El principal reto de las autoridades fiscales en materia de precios de transferencia es garantizar que las operaciones entre partes relacionadas reflejen condiciones de mercado (principio de plena competencia), evitando la erosión de la base gravable y la transferencia artificial de utilidades hacia jurisdicciones de baja o nula tributación.
La globalización y la digitalización de la economía han complejizado esta tarea, pues las cadenas de valor son cada vez más integradas y las empresas multinacionales utilizan estructuras sofisticadas para optimizar su carga fiscal.
En este contexto, la obtención de información veraz, la comparabilidad de datos y la capacidad técnica para analizar operaciones altamente especializadas constituyen un desafío permanente para los fiscos.
Otro reto fundamental radica en la coordinación internacional. Los fiscos no solo deben contar con marcos normativos internos robustos, sino también participar en iniciativas multilaterales como las directrices de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) y el proyecto BEPS (erosión de bases imponibles y el traslado de beneficios por sus siglas en inglés).
La implementación de herramientas como los informes país por país (CbC) o la documentación local y maestra es útil, pero exige capacidad de gestión, intercambio efectivo de información y alineación con estándares globales.
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IA como herramienta
La inteligencia artificial (IA) aporta múltiples beneficios en el análisis de precios de transferencia, ya que permite la automatización de tareas repetitivas y complejas.
La IA permite procesar y analizar grandes volúmenes de información, como reportes anuales y documentos extensos, en mucho menos tiempo que el requerido por la revisión manual, liberando recursos humanos para tareas más estratégicas.
Los modelos de IA pueden detectar patrones, anomalías y riesgos de manera más precisa y consistente, ayudando a identificar transacciones con alta probabilidad de incumplimiento o riesgo fiscal.
Herramientas como el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) permiten extraer datos clave de documentos en varios idiomas, facilitando el análisis de factores de comparabilidad y cláusulas contractuales.
La IA puede sugerir indicadores relevantes, identificar outliers y proponer comparables, aunque la decisión final siempre recae en el experto humano, mejorando así la calidad del análisis.
Además puede incorporar técnicas de validación cruzada y métricas de equidad, ayudando a mitigar sesgos y garantizar decisiones más justas, permitiendo una fiscalización más efectiva y un uso más inteligente de los recursos disponibles.
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Retos del empleo de la IA en la fiscalización
No obstante que la IA ofrece grandes beneficios tanto a los contribuyentes que la utilizan para control de sus precios de transferencia como para las administraciones tributarias que fiscalizan estas operaciones, es evidente que enfrenta retos, en especial la protección de datos y la confidencialidad.
Su uso por las autoridades fiscales debe garantizar que toda la información tributaria, financiera y comercial procesada por la IA se maneje bajo estrictos protocolos de seguridad y privacidad, cumpliendo tanto la normativa local como los estándares internacionales. Es fundamental evitar accesos no autorizados, filtraciones y usos indebidos de los datos, mediante técnicas como la anonimización, cifrado y control de acceso.
Asimismo, la transparencia y trazabilidad; es decir, se deberá documentar cómo se procesan los datos, quién accede a ellos y con qué fines, así como mecanismos de explicabilidad algorítmica (explainable AI) que permitan interpretar las decisiones o recomendaciones generadas por la IA.
De igual manera aplicar prácticas sólidas de evaluación y limpieza de datos para evitar sesgos en la selección de muestras, análisis funcional o evaluación de márgenes.
Siempre se deberá asegurar que la decisión final recaiga en un funcionario formado, quien debe validar los resultados y rendir cuentas por las acciones adoptadas.
La IA debe ser una herramienta de apoyo, no un reemplazo del juicio profesional, ello se logrará con la capacitación no solo en el uso técnico de las herramientas de IA, sino también en las obligaciones legales y éticas.
En especial se deberá observar que el procesamiento de datos por IA se realice de acuerdo con las leyes nacionales y los acuerdos internacionales de protección de datos, evitando que la información salga de la jurisdicción sin los controles adecuados.
De observarse estos puntos la implementación de la IA en precios de transferencia será ética, transparente, segura y justa, lo que fortalecerá la confianza pública y la legitimidad del sistema tributario.
Fuente: Godoy G. J. A. (2025). Estudio sobre Inteligencia Artificial aplicada a los precios de transferencia (Documento de Trabajo No. DT-06-2025). Centro Interamericano de Administraciones Tributarias (CIAT). https://www.ciat.org
