Resumen en español

Se analiza el potencial de la Inteligencia Artificial como herramienta estratégica para optimizar la recaudación de impuestos y el control fiscal en las administraciones tributarias de Colombia, Argentina y Perú durante el periodo 2022-2025. El estudio responde a la necesidad de modernizar los sistemas estatales frente a los retos de la economía electrónica y la evasión fiscal, bajo el paradigma de la Administración Tributaria 3.0 propuesto por la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos. Para lograr este propósito, se desarrolló una investigación cualitativa de alcance descriptivo y comparativo, aplicando la metodología de revisión sistemática de literatura estructurada con los parámetros de la declaración PRISMA 2020. Mediante el principio de saturación teórica, se consolidó una muestra de 31 documentos institucionales y académicos, los cuales se sometieron a un análisis temático para construir matrices comparativas. Los resultados demuestran que la integración tecnológica transforma la fiscalización de un enfoque reactivo a uno predictivo, logrando identificar patrones de fraude de manera anticipada. Se evidencia que el éxito de estos algoritmos depende de la masificación de los documentos electrónicos, como la facturación digital. Al comparar la región, se identifica que Perú busca el retorno financiero mediante modelos predictivos, Argentina concentra sus esfuerzos en la regulación del secreto fiscal, y Colombia enfoca su estrategia en la actualización técnica de su plataforma unificada. Se concluye que la automatización exige una gobernanza estricta centrada en el humano, garantizando la supervisión de los funcionarios para proteger las garantías constitucionales de los contribuyentes.