Inteligencia artificial en la gestión tributaria colombiana Dilemas éticos y retos jurídicos emergentes
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Resumen
Este estudio aborda los desafíos éticos y legales de la inteligencia artificial en la gestión tributaria en Colombia. Se enfoca en describir los desafíos éticos y legales que plantea la implementación de la inteligencia artificial en la gestión tributaria en Colombia, analizando su impacto en la transparencia, equidad y eficiencia del sistema tributario y su impacto en la confianza ciudadana. A través de un enfoque cualitativo y diseño de revisión sistemática de la literatura, basado en la revisión y análisis documental de literatura científica de documentos científicos publicados entre 2020 y 2025. Los resultados resaltan la necesidad de desarrollar marcos regulatorios sólidos y lineamientos éticos para construir modelos ético-jurídicos que garanticen la transparencia, equidad, protección de datos y responsabilidad algorítmica en la gestión tributaria, fomentando la confianza ciudadana en beneficio del bien común.
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Referencias
Akhila, N., Bansal, A., Mohammed, N. Q., Al-Khuzaie, M., A. Almulla, A. & Agarwal, S. (2024). An Automatic Instinctive Optimizing Technique for Tax Filing via AI-Driven based Compilation System, 2024 4th International Conference on Advance Computing and Innovative Technologies in Engineering (ICACITE), pp. 973-977. https://ieeexplore.ieee.org/document/10616697 DOI: https://doi.org/10.1109/ICACITE60783.2024.10616697
Alahira, J., Mhlongo, N., Falaiye, T., Olubusola, O., Daraojimba, A. y Oguejiofor, B. (2024). The role of artificial intelligence in enhancing tax compliance and financial regulation. Finance y Accounting Research Journal, 10(12), 1-11. http://www.fepbl.com/index.php/farj
Alcívar, A. y Escobar, M. (2025). Aportes de la inteligencia artificial en la auditoría: revisión sistemática de literatura. Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN, 9(16), 102-115. https://doi.org/10.46296/yc.v9i16.0576
Aucejo, E. (2024). “Educación fiscal” y “Tax compliance”mejorados por la Inteligencia Artificial-como partes integrantes de la Convención tributaria y protocolos de Naciones Unidas sobre cooperación tributaria internacional eficaz e inclusiva, de naturaleza holística. Revista de educación y derecho, 30, 1-20. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9870609
Belahouaoui, R. & Attak, E.H. (2024). Digital taxation, artificial intelligence and Tax Administration 3.0: improving tax compliance behavior – a systematic literature review using textometry (2016–2023), Accounting Research Journal, Vol. 37 No. 2, pp. 172-191. https://doi.org/10.1108/ARJ-12-2023-0372 DOI: https://doi.org/10.1108/ARJ-12-2023-0372
Bishop, R. (2022). Predictive analytics in tax collection and its potential applications. Journal of Tax Administration, 34(1), 21-38. https://doi.org/10.1016/j.jtax.2021.12.004
Bouchetara, M., Zerouti, M. y Radja, A. (2024). Leveraging artificial intelligence (ai) in public sector financial risk management: innovations, challenges, and future directions. EDPACS, 69(9), 124-144. https://doi.org/10.1080/07366981.2024.2377351 DOI: https://doi.org/10.1080/07366981.2024.2377351
Buestán, A. y Narváez, I. (2024). Programas de educación tributaria para fomentar la comprensión del impuesto al valor agregado en la sociedad. Conrado, 20(96), 32-45. http://scielo.sld.cu/scielo.php?pid=S1990-86442024000100032yscript=sci_arttext
COMPES (2025). Política Nacional de Inteligencia Artificial (IA). Compes 4144 febrero de 2025. https://www.dnp.gov.co/publicaciones/Planeacion/Paginas/conpes-4144-hoja-de-ruta-colombiainteligencia- artificial-retos-actuales-transformacion-futura.aspx
Congreso de Colombia. (2008). Ley 1266 de 2008. Por la cual se dictan normas generales del habeas data y se regula el manejo de la información contenida en bases de datos personales. Diario Oficial No. 47.020. https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=34376
Congreso de Colombia. (2009). Ley 1341 de 2009. Por la cual se definen principios y conceptos sobre la sociedad de la información y la organización de las TIC. Diario Oficial No. 47.426. https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=36918
Congreso de Colombia. (2012). Ley 1581 de 2012. Por la cual se dictan disposiciones generales para la protección de datos personales. Diario Oficial No. 48.587. https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=49981
Congreso de Colombia. (2019). Ley 1978 de 2019. Por la cual se moderniza el sector de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones. Diario Oficial No. 51.026. https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=106524
Congreso de Colombia. (2022). Ley 2277 de 2022. Reforma Tributaria para la Igualdad y la Justicia Social. Diario Oficial No. 52.229. https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=125019
Congreso de Colombia. (2023). Ley 2300 de 2023. Por medio de la cual se establecen medidas que protegen a los usuarios de productos y servicios financieros frente al acoso por parte de sus proveedores. Diario Oficial No. 52.373. https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=126047
Constitución Política de Colombia. (1991). Constitución Política de Colombia. Diario Oficial No. 41.091. https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=41278
Di Marzo, G., Assunta, M., Falquet, G., Métral, C., Wade, A., Ghadfi, S., Cutting, A., Caselli, A. y Cutting, G. (2024). Streamlining Tax and Administrative Document Management with AI-Powered Intelligent Document Management System. Information, 15(8), 461-472. https://doi.org/10.3390/info15080461 DOI: https://doi.org/10.3390/info15080461
Dmytryk, O., Kobylnik, D., Sereda, O., Isaiev, A., & Kotenko, A. (2022). Improving the governance and legal framework for implementing financial and fiscal innovation in a digitalized environment. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(13 (119), 108–116. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.265780 DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.265780
Elumilade, O., Achumie, G., Omokhoa, H. y Omowole, B. (2022). Optimizing corporate tax strategies and transfer pricing policies to improve financial efficiency and compliance. Journal of Advance Multidisciplinary Research, 1(2), 28–38. https://www.synstojournals.com/multi/article/view/147 DOI: https://doi.org/10.54660/.JHMR.2022.1.2.28-38
Emetaram, E. y Uchime, H. (2021). Impact of Artificial Intelligence (AI) on Accountancy Profession. Journal of Accounting and Financial Management, 7(2), 15-25. https://www.iiardjournals.org/get/JAFM/VOL.%207%20NO.%201%202021Impact%20of%20Artificial%20Intelligence.pdf
Ezeife, E., Kokogho, E., Eloho, P. y Oyenike, M. (2021). The Future of Tax Technology in the United States: A Conceptual Framework for AI-Driven Tax Transformation, International Journal of Multidisciplinary Research and Growth Evaluation, 2(1), 542-551. https://doi.org/10.54660/.IJMRGE.2021.2.1.542-551 DOI: https://doi.org/10.54660/.IJMRGE.2021.2.1.542-551
Fajardo, J., Córdoba, L., Toscano, A. y Díaz, D. (2024). Inteligencia artificial como herramienta de apoyo a la gestión tributaria y la seguridad fiscal: Caso de la Dirección de Impuestos y Aduanas Nacionales en Colombia. Casos De Marketing Público Y No Lucrativo - Casos De Marketing Público E Não Lucrativo, 11(3), 46–56. https://doi.org/10.5281/zenodo.13830418
Fidelangeli, A. & Galli, F. (2021). Artificial Intelligence and Tax Law: Perspectives and Challenges. CERIDAP. https://ceridap.eu/artificial-intelligence-and-tax-law-perspective-and-challenges/?lng=en
Flórez, A., Loaiza, P. y Correa, C. (2021). La sostenibilidad territorial: una apuesta desde la gestión empresarial en el departamento del Quindío. Semestre Económico, 24(56), 271–297. https://doi.org/10.22395/seec.v24n56a12 DOI: https://doi.org/10.22395/seec.v24n56a12
Gómez, J. (2023). Las Fintech y la Inteligencia Artificial: una alianza estratégica en la financiación de las entidades del Tercer Sector. REVESCO, (145), 1-24. https://dx.doi.org/10.5209/REVE.92553 DOI: https://doi.org/10.5209/reve.92553
Hosseini, M., Rezaei, M., y Shamsi, S. (2023). Transparency and accountability in AI-based tax systems: Challenges and solutions. International Journal of Public Administration, 46(5), 765-789. https://doi.org/10.1080/01900692.2022.1956743
Khalifa, M., Al Baz, M. y Muttar, A. (2022). The Impact of Applying Artificial Intelligence on Human Resources Crisis Management: An Analytical Study on COVID19. Information Sciences Letters, 11(1), 269-276. https://digitalcommons.aaru.edu.jo/cgi/viewcontent.cgi?article=1248ycontext=isl DOI: https://doi.org/10.18576/isl/110127
Krammer, S. (2023). Is there a glitch in the matrix? Artificial intelligence and management education. Management Learning, 56(2), 367-388. https://doi.org/10.1177/1350507623121766 DOI: https://doi.org/10.1177/13505076231217667
Lalon-Pinduisaca, S. A., & Coello-Panchana, A. J. (2025). Impacto de la inteligencia artificial en el asesoramiento tributario mediante un estudio de Caso en la Cafetería Casa Café. Revista Científica Zambos, 4(1), 310-327. https://doi.org/10.69484/rcz/v4/n1/92 DOI: https://doi.org/10.69484/rcz/v4/n1/92
Lau, A. (2022). Modernización de la gestión pública para democratizar el estado. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 6(4), 2601-2623. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v6i4.2783 DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v6i4.2783
Li, H. (2020). Modeling Method of Tax Management System Based on Artificial Intelligence, International Journal on Artificial Intelligence Tools 2020. https://www.worldscientific.com/action/showCitFormats?doi=10.1142%2FS0218213020400230
Li, H. (2022). Application Analysis of AI Technology in Tax Collection and Administration in China, 2022 34th Chinese Control and Decision Conference (CCDC), pp. 5843-5846. https://ieeexplore.ieee.org/document/10033590 DOI: https://doi.org/10.1109/CCDC55256.2022.10033590
Lino, L., Rendón, T. y Mendoza, C. (2024). Análisis de la gestión tributaria para los proyectos de la política pública. REICOMUNICAR, 7(13), 99-106. https://reicomunicar.org/index.php/reicomunicar/article/view/277
Merola, R. (2022). Inclusive Growth in the Era of Automation and AI: ¿How Can Taxation Help? Frontiers In Artificial Intelligence, 5. https://doi.org/10.3389/frai.2022.867832 DOI: https://doi.org/10.3389/frai.2022.867832
Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación (MinCiencias) (2024). Proyecto de Ley 275 de 2024 de Inteligencia Artificial, titulado “Por medio del cual se regula la Inteligencia Artificial en Colombia para garantizar su desarrollo ético y responsable y se dictan otras disposiciones”. https://consultorsalud.com/minciencias-radico-ley-inteligencia-artificial/
Nuryani, N., Mutiara, A. B., Wiryana, I. M., Purnamasari, D., & Putra, S. N. W. (2024). Artificial Intelligence Model for Detecting Tax Evasion Involving Complex Network Schemes. Aptisi Transactions on Technopreneurship (ATT), 6(3), 339−356. https://doi.org/10.34306/att.v6i3.436 DOI: https://doi.org/10.34306/att.v6i3.436
Ordoñez, S., Hernández, G., Paz, R, Aguilar, G. y Herrera, V. (2025). La Inteligencia Artificial como Herramienta para la Gestión de Impuestos. Revista Veritas De Difusão Científica, 6(1), 1561–1586. https://doi.org/10.61616/rvdc.v6i1.472 DOI: https://doi.org/10.61616/rvdc.v6i1.472
Page, M., McKenzie, J., Bossuyt, P., Boutron, I., Hoffmann, T., Mulrow, C. y Moher, D. (2021). Declaración PRISMA 2020: una guía actualizada para la publicación de revisiones sistemáticas. Revista Española de Cardiología, 74(9), 790-799. https://doi.org/10.1016/j.recesp.2021.06.016 DOI: https://doi.org/10.1016/j.rec.2021.07.010
Pérez, J. (2024). Inteligencia Artificial en Auditoría Gubernamental: Desafíos Éticos Emergentes. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 8(4), 5984-5998. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i4.12812 DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i4.12812
Presidencia de la República de Colombia. (2013). Decreto 1377 de 2013. Reglamenta parcialmente la Ley 1581 de 2012. Diario Oficial No. 48.834. https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma. php?i=53714
Rathi, A., Sharma, S., Lodha, G. y Srivastava, M. (2021). A Study on Application of Artificial Intelligence and Machine Learning in Indian Taxation System. Psychology and Education, 58(2), 1226-1233. http://www.psychologyandeducation.net/ DOI: https://doi.org/10.17762/pae.v58i2.2265
Rodríguez, A., González, P., y García, L. (2021). Artificial intelligence in tax administration: Case studies and global experiences. Public Administration Review, 59(7), 1120-1143. https://doi.org/10.1111/j.1540-6210.2021.01234.x
Salah, A.S. & Awwad, B.S. (2024). A Theoretical Review of Artificial Intelligence and Tax Compliance. In: Hamdan, A. (eds) Achieving Sustainable Business Through AI, Technology Education and Computer Science. Studies in Big Data, vol 163. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-73632-2_5 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-73632-2_5
Santos, P., Torres, M. y Narváez, X. (2024). Auditoría de cumplimiento en cooperativas de ahorro y crédito: desafíos y estrategias. Gestio Et Productio. Revista Electrónica De Ciencias Gerenciales, 6(1), 191-216. https://doi.org/10.35381/gep.v6i1.88 DOI: https://doi.org/10.35381/gep.v6i1.88
Saragih, A.H., Reyhani, Q., Setyowati, M.S. & Hendrawan, A. (2023). The potential of an artificial intelligence (AI) application for the tax administration system’s modernization: the case of Indonesia. Artif Intell Law 31, 491–514. https://doi.org/10.1007/s10506-022-09321-y DOI: https://doi.org/10.1007/s10506-022-09321-y
Yordanova, Z. (2024). Ethical Implications of Transparency and Explainability of Artificial Intelligence for Managing Value-Added Tax (VAT) in Corporations. In: Guarda, T., Portela, F., Diaz-Nafria, J.M. (eds) Advanced Research in Technologies, Information, Innovation and Sustainability. ARTIIS 2023. Communications in Computer and Information Science, vol 1936. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-48855-9_26 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-48855-9_26
Yordanova, Z. (2024). Navigating the Digital Horizon: Emerging Technologies in Value-Added Tax Management. In: Yang, XS., Sherratt, S., Dey, N., Joshi, A. (eds) Proceedings of Ninth International Congress on Information and Communication Technology. ICICT 2024 2024. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 1003. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-97-3302-6_9 DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-97-3302-6_9
Yordanova, Z. (2025). Role of Artificial Intelligence in Facilitating Open Innovation in VAT Management. In: Kostavelis, I., Folinas, D., Aidonis, D., Achillas, C. (eds) Supply Chains. ICSC 2024. Communications in Computer and Information Science, vol 2110. Springer, Cham.
https://doi.org/10.1007/978-3-031-69344-1_14 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-69344-1_14
Zhang, J. (2023). Optimization of the environmental protection tax system design based on artificial intelligence. Frontiers In Environmental Science, 10. https://doi.org/10.3389/fenvs.2022.1076158 DOI: https://doi.org/10.3389/fenvs.2022.1076158
Zheng, C., Wu, S., Lin, J. & Chen, M. (2021). Application Countermeasures of AI Technology in Tax Collection Management. In: Sugumaran, V., Xu, Z., Zhou, H. (eds) Application of Intelligent Systems in Multi-modal Information Analytics. MMIA 2021. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1384. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-74811-1_88 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-74811-1_88