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Por el equipo editorial de Guillen Pujol CPAs
Entre directores financieros, propietarios y ejecutivos con los que colaboramos a diario, es común escuchar que la automatización contable apoyada en inteligencia artificial representa una vía efectiva para reducir el riesgo fiscal. Si bien la premisa tiene una base razonable e intuitiva, el panorama normativo y tecnológico actual puede pasar por alto riesgos relevantes, y en algunos casos, aumentar la exposición ante el regulador. Este proceso de modernización no se limita al ámbito privado. De forma paralela, la administración tributaria estadounidense ha invertido de manera significativa en el análisis de datos para optimizar sus procesos de fiscalización y priorización de riesgos. Informes institucionales del Taxpayer Advocate Service confirman la transición del IRS hacia modelos cada vez más analíticos y predictivos, lo que ha elevado la sofisticación de los sistemas de selección y segmentación de casos.
El punto de fricción tiene un origen estructural. La automatización contable persigue máxima eficiencia, coherencia en los datos y velocidad. Mientras que los modelos de riesgo del IRS buscan anomalías, inconsistencias y patrones que justifiquen una revisión más profunda. Cuando estos objetivos se cruzan sin una capa de criterio profesional, el resultado puede ser el inverso al esperado.
Cuando la automatización se limita a “ordenar” los números sin una evaluación estratégica fiscal de fondo, la empresa puede terminar presentando información impecable desde el punto de vista técnico, pero vulnerable desde una perspectiva de defensa ante una auditoría del IRS.
Dónde la automatización empieza a quedarse corta
Las herramientas de inteligencia artificial procesan grandes volúmenes de datos con eficiencia, exactamente como fueron diseñadas. El problema no es la capacidad de cómputo, sino el alcance del análisis.
En la práctica, el riesgo fiscal rara vez proviene de errores técnicos evidentes. Con mayor frecuencia, surge en casos donde la automatización procesa correctamente los datos, pero la posición fiscal resultante no incorpora una evaluación de si el resultado final es fiscalmente sólido, defendible ante una revisión exhaustiva del IRS y alineado con la realidad operativa del negocio.
A continuación, exploramos tres escenarios recurrentes en los que la automatización con inteligencia artificial exige una supervisión adicional:
Cuando todo cuadra en los números pero no en la realidad fiscal
Los sistemas automatizados están diseñados para validar gastos y deducciones a partir de reglas lógicas y consistencia numérica. Si un activo está registrado, si el gasto encaja en los parámetros predefinidos y si existe documentación básica, el sistema lo aprueba sin resistencia.
El problema aparece cuando esa validación de la inteligencia artificial se interpreta como equivalente a una validación fiscal. Determinados gastos—vehículos, viajes o activos de uso mixto, por ejemplo—requieren un juicio cualitativo que va más allá de que las cifras “cuadren”. Conceptos como uso exclusivo, proporcionalidad o relación directa con la actividad económica no siempre pueden inferirse automáticamente a partir de datos estructurados.
Desde la lógica del sistema, el gasto resulta válido porque existe un comprobante. Desde la óptica del regulador, puede ser improcedente si no se demuestra de forma clara su propósito comercial. En estos escenarios, la automatización puede generar una posición que luce impecable en los estados financieros, pero carece del sustento conceptual necesario para resistir una revisión detallada. Lo que el sistema interpreta como eficiente, un auditor del IRS puede leerlo como una postura insuficientemente justificada o con respaldo documental limitado.
Cuando la automatización cruza datos sin entender el contexto
Las herramientas modernas de cumplimiento automatizado se basan en el cruce sistemático (matching, en inglés) de múltiples fuentes de información, como ingresos declarados, reportes de terceros, formularios informativos y datos provenientes de distintos sistemas. Siguiendo este enfoque pueden detectar inconsistencias de forma eficiente y a gran escala.
Un ejemplo claro de esto es el programa Automated Underreporter (AUR) del IRS, que recientemente ha actualizado sus manuales operativos (IRM 4.19.2) para reflejar que su proceso de detección y gestión de discrepancias es ahora totalmente digital, eliminando los procesos manuales antiguos para gestionar estos cruces de datos con mayor velocidad.
Sin embargo, la eficacia de estos procesos depende de cómo la información fue registrada, clasificada y procesada desde el inicio. En la práctica, formatos no estandarizados, documentos híbridos, ajustes manuales o integraciones incompletas pueden provocar que un dato se interprete fuera de su contexto real o quede excluido del análisis automatizado.
El impacto de estas situaciones rara vez se manifiesta como un error evidente en la operación diaria, sino que se traduce en una discrepancia silenciosa que emerge más adelante como un punto de revisión. En estos casos, el sistema no analiza la causa ni explica el origen de la diferencia; simplemente la señala. Y es precisamente esa falta de contexto previo la que puede transformar una variación menor en un foco de atención innecesario y potencialmente costoso.
Cuando la estructura es internacional, pero la lógica se queda en lo local
Para empresas con operaciones fuera de Estados Unidos o con propietarios en múltiples jurisdicciones, la automatización contable introduce un desafío adicional. La mayoría de las herramientas de cumplimiento están diseñadas a partir de un marco normativo específico y funcionan de forma óptima dentro de ese contexto, pero no siempre capturan con precisión las particularidades de escenarios internacionales.
Situaciones como cambios de residencia fiscal a mitad de año, estructuras societarias en distintos países o la correcta aplicación de tratados para evitar la doble tributación requieren decisiones que van más allá de reglas preconfiguradas de un sistema. Un mismo número puede tener implicaciones distintas según la jurisdicción o el momento en que se generó. En estos casos, el foco ya no es solo que los números cuadren, sino evitar que una interpretación incompleta derive en un problema estructural para la empresa. Los reportes internacionales mal clasificados o incompletos suelen exigir revisiones más extensas y coordinadas, difíciles de resolver con simples correcciones puntuales y con mayor probabilidad de atraer un mayor nivel de escrutinio por parte de la autoridad fiscal.
Por esta razón, en estructuras internacionales la automatización con inteligencia artificial necesita apoyarse en una visión estratégica del panorama completo, y no limitarse al procesamiento automático de cada dato.
La responsabilidad no se automatiza
Cuando se analiza el riesgo fiscal con mayor profundidad, suele subestimarse una diferencia clave entre usar una herramienta impulsada por inteligencia artificial y asumir responsabilidad profesional por el resultado.
Las plataformas contables y los sistemas de automatización cumplen con lo que fueron diseñados para hacer, pero ese diseño tiene un límite marcado. En el ámbito profesional el software no evalúa el impacto legal de una decisión ni responde por ella. La responsabilidad siempre recae en quien define la estrategia y presenta la información..
Ahí es donde el acompañamiento profesional marca la diferencia. Trabajar con una firma de CPA especializada incorpora una capa de criterio y debida diligencia que la automatización no puede replicar. El rol del CPA—regido por la Circular 230 del Departamento del Tesoro—consiste en validar que cada posición tenga sustento técnico, coherencia estratégica y capacidad de defensa ante una revisión del IRS.
El respaldo profesional que la IA no puede replicar
En Guillen Pujol CPAs hemos visto cómo estructuras internacionales sólidas se vuelven vulnerables por confiar ciegamente en la «coherencia numérica» de un algoritmo.
En un caso reciente, un sistema automatizado validó deducciones que cumplían con todas las reglas lógicas, pero que carecían del sustento documental exigido por la Circular 230 y las directrices de precios de transferencia. La eficiencia del software se desmoronó en la primera revisión del IRS; la máquina procesó el dato, pero fue incapaz de construir una posición fiscal defendible.
Después de 35 años acompañando a líderes globales, sabemos que la protección real nace de combinar la eficiencia digital con el criterio profesional capaz de anticipar las preguntas y pruebas que un auditor exigirá.
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Una defensa que combina velocidad y criterio
En Guillen Pujol CPAs entendemos la automatización como una herramienta poderosa, siempre que esté respaldada por una visión estratégica clara. Nuestro enfoque combina Planeación Estratégica de Negocios con consultoría en Impuestos Internacionales, asegurando que la estructura fiscal operativa esté alineada antes de que la tecnología procese la información.
Nota del editor: Este artículo forma parte del Info Hub de GPCPAs, una iniciativa que busca empoderarte con el conocimiento y las estrategias necesarias para enfrentar los retos del sistema tributario estadounidense. Visita nuestro Info Hub: un recurso curado con lo último en noticias fiscales, económicas y empresariales, junto con guías prácticas sobre estrategia tri
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