aprendan a hacer predicciones, para que los algoritmos involucrados mejoren con la experiencia en el tiempo.

En ese sentido, mediante el empleo del aprendizaje automático se determinan las características del comportamiento de los contribuyentes, a través del contenido de las bases de datos en propiedad de la hacienda pública estatal, así como la clasificación de los contribuyentes de riesgo, la identificación de redes complejas de elusión y evasión, o detección de inconsistencias. Por ejemplo, para el Impuesto sobre Nóminas, la IA puede predecir a los patrones (empresarios) o empresas que hacen elusión, evasión o que constantemente tienen inconsistencias en el pago de esta contribución, ayudando de esta manera a disminuir la brecha fiscal que los gobiernos tienen en materia de recaudación de ciertas contribuciones. Lo mismo, para otros impuestos estatales, donde la IA puede realizar predicciones para la detección de contribuyentes que no paguen debidamente los impuestos, lo que permitiría una mejor recaudación y fiscalización.

Más allá del aprovechamiento de las tecnologías disruptivas en las haciendas públicas estatales, cabe señalar que, en el ámbito municipal, también la IA pudiera tener efectos positivos en la recaudación del impuesto predial, esto debido a que es relativamente más fácil monitorear los valores catastrales o comerciales. El implementar la IA, implicaría, por ejemplo, realizar análisis georreferenciado de contribuyentes (comparando declaraciones con propiedades), se podría revisar lo que señalen los contribuyentes como descripción de la propiedad y junto con el análisis satelital (a través de drones) es posible comparar si hay alguna variación en la propiedad. También con el análisis georreferenciado se pueden realizar verificaciones domiciliarias; un ejemplo de esto es verificar que el domicilio fiscal que señale un contribuyente no se trate de un lote baldío o de un terreno en obra negra. Para utilizar la IA en el impuesto predial, se necesita la obtención de datos de catastro, sin embargo, esto no implica mayor burocracia, ya que, en la mayoría de los municipios, no hay necesidad de celebrar convenios, pues las Áreas de Catastro normalmente están en un área que pertenece a la Tesorería Municipal y la base catastral comúnmente es manejada por el Área de Sistemas. En este caso situamos, a manera de ejemplo, el municipio de Zapopan, Jalisco; el área que tiene esta base catastral depende de una coordinación llamada Innovación Gubernamental, por lo que seguramente en otros municipios, existe un área o coordinación con un nombre homólogo a la tecnología e innovación.

En este orden de ideas, siguiendo con el ejemplo del municipio de Zapopan, Jalisco, la progresividad que este municipio implementó en el impuesto predial, contribuyó a recaudar más de 500 millones de pesos⁴ en los dos primeros años de haberse implementado, lo cual, junto con el impuesto de transmisiones patrimoniales, ha llegado a representar aproximadamente un 70% de los ingresos propios, pues hay una amplia movilidad inmobiliaria en el municipio. Al incluir la IA a estos dos impuestos municipales, con seguridad se obtendrían mejores niveles de recaudación. Se considera que el municipio de Zapopan, Jalisco, es un imán para los desarrollos inmobiliarios y las inversiones productivas; se estima que en movimientos inmobiliarios los de mayor potencial tributario son CDMX con su zonificación respectiva, San Pedro de la Garza, Nuevo León, y Zapopan, Jalisco, sin embargo, hay un amplio número de municipios en los que implementar la IA sin duda potencializaría su capacidad recaudatoria. Bajo esta premisa, se observa que la IA en los impuestos estatales (incluso los municipales) fortalecería la recaudación, la fiscalización, y por ende se incrementarían los ingresos propios, disminuirían las brechas fiscales en los gobiernos estatales y municipales, sobre todo en aquellos de alta concentración poblacional.

En el aspecto jurídico normativo, debido a que actualmente no se tiene una Ley de Inteligencia Artificial en ningún orden de gobierno (salvo que existan en un futuro reformas constitucionales), se tendrían que reformar las leyes estatales existentes, así como proponer políticas públicas estatales, tomando en cuenta a los instrumentos de la planeación del desarrollo. De igual manera, se requiere fortalecer los principios de discriminación en las constituciones y leyes estatales, reformar las leyes de protección de datos personales estatales, diseñar programas institucionales para mejorar habilidades digitales en el sector público, crear leyes estatales de ética en inteligencia artificial y ciberseguridad, instaurar comités de ética de inteligencia artificial en las dependencias estatales, crear políticas y leyes de datos abiertos, armonizar con otras leyes en materia federal, incluso inversiones en infraestructura pública estatal y crear programas públicos que permitan monitorear y evaluar la aportación de la IA en beneficio de la población.

MENSAJE DE LOS AUTORES
A partir del 2025, para las entidades federativas en México será fundamental incorporar en sus procesos de recaudación de impuestos y fiscalización a la IA como la principal tecnología disruptiva que permita ser punta de lanza en los próximos años para mejorar la generación de ingresos propios provenientes de la recaudación de impuestos y derechos, así como para detectar indicios de fraude, patrones de conducta de los contribuyentes, o prácticas de evasión y/o elusión organizada.

En tal sentido, la Tecnología Disruptiva en las Haciendas Públicas Estatales debe ser incorporada, a través de estructurar efectivos Programas de Mejora Hacendaria de alcance subnacional, partiendo de premisas que garanticen el éxito de su implementación, como son las siguientes: 

• • Mitigar los riesgos que implica instrumentar la IA mediante la creación de una regulación específica acompañada con la actualización amplia del marco normativo que no trastoque, en particular, la adecuada protección de los derechos y garantías de los contribuyentes y de actores intervinientes en los procesos de fiscalización y recaudación.

• • Colaborar en forma coordinada con los distintos actores intervinientes para garantizar la adecuada utilización de la IA, en forma ética, transparente y equitativa, protegiendo los derechos fundamentales de los contribuyentes y buscando siempre que las TICs sean un elemento integrador con los recursos humanos.

• • La información tiene que poder intercambiarse con otras instituciones (fiscalías, unidades de inteligencia financiera, secretarías de seguridad pública, aduanas, autoridades e instituciones financieras, etc.) para aquellas investigaciones complejas en donde estén implicados flujos financieros ilícitos por terrorismo, crimen organizado, peculado, etcétera, gracias a la interoperabilidad de los sistemas.

Estos programas de mejora hacendaria bien podrían incorporar estrategias por nivel de desarrollo inicial, intermedio y avanzado, como pudieran ser: 

• • En materia de Servicio al Contribuyente:
    
    • • En materia de: Asistente virtual basado en la IA con el fin de dar soporte a los contribuyentes en la gestión de suministro inmediato de información para el pago de impuestos y/o derechos.
    • • Sistemas de Inteligencia Artificial para proporcionar información personalizada, por ejemplo: Asistentes Virtuales, a través del cual el contribuyente puede formular preguntas específicas – que se responderán de forma personalizada – sobre las principales cuestiones que plantea. Por ejemplo, en específico el Impuesto sobre Erogaciones de Juegos con Apuestas (Jalisco), el Impuesto sobre Servicios de Hospedaje (Puebla), el Impuesto Cedular por la Enajenación de Bienes Inmuebles (Yucatán) o el Impuesto Ambiental sobre Extracción y Aprovechamiento de Materiales Pétreos (Baja California), como la obligación de declarar, qué deducciones aplicar, así como las dudas más habituales ante cambios en específico de estos impuestos.

• • En materia de Recaudación:
    
    • • Análisis más detallados de los datos de los contribuyentes en las entidades federativas, como una estrategia para monitorear la transaccionalidad de la información a través de la IA y hacer más eficientes los procesos de recaudación.
    • • Declaración de Impuestos mediante la IA, al automatizar tareas repetitivas se minimiza la posibilidad de errores humanos y se reducen los costos asociados a la gestión fiscal. También como beneficio se obtiene un mayor cumplimiento fiscal, debido a la facilidad de uso y accesibilidad de las herramientas de la IA.

• • En materia de Fiscalización:
    
    • • La utilización de técnicas de análisis de datos y aprendizaje automático para mejorar la eficiencia en la selección de casos a fiscalizar.
    • • La utilización de la minería de datos, a través de software de análisis de redes sociales que cruza los registros de impuestos de empresas y personas con otras bases de datos para identificar posibles actividades fraudulentas. Básicamente se busca la correlación del ingreso declarado con el estilo de vida, comparándolo con modelos estadísticos multivariados utilizando IA.
    • • La aplicación de sistemas de IA que aprenden del historial de los formularios presentados por los contribuyentes y con ello se estima la probabilidad de que cierto número de errores ocurran en cada renglón de cada formulario de declaración de impuestos, y calculan el valor esperado de los ingresos para cada error detectado.
    • • Implementar robots para procesos de auditoría fiscal, esto permitirá -potencialmente- reducir la carga de trabajo de estas tareas, profesionalizarlas digitalmente e eficientar el trabajo de las personas, y mejorar la calidad de trabajo y reducción de errores.

En este sentido, para que la implementación de mejora hacendaria sea una verdadera opción constitucional, legal y tecnológica en las administraciones tributarias estatales, es necesario una arquitectura institucional a la medida de cada gobierno subnacional, así como de sus dependencias y entes públicos.

Contacto: www.iegfip.com y entidad@iegfip.com

REFERENCIAS

Mural (2023), Presume Zapopan cuadros de honor, recuperado de https://www.mural.com.mx/presume-gobierno-de-zapopan-sus-cuadros-de-honor/ar2655553
Planes Estatales de Desarrollo (2024) de Aguascalientes; Baja California; Baja California Sur; Campeche; Chiapas; Chihuahua; Coahuila de Zaragoza; Colima; Ciudad de México; Durango; Guanajuato; Guerrero; Hidalgo; Jalisco; México; Michoacán de Ocampo; Morelos; Nayarit; Nuevo León; Oaxaca; Puebla; Querétaro; Quintana Roo; San Luis Potosí; Sinaloa; Sonora; Tabasco; Tamaulipas; Tlaxcala; Veracruz de Ignacio de la Llave; Yucatán y Zacatecas. Recuperado de sus páginas oficiales de gobierno.
Senado de la República (2024), “Presentan en el Senado Agenda Nacional de la Inteligencia Artificial para México 2024-2030”, recuperado de https://comunicacionsocial.senado.gob.mx/informacion/comunicados/8982-presentan-en-el-senado-agenda-nacional-de-la-inteligencia-artificial-para-mexico-2024-2030
Tableau (2022), Qué es la inteligencia artificial: definición, historia, aplicaciones y futuro, recuperado de https://www.tableau.com/es-mx/data-insights/ai/what-is

SOBRE LOS AUTORES

Esmeralda Álvarez Ascencio es Doctora en Estudios Fiscales con especialidad en Hacienda Pública por la Universidad de Guadalajara, cuenta con maestrías en Derecho Fiscal, en Impuestos, en Fintech y Blockchain. Autora de libros y artículos en materia fiscal y financiera. Especialista en la modernización del marco jurídico en Hacienda Pública y en modelos de Fintech y Blockchain. Es Consultora Senior del Instituto de Estudios en Gobierno y Finanzas Públicas IEGFIP.

Jorge Alberto Ávila Abud es Maestro en Economía por la University College London, Inglaterra y Licenciado en Economía por el ITAM. Cuenta con veinte y cinco años de experiencia laboral en la administración pública, periodo en el cual se ha desempeñado en áreas de planeación institucional y administración de recursos públicos en diversas dependencias gubernamentales. Es Consultor Senior del Instituto de Estudios en Gobierno y Finanzas Públicas IEGFIP.