Colombia usa apenas 10% de IA en fiscalización tributaria

El Centro de Estudios Tributarios (CETA) realizó en el Country Club el seminario “Actualización Tributaria 2026: el impacto de la inteligencia artificial en la tributación”, en este espacio, el abogado Nicolás Lozada Pimiento, analizó el uso de la IA en la fiscalización en Colombia. Según el experto, el país avanza entre 10% y 20% de adopción, muy por debajo de los estándares de países de la OCDE, lo que limita el potencial de recaudo, eficiencia administrativa y control fiscal.

En su intervención, Lozada afirmó que la IA “no solamente llegó para quedarse, llegó para crecer y potencializar la capacidad de los seres humanos”, destacando beneficios como la eficiencia en el manejo de información, la plataformización de trámites ante la DIAN y una toma de decisiones más informada y consistente. Además, señaló que herramientas de analítica de datos pueden mejorar la fiscalización y optimizar el uso de la información disponible en la administración tributaria.

Riesgos, confianza y avance de la DIAN

No obstante, el abogado advirtió tres riesgos clave en el uso de IA en tributación: la falta de trazabilidad, la opacidad de los algoritmos y las “alucinaciones” de los modelos de lenguaje, que pueden generar información errónea. En relación con la trazabilidad, dijo que es importante saber exactamente qué es lo que está pasando y de dónde se están tomando decisiones automatizadas, agregando que la solución pasa por explicabilidad, control de fuentes y presencia humana detrás de cada decisión.

Asimismo, contrastó modelos internacionales: países como Reino Unido, Francia, Austria, China y Singapur, avanzan en sistemas más automatizados, mientras que Colombia adopta un enfoque más gradual. “La DIAN apenas está comenzando, ha avanzado en analítica de datos, pero la capacidad de ejecución no es la que quisiéramos”, afirmó Lozada; asimismo enfatizó que la confianza ciudadana dependerá de capacitación, empoderamiento digital y el principio de intervención humana para corregir errores algorítmicos.

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