La inteligencia artificial descubre medio billón de euros escondidos tras redes societarias

Ingeniería fiscal, grandes entramados societarios y cadenas de relaciones cada vez más complejas. El fraude, la evasión y la elusión de impuestos ha logrado durante los últimos años un alto grado de sofisticación y refinamiento. Pero también lo están haciendo los medios para detectar y rastrear estas prácticas. Al menos, eso es lo que asegura una reciente investigación en la que se advierte de que los algoritmos y la tecnología de big data ha conseguido destapar millones de relaciones familiares no declaradas y cerca de medio billón de euros oculto tras entramados empresariales.

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El estudio, firmado por el miembro de la Agencia Estatal de Administración Tributaria (AEAT) Ignacio González y el investigador de la Universidad Politécnica de Madrid Alfonso Mateos, no solo ofrece una fotografía nítida sobre cómo se distribuye la riqueza en España, sino que también muestra nuevos detalles sobre algunas de las prácticas fiscales más usadas para enfrentarse a Hacienda, incluidas aquellas habituales a la hora de cometer fraude y blanqueo. 

Los datos son esclarecedores: hasta el momento, la AEAT disponía de cerca de “87,6 millones de relaciones familiares declaradas en el impuesto sobre la renta de las personas físicas (IRPF) y en el impuesto de sucesiones”. Desde 2017, se han detectado a través del uso de algoritmos 170 millones de relaciones más, que hasta este momento no estaban declaradas. Aunque no es obligatorio declarar los lazos y redes familiares, los autores aseguran que conocerlos es útil para “entender mejor los puentes que se tienden entre la riqueza individual y la familiar” y, de paso, para detectar “la riqueza que controla una persona a través de su red de empresas y la que controla a través de sus familiares”.

Junto a esto, las cifras procedentes de la AEAT que se han usado en la investigación también ofrecen información precisa sobre el nivel de participación, tanto directa como indirecta, que existe en las empresas españolas: en total, cerca de dos millones de contribuyentes son socios o propietarios de casi 3 millones de sociedades mercantiles, aunque con un nivel de intensidad y mediación muy heterogéneo. Así, la persona con más participación en nuestro país tiene presencia en nada menos que 382 sociedades. Por su parte, casi más de 250.000 personas son socias o dueñas de una empresa a través de otras empresas interpuestas. Es decir, a través de algún tipo de entramado. 

¿Hasta qué punto conocer estas redes societarias ayuda a luchar contra el fraude y la evasión? Según la investigación, los algoritmos no solo han permitido conocer una cifra más exacta en el número de contribuyentes que hay en España, ya sean personas físicas y jurídicas, y su riqueza, que alcanzaría los 3,6 billones de euros. También han ayudado a determinar que existe “más de medio billón de euros adicional escondido tras los entramados de empresas”.

Algo parecido sucede con la riqueza acumulada a través de la participación –directa e indirecta– en empresas que no están cotizadas en bolsa. Hasta ahora, estos datos no se habían incluido en los cálculos sobre distribución de la riqueza, pese a representar el 11,3% de la riqueza que hay en España. Y aquí, de nuevo, las cifras recogidas en el estudio son elocuentes: según los cálculos algorítmicos, el 6% más rico de la población posee parte de su riqueza indirectamente a través de un entramado de empresas que no cotizan en bolsa. Esto son, exactamente, “2.532.964 ciudadanos cuya riqueza es mucho mayor que la aparente por su participación en estas sociedades”. 

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Este artículo ha sido elaborado a partir de lo expuesto en el texto ¿Se puede destapar el fraude fiscal con algoritmos?, de Dirk Foremny, Universitat de Barcelona, publicado en el Observatorio Social de ‘la Caixa’.

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