Finalizó en Madrid la Especialización dictada por el IEF
Se trata de la Especialización en Fiscalidad Internacional que se desarrolla anualmente en el marco del convenio suscripto entre el IEF y el IEFPA.
Por Mónica Schpallir Calijur, Blog del CIAT, 15 de septiembre de 2026
Los pilotos permiten determinar si la IA mejora una tarea tributaria frente al proceso vigente, con beneficios, costos y riesgos aceptables.
Ideas clave:
• El valor de la IA en las administraciones tributarias depende del problema que resuelve y de si ofrece mejores resultados que el proceso vigente, con costos y riesgos aceptables.
• Los pilotos permiten comprobarlo en un entorno controlado, comparando desempeño, costos y riesgos y verificando si las salvaguardas funcionan en la práctica.
• Un piloto exitoso proporciona evidencia para decidir si corresponde descartar, ajustar, ampliar o preparar el escalamiento de una solución.
Las administraciones tributarias llevan años utilizando analítica avanzada, aprendizaje automático e inteligencia artificial para detectar riesgos, seleccionar casos, atender consultas y automatizar tareas.
En 2023, el 69% de las administraciones analizadas por la OCDE había implementado y utilizaba IA, incluido el aprendizaje automático, mientras que otro 24,1% se encontraba en proceso de implementación. En América Latina y el Caribe, los datos del Centro Interamericano de Administraciones Tributarias (CIAT), muestran una diferencia importante entre tecnología: en 2022, entre 34 administraciones tributarias, el 70,6% utiliza o estaba implementando herramientas de ciencias de datos y analítica, mientras que IA se encontraba en uso o en implementación en 23,5%. Estos indicadores abarcan distintas aplicaciones de IA y no reflejan específicamente el uso de inteligencia artificial generativa.
Leer nota Aquí
Se trata de la Especialización en Fiscalidad Internacional que se desarrolla anualmente en el marco del convenio suscripto entre el IEF y el IEFPA.
El desafío no es multiplicar demostraciones, sino convertir los problemas institucionales en pruebas comparables sobre cuándo utilizar IA, para qué, con qué límites y en qué condiciones.
Existen respuestas divergentes ante el planteo sobre la cuestión de si los ajustes se deben seguir practicando en el actual contexto.