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Resumen: Se examina la integración de las tecnologías de inteligencia artificial y el tratamiento masivo de datos en la gestión financiera y tributaria pública. Se analiza la transformación de las actuaciones administrativas mediante el empleo de algoritmos predictivos, plataformas analíticas de control fiscal y asistentes virtuales de información. La investigación aborda la distinción jurídica entre las actuaciones automatizadas de trámite y los actos resolutorios automatizados, evaluando las exigencias de habilitación reglamentaria expresas y la reserva de humanidad en los procedimientos sancionadores y de revisión. De igual modo, se estudian los límites constitucionales impuestos a la actuación de la Hacienda Pública, con particular énfasis en los principios de proporcionalidad, buena administración, transparencia y la salvaguarda de derechos fundamentales como la igualdad, la no discriminación frente a sesgos algorítmicos, la privacidad y la protección de datos personales. Se analiza el fenómeno de la opacidad algorítmica y el dilema entre las cajas negras decisionales y el deber constitucional de motivación individualizada de los actos tributarios. Finalmente, se formulan propuestas normativas para equilibrar la eficacia recaudadora con la debida tutela de las garantías individuales de los obligados tributarios.
Palabras claves: Inteligencia artificial; Derecho tributario; Administración tributaria; Garantías del contribuyente; Sesgo algorítmico; Transparencia decisional.
Abstract: This research article examines the integration of artificial intelligence technologies and big data processing into public financial and tax management. It analyzes the transformation of administrative actions through the deployment of predictive algorithms, tax control analytical platforms, and virtual information assistants. The study addresses the legal distinction between automated procedural acts and automated resolutory decisions, evaluating the requirements for express regulatory authorization and the reserve of humanity in sanctioning and review procedures. Furthermore, constitutional limits imposed on Tax Authorities are examined, with particular emphasis on the principles of proportionality, good administration, transparency, and the protection of basic rights such as equality, non-discrimination against algorithmic biases, privacy, and personal data protection. The phenomenon of algorithmic opacity and the tension between black-box decision models and the constitutional duty of individualized reasoning in tax acts are analyzed. Finally, normative proposals are formulated to balance tax collection efficiency with the proper protection of taxpayers' individual guarantees.
Keywords: Artificial intelligence; Tax law; Tax administration; Taxpayer guarantees; Algorithmic bias; Decision transparency.
*) Manuel Velasco Carretero, es doctorando en Ciencias jurídicas y sociales por la Universidad de Málaga (UMA), la Universidad Complutense de Madrid, la Universidad Antonio de Nebrija, la Universidad de Alicante, la Universidad de Cádiz, la Universidad de Extremadura, la Universidad de La Laguna, la Universidad de Santiago de Compostela, la Universidad de Sevilla, la Universidad de Vigo, la Universidad Rey Juan Carlos y la Universitat Oberta de Catalunya. Es experto universitario en cumplimiento normativo – compliance por la Universidad Internacional de la Rioja (UNIR), diplomado en empresariales por la UMA, licenciado en ciencias económicas y empresariales, economista, por la UMA , graduado en derecho por la UNIR, máster jurídico oficial por la UMA, máster económico-financiero oficial convalidado por el Ministerio de Educación del Gobierno de España, abogado por el Ministerio de Justicia del Gobierno de España, colegiado no ejerciente en el Ilustre Colegio de la Abogacía de Málaga, gestor administrativo por el Ministerio de la Función Pública del Gobierno de España, administrador de fincas por el Ministerio de Obras Públicas y Transportes del Gobierno de España, experto universitario en peritaje judicial por la Universidad Europea Miguel de Cervantes (UEMC).
1. Introducción y Fundamentación Conceptual de la Inteligencia Artificial en el Ámbito Financiero
El avance acelerado de las tecnologías de la información ha transformado de manera profunda las estructuras organizativas y procedimentales de las administraciones públicas contemporáneas. Para comenzar, la conceptualización de la inteligencia artificial comprende la facultad de sistemas informáticos para imitar funciones cognitivas complejas, tales como el aprendizaje automático, la inferencia lógica, la percepción avanzada y la resolución autónoma de problemas (Pascuali, 2025). Las raíces teóricas de esta disciplina se remontan a mediados del siglo XX, cuando Alan Turing formuló la célebre interrogante sobre la capacidad de pensamiento de los ordenadores en su trabajo académico de 1950, consolidándose la disciplina formalmente en la histórica reunión de Dartmouth de 1956 bajo el liderazgo de John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon (Pascuali, 2025; Fernández de Soto Blass, 2025; Barria Antón, 2023; Bonell Colmenero, 2021). La clasificación sistemática de esta materia distingue entre la inteligencia artificial débil o específica, concebida para ejecutar tareas acotadas mediante algoritmos supervisados e instrucciones previamente programadas, y la inteligencia artificial fuerte o general, orientada a replicar de forma omnicomprensiva las capacidades cognitivas del cerebro humano (Pascuali, 2025; Barria Antón, 2023). De igual forma, la categorización funcional propuesta por la literatura abarca desde las máquinas puramente reactivas sin memoria de experiencias pasadas, pasando por los sistemas de memoria limitada que evalúan datos históricos recientes, hasta llegar a concepciones teóricas avanzadas como la teoría de la mente y los sistemas dotados de autoconciencia (Pascuali, 2025; Barria Antón, 2023).
En la disciplina del Derecho Financiero y Tributario, la irrupción de las técnicas de analítica masiva de datos (Big Data) y del aprendizaje automático (Machine Learning) representa un cambio estructural en las metodologías de aplicación de los tributos y en la relación jurídica entre los ciudadanos y la Hacienda Pública (Oliver Cuello, 2021; Bonell Colmenero, 2021). Breiman diferenció conceptualmente dos culturas dentro de la modelización estadística: de una parte, la cultura tradicional de los datos representada por la econometría, en la cual se asume que los datos son generados por un proceso estocástico sustentado en un modelo teórico subyacente cuyos parámetros deben estimarse para realizar inferencias; de otra parte, la cultura algorítmica propia de la inteligencia artificial y del aprendizaje automático, en la cual se emplean algoritmos que buscan obtener la mejor predicción posible a partir de muestras complejas, prescindiendo en ocasiones de supuestos teóricos prefijados (Fernández de Soto Blass, 2025). El tratamiento masivo de datos se articula en torno a cuatro dimensiones técnicas interrelacionadas: volumen, velocidad, variedad y variabilidad (Fernández de Soto Blass, 2025; Oliver Cuello, 2021; Bonell Colmenero, 2021). El almacenamiento distribuido y los modelos de computación en la nube en sus arquitecturas de infraestructura como servicio, plataforma como servicio y software como servicio proveen la capacidad operativa indispensable para procesar ingentes cantidades de registros estructurados, semiestructurados y no estructurados (Fernández de Soto Blass, 2025). De esta manera, el cruce sistemático de información en tiempo real permite a los órganos fiscales superar la tradicional comprobación analógica a posteriori y avanzar hacia esquemas de auditoría continua, prevención automatizada e intervención previa (Bonilla Sánchez & Cabral Martínez, 2025; Bonell Colmenero, 2021).
2. Aplicaciones Prácticas y Herramientas Tecnológicas en la Administración Tributaria
Se analiza de forma pormenorizada las aplicaciones informáticas concretas desplegadas por las administraciones tributarias para la gestión del sistema impositivo y el control de los obligados fiscales. Para iniciar este examen, se exponen los sistemas inteligentes orientados a la información, asistencia y simplificación de trámites para los ciudadanos, para posteriormente examinar las plataformas analíticas avanzadas e infraestructuras de minería de datos utilizadas en la selección de expedientes a inspeccionar y en la persecución del fraude fiscal.
2.1. Servicios de Asistencia e Información al Contribuyente
La incorporación de herramientas informáticas en las funciones de asistencia ciudadana tiene como propósito propiciar el cumplimiento voluntario de las obligaciones fiscales mediante un modelo cooperativo e interactivo (Soto Bernabeu, 2020). La Agencia Estatal de Administración Tributaria de España ha puesto en marcha el servicio de Administración Digital Integral (ADI), el cual opera como una oficina virtual multicanal sustentada en asistentes telemáticos, atención telefónica personalizada, chats interactivos e infraestructuras de videollamada (Soto Bernabeu, 2020). Estas herramientas emplean técnicas de procesamiento de lenguaje natural para comprender las consultas formuladas por los obligados tributarios y proporcionar respuestas estandarizadas e inmediatas durante las veinticuatro horas del día (Oliver Cuello, 2021; Fernández de Soto Blass, 2025). Entre estas aplicaciones destacan los asistentes dedicados a la resolución de dudas sobre el Suministro Inmediato de Información (SII), el Impuesto sobre el Valor Añadido, los trámites censales y la confección de autoliquidaciones del Impuesto sobre la Renta de las Personas Físicas a través del sistema Renta Web (Oliver Cuello, 2021; Soto Bernabeu, 2020). Igualmente, a nivel internacional, el Servicio de Administración Tributaria de México desplegó el chatbot OrientaSAT como un canal automatizado para orientar a los contribuyentes en la presentación de sus declaraciones periódicas (Bonilla Sánchez & Cabral Martínez, 2025).
Un aspecto trascendental derivado de la interacción con estos asistentes inteligentes radica en sus efectos jurídicos protectores en materia sancionadora. Cuando un sujeto pasivo adecua de forma estricta su autoliquidación o conducta a las respuestas y criterios suministrados por los asistentes virtuales oficiales, resulta plenamente aplicable la eximente de responsabilidad por infracción tributaria prevista en el artículo 179.2 de la Ley General Tributaria, al haber actuado bajo el amparo de una interpretación facilitada por la propia Hacienda Pública (Oliver Cuello, 2021; Soto Bernabeu, 2020). Esta tutela jurídica otorga certeza a las operaciones del contribuyente y refuerza la confianza legítima frente a actuaciones posteriores de comprobación (Soto Bernabeu, 2020; Malvárez Pascual, 2024). Adicionalmente, los portales institucionales de la administración tributaria incorporan calculadoras virtuales interactivas diseñadas para la determinación de plazos de pago en período voluntario y ejecutivo, el cálculo de intereses de demora y la fijación exacta de los importes embargables en sueldos y pensiones, reduciendo de manera sustancial los costes indirectos que genera el cumplimiento de los deberes formales (Soto Bernabeu, 2020; Malvárez Pascual, 2024).
2.2. Plataformas Analíticas y Detección del Fraude Fiscal
El control administrativo sobre la veracidad de los datos declarados se apoya en un ecosistema de aplicaciones informáticas interconectadas de elevada potencia analítica (Barria Antón, 2023; Bonell Colmenero, 2021). En la arquitectura organizativa de la administración tributaria en España, el sistema informático ZÚJAR actúa como el repositorio centralizado que almacena, filtra y procesa la información de trascendencia fiscal proveniente de notarios, registros públicos, entidades financieras, Seguridad Social y convenios de intercambio internacional (Oliver Cuello, 2021; Soto Bernabeu, 2020; Bonell Colmenero, 2021). Sobre este gran almacén de datos opera la plataforma HERMES, estructurada para la gestión del riesgo fiscal mediante el trazado de vectores de riesgo e informes estandarizados que asignan modalidades de intervención a los contribuyentes (Oliver Cuello, 2021; Barria Antón, 2023; Soto Bernabeu, 2020). De igual modo, la Hacienda Pública emplea la herramienta TESEO para la representación gráfica y análisis de redes complejas entre sociedades y personas físicas, PROMETEO para la conciliación de Libros Registro de IVA y cuentas bancarias en procedimientos inspectores, GENIO para la confección automatizada de informes de comprobación, DÉDALO para la localización de patrimonios e inmuebles no declarados, e INFONOR y ELECTRA para la detección de anomalías y multígrafos de fraude (Barria Antón, 2023; Soto Bernabeu, 2020; Bonell Colmenero, 2021).
Bajo el prisma internacional, el Plan Maestro del Servicio de Administración Tributaria de México hace uso de algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones atípicos en facturas electrónicas, identificar redes de empresas que simulan operaciones mediante comprobantes fiscales sin sustancia y detectar operaciones vinculadas al contrabando (Bonilla Sánchez & Cabral Martínez, 2025). En el ámbito de las pequeñas y medianas empresas, la integración de la inteligencia artificial en sistemas de gestión empresarial ERP como NetSuite permite automatizar la contabilidad tributaria y reducir los márgenes de error en la liquidación de tributos (Bonilla Sánchez & Cabral Martínez, 2025). En el ámbito latinoamericano y europeo, experiencias como la plataforma Fapro en Chile para la evaluación de riesgos fiscales en tiempo real, o el sistema Tickelia en Europa para la contabilización automática y recuperación del Impuesto sobre el Valor Añadido, demuestran la expansión de estas herramientas (Bonilla Sánchez & Cabral Martínez, 2025). Una modalidad avanzada de control la constituye el enfoque de cumplimiento desde el diseño (Compliance by Design), integrado por dos vertientes estratégicas: la centralización de datos (Centralized Data Approach) y la cadena garantizada de información (Secured Chain Approach) (Barria Antón, 2023). Un exponente del modelo de cadena garantizada reside en el proyecto TicketBAI implantado en las Haciendas Forales del País Vasco, el cual exige el uso de software de facturación certificado que inserta códigos encadenados e impide la ocultación o borrado de transacciones comerciales (Barria Antón, 2023). De otra parte, en la fiscalidad aduanera se impulsa el Canal Verde Tributario-Aduanero sobre redes blockchain para la determinación directa del arancel y la base imponible del impuesto en bienes importados (Fernández de Soto Blass, 2025).
3. La Actuación Administrativa Automatizada y el Marco Normativo Aplicable
Se examina el régimen jurídico aplicable a los actos administrativos producidos mediante sistemas telemáticos sin participación directa de empleados públicos. Se aborda la delimitación conceptual entre las actuaciones automatizadas de carácter instrumental y los actos resolutorios automatizados, evaluando las exigencias de habilitación mediante norma reglamentaria y la necesidad de mantener la reserva de humanidad en los procedimientos sancionadores y de revisión.
3.1. Diferenciación entre Actuaciones Automatizadas y Actos Resolutorios Automatizados
El ordenamiento jurídico regula el uso de medios telemáticos por los órganos públicos estableciendo dos categorías con consecuencias jurídicas diferenciadas (Oliver Cuello, 2021; Mohand Moussaoui, 2025). El artículo 96.3 de la Ley General Tributaria se refiere en su inciso inicial a las actuaciones automatizadas de naturaleza puramente instrumental o de trámite, entre las cuales se incluyen la verificación telemática de certificados de servidor, la generación automática del Número de Referencia Completo en el pago de deudas y la expedición automática de certificados de estar al corriente de obligaciones tributarias (Oliver Cuello, 2021; Mohand Moussaoui, 2025). Para este grupo de actuaciones instrumentales, la exigencia legal impuesta por la norma se limita a garantizar la identificación formal de la Administración tributaria actuante y la verificación del ejercicio de su competencia (Oliver Cuello, 2021; Mohand Moussaoui, 2025).
De otra parte, el inciso segundo del artículo 96.3 en articulación con el artículo 100.2 de la propia Ley General Tributaria regula los actos resolutorios automatizados, comprendidos bajo la categoría de contestación automatizada (Oliver Cuello, 2021; Sánchez Huete, 2023; Mohand Moussaoui, 2025). La contestación automatizada constituye una ficción legal mediante la cual se otorga el valor formal de resolución administrativa al resultado producido íntegramente por una aplicación informática para poner fin a un procedimiento (Sánchez Huete, 2023; Mohand Moussaoui, 2025). Para la validez de estos actos resolutorios sintetizados por software, el ordenamiento impone una garantía reforzada que exige la identificación explícita del órgano competente para resolver los recursos administrativos que puedan interponerse, así como la identificación de los órganos administrativos responsables de la programación y supervisión del sistema informático (Oliver Cuello, 2021; Mohand Moussaoui, 2025). La posibilidad de terminar un procedimiento tributario mediante contestación automatizada no es una facultad discrecional de los órganos de gestión, requiriendo en su lugar de forma preceptiva una habilitación expresa otorgada por una norma de rango reglamentario (Sánchez Huete, 2023; Mohand Moussaoui, 2025). En idéntico sentido, el artículo 96.4 de la Ley General Tributaria ordena que los programas y aplicaciones que vayan a ser utilizados por los órganos fiscales para el ejercicio de sus potestades deban ser previamente aprobados mediante resolución administrativa y publicados de conformidad con lo reglamentariamente establecido (Oliver Cuello, 2021; Soto Bernabeu, 2020).
3.2. Límites a la Automatización en Procedimientos Sancionadores y de Revisión
La sustitución del razonamiento humano por algoritmos decisionales encuentra límites absolutos en aquellas áreas donde la norma exige la valoración de la conducta o el ejercicio del ius puniendi del Estado (Sánchez Huete, 2023; Barria Antón, 2023). En los procedimientos sancionadores tributarios rigen de manera plena los principios constitucionales de culpabilidad, responsabilidad personal, presunción de inocencia y tipicidad consagrados en el artículo 25 de la Constitución Española, los cuales reclaman un examen individualizado sobre el elemento subjetivo del dolo o la culpa en el obligado tributario (Sánchez Huete, 2023; Barria Antón, 2023). Un sistema algorítmico, por elevado que sea su grado de sofisticación, carece de capacidad para ponderar estados de conciencia o calificar la concurrencia de una interpretación razonable de la norma (Pascuali, 2025; Sánchez Huete, 2023). Por este motivo, la imposición de sanciones por infracciones tributarias exige la intervención directa y motivada de un funcionario humano, estando prohibida la tramitación y notificación de acuerdos sancionadores generados de forma totalmente automatizada (Sánchez Huete, 2023; Bonell Colmenero, 2021).
Igualmente, en el ámbito de los procedimientos de revisión de actos y resolución de recursos en vía administrativa o económico-administrativa, la adopción de resoluciones exclusivamente sintéticas resulta improcedente al implicar la ponderación de conceptos jurídicos indeterminados y la solución de controversias normativas (Sánchez Huete, 2023; Barria Antón, 2023). El artículo 22 del Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea consagra el derecho de toda persona a no ser objeto de una decisión basada únicamente en el tratamiento automatizado, incluida la elaboración de perfiles, cuando dicha decisión produzca efectos jurídicos en su esfera personal o patrimonial (Sánchez Huete, 2023; Malvárez Pascual, 2024; Mohand Moussaoui, 2025). El Grupo de Trabajo del Artículo 29 del Comité Europeo de Protección de Datos ha enfatizado que la supervisión humana requerida para excluir un acto del ámbito del artículo 22 debe ser sustancial y con autoridad real para alterar la recomendación del algoritmo, no siendo admisible una validación rutinaria o meramente formal (Mohand Moussaoui, 2025; Soto Bernabeu, 2020). Por este motivo, el empleo de sistemas inteligentes en materias sancionadoras o de revisión debe constreñirse a tareas de soporte instructorio o propuesta, preservándose de manera estricta la reserva de humanidad en el acto resolutorio final (Sánchez Huete, 2023; Mohand Moussaoui, 2025).
4. Derechos Fundamentales y Principios Constitucionales como Límite a la Inteligencia Artificial
Se estudian las garantías constitucionales y los derechos que tutelan la posición del obligado tributario frente al empleo de sistemas algorítmicos por parte de las autoridades fiscales. Se aborda la aplicación del principio de proporcionalidad en la recopilación de datos, la salvaguarda de la igualdad frente a discriminaciones causadas por sesgos en el aprendizaje automático, las exigencias de transparencia y explicabilidad frente al deber de motivación individualizada, y la tutela de la privacidad y la protección de datos personales.
4.1. Principio de Proporcionalidad y Buena Administración
Las actuaciones de comprobación e investigación desarrolladas mediante software inteligente deben someterse de forma rigurosa al principio de proporcionalidad contemplado en el artículo 3.2 de la Ley General Tributaria (Malvárez Pascual, 2024). El juicio de proporcionalidad en el ámbito tecnológico presupone el cumplimiento de tres requisitos acumulativos: adecuación o idoneidad de la herramienta analítica para la consecución del fin público de lucha contra el fraude; necesidad de la medida, la cual exige la aplicación del principio de mínima intervención e injerencia; y proporcionalidad en sentido estricto, consistente en ponderar si el beneficio obtenido por la Hacienda Pública supera el sacrificio impuesto a los derechos del ciudadano (Malvárez Pascual, 2024). Atendiendo al derecho reconocido en el artículo 34.1.k de la norma tributaria general, las actuaciones de los órganos fiscales que reclamen la intervención del sujeto pasivo deben ejecutarse de la manera que le resulte menos onerosa, siempre que no se menoscabe el cumplimiento de sus deberes (Malvárez Pascual, 2024).
Adicionalmente, el principio de buena administración, derivado del artículo 41 de la Carta de Derechos Fundamentales de la Unión Europea y aplicado por la jurisprudencia del Tribunal Supremo, impone a los órganos tributarios una posición de neutralidad, objetividad y diligencia en la instrucción de expedientes (Malvárez Pascual, 2024; Soto Bernabeu, 2020). La captación masiva e inductiva de informaciones alojadas en redes sociales o plataformas de comercio electrónico sin una investigación previa formalmente abierta constituye una búsqueda prospectiva incompatible con la garantía de intervención mínima (Malvárez Pascual, 2024; Barria Antón, 2023). Conforme a la doctrina del Tribunal de Justicia de la Unión Europea sentada en los asuntos C-446/18 y C-396/20, la buena administración exige que las decisiones administrativas se adopten sobre la base de datos fiables y contrastados, impidiendo que la mera acumulación no verificada de informaciones digitales altere la carga de la prueba en perjuicio del contribuyente (Malvárez Pascual, 2024).
4.2. Principio de Igualdad y Prevención de Sesgos Algorítmicos
El principio de igualdad y la garantía de no discriminación proclamados en los artículos 14 y 31.1 de la Constitución Española imponen barreras estrictas al diseño de modelos de inteligencia artificial empleados en la selección de contribuyentes a inspeccionar (Malvárez Pascual, 2024; Oliver Cuello, 2021). Los sesgos algorítmicos representan desviaciones sistemáticas que pueden introducirse en el sistema por la utilización de muestras de entrenamiento incompletas, por la selección de variables condicionadas por prejuicios pasados o por las pautas prefijadas por los creadores del software (Pascuali, 2025; Barria Antón, 2023; Mohand Moussaoui, 2025). Cuando un algoritmo de aprendizaje profundo es entrenado con datos históricos que contienen sesgos sociales, territoriales o colectivos, el modelo informático asimila dichas pautas y las perpetúa de forma automatizada (Pascuali, 2025; Oliver Cuello, 2021; Mohand Moussaoui, 2025). Esta circunstancia genera un bucle de retroalimentación donde se investiga de manera recurrente a determinados colectivos bajo la asunción infundada de un mayor riesgo impositivo (Oliver Cuello, 2021; Mohand Moussaoui, 2025).
La clasificación de los ciudadanos mediante etiquetas y escalas de riesgo realiza un reduccionismo matemático de las relaciones jurídicas, transformando al individuo en una combinación de variables estadísticas que omiten las circunstancias particulares de cada expediente (Mohand Moussaoui, 2025). La experiencia jurídica internacional ilustra la gravedad de estos mecanismos opacos de perfilado. En los Países Bajos, la resolución del Tribunal de Distrito de La Haya del 5 de febrero de 2020 acordó la cesación del sistema Systeem Risico Indicatie (SyRI) por estimar que la generación de perfiles de riesgo mediante el cruce masivo de datos violaba el derecho a la vida privada tutelado en el artículo 8 del Convenio Europeo de Derechos Humanos y generaba discriminación indirecta sobre colectivos vulnerables (Mohand Moussaoui, 2025). De manera parecida, en el ámbito judicial de Estados Unidos, la controversia generada en el caso Loomis v. Wisconsin puso de manifiesto los cuestionamientos éticos derivados del empleo del algoritmo COMPAS al fundar decisiones sobre modelos predictivos cuyo funcionamiento no era accesible para el afectado (Barria Antón, 2023). Para evitar distorsiones discriminatorias en materia fiscal, los programas informáticos deben ser sometidos a controles de neutralidad que excluyan variables irrelevantes como la raza, nacionalidad, género, edad o residencia geográfica (Malvárez Pascual, 2024; Barria Antón, 2023).
4.3. Transparencia, Explicabilidad Algorítmica y el Deber de Motivación
La transparencia en las actuaciones públicas resulta incompatible con el fenómeno de la opacidad generado por los sistemas informáticos de caja negra (black box) (Oliver Cuello, 2021; Barria Antón, 2023; Mohand Moussaoui, 2025). En las aplicaciones sustentadas en redes neuronales profundas y aprendizaje no supervisado, la complejidad de los cálculos dificulta reconstruir de forma transparente el proceso deductivo que conduce a un resultado concreto (Barria Antón, 2023). La ausencia de claridad en la fundamentación técnica de un acto administrativo coloca al obligado tributario en situación de indefensión, contraviniendo el mandato constitucional de motivación de las resoluciones públicas exigido por los artículos 9.3 y 103 de la Constitución Española y el artículo 35 de la Ley 39/2015 del Procedimiento Administrativo Común (Barria Antón, 2023; Soto Bernabeu, 2020). En el ámbito fiscal, los artículos 102 y 103 de la Ley General Tributaria imponen de forma expresa el deber de motivar sucintamente los hechos y fundamentos de derecho en las liquidaciones, valoraciones y actos de regularización (Barria Antón, 2023; Soto Bernabeu, 2020).
Un hito relevante sobre esta materia lo constituye la Sentencia del Tribunal Supremo de 1 de octubre de 2020, en la cual el alto tribunal anuló un auto judicial de autorización de entrada en el domicilio protegido de una entidad mercantil al verificar que la solicitud de la Inspección se basaba exclusivamente en alertas generadas por un programa informático del cual se desconocía su funcionamiento y criterios de cálculo (Soto Bernabeu, 2020). El Tribunal Supremo razonó que las inferencias estadísticas derivadas de un software no publicado no constituyen motivación suficiente para justificar la restricción de un derecho consagrado (Soto Bernabeu, 2020). Frente a la reserva de los medios de selección amparada en el artículo 170.7 del Reglamento General de Inspección, la doctrina formula el principio de explicabilidad algorítmica (Malvárez Pascual, 2024; Soto Bernabeu, 2020; Mohand Moussaoui, 2025). La explicabilidad no supone obligatoriamente la entrega del código matriz en su lenguaje informático, más bien la traducción jurídica a lenguaje natural comprensible de las variables consideradas, sus ponderaciones y la lógica que motivó el acto administrativo (Malvárez Pascual, 2024; Mohand Moussaoui, 2025).
4.4. Protección de Datos Personales, Planificación Fiscal y Buena Fe
El procesamiento informático de datos por las administraciones fiscales se encuentra plenamente sometido a las disposiciones del Reglamento General de Protección de Datos 2016/679 de la Unión Europea y a la Ley Orgánica 3/2018 de Protección de Datos Personales y Garantía de los Derechos Digitales (Malvárez Pascual, 2024; Mohand Moussaoui, 2025). Aunque la Disposición Adicional Decimocuarta de la Ley Orgánica 3/2018 permite preservar excepciones en el ejercicio de derechos de acceso o supresión cuando se desarrollan actuaciones de comprobación fiscal, los órganos administrativos están obligados a respetar los principios de licitud, transparencia, limitación de la finalidad, minimización de datos, exactitud y conservación limitada (Malvárez Pascual, 2024; Mohand Moussaoui, 2025). Adicionalmente, la norma internacional ISO/IEC 42001:2023 establece un estándar global para la gestión responsable y transparente de los sistemas de inteligencia artificial, facilitando la auditoría de los datos y el control de riesgos informáticos (Bonilla Sánchez & Cabral Martínez, 2025).
Por otra parte, la utilización de aplicaciones de inteligencia artificial por parte de los propios contribuyentes e intermediarios fiscales en el seno de la planificación tributaria plantea complejas incógnitas en la delimitación entre la economía de opción legítima y la elusión fiscal (Pascuali, 2025). Los modelos algorítmicos empleados en el sector privado pueden evaluar vacíos normativos y diseñar estructuras sofisticadas que respetan la forma legal pero distorsionan la sustancia económica de las operaciones (Pascuali, 2025). En la normativa tributaria, la calificación de una conducta como elusiva requiere constatar la falta de buena fe o la presencia de una intención fraudulenta en el sujeto pasivo (Pascuali, 2025). El dilema dogmático surge al intentar calificar la buena o mala fe en actos o decisiones estructuradas de forma autónoma por un software sintético (Pascuali, 2025). La doctrina precisa que el juicio de reprochabilidad subjetiva no puede situarse en la ejecución del algoritmo, encontrándose en su lugar en dos momentos previos imputables al ser humano: en la fijación de las instrucciones (prompts) dadas al modelo generativo para forzar resultados elusivos, o en la decisión deliberada de adquirir e implementar software entrenado específicamente para diseñar esquemas de elusión tributaria (Pascuali, 2025).
5. Asimetría Digital y Desequilibrio de Poder en la Fiscalidad Algorítmica: Evaluación de la Fe Tecnológica y el Lavado de Garantías
El discurso académico dominante sobre la digitalización tributaria incurre en una distorsión metodológica al asumir la eficiencia recaudatoria como un valor supremo impositivo. Las administraciones fiscales han desplegado infraestructuras de minería masiva de datos y plataformas de perfilado predictivo amparadas en una presunción implícita de infalibilidad técnica. Esta fe ciega en la tecnología consolida una transferencia injustificada de cargas procesales hacia los ciudadanos, transformando meras correlaciones estadísticas en presunciones iuris tantum de incumplimiento que desplazan la carga probatoria.
El edificio normativo diseñado para fiscalizar la actuación telemática de los órganos públicos presenta inconsistencias doctrinarias al mantener una división entre actuaciones instrumentales y actos resolutorios. Dicha categorización permite a la administración calificar la mayoría de los sistemas inteligentes como meras herramientas de apoyo al funcionario, eludiendo las exigencias de publicidad y garantías de fiscalización previa. Ocurre la conversión del empleado público en un ejecutor autómata que convalida las sugerencias del software sin realizar un examen crítico del expediente, vaciando de contenido la reserva de humanidad y el deber de motivación individualizada.
La figura de la explicabilidad algorítmica articulada por la doctrina se revela como un mecanismo puramente cosmético cuando se limita a traducir parámetros informáticos a lenguaje natural. Comunicar las variables agregadas de un modelo matemático no garantiza el ejercicio del derecho de defensa frente a imputaciones automatizadas. Al ampararse en el carácter reservado de los Planes de Inspección y de las herramientas informáticas de selección, la Hacienda Pública genera zonas exentas de control judicial bajo el pretexto de salvaguardar la eficacia investigadora.
Existe una marcada disparidad en el tratamiento normativo de la tecnología según el sujeto que la emplee, privilegiando la facultad investigadora de la administración frente a las herramientas privadas. Mientras el Estado utiliza supercomputación para elaborar perfiles de riesgo e intervenir de forma previa en la esfera patrimonial, se penaliza el uso privado de modelos generativos bajo la etiqueta de elusión algorítmica. Intentar localizar intenciones fraudulentas en la redacción de instrucciones o en la compra de software empresarial evidencia un sesgo inquisitivo, legitimando el procesamiento masivo de datos cuando incrementa los ingresos públicos pero sospechando del cumplimiento del contribuyente cuando este busca aligerar la carga fiscal de las pequeñas y medianas empresas.
Para garantizar la efectividad del Estado de Derecho frente a la arbitrariedad tecnológica, resulta imprescindible abandonar las reformas meramente estéticas o la adopción de guías voluntarias de buenas prácticas. Corresponde declarar la nulidad de pleno derecho de toda actuación fiscal sustentada en sistemas informáticos que carezcan de aprobación reglamentaria formal y de auditorías externas independientes sobre sus sesgos. El ejercicio de las potestades financieras públicas no admite atajos tecnológicos ni subordinaciones a la lógica del rendimiento automatizado.
6. Marco de Gobernanza Algorítmica, Garantías Procesales y Simetría Digital en el Procedimiento Tributario
Para articular una transformación equitativa en la aplicación de los tributos, resulta indispensable superar las meras declaraciones éticas y configurar reformas institucionales concretas que reequilibren la relación entre la Hacienda Pública y la ciudadanía. A continuación se detallan cinco actuaciones normativas y procedimentales estructuradas para garantizar la tutela efectiva de los derechos en la era de la fiscalidad automatizada.
6.1. Creación de la Autoridad Independiente de Auditoría e Imparcialidad Algorítmica (AAIA)
Se propone la constitución mediante ley de una Autoridad Independiente de Auditoría e Imparcialidad Algorítmica, integrada por juristas especializados en Derecho Tributario, ingenieros informáticos, auditores de datos y expertos en ética pública. Este organismo autónomo asumirá la función de evaluar minuciosamente todo sistema informático, modelo predictivo o plataforma analítica antes de su implementación formal por parte de las administraciones fiscales. La entidad ejecutará pruebas de estrés sobre las muestras de entrenamiento para detectar y corregir desviaciones o sesgos discriminatorios asociados a la edad, residencia geográfica, nivel de renta o nacionalidad.
El dictamen favorable de este órgano independiente constituirá un requisito de validez preceptivo para la aprobación reglamentaria de los programas informáticos contemplada en el artículo 96.4 de la Ley General Tributaria. De forma periódica, la autoridad realizará auditorías externas contrafácticas sobre los sistemas en producción para verificar que el aprendizaje automático no genere patrones reiterativos de fiscalización sobre colectivos específicos.
6.2. Implantación de la Hoja de Trazabilidad Decisional e Explicabilidad en Lenguaje Natural
Se plantea estudiar los artículos 102 y 103 de la Ley General Tributaria para orientarlos a la exigencia de que todo acto administrativo, propuesta de liquidación o acuerdo de comprobación emitido con la intervención de programas inteligentes incorpore un anexo obligatorio titulado "Hoja de Trazabilidad Decisional". Este documento no se limitará a exponer el código matriz ni instrucciones puramente informáticas, detallando en su lugar, en lenguaje natural comprensible, la totalidad de hechos constatados, las variables ponderadas, el peso relativo atribuido a cada indicio y el margen de error estimado de la herramienta.
La ausencia de esta hoja explicativa o la inclusión de justificaciones genéricas sustentadas en meras estimaciones estadísticas determinará la nulidad de pleno derecho del acto tributario, por vulneración directa del derecho a la motivación de los actos administrativos y a la tutela judicial efectiva consagrados en los artículos 24 y 103 de la Constitución Española y el artículo 47.1.a) de la Ley 39/2015.
6.3. Regulación del Trámite Contradictorio Tecnológico con Suspensión Automática
Se propone incorporar un nuevo apartado en el artículo 96 de la Ley General Tributaria que instituya el derecho del obligado tributario a solicitar un "Trámite Contradictorio Tecnológico" en cualquier procedimiento de gestión, inspección o recaudación. Tras la notificación de un acto sustentado en análisis algorítmico, el contribuyente dispondrá de un plazo de treinta días para requerir la revisión de los orígenes de información utilizados y solicitar la verificación presencial por parte del equipo técnico responsable del programa.
La sola presentación de la solicitud de contradicción técnica acordará la suspensión automática de la ejecutividad de la liquidación o de la medida cautelar adoptada, sin necesidad de aportar avales bancarios o garantías patrimoniales adicionales. Durante este trámite, la Administración tributaria estará obligada a demostrar que los datos de entrada fueron debidamente contrastados antes de emitir la alerta de riesgo, respondiendo al deber de proactividad y diligencia exigido por la jurisprudencia del Tribunal de Justicia de la Unión Europea.
6.4. Publicidad Activa en el Registro de Aplicaciones y Redefinición del Secreto Fiscal
Se plantea la modificación del artículo 170.7 del Reglamento General de las actuaciones y los procedimientos de gestión e inspección tributaria para delimitar de forma precisa el alcance del secreto administrativo. La reserva de información debe circunscribirse exclusivamente a los parámetros cuantitativos de los Planes de Inspección para evitar maniobras de elusión. Deberá hacerse pública la existencia, arquitectura general, objetivos de diseño y controles de calidad de los programas informáticos mediante su inscripción en un Registro Público de Aplicaciones Tributarias gestionado por el Consejo para la Defensa del Contribuyente.
Cualquier ciudadano o entidad profesional podrá acceder a la información de este registro público amparándose en la Ley de transparencia, acceso a la información pública y buen gobierno. Esta publicidad activa permitirá verificar la legalidad de los desarrollos informáticos utilizados en las comprobaciones fiscales, asegurando que la actuación administrativa no se convierta en una caja negra inaccesible al control de los tribunales.
6.5. Estatuto de Simetría Digital y Garantías para el Cumplimiento Automatizado
Se propone regular el Estatuto de Simetría Digital para equilibrar el uso de herramientas tecnológicas entre la Hacienda Pública y los sujetos pasivos. La norma reconocerá de forma expresa el derecho de los contribuyentes, especialmente de las pequeñas y medianas empresas, a emplear software de gestión contable e inteligencia artificial generativa para la confección de autoliquidaciones y la prevención de riesgos tributarios.
Se tratará el artículo 179.2 de la Ley General Tributaria para establecer una eximente de responsabilidad por infracción cuando el contribuyente acredite haber elaborado sus declaraciones mediante sistemas informáticos certificados bajo la norma internacional ISO/IEC 42001:2023 o ajustándose a la información facilitada por los asistentes virtuales oficiales. De igual forma, las entidades que adopten esquemas de cumplimiento desde el diseño mediante la certificación de sus sistemas de facturación en el modelo de cadena garantizada (Secured Chain Approach) gozarán de tramitación preferente en devoluciones y de la exención de aportación de garantías en solicitudes de aplazamiento.
7. Síntesis Evaluativa sobre la Aplicación de la Inteligencia Artificial en el Derecho Tributario
El análisis de la literatura jurídica y técnica evidencia que el despliegue de herramientas de inteligencia artificial y tratamiento masivo de datos por parte de las autoridades fiscales transforma la gestión tributaria a través de dos vertientes principales: la asistencia al contribuyente mediante canales virtuales e información automatizada, y el control del cumplimiento mediante el análisis de riesgos y la detección de irregularidades. Para la selección de obligados a inspeccionar y la reconstrucción de relaciones complejas, la administración se apoya en plataformas y sistemas analíticos como ZÚJAR, HERMES, TESEO, PROMETEO, DÉDALO, GENIO e INFONOR.
El ordenamiento jurídico distingue entre las actuaciones administrativas automatizadas instrumentales o de trámite y los actos resolutorios automatizados o contestaciones automatizadas. La validez de las resoluciones administrativas generadas íntegramente de forma telemática requiere una habilitación expresa otorgada por una norma reglamentaria, la identificación de los órganos responsables de la programación y supervisión del sistema informático, y la especificación del órgano competente para resolver eventuales recursos. De igual forma, las decisiones administrativas sustentadas en algoritmos deben ajustarse al derecho a no ser objeto de decisiones exclusivamente automatizadas contemplado en el artículo 22 del Reglamento General de Protección de Datos.
Las potestades de comprobación e investigación informática encuentran límites infranqueables en los principios constitucionales de proporcionalidad, buena administración, seguridad jurídica e igualdad ante la ley. El empleo de algoritmos predictivos entrenados con datos que contienen prejuicios históricos o selecciones imprecisas genera sesgos discriminatorios que reproducen indagaciones sistemáticas sobre colectivos o sectores específicos. La opacidad inherente a los modelos de caja negra colisiona con el deber constitucional de motivación individualizada y adecuada de los actos administrativos, produciendo indefensión en el contribuyente al dificultar el conocimiento exacto de las variables y ponderaciones aplicadas.
En el ámbito de la actuación sancionadora y de la resolución de recursos, rige la reserva de humanidad, prohibiendo la sustitución completa del juicio y razonamiento del funcionario público por soluciones sintéticas o automáticas. Por otra parte, la utilización de algoritmos y herramientas generativas por parte de los contribuyentes en la planificación fiscal plantea complejas cuestiones sobre la buena o mala fe, dado que la conducta elusiva requiere valorar intenciones humanas en el diseño de las instrucciones o en la elección del programa informático, mas no en la mera ejecución mecánica del software
7. Consideraciones Finales
El examen integral del impacto de las tecnologías de inteligencia artificial en la gestión tributaria y financiera pone de manifiesto la urgencia de estructurar un marco normativo actualizado que adapte las garantías de los ciudadanos al entorno digital (Mohand Moussaoui, 2025; Malvárez Pascual, 2024). A modo de balance, la implantación de soluciones algorítmicas por parte de la Hacienda Pública debe fundamentarse en un estricto equilibrio entre la búsqueda de eficacia en la recaudación de los ingresos públicos y el respeto de los principios constitucionales que amparan a los obligados fiscales (Malvárez Pascual, 2024; Soto Bernabeu, 2020). Para garantizar la seguridad jurídica en las relaciones telemáticas, se formulan propuestas concretas de modificación normativa en la Ley General Tributaria. En primer término, resulta aconsejable modificar el artículo 96 de dicha norma para incorporar una definición legal de actuación administrativa automatizada congruente con la regulación general del sector público, precisando los requisitos de forma y las condiciones en que un sistema informático puede producir una resolución (Mohand Moussaoui, 2025).
De igual modo, se propone la regulación de un recurso especial administrativo frente a los actos tributarios dictados mediante contestación automatizada o sustentados de forma exclusiva en informes informáticos no explicados (Mohand Moussaoui, 2025). Este mecanismo de impugnación otorgaría al contribuyente la facultad de denunciar la opacidad del algoritmo o la existencia de sesgos discriminatorios como causa de nulidad de pleno derecho amparada en los artículos 217 de la Ley General Tributaria y 47.1 de la Ley 39/2015 del Procedimiento Administrativo Común (Mohand Moussaoui, 2025). Adicionalmente, conviene atribuir facultades de auditoría tecnológica al Consejo para la Defensa del Contribuyente, permitiendo a este órgano colegiado dictaminar sobre las garantías de los programas aprobados por la Hacienda Pública y verificar la calidad de los datos de entrenamiento utilizados por la administración (Mohand Moussaoui, 2025). En último término, la inteligencia artificial debe consolidarse como un ingenio mediador sujeto a la supervisión humana y a la reserva de humanidad, garantizando que la transformación digital de la gestión pública sirva para afianzar las instituciones del Estado Democrático de Derecho (Mohand Moussaoui, 2025; Ponce Solé, 2019).
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