Modelos predictivos y herramientas de transparencia en el Derecho Tributario
DOI:
https://doi.org/10.51915/ret.426Palabras clave:
inteligencia artificial, transparencia, modelos predictivos, asistentes virtuales, ética algorítmicaResumen
El estudio examina cómo se están integrando las herramientas digitales y la inteligencia artificial en el derecho tributario, sobre todo en la gestión y los procesos. Se analizan modelos predictivos en tres áreas importantes: la posibilidad de litigios, la estimación de ingresos y la detección de riesgos fiscales. Aunque estas aplicaciones buscan mejorar la gestión y la planificación tributaria, también generan preguntas sobre la transparencia, la seguridad jurídica y la protección del razonamiento legal frente al peso del análisis estadístico.
También se consideran herramientas para los funcionarios, como asistentes virtuales (chatbots), sistemas expertos, simulaciones de situaciones fiscales y análisis automático de leyes. Estas tecnologías ayudan a que la toma de decisiones sea más clara, objetiva, coherente y comprobable, y al mismo tiempo facilitan la detección de riesgos y mejoran la eficiencia de los trámites administrativos.
Descargas
Estadísticas globales ℹ️
|
0
Visualizaciones
|
0
Descargas
|
|
0
Total
|
|
Citas
AL-HASHEDI, K. G., & MAGALINGAM, P. (2021). “Financial fraud detection applying data mining techniques: A comprehensive review from 2009 to 2019”. Computer Science Review, 40, 100402. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cosrev.2021.100402
ANANNY, M., & CRAWFORD, K. (2018). “Seeing without knowing: Limitations of the transparency ideal and its application to algorithmic accountability”. New Media & Society, 20 (3), 973-989. DOI: https://doi.org/10.1177/1461444816676645
ANIBARRO PÉREZ, S. (2024). “El uso de perfiles de riesgo en la prevención y lucha contra el fraude fiscal”. En A. CORCUERA TORRES & S. ANIBARRO PÉREZ (Coords.), “Sobre la prevención y lucha contra el fraude fiscal. Estudios en homenaje al Profesor Dr. D. Alejandro Menéndez Moreno”. Cizur Menor: Aranzadi.
BANKOLE, A., OSAMOR, I., & BAMGBOYE, A. (2025). “Effects of Artificial Intelligence on Tax Administration in Lagos State”. The Journal of Accounting and Management, 15 (2), 144–160. Disponible en: https://dj.univ-danubius.ro/index.php/JAM/article/view/3333
BREIMAN, L. (2001). “Random forests”. Machine Learning, 45 (1), 5–32. DOI: https://doi.org/10.1023/A:1010933404324
BRKAN, M. (2017). “AI-supported decision-making under the General Data Protection Regulation”. In Proceedings of the 16th International Conference on Artificial Intelligence and Law (ICAIL '17) (pp. 3–8). Association for Computing Machinery. DOI: https://doi.org/10.1145/3086512.3086513
BRONDOLO, J., CHOOI, A., SCHLOSS, T. & SIOUCLIS, A. (2022), “Compliance risk management: developing compliance improvement plans”, Technical Notes and Manuals, núm. 2022/001, IMF, Washington. DOI: https://doi.org/10.5089/9798400205910.005
CHÁVEZ VALDIVIA, A. K. (2023). “Sistemas conversacionales: entre la privacidad y la funcionalidad de las interacciones”. Jurídicas, 20(2), 225–242. DOI: https://doi.org/10.17151/jurid.2023.20.2.12
CHAVES, A. P., & GEROSA, M. A. (2020). “How Should My Chatbot Interact? A Survey on Social Characteristics in Human–Chatbot Interaction Design”. International Journal of Human–Computer Interaction, 37 (8), 729–758. DOI: https://doi.org/10.1080/10447318.2020.1841438
COMISIÓN EUROPEA. (2020). Libro Blanco sobre Inteligencia Artificial: Un enfoque europeo hacia la excelencia y la confianza (COM (2020) 65 final). Disponible en: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/ES/TXT/PDF/?uri=CELEX:52020DC0065
CONSEJO DE EUROPA. (2023). The Council of Europe and artificial intelligence. Council of Europe Publishing. Disponible en:
DE ARRIBA-PÉREZ, F., GARCÍA-MÉNDEZ, S., GONZÁLEZ-CASTAÑO, F. J., & GONZÁLEZ-GONZÁLEZ, J. (2022). “Explainable machine learning multi-label classification of Spanish legal judgements”. Journal of King Saud University – Computer and Information Sciences, 34 (10, Part B), 10180-10192. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2022.10.015
DESANTES DE MERGELINA, A. (2025). “IA generativa y asistentes inteligentes”. ICE, Revista De Economía, (938). DOI: https://doi.org/10.32796/ice.2025.938.7887
FAÚNDEZ-UGALDE, A., MELLADO-SILVA, R.., ALDUNATE-LIZANA, E., & BENFELD ESCOBAR, J. (2024). “La enseñanza-aprendizaje del derecho a través de asistentes virtuales: Principales hallazgos en estudiantes universitarios de pregrado”. Revista Pedagogía Universitaria Y Didáctica Del Derecho, 11(1), pp. 31–48. DOI: https://doi.org/10.5354/0719-5885.2024.69639
GAIE, C. (2023). Struggling against tax fraud, a holistic approach using artificial intelligence. In Recent Advances in Data and Algorithms for e-Government, pages 87–102. Springer. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-22408-9_4
JIMÉNEZ VARGAS, P. J. (2025). Robótica e inteligencia artificial: Implicaciones y desafíos económicos, sociales y fiscales. Valencia. Tirant lo Blanch. ISBN: 979-13-7021-198-1.
LEWIS, P., PEREZ, E., PIKTUS, A., PETRONI, F., KARPUKHIN, V., GOYAL, N., KÜTTLER, H., LEWIS, M., YIH, W.-T., ROCKTÄSCHEL, T., RIEDEL, S., & KIELA, D. (2020). “Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive NLP tasks”. In H. LAROCHELLE, M. RANZATO, R. HADSELL, M. F. BALCAN & H. LIN (Eds.), Advances in Neural Information Processing Systems 33 (pp. 9459-9474). DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2005.11401
LOPO MARTÍNEZ, A. (2025). “Artificial intelligence in tax administration: Enhancing compliance, transparency, and ethical governance”. SSRN.
DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.5285760
MARÍN-BARNUEVO FABO, D. (2020). “El principio de buena administración en materia tributaria”. Revista Española de Derecho Financiero, (186), abril–junio. ISSN 0210-8453.
MARTÍN LÓPEZ, J. (2022). “Inteligencia artificial, sesgos y no discriminación en el ámbito de la inspección tributaria”. Crónica Tributaria, 182, 51–89. DOI: https://doi.org/10.47092/CT.22.1.2
MD REDWANUL ISLAM, MOHTASIM WASIF, SUJANA SAMIA, MD SOHANUR RAHMAN SOURAV, & ARAFAT HOSSAIN. (2025). “The Role of Machine Learning in Forecasting U.S. GDP Growth after the COVID-19 Pandemic”. Journal of Economics, Finance and Accounting Studies, 7 (2), 163-175. DOI: https://doi.org/10.32996/jefas.2025.7.2.14
MUSA, Z. I., BALARABE JUNAIDU, S., ISMAEEL AHMAD, B., KANA, A. D., & ABUBAKAR IBRAHIM, A. (2023). An Enhanced Predictive Analytics Model for Tax-Based Operations. International Journal on Perceptive and Cognitive Computing, 9 (1), 44–49. DOI: https://doi.org/10.31436/ijpcc.v9i1.343
NOCETE CORREA, F. (2024). “El principio de buena administración en la estrategia de inteligencia artificial de la Agencia Estatal de Administración Tributaria”. Carta Tributaria. Opinión, 117, 1–33. Aranzadi. Disponible en: https://hdl.handle.net/10578/40044
OLIVER CUELLO, RAFAEL. (2021). Big data e inteligencia artificial en la Administración tributaria. IDP. Revista de Internet, Derecho y Política, núm. 33. DOI: https://doi.org/10.7238/idp.v0i33.381275
PARLAMENTO EUROPEO. (2012). Carta de los Derechos Fundamentales de la Unión Europea. Disponible en: https://www.europarl.europa.eu/charter/pdf/text_es.pdf
PRICE-WATERHOUSE-COOPERS. (2018). The Data Intelligent Tax Administration Meeting the challenges of Big Tax Data and Analytics. Disponible en: https://www.pwc.nl/nl/assets/documents/the-data-intelligent-tax-administration-whitepaper.pdf
RAHMAN, S., KHAN, R. S., SIRAZY, M. R. M., & DAS, R. (2024). “An exploration of artificial intelligence techniques for optimizing tax compliance, fraud detection, and revenue collection in modern tax administrations”. International Journal of Business Intelligence & Big Data Analytics, 7 (3), 56–80. Disponible en: https://doi.org/10.5281/zenodo.14606936
REED, C. (2018). “How should we regulate artificial intelligence?” Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 376 (2133), 20170360. DOI: https://doi.org/10.1098/rsta.2017.0360
SÁNCHEZ-ARCHIDONA, G. (2023). El sistema de relaciones entre la administración tributaria y los contribuyentes en la era de la inteligencia artificial y del cumplimiento voluntario (1.ª ed., 160 pp.). Aranzadi. ISBN 978-84-1309-919-4.
SÁNCHEZ LÓPEZ, M. E. (2022). “El principio de buena administración y el compliance fiscal: una relación necesaria”. Civitas. Revista española de derecho financiero, (193), 159-198. Disponible en: https://hdl.handle.net/10578/36361
UNESCO (2021). Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial. Recuperado el día 12 de noviembre de 2024. Disponible en: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000380455_spa
ZHOU, L. (2019). Opportunities and Challenges of Artificial Intelligence in the Application of Taxation System. Advances in Economics, Business and Management Research, 109. DOI: https://doi.org/10.2991/aebmr.k.191217.038
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Revista Española de la Transparencia

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-CompartirIgual 4.0.
La Revista Española de la Transparencia apuesta por el acceso gratuito y uso sin restricciones a su información y recursos digitales. La política de acceso abierto se materializa en:
- Acceso gratuito, libre y universal.
- Los autores y la Revista conceden a cualquier usuario potencial el derecho a utilizar, copiar o distribuir el contenido de manera ilimitada e irrevocable, con la única condición de reconocer la autoría.
- Los documentos electrónicos correspondientes al contenido de la Revista se incluyen en formato digital para permitir su acceso libre.







