Mecanismos de aplicación de inteligencia artificial para la reducción de la evasión fiscal en Ecuador

Resumen

La evasión fiscal continúa afectando la capacidad del Estado ecuatoriano para financiar sus obligaciones constitucionales, debido a prácticas evasivas que superan los métodos tradicionales de control tributario. El objetivo general del trabajo fue analizar mediante una revisión sistemática el uso de la inteligencia artificial como herramienta de reducción de la evasión fiscal en Ecuador. La investigación adoptó un enfoque cualitativo y utilizó como metodología una revisión sistemática para examinar literatura científica relevante publicada en los últimos cinco años. Se revisaron quince artículos académicos que abordaban modelos, técnicas y aplicaciones de inteligencia artificial en procesos de control tributario. Los resultados evidenciaron que modelos como machine learning, redes neuronales, random forest, clustering y sistemas expertos han logrado mejorar la detección de patrones de evasión, optimizar auditorías, identificar contribuyentes de alto riesgo y fortalecer la trazabilidad fiscal en diversos países. Se concluyó que, en el caso ecuatoriano, se identificaron mecanismos jurídicos que permiten su integración, aunque persisten desafíos relacionados con la transparencia algorítmica, la protección de datos, supervisión técnica y ausencia de regulación específica.