Modelos de Inteligencia Artificial Aplicados a la Gestión de la Mora en las Administraciones Tributarias Subnacionales - Benedetto, Marcelo Gabriel (Anais do Congresso Ibero-Americano em Engenharia de Software (CIbSE); 2026: Anais do XXIX Congresso Ibero-Americano em Engenharia de SoftwareDO - 10.5753/cibse.2026.42454, 2026)
La gestión de la morosidad tributaria constituye uno de los principales desafíos para las administraciones tributarias subnacionales, debido a su impacto directo en la sostenibilidad financiera, la equidad del sistema tributario y la eficiencia del gasto público. Los enfoques tradicionales de recaudación suelen ser reactivos, basados en reglas estáticas y con alta dependencia de procesos manuales, lo que limita su efectividad frente a entornos económicos dinámicos. Esta investigación doctoral propone el diseño de un modelo basado en Big Data e Inteligencia Artificial orientado a mejorar la eficiencia en la gestión de la morosidad fiscal. La propuesta integra algoritmos predictivos para anticipar el incumplimiento tributario y modelos de segmentación automatizada que permiten clasificar a los contribuyentes según su perfil de riesgo fiscal, incorporando además mecanismos de automatización para personalizar las estrategias de recaudación y seguimiento. El estudio se desarrolla bajo un enfoque de Design Science Research y se fundamenta en el análisis de datos históricos de recaudación, comportamiento de pago y variables contextuales relevantes. Los resultados preliminares indican que los modelos predictivos permiten identificar patrones de morosidad con mayor precisión que los enfoques tradicionales, favoreciendo una gestión proactiva basada en el riesgo. Actualmente, el trabajo se encuentra en una etapa intermedia de desarrollo y se espera que sus aportes resulten relevantes tanto para la investigación académica como para la práctica administrativa en el sector público.