
Dr. José Manuel Miranda de Santiago
Doctor en Derecho, Especialista en Precios de Transferencia,
Expresidente de la AMCPDF Bienio 2023-2024,
Coordinador de la revista “Consultorio Fiscal” de la UNAM
impuestosinternacionales@amcpdf.org.mx
La fiscalización internacional ha experimentado una metamorfosis: de auditorías manuales pasamos a inspecciones automatizadas; de controles locales a monitoreos globales. En este escenario, la inteligencia artificial (IA) se ha posicionado como una herramienta crucial para identificar riesgos fiscales, detectar patrones de evasión y valorar operaciones transfronterizas. Sin embargo, esta transformación plantea serios desafíos jurídicos, hermenéuticos y de derechos fundamentales.
Como advierto en mi obra La hermenéutica analógica en el Plan BEPS y la fiscalidad internacional:
“No se trata solo de aplicar técnicas fiscales sofisticadas, sino de recuperar el sentido humano, proporcional y justo del tributo como instrumento de convivencia social.” (p. 319)
Inteligencia artificial e interpretación fiscal: oportunidades y límites
La IA permite analizar millones de datos de forma inmediata, reconocer estructuras de precios de transferencia no ordinarias, y proyectar riesgos fiscales en tiempo real. No obstante, la aplicación de algoritmos sin mediación interpretativa puede derivar en errores sistemáticos, violaciones de derechos y automatismos sin contexto.
Desde la perspectiva hermenéutica, esto es problemático:
“El Derecho no puede desligarse de la moral; de otra manera, será una impartición mecanicista de la justicia. La moral sin el Derecho es vacía, pero el Derecho sin la moral es ciego.” (p. 312)
Los algoritmos fiscales deben estar subordinados a criterios de legalidad, proporcionalidad y razonabilidad. La hermenéutica analógica ofrece un marco de comprensión que permite integrar elementos técnicos y éticos en la toma de decisiones fiscales automatizadas.
Derecho comparado: fiscalización digital en sistemas híbridos
Diversos países han comenzado a implementar sistemas de fiscalización electrónica con algoritmos de predicción y modelos de comportamiento del contribuyente. En el capítulo 6 de la obra se expone el análisis comparado de modelos tributarios de España, Guatemala y el Common Law, revelando que:
“En los sistemas híbridos o mixtos, la interpretación de los tratados internacionales y de las guías BEPS depende en gran medida del enfoque judicial y de la estructura institucional de cada país. La IA puede contribuir, pero no sustituir la función de ponderación jurídica.” (p. 247)
BEPS y fiscalización algorítmica: riesgos de exclusión y opacidad
Las acciones 8-10 y 13 del Plan BEPS implican una documentación precisa, estandarizada y continua sobre operaciones entre partes relacionadas. Si bien la IA puede facilitar el cumplimiento y la supervisión, también puede producir exclusión digital, sesgos algorítmicos y una fiscalización opaca.
“La fiscalización debe sustentarse en una lógica de legalidad reforzada, donde los elementos digitales no sustituyan el juicio, sino que lo acompañen con prudencia técnica.” (p. 189)
Ética y garantías en la fiscalización automatizada
El uso de IA en materia tributaria exige garantías sustantivas y procesales para el contribuyente. El principio de buena fe, el derecho a ser oído, la motivación suficiente de actos de fiscalización y la posibilidad de impugnar decisiones algorítmicas son pilares que no deben perderse.
“Un sistema tributario que no se somete al control hermenéutico de sus propios fundamentos es un aparato técnico sin legitimidad. La fiscalización eficaz no puede estar divorciada de la justicia fiscal.” (p. 284)
Conclusión
La fiscalización internacional en la era digital no puede ser interpretada únicamente como un avance técnico. Es, ante todo, un desafío de racionalidad jurídica y de justicia fiscal. La hermenéutica analógica propuesta en esta obra no solo aporta un método interpretativo, sino una ética tributaria que articula el derecho, la técnica y la humanidad del contribuyente.
Revista Excelencia Profesional Edición Especial Junio 2025
