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| Fuente de la imagen: mvc realizada con el recurso notebook |
La irrupción de las técnicas de analítica masiva de datos (Big
Data) y del aprendizaje automático (Machine Learning) está
redefiniendo de forma estructural las metodologías de aplicación de los
tributos y la relación jurídica entre los ciudadanos y la Hacienda Pública. El
paso de la comprobación analógica tradicional a esquemas de auditoría continua
y prevención automatizada plantea importantes retos técnicos, pero sobre todo
amplios debates jurídicos.
En esta entrada presentamos el vídeo tutorial de Velasco-Carretero (2026) titulado “La Inteligencia Artificial frente al Derecho Tributario”, basado en el texto Justicia en Código: La IA frente al Derecho Tributario (Velasco, 2026), sobre las aplicaciones prácticas de la tecnología en la gestión fiscal, el marco normativo aplicable y la protección de los derechos fundamentales del contribuyente.
1. El arsenal tecnológico de la Administración Tributaria
El tutorial examina cómo la administración
utiliza la tecnología en dos vertientes principales:
- Servicios
de información y asistencia: Sistemas interactivos basados en
procesamiento de lenguaje natural para fomentar el cumplimiento
voluntario, como la Administración Digital Integral (ADI) en España
o la plataforma OrientaSAT en México.
- Plataformas
de análisis de riesgo y control del fraude: Análisis del ecosistema
informático de la Hacienda Pública. El tutorial desglosa el funcionamiento
de herramientas clave como ZÚJAR (repositorio central de datos), HERMES
(trazado de vectores de riesgo), TESEO (análisis de redes
complejas), PROMETEO, DÉDALO, INFONOR y ELECTRA,
así como modelos de control de la cadena de información como TicketBAI
en el País Vasco.
2. Marco legal: ¿Puede un algoritmo emitir una resolución
tributaria?
Uno de los puntos jurídicos abordados es la
distinción que realiza la Ley General Tributaria (LGT) entre dos categorías de
intervención telemática:
- Actuaciones
automatizadas instrumentales (Art. 96.3 LGT): Trámites puramente
administrativos (como la verificación de certificados o la emisión de
justificantes), que solo requieren la identificación de la Administración
actuante.
- Actos
resolutorios automatizados o contestación automatizada (Arts. 96.3 y 100.2
LGT): Decisiones que ponen fin a un procedimiento emitidas
íntegramente por software. La norma exige para su validez una habilitación
explícita mediante norma reglamentaria, la identificación de los
órganos responsables de la supervisión del sistema y la aprobación previa
de las aplicaciones utilizadas.
3. Transparencia, "Caja Negra" y garantías del
contribuyente
El vídeo observa en los riesgos éticos y constitucionales
derivados del sesgo y la opacidad en los modelos algorítmicos complejos (black
box). Se analizan precedentes jurisprudenciales internacionales como la
anulación del sistema de perfilado SyRI en Países Bajos por violar la
privacidad y generar discriminación, así como el caso Loomis en Estados
Unidos.
Frente al riesgo de indefensión, se defiende la vigencia del
deber de motivación individualizada de las liquidaciones y
comprobaciones fiscales (Arts. 102 y 103 LGT), y se evalúan propuestas de
reforma como:
- La
creación de una Autoridad Independiente de Auditoría e Imparcialidad
Algorítmica (AAIA) para auditar sesgos antes del despliegue de
software fiscal.
- El
reconocimiento del derecho a la contradicción técnica con
suspensión automática de actos sancionadores o liquidaciones sin necesidad
de avales.
- La publicidad
activa de la arquitectura de las aplicaciones tributarias en un
registro público.
Visualiza el tutorial completo
Para profundizar en la evolución conceptual de la IA, el
régimen de responsabilidad en la planificación fiscal algorítmica y las
propuestas de simetría digital para equilibrar la relación tributaria, te
invitamos a ver el vídeo completo.