INTRODUCCIÓN
El 2 de julio de 2026, Marysol León, CEO de Quantum Consultores, participó como panelista en el I Congreso de Inteligencia Artificial aplicada a la Tributación en el Perú, organizado por el equipo de Derecho Tributario (EDT) de la Pontificia Universidad Católica del Perú. El Panel 4, moderado por la Comisión EDT-PUCP, planteó una pregunta que hoy atraviesa a toda la profesión: ¿la jurisprudencia de observancia obligatoria disciplina el uso predictivo de la inteligencia artificial, o más bien expone sus límites frente al razonamiento jurídico?
Su intervención partió de una experiencia que Marysol León quiso poner sobre la mesa desde el primer minuto: ha estado en los dos lados del expediente. Ha construido posiciones fiscales como auditora tributaria y las ha evaluado como vocal del Tribunal Fiscal. Esa doble mirada —contable y jurisdiccional— es la que en Quantum Consultores se comparte en este espacio, porque sintetiza algo que toda empresa, todo asesor y todo auditor necesita entender antes de subirse a la ola de la IA predictiva en materia tributaria.
Marysol León explica en este video los puntos clave de su participación en el I Congreso de Inteligencia Artificial aplicada a la Tributación en el Perú (PUCP), y profundiza en los límites entre predicción algorítmica y razonamiento jurídico.
El punto de partida: la jurisprudencia de observancia obligatoria como ancla
Por el artículo 154 del Código Tributario, el criterio que el Tribunal Fiscal fija mediante Acuerdo de Sala Plena y publica en El Peruano vincula a SUNAT y al propio Tribunal, mientras no se modifique por ley, vía reglamentaria o por el mismo órgano colegiado. Es, en la práctica, lo más parecido que existe en materia tributaria a una regla cierta: convierte una incertidumbre jurídica difusa en un dato casi binario de riesgo, el insumo perfecto para decisiones de provisión contable, litigio o allanamiento.
Ese «casi binario» es deliberado. La observancia obligatoria reduce fuertemente la incertidumbre, pero no la elimina. Siguen pesando los hechos del caso, la calidad de la prueba, las diferencias entre supuestos que parecen comparables y no lo son, el riesgo de que el criterio cambie, y su eventual tensión con normas de rango superior. Ese margen —pequeño en apariencia, decisivo en la práctica— es exactamente el terreno que ocupa el auditor tributario.
Lo que la inteligencia artificial mide bien
Sobre esa base de certeza normativa, la IA predictiva tiene un terreno fértil donde trabajar. Con datos suficientes, puede medir con solidez:
- Frecuencia y tendencia: clasificación automática de resoluciones del Tribunal Fiscal por materia y por criterio aplicado, para ver si un criterio se usa más o menos, y en qué salas.
- Similitud entre hechos: modelos de comparación que cruzan los hechos de un caso nuevo contra el supuesto de hecho del precedente, para encontrar «casos parecidos» en segundos.
- Alertas de desviación: detectan cuando una resolución posterior se aparta del criterio vinculante, señal de un posible cambio de posición del Tribunal.
- Priorización de contingencias: de una cartera amplia de posiciones tributarias, ordena cuáles tienen mayor probabilidad estadística de generar un reparo confirmado.
- Señales indirectas de estabilidad: votos en discordia, resoluciones que rozan el límite del criterio: pistas tempranas de que un criterio podría moverse.
Esto no es poco. Es la diferencia entre un equipo que revisa normas y resoluciones de forma aislada, y uno que gestiona el riesgo tributario con datos, en minutos y no en semanas.
Lo que sigue siendo, enteramente, trabajo del profesional
Pero medir similitud no es lo mismo que subsumir. Que un modelo indique que un caso se parece en un alto porcentaje a un precedente no dice si, jurídicamente, los hechos encajan en su supuesto de hecho: eso sigue siendo subsunción jurídica, y la subsunción es juicio profesional, no cálculo estadístico.
Tampoco la IA anticipa bien un cambio de criterio. La observancia obligatoria es estable hasta que deja de serlo, y las señales de que el Tribunal está por moverse —votos discrepantes, crítica doctrinaria, presión normativa— rara vez están en los datos con los que se entrena un modelo. Y hay un tercer punto, quizás el más delicado: que un criterio sea de observancia obligatoria para SUNAT no lo exime de cuestionamiento frente a la Constitución o la ley, vía control difuso. Ahí la inteligencia artificial no tiene nada que aportar; es terreno exclusivo del razonamiento jurídico.
«La IA predice sobre la base de criterios. El auditor decide sobre la base de hechos. Son dos capas distintas, y confundirlas es el mayor riesgo profesional de nuestra era. La IA trabaja con probabilidades, el Derecho trabaja con razones.»
Cinco conclusiones estratégicas del panel
Este es el resumen de lo esencial de la discusión y que toda empresa, asesor o auditor debería llevarse de este debate:
1. La IA no crea Derecho
Puede leer, clasificar, comparar y predecir con una velocidad que ningún equipo humano iguala. Pero no produce validez jurídica. Esa es la primera y más importante distinción antes de incorporar cualquier herramienta predictiva a la práctica tributaria.
2. La jurisprudencia de observancia obligatoria cumple una función que la IA no puede reemplazar
La inteligencia artificial trabaja con probabilidad. La jurisprudencia de observancia obligatoria trabaja con vinculatoriedad, motivación institucional y seguridad jurídica. Son dos planos distintos, y no deben confundirse aunque la IA opere sobre el segundo.
3. La observancia obligatoria disciplina el ejercicio del poder tributario
No solo reduce la incertidumbre: impide que la Administración decida caso por caso como si no existieran criterios vinculantes. Es una garantía de igualdad, de predictibilidad y de control frente al poder de SUNAT — y por eso mismo, el mejor ancla que puede tener un modelo predictivo tributario.
4. La IA no reduce la responsabilidad profesional
El abogado, el auditor, el funcionario y el vocal deben saber usar estas herramientas, pero también deben verificar fuentes, explicar razonamientos y asumir la responsabilidad de la conclusión. Ese estándar de diligencia no se delega al modelo.
5. El valor de la IA se mide por la calidad de la decisión, no por su capacidad de anticipar
El éxito de la inteligencia artificial en justicia tributaria no debe medirse solo por su capacidad de anticipar resultados, sino por su capacidad de mejorar la calidad jurídica de las decisiones: hacer más visible la inconsistencia, fortalecer la motivación y permitir mayor rendición de cuentas.
El núcleo de la discusión
La inteligencia artificial será útil en justicia tributaria si ayuda a razonar mejor, a decidir con mayor transparencia o a detectar inconsistencias del sistema. Será peligrosa si nos acostumbramos a confundir predicción con Derecho, tendencia con predicción, frecuencia con validez o —lo que sería peor— eficiencia con justicia.
En materia tributaria, la tecnología puede ayudar a ver más, a procesar más, a anticiparse mejor. Pero el problema jurídico nunca ha sido la cantidad de información procesada: es la legitimidad del poder que actúa con esa información. Frente a la inteligencia predictiva, la jurisprudencia de observancia obligatoria cumple una función decisiva: estabiliza, disciplina a la Administración y recuerda que en materia tributaria no basta predecir. Hay que justificar.
«La inteligencia artificial puede anticipar un resultado. La jurisprudencia de observancia obligatoria recuerda siempre cómo debe decidirse cuando el Derecho ya está estabilizado. Esa diferencia entre predecir y justificar es el núcleo de este debate.»
El nuevo estándar profesional
Ya no basta conocer normas.
Ahora se debe:
- Saber usar IA
- Verificar fuentes
- Contrastar jurisprudencia
- Documentar decisiones
- Justificar posiciones
Porque quien firma el informe no es la IA, es el auditor.
CONCLUSIÓN
La incorporación de la inteligencia artificial a la práctica tributaria no rebaja el estándar de diligencia profesional del auditor: lo eleva. Hoy, un profesional que tiene acceso a herramientas de análisis jurisprudencial y no las usa —o las usa sin verificar— ya no está actuando con la diligencia que el mercado, y eventualmente un regulador o un juez, esperarían. El nuevo estándar exige saber usar estas herramientas, contrastar fuentes, verificar expresamente si existe jurisprudencia de observancia obligatoria aplicable, y dejar trazabilidad de cada decisión adoptada.
Esa es, para Quantum Consultores, la conversación que realmente importa detrás del entusiasmo por la inteligencia artificial en el Derecho Tributario: no se trata de si la máquina puede anticipar un resultado, sino de si los profesionales siguen siendo capaces de justificarlo.
Este tipo de criterio —contable, jurisdiccional y estratégico a la vez— es el que distingue a Quantum Consultores desde hace más de 20 años: una firma boutique que acompaña a sus clientes no solo para cumplir, sino para decidir con fundamento frente a SUNAT y frente al Tribunal Fiscal, bajo el liderazgo de Marysol León, Contadora Benemérita del Perú.
