Inteligencia Artificial y Evasión Fiscal: Estrategias para Alcanzar los Objetivos de Recaudación en República Dominicana

En República Dominicana, la evasión del Impuesto a la Transferencia de Bienes Industrializados y Servicios (ITBIS) asciende a un alarmante 43% (El Diario, 2018). Este nivel de evasión impacta directamente la capacidad del gobierno para financiar políticas públicas. En medio de esta crisis fiscal, el presidente Luis Abinader presentó una propuesta de reforma fiscal que buscaba recaudar 110,000 millones de pesos adicionales. Sin embargo, tras un intenso debate, esta reforma fue retirada del Congreso, dejando al gobierno con el desafío de aumentar sus ingresos sin implementar nuevas cargas fiscales. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) se presentan como soluciones clave para optimizar la recaudación al combatir de manera eficaz la evasión fiscal.

La Inteligencia Artificial como Herramienta para Recaudar los 110,000 Millones de Pesos

La implementación de IA en la administración tributaria ofrece un enfoque innovador y eficiente para detectar y reducir la evasión fiscal. En lugar de depender exclusivamente de reformas que incrementen impuestos, la IA permite identificar a los evasores de manera precisa, mejorando la efectividad del sistema sin necesidad de nuevas cargas impositivas.

1. Análisis Predictivo para Identificar Evasores

Con IA, los datos históricos de evasión pueden ser analizados para predecir comportamientos futuros. A través de algoritmos predictivos, se pueden identificar patrones comunes entre los contribuyentes de mayor riesgo, permitiendo que el Estado se enfoque en aquellos sectores o individuos con mayor probabilidad de evasión. Esta estrategia permite una recaudación más dirigida y precisa, acercando al gobierno a la meta de 110,000 millones de pesos adicionales sin la necesidad de una reforma.

2. Detección de Anomalías en Declaraciones Fiscales

La detección de anomalías es fundamental para descubrir incongruencias en las declaraciones de impuestos. Mediante el aprendizaje automático, el sistema puede señalar actividades y transacciones inusuales en tiempo real, permitiendo que las autoridades fiscales realicen auditorías a aquellos contribuyentes con mayor probabilidad de evasión. La automatización de este proceso no solo facilita el cumplimiento fiscal, sino que también podría representar una fuente significativa de los 110,000 millones de pesos previstos en la reforma retirada.

3. Análisis de Redes para Detectar Esquemas Complejos de Evasión

El uso de IA para analizar redes de transacciones permite identificar conexiones entre empresas y personas que participan en esquemas complejos de evasión fiscal. Estas redes informales y de difícil rastreo son a menudo responsables de una porción significativa de la evasión. La identificación y sanción de estos casos no solo contribuirían a mejorar la transparencia, sino también a incrementar las recaudaciones de manera consistente.

Aprendizaje Automático: Una Alternativa para Alcanzar los Objetivos de Recaudación

El aprendizaje automático, una rama avanzada de la IA, también puede ser crucial en la lucha contra la evasión, ayudando al Estado dominicano a alcanzar su meta de 110,000 millones de pesos mediante técnicas de clasificación y modelado de datos fiscales.

1. Clasificación de Riesgo para Optimizar Auditorías

Mediante algoritmos de clasificación, los contribuyentes pueden ser categorizados según su nivel de riesgo de evasión. Esto permite que los recursos y esfuerzos de auditoría se enfoquen en aquellos con mayor probabilidad de evadir, lo cual facilita la detección de incumplimientos y maximiza la eficiencia de la recaudación. Al aumentar la precisión de las auditorías, el gobierno podría acercarse a los objetivos de ingresos planteados en la reforma fiscal retirada.

2. Comparación de Ingresos con Modelos de Regresión

Utilizando modelos de regresión, se pueden realizar estimaciones de ingresos basadas en indicadores económicos y compararlos con las declaraciones fiscales de los contribuyentes. Cualquier discrepancia significativa entre estos datos puede ser una señal de evasión. Esta técnica es especialmente útil para sectores de alta informalidad y en los que es común la subdeclaración de ingresos. Detectar y sancionar estos casos podría añadir millones a las arcas del Estado, contribuyendo al objetivo de los 110,000 millones de pesos.

La Computación Cuántica como un Potencial Futuro para Alcanzar las Metas Fiscales

La simulación cuántica es una tecnología emergente que, aunque en etapas iniciales, promete revolucionar el procesamiento de datos fiscales en el futuro cercano. En el contexto de la lucha contra la evasión fiscal, la computación cuántica podría ser una herramienta transformadora.

1. Optimización de Algoritmos para Procesar Grandes Volúmenes de Datos

La simulación cuántica permite optimizar algoritmos de análisis de datos, facilitando el manejo de grandes volúmenes de información fiscal de manera rápida y eficiente. Esto podría habilitar al gobierno dominicano a procesar información de múltiples fuentes y detectar patrones de evasión de manera casi instantánea, facilitando la recaudación y permitiendo un seguimiento constante de la actividad tributaria.

2. Análisis en Tiempo Real para la Detección Inmediata de Evasión

La capacidad de la computación cuántica para analizar datos en tiempo real permitiría una vigilancia continua de las transacciones fiscales, detectando rápidamente cualquier actividad sospechosa. En un futuro próximo, esta capacidad podría ser una de las herramientas más eficaces en la lucha contra la evasión fiscal y en el cumplimiento de metas como la de recaudar los 110,000 millones de pesos adicionales.

Implementación Práctica: Claves para Aprovechar el Potencial de la IA

Para implementar IA y ML en la administración fiscal, se requieren acciones concretas que permitan aprovechar el potencial de estas tecnologías:

• Inversión en Infraestructura y Capacitación: El Estado dominicano debe desarrollar la infraestructura tecnológica y capacitar a su personal en el uso y aplicación de IA y ML. Esto asegura que los funcionarios tengan las habilidades necesarias para utilizar estas herramientas de manera efectiva.
• Políticas de Colaboración y Privacidad: Una estrategia efectiva requiere colaboración entre agencias gubernamentales y empresas, con políticas de privacidad sólidas para proteger los datos de los contribuyentes y ganar la confianza de la población.
• Enfoque Estratégico en Sectores de Alto Riesgo: Identificar sectores específicos de la economía donde la evasión es más común permitirá que el Estado optimice su recaudación, priorizando auditorías y control en estos ámbitos.

Conclusión: La Tecnología como Camino a la Recaudación sin Necesidad de Nuevas Reformas

En un momento en que las reformas fiscales generan controversia, el uso de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático puede ofrecer una alternativa efectiva para incrementar la recaudación y alcanzar la meta de los 110,000 millones de pesos. Estas herramientas no solo mejoran la eficiencia en la detección de evasores, sino que también fortalecen la transparencia y equidad del sistema tributario.

A través de la implementación de IA y ML, la administración tributaria dominicana podría transformarse en una entidad más proactiva y eficaz, capaz de combatir la evasión y asegurar un flujo de ingresos suficiente para el desarrollo del país. Con un enfoque adecuado, estas tecnologías permiten alcanzar metas fiscales ambiciosas sin imponer nuevas cargas a los contribuyentes, promoviendo una cultura de cumplimiento y fortaleciendo el bienestar social.