Impacto da inteligência artificial na eficiência fiscal do serviço de receita interna do Equador (SRI) no Período de 2024 a 2026

Autores

DOI:

https://doi.org/10.51247/st.v9i3.843

Palavras-chave:

inteligência artificial; administração tributária; cobrança de impostos; evasão fiscal

Resumo

A evasão fiscal e o fosso fiscal representam desafios significativos para as finanças públicas do Equador, afectando a sustentabilidade do Orçamento Geral do Estado e limitando a capacidade de investimento para o desenvolvimento económico e social. Em resposta a este problema, o Serviço de Receita Interna (SRI), através do Decreto Executivo nº 881, implementou sistemas baseados em inteligência artificial (IA), denominados Orion e Falcon, para reforçar os processos de auditoria fiscal e otimizar a cobrança de impostos. O objetivo desta investigação foi analisar o impacto da aplicação da IA ​​na eficiência da administração fiscal equatoriana durante o período de 2024 a 2026. A metodologia foi desenvolvida com recurso a uma abordagem quantitativa, com um âmbito descritivo-correlacional e um desenho não experimental, baseada na análise documental dos registos estatísticos oficiais emitidos pelo SRI. Os resultados mostram uma alteração na tendência histórica da cobrança de impostos a partir de 2025, após a incorporação das ferramentas de IA. A receita fiscal líquida registou um crescimento anual de 18,8% em 2025 e de 9,21% durante os primeiros quatro meses de 2026. A receita do imposto sobre o rendimento aumentou 16,7% e a do imposto sobre o valor acrescentado (IVA), 16,2%. Conclui-se que a IA contribuiu para o reforço da eficiência fiscal; no entanto, falta ainda um quadro regulatório específico para a sua aplicação. Além disso, projeta-se um aumento cumulativo de até 8,5 mil milhões de dólares na receita fiscal até 2030.

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Publicado

2026-07-01

Como Citar

Impacto da inteligência artificial na eficiência fiscal do serviço de receita interna do Equador (SRI) no Período de 2024 a 2026. (2026). Sociedade E Tecnologia, 9(3), 399-417. https://doi.org/10.51247/st.v9i3.843

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