Nvidia, estimado lector, es una empresa que recientemente ha acaparado múltiples encabezados en diversos medios de comunicación. Ya que se ha convertido en uno de los líderes en la industria de la tecnología por su capacidad para innovar.
Fundada en 1993, su primer producto fue una tarjeta gráfica que incluía funciones de audio y de control de juegos. La joya de la corona han sido las unidades de procesamiento gráfico (GPUs) que la empresa ha desarrollado a lo largo de los años. Originalmente diseñadas para mejorar el rendimiento gráfico en videojuegos, las GPUs de Nvidia han encontrado aplicaciones en campos como la inteligencia artificial, la ciencia de datos y el aprendizaje automático gracias a su capacidad de procesamiento paralelo.
Permítame explicarle lo anterior con un par de ejemplos. Digamos que quiere vender su casa y desea definir el precio. Si contara con una computadora que tenga el GPU A100 creado por Nvidia podría utilizar un modelo de aprendizaje automático. Al modelo se le proporciona información (tamaño, ubicación, habitaciones, etc.) de muchas casas y su precio de venta. Después de analizar la información y aprender cómo las diferentes características influyen en el precio, el modelo podrá predecir el precio de mercado de su casa.
Las GPU también se pueden utilizar para analizar datos. Un médico, tiene un paciente cuyos síntomas están relacionados con varias enfermedades, antes de dar su diagnóstico, consulta con algunos colegas para ver si ellos han tenido un caso similar. Utilizando un GPU, se pueden procesar registros médicos de miles de pacientes para identificar patrones que correlacionen ciertos síntomas con enfermedades específicas. Esto permitiría que los médicos puedan recibir recomendaciones basadas en los resultados del análisis de datos.
Este es un pequeño vistazo del alcance actual de las GPUs. Ahora veamos lo que está haciendo el SAT en temas de tecnología para monitorear el cumplimiento de obligaciones de los contribuyentes.
Algo muy común, pero en ocasiones poco efectivo, es el cruce de información de diferentes fuentes. Por ejemplo, el IVA que su empresa reporta como cobrado en la declaración mensual se compara con el IVA que sus clientes informan que le pagaron a su empresa. Otro cruce es relativo a los ingresos, se comparan las facturas emitidas con el monto de ingresos plasmado en las declaraciones mensuales de impuestos. También se confronta las retenciones de ISR e IVA enteradas con las facturas recibidas que incluyen dichas retenciones, y se verifica la aplicación de los saldos a favor de IVA declarados.
Al menos en lo que la autoridad muestra y da a conocer a los contribuyentes, las formas “automáticas” en las que monitorea el cumplimiento de obligaciones parten de un simple cruce de información de diferentes fuentes de datos. Pareciera que hay poco o nulo análisis previo al envío de la información al contribuyente. Lo anterior es así ya que es común que la explicación de la variación sea por razones ajenas al contribuyente, es decir, no representan un mal comportamiento.
Ahora, ¿qué pasaría si el SAT enriquece sus cruces de información con el análisis de datos y aprendizaje automático? Se mejoraría la efectividad de la autoridad, pudiendo obtener más ingresos por cada peso invertido en fiscalización. Como referencia, este indicador al cuarto trimestre de 2023 era de 147.2 pesos recuperados por cada peso invertido.
Con los datos obtenidos de las facturas, se podrían identificar patrones para conocer mejor al contribuyente. Al analizar los productos o servicios que compra podría identificar si se relacionan con los que vende. No vaya a ser que compre peras y venda manzanas. Las fechas de emisión de las facturas pueden ayudar a detectar cualquier estacionalidad en la operación y a verificar si esto se refleja en los pagos de impuestos. La información de un contribuyente se podría cotejar con la de otro contribuyente similar o incluso con la del sector, identificando así a aquellos que se aparten del comportamiento promedio.
El uso del aprendizaje automático permite proyectar el Impuesto sobre la Renta que un contribuyente debería de pagar, basándose en las facturas emitidas y recibidas durante un periodo específico. Al integrar los resultados de auditorías previas de un grupo de contribuyentes, junto con sus características (como el giro y el monto de facturación), es posible identificar las “fallas” de otros contribuyentes, simplificando la tarea de revisión.
Espero estas líneas le hayan brindado una mejor comprensión de cómo la inteligencia artificial puede aplicarse en el ámbito fiscal y de las iniciativas que está emprendiendo el SAT. Si hoy en día los comunicados del SAT lo asustan, no dude que en poco tiempo lo van a aterrorizar. Es evidente que la autoridad fiscal tiene mucho por avanzar en el uso de la inteligencia artificial. No obstante, empresas como Nvidia ya trazaron el camino a seguir. Si quiere evitar riesgos, cuide su contabilidad, que su contabilidad lo cuidara a usted.
Historias de impuestos bien contadas.
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