Tasación de inteligencia artificial: por qué los gobiernos no pueden definir como cobrar

Los gobiernos alrededor del mundo están decididos a gravar la inteligencia artificial, pero enfrentan un obstáculo teórico: nadie puede definir exactamente lo que debe ser tasado. Mientras las empresas de tecnología y legisladores estadounidenses presentan propuestas genéricas, los formuladores de políticas públicas se debaten para traducir la complejidad de la IA en algo medible para el fisco.

¿Por qué la tasación de IA es tan difícil de conceptualizar?

La dificultad central está en la naturaleza intangible y multifacética de la IA. A diferencia de un producto físico o de un servicio claramente delimitado, la inteligencia artificial puede verse como software, como servicio (SaaS), como propiedad intelectual, como automatización de mano de obra o como infraestructura computacional. Cada una de esas perspectivas sugeriría un tipo diferente de imposición — impuesto sobre valor agregado, impuesto sobre rentas sobre regalías, contribución sobre automatización o tasa de uso de datos. La ausencia de una definición jurídica única dificulta la creación de una alícua o base de cálculo uniforme.

¿Qué se ha propuesto hasta ahora en Estados Unidos sobre tasación?

En Estados Unidos, el debate está en etapa inicial. Algunos legisladores sugirieron un "impuesto sobre robots" que incidiría en empresas que reemplazan a trabajadores humanos por sistemas automatizados. Otras propuestas midieron la receta generada por modelos de IA, tratandola como servicio digital. Sin embargo, según informa Bloomberg Law, estas ideas son vagas y carecen de detalles técnicos — no especifican, por ejemplo, si la tasación recaería sobre el desarrollador del modelo, el usuario final o el proveedor de infraestructura.

¿Cómo se enfrentan otros países al desafío de la tasación de IA?

La Unión Europea ya discute una tasa sobre servicios digitales que podría extenderse a la IA, pero enfrenta resistencia de los Estados miembros. En Brasil, el tema todavía es incipiente, pero la creciente adopción de sistemas de IA en sectores como finanzas y salud debe presionar al gobierno a posicionarse. Un reflejo de esto es el debate sobre el costo energético de los centros de datos, que ya ha generado controversias en los EE.UU. sobre beneficios de concesionarios. La complejidad técnica se suma a la urgencia fiscal: muchos gobiernos ven en la IA una nueva fuente de ingresos para compensar la automatización de empleos tradicionales.

¿Cuáles son los principales obstáculos prácticos de la tasación de IA?

Además de la falta de definición, existen desafíos de medición. ¿Cómo calcular el valor generado por un modelo de lenguaje entrenado con mil millones de parámetros? ¿Cómo separar el uso comercial del uso personal? ¿Cómo gravar empresas que utilizan IA de forma indirecta, como en sistemas de recomendación o chatbots? Los expertos señalan que cualquier intento de tasación necesitará reglas claras sobre transfer pricing, regalías y jurisdicción digital, temas que ya son espinosos en el comercio electrónico tradicional.

¿Qué está en juego para el ecosistema de IA con la tasación?

El rumbo de la fiscalidad puede impactar directamente la innovación. Empresas como Anthropic, que recientemente lanzó conectores y flujos de trabajo para pequeñas empresas, dependen de un ambiente regulatorio previsible. De la misma forma, la Scale AI y otras startups que proporcionan datos y evaluaciones para modelos necesitan saber si sus servicios serán tributados como software o como servicios de datos. Una carga tributaria mal diseñada puede desestimular la inversión o simplemente ser evadida vía reestructuración societaria.

¿Cuál es el escenario más probable para la tasación de IA?

Analistas escuchados por Bloomberg Law creen que la solución no vendrá de un impuesto único, sino de una combinación de mecanismos: impuestos sobre las ganancias de empresas que usan IA intensivamente, tasas de uso de datos personales para entrenamiento, y contribuciones sociales para compensar empleos perdidos. El consenso es que el proceso será lento y fragmentado, con países que han probado enfoques diferentes antes de una posible coordinación global, similar a lo que ocurrió con el Impuesto sobre Servicios Digitales de la OCDE.

Preguntas frecuentes sobre tasación de IA

¿Qué exactamente los gobiernos quieren tasar en la IA?

La idea es gravar el valor económico generado por sistemas de IA, sea en forma de ingresos de empresas que los desarrollan o utilizan, sea en el beneficio extra obtenido con automatización. La dificultad es que ese valor es difícil de medir y de atribuir a una etapa específica.

¿Cómo puede la tasación de IA afectar a startups brasileñas?

Startups que usan IA como diferencial competitivo pueden enfrentar aumento de costos si la fiscalidad recae sobre datos o modelos. Por otra parte, las reglas claras pueden traer seguridad jurídica a inversores.

¿Hay algún país que ya implementó la tasación de IA?

Ningún país tiene todavía un impuesto específico sobre IA en vigor. Las discusiones avanzadas ocurren en la Unión Europea y en algunos Estados Unidos, pero ninguna fue aprobada hasta el momento.