ENCUENTRO ANUAL IEFPA - AMFED 2026
En diciembre, Bariloche acoge la nueva edición de los Encuentros Anuales de Administradores Tributarios de América, con la Fiscalidad 4.0 como eje central.
Las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) tienen un gran potencial para modernizar y optimizar operaciones, mejorar la eficiencia y precisión de los procesos fiscales, y ofrecer mejores servicios a la ciudadanía por parte de las administraciones tributarias. Sin embargo, además de estas interesantes oportunidades también se plantean preguntas y desafíos sobre su implementación, como la necesidad de definir marcos de gobernanza, integrar principios éticos, fomentar la transparencia y proteger los derechos de la ciudadanía.
Por Rodrigo González Cao, Contador, Investigador del CEAT, Marzo de 2025
Planteo del Problema
Esta investigación aborda los desafíos y oportunidades de la implementación de las tecnologías de inteligencia artificial en las administraciones tributarias. A lo largo de la presente investigación se plantean varias preguntas y desafíos.
Primero, es necesario definir marcos de gobernanza para supervisar su uso, garantizando rendición de cuentas y transparencia. En esa búsqueda es fundamental encontrar un equilibrio entre la autonomía de los sistemas de inteligencia artificial y la supervisión humana (COLLOSA, Inteligencia Artificial en las administraciones tributarias, 2021).
También es esencial integrar principios éticos y valores en su diseño y desarrollo para asegurar su uso en beneficio común y generar confianza en la ciudadanía, divulgando información sobre los algoritmos utilizados y los procesos basados en decisiones automatizadas (OSSANDÓN CERDÁ, 2021).
Además, es de crucial importancia el asegurar la calidad, integridad y seguridad de los datos utilizados, mejorando la arquitectura de información y garantizando la interoperabilidad de sistemas (GINER, 2023).
Asimismo, se debe equilibrar la eficiencia y reducción de costos con la protección de derechos de los contribuyentes, considerando la privacidad y la protección de datos, implementando, para ello medidas que aseguren que no se vulneren dichas garantías. A su vez, para evitar sesgos discriminatorios en los algoritmos, se deben diseñar mecanismos de transparencia y explicabilidad (XAI) que garanticen equidad y justicia en la automatización (SECO, 2023).
Por último, se debe fomentar la colaboración entre administraciones públicas, academia, sector privado, consejos profesionales y sociedad civil para desarrollar soluciones de inteligencia artificial responsables, protegiendo datos sensibles frente a ataques cibernéticos y accesos no autorizados
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